作 者:微瀾
來 源:正和島(ID:zhenghedao)
一、所有的行業(yè)都值得被AI重做一遍
“當(dāng)下,所有的行業(yè)都值得被AI重做一遍?!?/span>
隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展,不斷滲透到各行各業(yè)當(dāng)中,這句話正在成為人們的共識。
事實(shí)上,回顧過去的互聯(lián)網(wǎng)時代、移動互聯(lián)網(wǎng)時代以及數(shù)智化時代,每一次新興技術(shù)出現(xiàn)時,“所有的行業(yè)都值得被xx重做一遍”這種類似的話總是會被反復(fù)提及,這背后其實(shí)有兩點(diǎn)原因:
第一,AI(新興技術(shù)的應(yīng)用)能夠帶來生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率方面的質(zhì)的飛躍,對過去的傳統(tǒng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)肉眼可見的降維打擊。
正如達(dá)里歐在《原則2》中寫道:“衰落的伏筆總是埋在黃金時代,鼎盛的主體會在傾瀉的頹勢中逐漸式微?!?/span>
微軟、惠普等個人計(jì)算機(jī)企業(yè)的大量興起導(dǎo)致IBM的衰退;
蘋果、華為等智能手機(jī)廠商造就了諾基亞為代表的傳統(tǒng)手機(jī)的消亡;
包括在數(shù)智化時代,諸多企業(yè)通過對供應(yīng)鏈上下游的優(yōu)化管理實(shí)現(xiàn)了降本增效,從而與同行拉開差距。
這樣的故事,在每一次新技術(shù)到來后都反復(fù)上演。
第二,AI(新興技術(shù)的應(yīng)用)將開創(chuàng)全新的應(yīng)用模式與產(chǎn)業(yè)機(jī)遇。
需要注意的是,AI(新興技術(shù)的應(yīng)用)可不僅僅是只能實(shí)現(xiàn)效率層面的提升。
拿蒸汽機(jī)來說,蒸汽機(jī)除了推動蒸汽輪船、蒸汽火車的出現(xiàn),帶來運(yùn)力的大幅度提升,緊接著帶來的是,世界的政治、經(jīng)濟(jì)以及文化版圖都發(fā)生了巨大的改變;更別說之后福特流水線的誕生,帶來了制造業(yè)理念的顛覆性變革。
而正如蒸汽機(jī)技術(shù)應(yīng)用于大量領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè),“所有行業(yè)值得被AI重做一遍”這樣一句話也已經(jīng)在照進(jìn)現(xiàn)實(shí)了。
當(dāng)然,盡管說所有行業(yè)值得被AI重做一遍,我們又該如何用AI對其它行業(yè)進(jìn)行重做呢?
首先可以重新認(rèn)識AI,人工智能有4個階段,具體可以分為:
第一階段,性能調(diào)優(yōu)。通過優(yōu)化算法和技術(shù)來提高人工智能的性能;
第二階段,降本增效。將已經(jīng)相對成熟的人工智能技術(shù)應(yīng)用到合適的場景當(dāng)中為企業(yè)和個人降本增效;
第三階段,簡單服務(wù)。即一次就能為你解決問題的服務(wù)。比如,會計(jì)、法律服務(wù)、設(shè)計(jì)師甚至是心理咨詢師,他們提供的都是單次服務(wù),這種服務(wù)很容易被AI學(xué)會和標(biāo)準(zhǔn)化。
第四階段,復(fù)雜服務(wù)。復(fù)雜服務(wù)指的是能夠持續(xù)伴隨你、了解你并且為你提供長期個性化建議的服務(wù)。
目前來看,大部分AI或者說對人工智能的應(yīng)用,還處在從性能調(diào)優(yōu),朝著降本增效及簡單服務(wù)進(jìn)化的階段,在營銷、自動駕駛,及具身機(jī)器人等諸多領(lǐng)域AI應(yīng)用其實(shí)已經(jīng)顯現(xiàn),我們也能看到許多相關(guān)的案例。
比如就在7月5日,2024世界人工智能大會(WAIC2024)中國電信星辰人工智能生態(tài)論壇上,中電信人工智能科技有限公司和中國電信人工智能研究院(TeleAI)聯(lián)合發(fā)布了一款名為星辰大模型·軟件工廠的多模態(tài)大模型產(chǎn)品。
星辰大模型·軟件工廠發(fā)布
作為全球首個針對編程(軟件開發(fā))領(lǐng)域的大模型軟件,星辰大模型·軟件工廠一經(jīng)發(fā)布就引起了諸多反響和行業(yè)的熱議。
有人說:“星辰大模型·軟件工廠的出現(xiàn)可以讓一人‘成軍’?!?/span>
還有人評價到:“從軟件開發(fā)從業(yè)者的角度來看,星辰大模型·軟件工廠的出現(xiàn)無疑將帶來從月到天,從天到時的軟件開發(fā)范式新變革。”
那么,星辰大模型·軟件工廠又是如何通過生成式AI(多模態(tài)大模型)給軟件開發(fā)領(lǐng)域帶來這種顯而易見的改變呢?
二、星辰大模型·軟件工廠:讓AI開發(fā)更“AI”
在回答上面這個問題前,我們可以先簡單了解下軟件開發(fā)的演變趨勢:
1. 早期時代:軟件開發(fā)的起源最早可以追溯到20世紀(jì)40年代,當(dāng)時的計(jì)算機(jī)程序是直接使用二進(jìn)制代碼,這種編程方式低效且難以理解。
到了20世紀(jì)50~70年代,高級編程語言的誕生和結(jié)構(gòu)化編程概念的形成,讓程序變得更加清晰、模塊化,極大提高了軟件開發(fā)效率。
2. 個人PC時代:20世紀(jì)80、90年代,伴隨著個人PC時代的普及,集成開發(fā)環(huán)境(IDE)和各種編程語言的編譯器等軟件開發(fā)環(huán)境和工具得到了極大的發(fā)展,我們聽過的C 、Java和Python等語言也正是這一階段開始流行的。
3. 互聯(lián)網(wǎng)時代:到了21世紀(jì)初,隨著互聯(lián)網(wǎng)普及開來,軟件開發(fā)的發(fā)展趨勢呈現(xiàn)出敏捷開發(fā)的特點(diǎn)——強(qiáng)調(diào)快速迭代和跨功能團(tuán)隊(duì)的合作。
4. 大數(shù)據(jù)時代:這階段我們大多數(shù)人就比較熟悉了,隨著云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展,軟件開發(fā)也變得更加靈活和可擴(kuò)展,微服務(wù)架構(gòu)(通過將應(yīng)用程序分解為一組小型、獨(dú)立的服務(wù),提高了系統(tǒng)的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性)的軟件設(shè)計(jì)方式和低代碼/無代碼開發(fā)平臺進(jìn)一步提高了開發(fā)效率和降低了軟件開發(fā)的門檻。
時至今日,在生成式AI技術(shù)日臻成熟的背景下,于結(jié)構(gòu)化的編程語言而言,生成式AI在很多方面處理起來都更加簡單和高效,軟件開發(fā)難度和上手門檻越來越低,效率越來越高以及成本越來越低成為了一種必然趨勢。
不過必須要承認(rèn)的是,當(dāng)下AI開發(fā)依舊存在一些痛點(diǎn):
1. 流程復(fù)雜:從端到端的應(yīng)用開發(fā)包括需求分析、設(shè)計(jì)、編碼等多個復(fù)雜環(huán)節(jié)。自動化整個流程需要涵蓋廣泛的知識和處理復(fù)雜的決策邏輯,這對于目前的人工智能系統(tǒng)來說是一個挑戰(zhàn);
2. 溝通協(xié)作成本高:軟件開發(fā)從來就不只是技術(shù)活動,還包括溝通協(xié)作、問題解決等人類因素,而這些恰恰是目前的AI技術(shù)難以覆蓋到的;
3. 需求定制化:每一個開發(fā)項(xiàng)目都有獨(dú)特性,包括特定的業(yè)務(wù)邏輯、技術(shù)棧、開發(fā)規(guī)范和客戶需求等,也因此要創(chuàng)建一個能夠廣泛適應(yīng)這些個性化需求的端到端自動化工具是很困難的。
而這也正是星辰大模型·軟件工廠被推出的原因。
作為一套全新的開發(fā)工具,星辰大模型·軟件工廠是中國電信人工智能研究院以需求設(shè)計(jì)編寫為核心,通過使用語言模型生成程序代碼的基礎(chǔ)底座型平臺。
此外,中國電信人工智能研究院還為企業(yè)提供了從項(xiàng)目創(chuàng)建到應(yīng)用、自動寫代碼、上線、更新以及后續(xù)迭代等全流程自動化應(yīng)用生成等全流程工具,從而讓需求分析和業(yè)務(wù)人員可以快速搭建自身的業(yè)務(wù)應(yīng)用。
可能這么一大段描述,大家很難具體感知到星辰大模型·軟件工廠的獨(dú)特之處,這里我可以舉個例子。
一般來說,一個軟件開發(fā)項(xiàng)目的過程可以分為以下幾個階段:
需求分析——產(chǎn)品設(shè)計(jì)——產(chǎn)品研發(fā)——測試部署——產(chǎn)品迭代(新增需求)——交付。
傳統(tǒng)軟件研發(fā)過程
拿產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)來說,按照傳統(tǒng)的軟件開發(fā)流程,一般是由10~15人開發(fā)人員分成不同的小組,夜以繼日地開發(fā)、討論,想要進(jìn)入下一個環(huán)節(jié),可能需要半個月~1個月的時間;
而到了測試部署環(huán)節(jié),測試人員需要開展單元測試、集成測試等,撰寫測試報告,并再次回到研發(fā)階段進(jìn)行開發(fā)討論,修改bug,整個過程可能又需要十幾天乃至數(shù)十天。
這還沒完,產(chǎn)品還面臨迭代、增加需求等問題,這個環(huán)節(jié)同樣需要花費(fèi)大量的精力和時間,最終等到客戶全部需求都落實(shí),才算真正完成交付,并且整個過程還可能因?yàn)楦鞣N意外拉長開發(fā)時間戰(zhàn)線甚至是項(xiàng)目推遲。
而如果借助星辰大模型·軟件工廠進(jìn)行軟件開發(fā),無疑是把上述的所有環(huán)節(jié)在實(shí)操難度、時間維度、協(xié)作融洽度等多方面都簡單化了。
同樣的一個項(xiàng)目,傳統(tǒng)的產(chǎn)品研發(fā)需要15個開發(fā)員工、20天時間,借助星辰大模型·軟件工廠的生成式AI大模型,則只需要2名員工1天時間就能搞定;
再拿測試部署環(huán)節(jié)來說,星辰大模型·軟件工廠具備一鍵部署的功能,可以在完成測試的同時直接修改bug,傳統(tǒng)的測試部署需要數(shù)天,星辰大模型·軟件工廠可能數(shù)分鐘就完成了;同樣,在產(chǎn)品迭代環(huán)節(jié),星辰大模型·軟件工廠也只需要修改PRD特定部分,就可以迅速完成部署。
可以說,在很多我們平常容易忽視的領(lǐng)域,AI已經(jīng)在持續(xù)地改造大部分傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程,將我們的工作效率帶到前所未有的高度。
而這對于眾多中小企業(yè)老板和我們大多數(shù)人來說,是一次巨大的挑戰(zhàn),但也是當(dāng)下AI時代又一次拉開差距的機(jī)會。
改變正在發(fā)生,我們不能視而不見。
三、星辰大模型·軟件工廠“橫空出世”的背后,為什么是中國電信?
在今年3月份的《哈佛商業(yè)評論》中一篇文章《人們究竟如何使用生成式AI》提了一個有趣的問題:
在全球十多億腦力勞動者當(dāng)中,只有大約15%在使用生成式AI工具,那么,剩下的85%為什么不使用?
回答是有些人認(rèn)為現(xiàn)階段沒有起到太大作用,有些人則因?yàn)樗鼈兘?jīng)常給出錯誤的答案,還有些人認(rèn)為用戶體驗(yàn)不夠好。
但其實(shí),AI從來不是新鮮事物。
自1956年達(dá)特茅斯會議上首次提出“人工智能”這一術(shù)語后,距今已有近70年的歷史。
從20世紀(jì)八九十年代的符號推理、機(jī)器學(xué)習(xí);再到千禧年初重獲關(guān)注的深度學(xué)習(xí),以及如今熱門的生成式AI,人工智能從最初的概念探索演變到現(xiàn)代技術(shù)的突破。
尤其在近十年,以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)為核心的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),和以大模型為代表的自然語言方向,讓AI跨入認(rèn)知智能主導(dǎo)的時代,并加速改變傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的工作模式。
截至目前,生成式AI大模型的技術(shù)能力已經(jīng)滿足甚至超過了很多重復(fù)性工作的要求。但卻依舊只有約15%的腦力勞動者在使用,很顯然,問題其實(shí)出在了產(chǎn)品端。
所以也就不難理解星辰大模型·軟件工廠這一產(chǎn)品上市的意義了。
當(dāng)下很多人對于所謂生成式AI或者大模型產(chǎn)品過于追求所謂的某一方面的極致,要顯得自己的產(chǎn)品有多么的高科技,就像討論新質(zhì)生產(chǎn)力這個概念,很多人會覺得這個概念過于“高大上”、遙不可及,但歸根結(jié)底,無論是前者,還是后者最終是要回歸到用戶本身,“下沉”到用戶中去,真正地解決用戶的痛點(diǎn),降低用戶的上手門檻,為用戶帶來降本增效。
并且,你如果真要提一些硬實(shí)力或者高科技什么的,星辰大模型·軟件工廠在這方面也是一點(diǎn)不虛同行的。
為什么這么說?
因?yàn)樾浅酱竽P汀ぼ浖S背后,站著的是一整個星辰大模型家族和中國電信。
很多人可能不知道,早在去年五月中旬,經(jīng)過數(shù)十版模型訓(xùn)練與優(yōu)化,中國電信就已經(jīng)完成了百億參數(shù)星辰AI大模型版本的訓(xùn)練;而后,去年11月份,又進(jìn)行了迭代,完成了千億參數(shù)版本的星辰AI大模型,中國電信也憑此成為了央企中首位完成大模型研發(fā)和開源的選手。
截至今天,從最基礎(chǔ)的星辰語義大模型到星辰語音識別大模型和星辰多模態(tài)大模型,中國電信旗下的大模型始終保持著快速迭代,目前已經(jīng)完成語義、語音、視覺等多模態(tài)大模型布局。
并且值得一提的是,這些大模型產(chǎn)品均處于行業(yè)領(lǐng)先。拿星辰語音識別大模型來說,此前其已經(jīng)獲得了多個國際權(quán)威賽事冠軍。
比如在權(quán)威國際語音頂會Interspeech 2024離散語音單元建模挑戰(zhàn)賽的ASR賽道中,星辰語音識別大模型團(tuán)隊(duì)領(lǐng)先于約翰霍普金斯大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、英偉達(dá)等國內(nèi)外知名高校與企業(yè),一舉拿下賽道冠軍。
另外在方言識別上,星辰語音識別大模型也訓(xùn)練了數(shù)十種方言能力,這意味著你以后去全國各地旅游,如果當(dāng)?shù)氐囊恍┤擞梅窖愿憬涣?,你也不用?dān)心聽不懂,手機(jī)里搭載了星辰語音識別大模型就足矣。
事實(shí)上,在海內(nèi)外眾多的大模型玩家中,中國電信無疑是特別的一位。
在當(dāng)下這一階段,像中國電信這樣的運(yùn)營商具備了諸多優(yōu)勢:
首先,數(shù)據(jù)。對大模型來說,數(shù)據(jù)無疑是重中之重的,尤其是在當(dāng)下,中文互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)由于信息壁壘、數(shù)據(jù)孤島、大量無用信息冗余等特點(diǎn)存在獲取困難、質(zhì)量不佳等問題。
而除去大量來自書籍、網(wǎng)絡(luò)辭典以及大量公開的文獻(xiàn)文章等通用數(shù)據(jù),電信憑借自身過往的業(yè)務(wù)也沉淀積累了大量的行業(yè)數(shù)據(jù)。
而這使得星辰AI大模型的中文訓(xùn)練數(shù)據(jù)超25TB,中文總token量更是超8萬億。
而在經(jīng)過了Knesey-Ney技術(shù)過濾、Minihash Jaccard排重,以及幾百人專業(yè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)的人工標(biāo)注,這批數(shù)據(jù)也為星辰AI大模型算法訓(xùn)練打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
第二,算力。不論是國內(nèi)大模型的迅速崛起,還是各行各業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的加速,其實(shí)都離不開強(qiáng)大的算力作為支撐。在這方面,中國電信有著豐富的網(wǎng)絡(luò)和算力資源,在大模型建設(shè)上能夠更容易發(fā)揮規(guī)模的優(yōu)勢。
比如支撐起整個星辰大模型家族的是星河AI平臺,它是全球首款以云網(wǎng)融合為核心架構(gòu),搭載“全網(wǎng)、區(qū)域、邊、端”四級算力,擁有31個省級算力集群的人工智能產(chǎn)品和能力平臺,可以實(shí)現(xiàn)AI能力一鍵下發(fā)、快速部署、全場景應(yīng)用。
簡單來說,就是來自集團(tuán)的2大核心算力集群(包含近萬臺GPU)與31個省級算力集群(同樣近萬臺GPU)進(jìn)行云邊端協(xié)同,實(shí)現(xiàn)算力資源全國統(tǒng)籌調(diào)度管理,可以說完全不用擔(dān)心中國電信會遇到算力不足的情況。
第三,強(qiáng)大的科研團(tuán)隊(duì)。值得一提的是,在2024世界人工智能大會(WAIC2024)中國電信星辰人工智能生態(tài)論壇上,除了發(fā)布星辰大模型·軟件工廠,中國電信人工智能研究院(TeleAI)在論壇上也正式揭牌,AI領(lǐng)域Fellow大滿貫科學(xué)家李學(xué)龍擔(dān)任院長。
中國電信人工智能研究院(TeleAI)揭牌儀式
此外,中國電信已經(jīng)組建了一支近800人的研發(fā)團(tuán)隊(duì),由李學(xué)龍教授親自牽頭,不斷開展基礎(chǔ)、前沿研究。作為央企在AI領(lǐng)域的主力軍,TeleAI正在成為人工智能領(lǐng)域的國家戰(zhàn)略科技力量。
第四,中國電信有龐大的客戶群體,以及豐富的2C、2H、2B的信息服務(wù)業(yè)務(wù)。這意味著中國電信能夠更快地推動人工智能大模型在各個領(lǐng)域的落地,形成新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。
目前,中國電信已打造出基礎(chǔ)模型 行業(yè)模型 應(yīng)用模型的布局,除了自研本身,還采取了生態(tài)合作的方式,聯(lián)合頭部生態(tài)構(gòu)建了涵蓋教育、政務(wù)、應(yīng)急等32個行業(yè)大模型,覆蓋全行業(yè)500多個應(yīng)用場景。
新技術(shù)的繁榮,注定是源自于應(yīng)用和場景的繁榮。
兩年前的今天,我們還很難想象AI具體能帶來什么。
但時至今日,我們看到AI不僅可以創(chuàng)作文字、圖片、視頻,還逐漸應(yīng)用到了辦公、編程、無人駕駛以及具身機(jī)器人等各個行業(yè),并且始終保持著一往無前的姿態(tài),顛覆著我們的想象和未來。
四、結(jié)語:一切才剛剛開始
“強(qiáng)大人工智能的崛起可能是人類遇到的最好的事情,也可能是最壞的事情,但我們還不知道答案?!?/span>
物理學(xué)家霍金在生前講過這樣一句話。
這句話放在現(xiàn)在依舊是那么的合適??梢哉f,人類和AI呈現(xiàn)一組統(tǒng)一與對立的矛盾關(guān)系:
人類創(chuàng)造AI、控制AI、受益于AI,但又始終警惕AI、恐懼AI。
在《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列以及《銀翼殺手》系列等無數(shù)的科幻作品中,我們始終能看到這種矛盾復(fù)雜的感情。
是否有一天,人類終將會被AI取代?
這可能是當(dāng)下很多人都會在腦海里冒出來的一個問題。
好比地球是一本期刊,從遠(yuǎn)古到農(nóng)業(yè)革命到工業(yè)再到信息革命,人的影響因子在這個過程中是一個不斷被放大的過程,逐漸演進(jìn)的科學(xué)技術(shù)是一個杠桿,人類永遠(yuǎn)站在不斷延長的那一側(cè),撬動著整個地球。
而到了AI時代,當(dāng)人工智能一腳把人類從杠桿的一側(cè)踢開,自己站上去時,地球這本期刊,人的影響因子還會不斷放大嗎?
當(dāng)然,現(xiàn)階段來看,這個問題還顯得有點(diǎn)遙遠(yuǎn),甚至是杞人憂天了。
事實(shí)上,一切才剛剛開始,而我們所能做的就是,不要溫和地走進(jìn)那個良夜,而是學(xué)會擁抱AI,擁抱星辰大海。
讓自己始終留在牌桌之上,而不是被時代的列車拋下。
排版 | 沈望望
編輯 | 微瀾 輪值主編 | 夏昆
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