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    賦能千行百業:AIGC與智能數字化時代

    2023年08月30日 15:26:18 來源:中文科技資訊

      AIGC有望實現且跨越更多領域的融合,物聯網、大數據、邊緣計算等深度方向,形成新的應用場景和解決方案。針對用戶提供更為具體,個性化的內容和服務。從推薦系統、智能客服到教育資源,尤其是gpt4.0,將理解人類的語義、情感和需求,實現與人類的自然交互。這將大大提高人機交互的效率和愉悅度,為用戶帶來全新的溝通體驗。

      先進技術的相互協作,驗證了AIGC在眾多領域的卓越表現。這些技術的應用無疑為我們的IT研發帶來了深遠影響。同時,各界企業有責任關注這些發展趨勢,積極探討合適的應用范圍,確保AI技術在尊重人類價值的前提下,為IT研發模式的創新變革創造更可觀的未來。

      開 篇 ---- BEGIN

      GPT之父、OpenAI公司首席執行官薩姆.奧特曼在2023年2月27日提出新版摩爾定律,宣稱宇宙中的智能數量將每18個月翻一番。若是說法成立,意味著30年后,AI將比現在聰明100萬倍。

      A I G C ----智能數字化

      2022年,集群式與聚變式的科技變革中,AIGC以超出人們預期的演變速度,成為科技革命的歷史性事件,催生了全新的科技革命系統、產業生態、技術格局,進而深刻的改變思維、政治、社會經濟的演進形態模式。

      AIGC的核心價值是實現了“自然語言”與人工智能的高度融合。這種絕對優勢與邏輯能力,迅速發展,是因為AIGC基于代碼、云計算、技術操控數據、模式識別、以及通過機器對文本內容的準確描述、分類、分辨和解釋,完全實現的基于自然語言模型提示學習的推理,甚至是知識漸進、增強性的推理,而且,構建了堅實的底層邏輯。

      AIGC具備基于準確和規;臄祿,形成了學習、抉擇、嘗試、修正、推理,甚至是根據反饋修正行為的能力,這是一種可以突破線性思維框架,并且實現非線性思維推理的強大能力。我們高階的思維能力,便是歸納、演繹、分析、應對復雜邏輯關系,AI向著機器學習、深度學習利用數據特征,在算力、計算訓練層面,在算法層面,解決復雜場景挑戰。這些深度學習、大模型(小模型)的創造應用,都意味著傳統的創作互動模式轉變為AIGC模型互動模式。

      它的進步是以幾何級數擴展為基礎的,計算訓練中,調整變量和優化參數的過程,文本數據進行訓練后決定著,輸出怎樣的復雜+類人化的作品。千行百業中,工業、教育、醫療、金融、互聯網、通信、云計算、大數據等等,幾乎全面覆蓋。

      AIGC貫穿在各個行業

      AIGC的身影貫穿在資訊、教育、影視、電商、工業、金融等多個行業,知曉行業應用現狀,也就能更好的了解行業未來。

      資訊行業

      輔助信息搜集,可打造堅實的內容地基。優質的新聞產出必建立在全面、高效、準確的信息上。過去的從業者需親臨一線,現實觀察、詢問、記錄,AI可以對每個環節高效賦能。AI撰寫工具(訊飛AI、商湯AI、網易AI等),生成的實時文字稿、自動撰寫摘要、文風、精簡文本等,時效性與節奏均可保障。面對邊緣話題精準檢索,尚需對檢索詞進行深思熟路的反復嘗試,GPT變得更高性能后,通過提示詞,多數領域已經可以作為二手信息搜索的重要工具。

      并且在AI內容生成上、個性化推薦上、內容分發上,多場景、多環節,打造了非常多沉浸式體驗。(百度云AI主播、阿里冬奧數字人冬冬)數字人主播可能成為媒體的標準配置。AI不僅僅是傳媒的一個工具,而是傳媒向智媒的升級。

      電商行業

      數字世界與物理世界融合時代,AIGC可賦能電商行業領域很多,以商品三維模型、電商廣告應用、虛擬人、虛擬貨場構建為代表,是一種AI結合AR、VR等技術,感官交互的全新體驗。

      教育行業

      教育行業與科技行業正攜手擁抱AI,技術手段的推動,會重塑知識生產和傳承方式。因其強調人與人的互動與聯結、無統一的模型、個體差異巨大、時間跨度大、參與者眾多等,一度是AI開發訓練的難題。

      教育的場域上,AI輔助學習資料整理、制作;根據行為模式提供精準學習畫像,定制學習計劃;AI驅動虛擬人以具像化的形式在VR、AR中交互,用有限的物理空間,打造無限的虛擬空間;AI驅動的答疑、指導、測評、全天響應、高度個性化,形成反饋閉環。國內的智能輔導系統借助自然語言技術,是真正可以實現學生的發力點和進度空間。AIGC的出現,讓此行業最終賦能“教、學、評、管、研”全環節。

      金融行業

      金融行業天然重要的是數據與信息處理,其信息化也是一直在前列。數據質量、數據維度、數據場景都是Ai落地的商業應用。典型常見的是AI模式識別和機器學習方式捕捉市場的實時變化,利用大量實時數據進行分析,來提高財務分析能力和效率。應用中,主要聚焦在智慧客服+智慧顧問服務,都是通過NLP技術,使用語音或文本與AI系統交互,獲取金融產品和服務,并進行操作。

      AI系統可以記住用戶喜好、客戶畫像、交易屬性、預測服務體系等,進行數據分析、研究,來提升服務體驗。借助算法建模,可對客群形成千人前面的特色顧問服務。(富國銀行、蘇格蘭皇家銀行、工商銀行、郵政銀行都將AIGC應用,以數字化轉型為抓手、升級迭代智慧化服務)。

      醫療行業

      智能問診是一種典型的應用場景,AI模擬醫生的問診了解病情,待到問診中,醫生通過預先診療報告處理患者。AI系統也可對藥物進行合理分析、調用知識圖譜、以及過去用藥病史進行分析。對于心理疾病患者,AIGC聊天機器人的軟件程序,也成了大模型開發的療愈機器。同樣包括聽障、語障,數字分身AI(采集一段時間人像、音頻合成),低成本的形成醫療數字人。

      AIGC產業地圖分類

      總體上看,整個AIGC的產業地圖可以分為三類: 上游數據服務產業、中游算法模型產業、下游應用拓展產業。

      數據服務

      假如AI是一個生物,喂養它的食物便是數據。決定機器之間能力差異的就是數據質量。對企業而言,湖倉一體模式可以避免數據架構層面不必要的建設,若是將湖倉一體模式與數據湖的靈活性與數據倉庫的易用性、高性能結合,會為企業帶來降本、省時、省力的諸多好處。同樣在數字經濟時代,數據治理、數據資產管理上,其質量規范、合法合規也是必需重視的,根據交付模型和效率,也會有更多的工具型和定制型的企業。

      算法模型

      最核心的環節,是機器完成教育訓練的關鍵。算法模型作為AI系統的基礎,也是決策作用的靈魂。模型是賦予機器近乎類人的創造力和洞察力的能力。三類參與者,都在人工智能領域有諸多頂級成果, (微軟Open GPT 聊天機器人,谷歌 DeepMind;阿里數據計算、機器智能、機器人; Github代碼平臺等等)。

      應用拓展

      人工智能企業都遵循類似的應用范式,基于特定應用場景收集特定的數據,利用數據算法模型訓練。典型常見的文本應用賽道是營銷,文本通過修改反饋,內容生成、文案整體形成模型,輸出更多高質量內容,形成正向的技術網絡效應。包括知識型、續寫型、銷售型、通用輔助型、交互型、代碼型等,所有的實現都是基于素材、推理訓練。型

      圖片因門檻高,信息傳遞直觀,商業化價值也很高,將廣告、設計、:編輯等角度帶來創作領域的產業機遇。音頻處理主要是音樂類、進話類、解決方案類等領域,伴隨著知識付費和數字音樂呈現了商業化潛力:5G催生視頻形態,AI生成的視頻應用也是技術比較大的模態,主要在生成類、編輯類、擬人類、解決方案類等領域。具體應用場景便是算法模型最終落地的商業價值體現。

      AIGC技術趨勢

      憶古思今,AIGC起源于技術,因技術的演進得以迅速發展。通用化與專業化交織,它衍生出豐富的能力矩陣,核心能力主要在:數字孿生、智能編輯和智能創作。這些功能被嵌套并相互組合,賦予了AIGC卓越的生成能力。據Tractica的預測數據顯示,AIGC將具備較強商業化機會,極大解放生產力,帶來行業新模式。

      ▲從行業變革上看,AIGC的廣泛應用正在改變各行各業的生產方式,以快速生成高質量的內容,大幅度提高了內容生產效率,節省了時間和人力資源。比如,使用AI生成營銷文案,成本僅為人工撰寫的1/30,且具有更好的多樣性和新穎性。作為輔助工具,為創作者提供創新性的思路和靈感,幫助他們創作出更具吸引力的作品。生成各類語言內容,打破了語言壁壘,使知識傳播范圍得到擴大。例如,GPT可以為用戶提供翻譯服務,幫助他們更好地理解外語內容。其翻譯功能已經超過了市面上主流的翻譯軟件,尤其是針對有情境的翻譯。

      AIGC也在醫療、金融、新聞等領域帶來了前所未有的創新。尤其是,教育領域,AI生成的內容可以幫助教師快速制定教學計劃,提供個性化的學習資源,進一步提高教育質量。在商業各個層面愈加,AI生成的營銷文案和廣告可以大幅提高市場營銷效果,降本增效。

      AIGC也會為區塊鏈、web3.0和元宇宙帶來深層次的變化。那種不可枯竭的創造資源的能力,將是最佳的工具和模式。這種以大量數字內容支撐,通過數字構成的動態耦合大系統的元宇宙,終將被AIGC完善,元宇宙的主體將會是虛擬人,經過AIGC技術,融合GPT技術,以代碼形式呈現的模型化虛擬人。

      ▲從社會影響上看,chatgpt對行業將會起到變革作用,影響就業結構是AIGC帶來的重大影響之一。一些傳統職業可能面臨就業結構的調整,部分文案撰寫、新聞報道等職位可能受到AI生成內容的影響,一些普通的文案撰寫人可能會面臨失業等風險。而,AI內容審核、AI技術應用開發等職位,人們需要不斷學習和適應這一變革,以便在AI時代找到新的職業定位。

      在應用中,人們在創造性、戰略性和道德性方面具有獨特的優勢,而AI在數據處理、計算和執行方面表現出強大的能力。今天的我們需要提高數字素養,了解AI的工作原理、優勢和局限,人工智能教育應從基礎教育開始,覆蓋不同年齡層和職業領域,培養具備AI素養的公民。幫助人們更好地利用AI技術,同時避免對AI產生過度依賴或過高期望。

      研發創新變革

      人本身是會使用工具的物種,AIGC的出現實現了內容生產力的躍遷,掌握AIGC的公司才能實現更低成本更高利潤。

      現在的人一天接受的信息,比17世紀的人一輩子接收的信息都多,現代人每天都在被過量信息所包圍,在“爆炸”般的信息量中進行信息獲取、信息處理及信息輸出,這也正是人工智能技術誕生的意義,通過如ChatGPT、Midjourney等優秀工具為企業及個人更高效更快速更低成本的“獲取信息”、“處理信息”、“輸出信息”,提升工作效率。

      拐點降臨的時,企業除了需在文化層面達到整體認同以外,還可以從“1”、“5”、“ALL”三個層面進行企業組織框架的調整與優化。從管理層便開始樹立頂層AI思維,組建團隊探索AI技術與企業業務的結合,動員全員嘗試熱門AI工具。以更開放的心態,積極擁抱來自未來的變化,走在科技時代的前沿。只有更一致的企業文化認同與更合理的組織架構,才能把AIGC真正落實到相關工作中,讓AI更恰如其分的為企業降本增效。

      重構數字化產業AI原生應用決定未來競爭,AI基礎設施的建設;基于數字中臺層級的超級自動化;微服務和DevOps架構能力提升;數據治理能力提升;服務治理和運維架構能力提升;大模型時代塑造極致效率與成本組織的超級個體;基于海量云化數據+語言數據的AI深度學習;云計算智能化+自動化的云服務與方案、私有化模型對于研發流程效率提升;智能變革加速現代化運行等等,都是每個IT組織發生的變革,都會屬于先進技術工具應用探索的個體與組織。

      總結----SUMMARY

      就全球范圍而言,9大行業中,科技、金融、電信是全球數字化最高的三大領域,它的經驗是:大力投資技術、數據和人才,將AI作為數字化轉型的核心,采用平臺經營模式,以及技術+人+能力結合體,這些經驗非常值得借鑒。

      研發要面向世界科技前沿,各行業的企業級應用,自主創新并不是一條容易的路,IT產業界從業者們,應加快建設智能化基礎設施,抓住數字經濟發展戰略機遇,與實體深度融合,也為數字經濟健康發展做出更大貢獻。

      AIGC技術與低代碼開發、云計算、架構、運維、產品融合,使企業在數字化轉型中能夠更加靈活、快速地應對市場變化。通過AIGC技術的自動化生成內容,搭配低代碼開發、大數據能力以及研發平臺的快速應用構建,企業能夠更好地滿足用戶個性化需求,提高信息處理的效率和準確性。這種整合的優勢,不僅體現在數據處理和應用開發的效率上,更意味著企業在數智時代的競爭中贏得先機。

      百林哲攜手國內外一線技術嘉賓,百度、阿里巴巴、騰訊、螞蟻金服、華為、字節跳動、58、攜程、京東、美團、亞馬遜、小米、平安、中興、商湯等知名先進企業共同打造。

      本次峰會,涵蓋14+分會場,8+行業領袖、80+業界一線技術嘉賓,從IT發展當下多維度,呈現前沿的技術發展實踐和洞見。

      探 索 展 望 ----FUTURE

      “激情和好奇心”是激發創造力的根本,多樣化學習的能力是建⽴全⾯AI技術的基礎,持續學習跟進最新動態是不落后的保障。AIGC起源于技術,”機器智能是人類需要做出的最后一項發明“,AIGC將重構知識創意類的工作流,生成式AI將創造與知識工作的邊際成本降至0,產生巨大的勞動生產率和經濟價值,以及相應的市值。大模型在IT研發投入上也是長期主義的持久戰,應理性去判斷,上層應用體驗做得越好、商業化越堅實,以便更聰明的賦能千行百業商業落地。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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