12月20日,由中国互联网协会、微博、新浪新闻主办的“数字力量,探索无穹”2023探索大会在北京拉开帷幕。猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛分享了题为《企业如何进行AI创新》的演讲。
猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛-主题演讲
以下是傅盛先生演讲实录,内容经编辑略有删减:
首先非常感谢新浪提供的场合大家一起交流,我的压力也很大,今天上午有院士,有教授,也有大企业的这些主管在讲,尤其是刚才高教授讲到中国今天经济不行,不是政策不行,是企业能力跟不上的时候,我在想还要不要上来,因为企业能力跟不上。但是后来我又想想首先能力是一个不断生长的过程,然后技术在不断的革新,正是我们能力跟不上,所以我们就对新技术更有苛求,就更渴望去用新的技术进行创新,实现弯道超车。作为我们这么一家企业,有一定的历史,但是规模也不够大,所以看到这次AI浪潮到来的时候,我们是非常欣喜,也非常想抓住这次浪潮的,所以我花一点时间给大家介绍一下我们在这次AI大浪潮里面做的事情。
首先是一个小的个人简介,我们是2010年创办的,2014年就上市了也正好跟着全球化的浪潮见过各种人,正好是一个全球化的时代,猎豹也做了海外的用户,海外阅读有4亿多的用户。我更喜欢把自己定义成一个产品经理和创业者,因为产品经理和创业者正好是把技术和用户之间的鸿沟用产品的形式表达出来的一个职位。
我们也经历了三个时代,从最早的PC时代,我最早第一代做产品经理的时候做过360,后来做金山毒霸,做猎豹的清理大师当时出海,先是PC时代,后面是移动时代,这次是AGI时代,也就是AI时代。在讲我们做什么之前,我估计大家都很专业,我还是想花点时间科普,因为今天讲大模型,到底什么是大模型,为什么只有OpenAI做出了大模型,其实我认为可能不是每个人都很清楚,所以这也是为什么我们想知道用通俗的话来讲一下技术原理呢,就好像因为这是大模型的革命就像电的革命一样,今天你不需要是一个电工,也不需要是一个电力工程师,但你得知道什么叫交流电,什么叫直流电,你得知道家里的插座应该怎么用,你得知道办一个工厂我大概应该配怎样电力的设施,这是基础常识。因为这次AI的浪潮是如此之大,所以我们应该每个人都去了解一下关于它的常识,而不止是从朋友圈里面大概看一个热闹。
其实有人提出这个概念是我特别喜欢的科普作家叫卓克,他说可能2023年是人类历史上第三个奇迹年,我也非常认可。什么叫做奇迹年?就是这一年的出现使得后面的技术和科学的发展都发生了重大的变化。第一个奇迹年是1666年牛顿发明了微积分和万有引力,然后是1905年爱因斯坦的四篇论文,我们也知道今天讲所谓西方工业革命,西方工业革命就来自于牛顿的那个根,长出了一系列的经典物理学。我们讲今天的计算机量子理论,上升到爱因斯坦在1905年的四篇论文,就奠定了整个大厦和大树的成长,为什么2023年是奇迹年呢,因为这次AI实现了一个范式的革命,它把一个需要定制化的技术变成了通用的技术,它不在是科技企业才应该研究的企业, 而是对全世界发出重大变化的一种底层技术。
艾伦·图灵在80年前就说过,真正测试一个机器是不是有人的智能就是靠语言,时间关系不展开讲了。但是我想说其实真正人和动物最大的智能,也不是制造工具,我们会发现乌鸦口渴了也会用一些工具,也不是解放双手,而是发明了语言!语言使得把这个世界抽象化。而且通过语言才真正开始有逻辑,有推理,所以这是为什么这次ChatGPT出来以后,对整个行业的震撼如此之大,因为真正来说语义理解这件事是非常难的,在ChatGPT出现之后,我是2016年就投资了猎户星空,也在行业打磨了5、6年,我认为语义理解几乎是在可见的十年之内几乎不可能完成的事情,但是OpenAI做到了,它已经为这个世界创造了一个极大的价值,所以也不是靠带宽的公司就没有价值。
在这之前有两条技术路线,第一条技术路线也是过去所有做AI的公司都去通行的技术路线,就是所谓学外语的概念。我们通过对语言的组织,对语言规则的抽象去把这些规则告诉计算机,什么叫做主谓宾,什么叫定状从,什么叫首都,什么叫北京,什么叫地理,把这些词语都做好解释让计算机去学,这个优势在于什么,很快它就能够见效,在小数据量的时候就能看到,这时候计算机已经开始回答你一些话了。但是它始终不能达到真正的大规模实用,就像我们学英语,我们不管六级多好,到美国服务员说几句话,说快了你也听不懂一样。当时整个业界几乎只有OpenAI相信,可能不需要用学外语的方式而是像人类学母语的方式就是给计算机足够的语言数据,它自己去总结这样的规律,一直到GPT3.0出来之前,OpenAI在硅谷也都是一个笑话级的存在,因为大家觉得太痴心妄想了。所以为什么了解这个很重要呢,就是今天就能反过来解释,为什么一旦OpenAI做出来,就是千模大战,与其说OpenAI是技术实力的胜利,或者技术积累的胜利,不如说是技术信仰的胜利,因为只有他坚信这条路是有机会做出来的,而里面的原理并不复杂。
所以在ChatGPT出现之前所谓的人工智能对语言的理解,都像鹦鹉学舌,它可以复述很多话但是它没有理解,ChatGPT出现之后它真正通过语言产生了对这个世界的认知和推理能力。从最简单的来理解就可以看成一个大号的计算器,它是通过对语言大量的学习,去产生了词和词之间的概率关联,通过你给出的词预测下一个词,大家也提到OpenAI这次的内讧,其实我很早就看到过他们首席科学家的采访,那时候我就看他眼睛里面有圣徒般的光芒,他的词就是一个词、一个词往外崩。就像你读一本侦探小说,悬疑小说,你翻到最后一页的时候,最后一句话说所以这个杀手是,如果你猜出来了是kimi,而不是杰瑞,那你就看懂了这本书,就是预测准了最重要的那个词。
所以其实原理上就是这样,因为了解原理你就知道为什么今天各个公司都可以做大模型了,所谓的训练并行都是工程化的事情,所以这个时候你知道原理以后就知道大概为什么大模型的技术水平,比如说国内同时起步的,其实水平都差不多,因为这个原理大家都知道,就是靠算力几个月练一次,单出来也差不多,这是一个。第二个就没有那样的恐慌了,天天说它能不能取代人类,是不是会产生意识,其实从这个原理层,现在都看不到。当然了这次OpenAI的内讧还有可能如果智能太强,它没有意识,没有主观性,但是它可能会由于智能太强,产生很多规则的漏洞,这里就不再讲了。
我们怎么看待这次变化呢?第一个肯定是交互革命,大家有没有意识到现代工业文明里面大部分的工作,脑力工作很大一部分,不能说大部分,很大一部分的工作是围绕机器展开的,你的工程是学机器的原理维修其实就是你要适应机器的语言,程序员要学那些代码,也是去学机器的语言,我们学PPT怎么做,学word怎么做,也是在学机器的语言,把我们的需求翻译给机器听,让机器去干活。但是由于GPT的出现,未来这样的一层工作会很快的被取代,也就是人和机器之间可以用自然语言,比如说写个文案,这是大量的中间层的工作被压缩了,大量的以前没有机器翻译能力的人,把我的语言翻译成机器能力的这些人,都可以去插上机器智能带来的翅膀,所以这是一次非常重大的交互上的革命。
第二个生产力革命,萨姆奥尔特曼之所以这次在宫斗剧中如此引人瞩目,其实OpenAI这家公司的走向可能会决定很多社会的走向,可能它是所有创业公司里在过去半年里见国家元首最多的创始人,我想那些元首想见它更多是想搞清楚对社会产生怎样的革命,我们说什么叫生产力革命?虽然我是搞互联网出身的,我也在互联网里面享受了一波很大的红利,但我得说互联网不是生产力革命,它是生产关系的革命。我们去董宇辉的直播间买东方甄选产品,董宇辉并不生产东西,他只是实现了一个链接可以直接买农产品,提高了效率。但是生产力革命是它可以直接去生产,在人类历史上可能只有蒸汽机的出现是一次生产力革命,它把热能转化成动能,在以前动能只能靠多生孩子,多生子孙,不会想到有个挖掘机。或者是有马和牛,草原民族有了马所以就打得过农耕民族,但是只有蒸汽机出现的时候把烧柴火烧油变成了一种动能,所以整个社会生产力就极大的丰富。而ChatGPT的出现会使得电能变成智能,也就是说我们很多智能都是适配性的,比如说今天这样一个PPT我就要写很多东西,但未来你这个国家有多少算力,有多少大模型的能力就会产生多少数字化的智能,萨姆奥尔特曼也发一个推特,他说未来18个月他说整个宇宙的智能会翻一倍,这个翻一倍,肯定生不了一倍的人,还得教育,肯定是AI带来的。
我想说在今天大模型如此火的时代,过去有非常多我们这些从业者每个月的心情都不一样,一会说完了大模型出来了,我们都可以下岗了,可能以后都不用工作了但后来又发现好像不完全这样,当时觉得我们做互联网这代人,觉得我们的互联网跟美国的互联网几乎再一个水平线上,看到ChatGPT出来的时候,刚开始大家3月份的时候聚会都非常的沮丧,说我们又被落下了,后来琢磨一下好像也能干,就开始出现了很多模型。出模型的时候大家又想是不是出一个大模型什么事都不用干了,让它干就行了,但是今天看起来大模型技术虽然很神奇,但是它不是上帝,不是说要有光就有光,要有电就有了电,通用大模型是有一些边界的。首先第一个你要知道我们今天通用大模型读的都是互联网上的出版物,但是互联网的数据再丰富,它也只是人类知识冰山上浮出水面的部分,一个企业的内部决策会议我们日常的咖啡聊天,我们不断的一问一答都是数据,但是这些在互联网上一般是不会公开出版的,大家都有一个感受,刚开始觉得很神奇,无论是ChatGPT还是文心一言,你问了一段时间发现它回答的都是看起来正确好像并没有什么用的话,为什么?因为它学的就是这些东西,所以真正往下有很多知识、数据是可以重新被构建的。
还有一点,随着大家对大模型技术的越来越了解,最近有一个词叫做:涌现,讲到OpenAI的技术胜利路线的信仰其实当智能涌现的时候,为什么叫做涌现这个词?他们自己也搞不清楚为什么会出现了推理和智能,当时叫1000亿参数的模型可以产生智能,后来大家想500亿可不可以,100亿可不可以,前两天微软刚刚发布了70亿还是20亿的参数模型,在某些特定领域它的回复能力也可以跟GPT媲美。
我想说在这个时代我们作为一个企业创业者,我们就意识到你只用通用大模型你不能完全解决企业的自有问题,第二个你以后的竞争优势是什么?是私有数据,并不是以前写在ERP系统里面的数据,而是公司里面各种决策的流程各种认知迭代的过程就是私有数据,所以这才是核心竞争力。
我总结了一个大模型时代我们如何和这个时代跨在一起,其实大家知道当GPT出来的时候,我的几个好朋友就说,我们要做中国的OpenAI就去做千亿大模型,后来李彦宏又出来说这些你们不要干了,因为OpenAI做的时候大厂都不看好,今天大厂看好了,千亿大模型一定是大厂的活,所以今天我们看到通义千问,我们看到文心一言,我们看到豆包,我们看到所有的大厂都在推出它的千亿大模型。我有一个比喻,大厂这场角逐当中,所有的大厂都希望做出一个爱因斯坦来解决所有问题,我觉得这是大厂的活我们的确做不了。包括华为也说,别人做了我们不做。但是行业垂直大模型,这在5、6月份之前还是大家没有形成共识的,可能不到千亿参数这个东西不好用,智障怎么办,今天发现其实我们自己的经验看来,百亿参数的大模型结合垂直数据,在某一个分类上的效果是可以媲美GPT的,这是实在的,所以我觉得很多企业可以在这里去做好自己的工作。
再一个很多原生创业,因为我们认为这是交互革命,我们认为互联网还有所有的行业几乎都要被重新改写一遍,尤其是互联网首当其冲。我听我朋友回来说硅谷特别火热,硅谷已经有了AI一条街,全是AI的创业公司,说热火朝天的,但是都没有做上面就做应用,关于应用这件事不知道大家了不了解,我跟朱哮虎还有一次争论,后来也上了新浪热搜。他说大模型的技术对创业者不友好,我说不对的,我说大模型的技术在那里,他刚刚讲私有数据他没有的问题,第二个今天你看大模型它大概是一个10岁到12岁人的智商,在某些领域也不是全部的,所以它很多能力也不能满足。所以你要看应用把大模型的能力和用户需求挂起勾来。因为这是一场社会生产力革命,我是说每个企业都应该去用AI,有个比喻就像电刚发明的时候,你即便是一个面包坊,你接了电就是高科技面包坊,因为你生产面包的效率就比别人高一点。但是你插上电怎么去生产面包呢,这就是这层人做的,我要去发明一个面包机出来,要有整个烘焙技术。
所以我们讲述的刚才百度的朋友也讲了一下,我们做过很多数据化,但是也没什么用,有一句话数据是石油,但是石油用什么样的方式去开采,大量的数据以前见了很多数据,要么就是数据孤岛,要么就是太复杂的数据处理不过来。但今天有了ChatGPT,它能够实现推理和决策了,它能够帮你完成很繁重的数据处理工作。
所以AI很美好,但不是一AI就行,一定要结合大模型的能力和应用去找到为自己企业提效的方法。今天的智能化必然是最后一公里的事情,今天我知道很多人都用过,不管是文心一言,还是别的大模型,但你发现真正企业里面用会有很多困难,员工觉得这个东西不知道怎么问,问了以后发现效果不如想象的好,或者是有的时候你想要这个答案他给了你另外一个答案,其实这就是应用的核心点,也就是说我们真正想做的是最后一公里,帮助你的企业的特质和大模型结合起来。
这又回到开头了,其实小企业有小企业的价值,小工具有小工具的价值,我觉得所有的大型企业是从小企业长起来的,所有的大平台也是从小应用开始的,今天大家讲大模型的时候,我们内部提的就叫小工具,你能不能把一个垂直的应用做好,这是非常考验你对用户需求的理解,考验你对大模型边界的理解,考验你对痛点的这些理解。
所以我们做了哪几件事呢,作为一家企业我们自己介入了AI,我们今天是全员AI,我们在上面做一些原生应用,我们今天也训了一个百亿参数大模型,我都跟团队讲都不用训,因为太多开源的了,我们做微调也能够做的很好,我们做的核心是能够更加了解数据和表现之间的关系。我们在这次企业创新当中先从自己开始一个好的技术,天天对外讲PPT你自己做不起来,那就是忽悠,那就是炒作。这是真实的图片这不是AI生成的,我们在公司里面挂了“恐吓”的横幅,“明天替代你的不是AI,是会AI的同事”,我们要求成立各种兴趣组,在组业之外参加各种兴趣小组,大概用了3到6个月的时间,把一大半的员工拽入项目组,然后在内部又孵化了很多小项目。
我亲身的体会发现,AI这件事因为它太新太快,它和过去的思考模式又不一样,在企业里面一定要是一把手工程,一把手不抓,你说我招一个会AI的人推进,那一定推不进去,一定是灰头土脸,一定是最后各个部门的抱怨,以后老板说这件事一定要干,摸着石头过河,哪怕摔跤也得干,从大方向上坚信,从细节上着眼,真正把很多细节做好,才有可能拥抱住这次浪潮。并不是你对这个技术有多好奇,并不是你在旁边觉得我读了多少新闻,而是踏踏实实做好最后一公里。
这就是我们几个小例子,我老家是景德镇的,我们做礼物的时候,行政部说买个什么食品,我说不行做个瓷器吧,后来设计部的人没时间,然后行政的就用AI生成这样的一些设计图,做出来的瓷器大家都挺满意的,设计部的人挺恐慌的,设计部的同事讲他们的效率已经提高了几倍了,通过用AI的能力。
这是一个CFO的助理,一个女生她没有学过编程,她参加项目组以后这些小工具全部都是她写的,完全是用了大模型,让它去写代码,因为她的老板经常会丢一个word说给我转一个PDF加个水印,或者把谁的财报下载下来分析一下,一言不合就开始写工具。在公司搞了一个平台,最后财务、法务全用上了,说这个同事写的工具比我们专业团队写的还好用这是真的,后来我回去把我们工程师团队“深入沟通”了一次。这页PPT不是我的原创,是这个助理画的,她说有了这个以后,我进入一个领域的时候由于有了AI,我可以很快的到达终极,我再也不需要去苦读两年掌握一个基本技能,我可能两周就可以出代码了。
所以AI赋能,今天我们认为能够到一个中游的水平,当专家级的肯定还是要靠自己的努力了。这也是我们自己做的科技树,也就是我们结合公司内部已经出了很多工具,大家也看到别人做的,项目管理,创意营销等等,每一个都是我们自己在用的一整套工具,我们的思路是什么呢,通过内部的提效实现对外的产品的输出。比如说机器人今天就是大模型化的,它可以交流就好很多了,我们也做了海外的APP输出,把这些能力再包装成一个服务叫做咨询服务【聚言】,我认为今天AI虽然很火,但是它还处在行业的早期,它并没有一个范式的标准品。怎么办呢?就是一家公司,一家公司,一个客户,一个客户的出方案,你到底要70亿的模型,还是一个公有的大模型,还是私有化的中等模型,一定要根据企业的实际来,而不是说今天拿一个东西上来,买几个A100就把这件事情解决了,还有各种流程的优化,所以这是我们做的一整套科技树。
这是广告就不讲了,我想说其实今天讲AI就那么几个原理,就那么几个组件,就提效那几个词,魔鬼都在细节里,都在最后一公里,都在所谓的数字员工你真的能让它变成一个数字员工,而不止是一个新鲜感。所以这是我们一个客户,时间问题我不讲了,也是找我们,我们也在帮他做AI的解决方案。这是我们在机器人上做的一个视频。
2023年,肯定是AI的元年和浪潮年,大家都觉得大模型很厉害,在上半年的时候大家都在投千亿大模型,我想说2024年一定是AI大模型应用的浪潮年,一定会出现很多像移动智能手机出来的时候的滴滴,美团外卖一样,在过去那个时代没有出现过的应用,今天这个时代由于大模型的赋能,去真正实现了产业的变革,实现了效率的提升,实现了生产力的变革。在这样的生产力革命面前,我觉得每一个一把手都应该行动起来,未来没有任何一家公司会不用AI,你有多少AI,你就有多少效能,最后比拼的都是效率,我们讲创新讲那么多,无论是哪一点,至少有一点你的效率必须很高,AI就是你最好的助手。
