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朱民:10 年以后数字经济渗透一切

作者:新经济学家发布时间:2023-07-02

原标题:朱民:10 年以后数字经济渗透一切

来源:财经智库、中国财富管理50人论坛

朱民:未来的数字经济会发生根本性的变化

近日,在第十四届夏季达沃斯论坛的“数字中国新蓝图”分论坛上,中国国际经济交流中心副理事长朱民表示,ChatGPT等AI技术从根本上改变了业界对数字经济的理解,对制造业也产生了颠覆性影响。AI技术所带来的大规模、高运算效率的数字化模型有效解决了生产数字化所面临的三大挑战——生产营销、供应链管理与产品更新。未来的数字经济会发生根本性的变化,算力和数据会成为重要的基础设施。

以下为朱民部分发言实录:

数字经济,从国际上来看有狭义和广义之分。狭义就是纯粹生产数字的各种技术、各种产品、软件设计、服务等,以及各种各样的和数字有关的配套、硬件等,欧洲就用这个概念。在这个概念下,数字经济也就占GDP的10%左右。

广义的话可以往外延伸,用数字来进行经营操作的电商、互联网等都包含在内。广义GDP包含更广,我们讲的占40%的GDP,指的就是这个广义的数字经济概念。

10 年以后数字经济渗透一切

我觉得10年以后数字经济渗透一切。之所以说这句话,是因为我觉得不能不提大模型ChatGPT。ChatGPT在根本上改变了我们对数字经济的理解,我觉得理解这一点特别重要,ChatGPT完全改变了电商对消费者的服务。传统电商的To C只是一个搜索、一个信息的提供,我们个人还要做决定、做选择。而现在的ChatGPT、AIGC可以帮你做决定,完全智能化。很多年前,我们曾讨论过会不会出现一个超级APP,它可以取代一切,我认为这个时代正在到来。

比如在ChatGPT上面做的生态,是用API插件助力各种To C服务,那这个世界就完全变了,而且因为它逐渐可以熟悉你个人的偏好,给你提供你需要的服务。我觉得这个是不得了的一件事。所以AIGC 广泛地用在消费上,从根本上改变了零售的数字化过程,我觉得这个特别重要。

以前讲流量,现在流量没用了;现在用视频做营销,我觉得这个也没用了,将来就是AIGC。因为这是对人性理解的一个根本变化,因为他不是说你要什么,他是想办法理解你可能想要什么,然后推送给你,使得你买它的东西,所以这个逻辑是一个颠覆性的逻辑。

对制造业来说,这是颠覆性的。2008年,我受深圳市政府的委托给他们做深圳市的AR发展战略,当时我觉得制造业的落实特别难,但大模型出现以后,就出现了突破。大模型的规模和它的运算能力,使得它变成了一个现实经济的最终管控者,就它能够把所有东西管起来,不断的优化和迭代。制造业的数字化就开始实现了。

制造业的数字化三个维度,第一个维度是生产和营销维度。我们以前一直打不破这个问题,就是怎么把生产线的数据直接走到财务数据,和销售连起来,现在可以做到了。所以这个从生产线垂直往上的数据化,这是个了不起的突破。走这一条,那整个世界制造业根本颠覆的。

制造业第二个难题是供应链管理。我们出现了无数的供应链,但是在规模和效率上,供应链管理管不好,就是因为它的规模和效率不够。现在用这个大模型管,大模型是天然的管供应链最好的工具,供应链的有效迭代、产品质量平衡、时效全部可以解决。

第三个就是产品更新。我们以前用的是数字孪生,但数字孪生在实际中其实很难用到。能够把一个产品不断的孪生、叠化、优待,把生产的过程做成新产品的创新过程,不断地完善闭环产生新的产品,ChatGPT可以把这个实现,所以制造业有了ChatGPT以后,发生了根本变化。所以,以后这个世界就分为有ChatGPT和没有ChatGPT的变化,这个是了不得的事情。

对个人来说,OpenAI的CEO萨姆·奥特曼曾预言,10 年左右,甚至更短时间内,我们每个人都可以配置个人ChatGPT。未来,所有的知识、信息、决策过程都全部是机器帮你做的,人做的就是管理机器。这样一来,人的定位就会发生变化,这个变化是巨大。

未来的数字经济会在根本上发生变化

未来的数字经济会在根本上发生变化。我们传统的数字经济,基础设施是5G,是物联网,然后是移动,所以国家努力的做5G,我们的5G占了世界5G的一半,我们的物联网整个的网点全球领先。

但在ChatGPT的时代那就不是这样了。它最重要的是算力,不仅要看够不够大,而且要集中。特别是现在美国对我们实行芯片限制,国家就要建算力平台,把我们的算力集中起来,这是一个很重要的基础设施。

第二个基础设施是数据。我们做过一个分析,到2025年后,中国将成为世界上最大的数据大国。现在的问题就是,如果要发展数字经济,就得把数据用起来,不但把数据用起来,还得把数据变成财富。像现在这样,仅仅把数据变成资源,是不够的,还要把它变成资产。

我们现在也在朝这方面推动。所有权可以先放一放,因为1978年改革就是从所有权开始的,非常成功。联邦计算,可以解决隐私问题解决。那么剩下的,就是怎么把数据集中起来,说的形象一点,就是用公社的方式,也就是信托,把数据放在一起,大家都能用。

现在我们出台的“数据二十条”,我觉得是一个特别重要的文件,国家开始建立数据局,这是特别重要的事情,如果把中国的数据全部用起来,那么中国的数字经济发展,在世界上就挡不住了,因为没有其他任何一个国家有像中国这么大的数据库。与此同时,如果数据用起来,以后个人财富中,有一大块是你的数据财富。

因为你的数据在这个数据平台里,别人用了你的数据就要给你付钱。就是说,王波明的数据质量比我高,人家都喜欢用他的数据,而我的数据没人用,所以你的数据可以比我值100倍,用一次付一次钱,而且可以用1,000 年。因为数据是可以用一万年的,所以以后数据就变成了财富,在一个虚拟的世界里,永恒存在。

那么,所有这些汇在一起,它最终的一个平台就是云。云是基础设施,存储、运算、整个的计算功能数据都在云,所以整个国家关于数字经济的基础设施会发生根本的变化,这是下一步的重大投资机会。

所以未来一切都是数字化,未来一切取决于你有没有大模型。这个世界是真的变了,而且这个变化会推动整个基础设施、个人、销售、企业,一直到整个的宏观变化。

比如说服务业、餐饮也应该算全部数字化了。餐饮现在订单销售、订单生产、机器人生产服务送到你手里,菜从田里拿出来,到店里生产,然后送到你手里,每个月总结你最爱吃的什么菜,比如说你不能吃糖醋排骨,他也知道。然后他把每月的订单情况回传,据此调整菜单。可以说,餐饮已经全部数字化了。

这个世界正在朝最高标准发展。ChatGPT出现以后,人家第一个说律师可以被取代,因为GPT-4考USBar,它的准确度达到了97%,这是美国最难考的律师执照,如果它能把律师资格证考到97%的话,完全可以把律师取代掉,这就是最高标准。以此类推,餐饮能也会,比如大家都爱买的预制菜,现在预制菜的水平和味道比以前好了很多。这不就是数字化吗?预制菜就是数字化,所以后米其林餐厅会越来越多,甚至可能出现比米其林更高等级的餐厅。

问答环节

问:AIGC对金融行业会产生什么影响?以后炒股是不是炒不过机器人?未来金融行业有哪些岗位仍然会是热门岗位?

朱民:我觉得炒股炒不过机器人是很正常的。比如BloombergGPT,它最厉害的一点是不仅能对已有的企业数据、财务数据进行分析,也就是做传统财务报表的市场分析,而且还把市场的波动纳入起来了,不仅如此,它还把传媒和舆论一块纳入起来了。换句话说,这个市场是有情绪的,ChatGPT把情绪这一块纳入进来了,我觉得这是一个根本的变化。因为这三个维度结合起来,就符合我们对市场理解的总和。所以这是一个很大的事情,这是第一件事。

第二件事就是ChatGPT在金融上改变了金融科技。金融科技最大的问题就是中台打不通。ChatGPT把它打通了,于是就有了交叉销售,这会让金融业的利润大大提高,因为交叉销售是最核心的一部分。

那么第三个就是通过这个AIGC,它对客户的营销的管理是非常细致的、全面化的,所以它能把对客户的需求管理,市场预测等,全部包含在它的产品制造和营销过程中,会大幅提升金融系统的效率。

所以这个GPT或者是大模型对金融业的颠覆是根本上的,因为它改变了我们传统上对金融科技的定义。

择业要想跟上潮流,很重要的一点,你要想到未来就是人和科技的竞争,它不是一个行业的问题,如果是人和科技的竞争,科技的长项在知识,在决策,在速度,人的长项在人性,在智慧,在对人类理念的发展。所以我们要思考的是,人怎么回到人这个概念,来驾驭科技。

未来应该往哪学,学什么?我觉得应该是两端,一端是数学、物理、工程等硬科学,另一端是哲学、社会学、心理学、历史学,是关于人性的一端,当中的东西都是会被机器化掉的。

问:有一种声音是,希望中国成为拉动全球或者亚洲经济复苏的火车头。但ChatGPT横空出世之后,大家也看到了中美之间在AI领域技术研究上面还有一些差距。您认为在AI发展进程当中,中国是否还能继续引领全球经济发展?

朱民:中国的AI在过去的几年里增长非常非常快。我们做了一个全球的数据库,中国人工智能领域的论文数量,在2021年第一次超过美国,专利数量在 2020年就已经超过美国,成为世界第一,这是了不起的。但我们与美国的差距在于,我们的高频引用论文较少,高质量论文数量不够,这说明,我们基础的研究还不够,具体表现就是芯片卡脖子等,这对我们人工智能的发展是有影响的。

但是最近中国的百模大战,让大家看到了人工智能在中国的备受关注。中美在大模型上是有区别的,美国的模型更多是横向的,中国的模型是垂直的比较多,是应用的比较多,各有千秋。虽然今天全球的大模型,在数量上美国占了50%,中国占了30%,好像还有点落后。但目前中国已经有77个大模型在生产和运用,虽然多为垂直模型,然而中国的长项是市场大规模、大数据多,因此,垂直模型以后肯定会向横向模型发展,这也是个过程。

所以从基础设施角度来看,把算力平台做起来,把云做起来,把数据平台做起来,那么中国的人工智能的发展,前景还是很好的。


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