企業該如何讓AI成(chéng)爲提升生産力的工具？

今年的人工智能(néng)大熱點，常常離不開(kāi)兩(liǎng)家公司：微軟和OpenAI（ChatGPT母公司）。 

近期，人工智能(néng)領域年度的最大數額融資出現：據美國(guó)媒體TechCrunch消息，OpenAI已完成(chéng)103億美元的新一輪融資，估值達到270億-290億美元。其中微軟投資了約100億美元。 

ChatGPT掀起(qǐ)了行業對(duì)大語言模型（下稱大模型）的關注熱潮，而微軟的孵化投資，又引起(qǐ)了業内對(duì)創新孵化機制的讨論。從體外孵化來講，OpenAI是微軟孵化的一個經(jīng)典案例。 

大模型火熱後(hòu)，國(guó)内創業者還(hái)有哪些新機會？微軟與OpenAI的聯合，對(duì)大企業創新土壤的培育又有哪些啓示？ 

4月21日鉛筆道(dào)AIGC大會舉行，對(duì)以上問題設置了對(duì)話讨論環節。嘉賓分别爲：前微軟加速器（北京）CEO、海爾海創彙合夥人檀林與前微軟中國(guó)解決方案專家部中國(guó)區負責人、iBrand創始人于勝泳。 

以下爲嘉賓讨論精華摘要，由鉛筆道(dào)編輯部整理： 

1、大模型會讓很多崗位消失嗎？

答：一旦某個崗位的工作可描述可重複後(hòu)，很可能(néng)被(bèi)替代。 

2、OpenAI的最偉大之處是什麼(me)？

答：以前大家的思路是把AI模型做專做細，而它完全反著(zhe)輿論做寬做通用，居然還(hái)做出來了。 

3、什麼(me)企業未來應用到大模型？

答：有數據資産，數字化已經(jīng)到了一定程度。 

4、引入大模型後(hòu)，對(duì)企業的影響？

答：組織形态可順勢調整，變成(chéng)流體型企業。 

5、企業應該用什麼(me)機制去擁抱AI?

答：體外孵化。 

6、爲什麼(me)是體外孵化？

答：看微軟體外孵化OpenAI的案例。 

7、企業應該怎樣(yàng)處理與AI的關系？

答：别把它當奴隸，先當實習生、助理，而後(hòu)是副駕、教練、合夥人。 

以下爲嘉賓的對(duì)話實錄：

檀林：有人提到AI可能(néng)會對(duì)一些工作帶來改變，什麼(me)類型的工作會被(bèi)ChatGPT取代，它會創造哪些新的工作機會，我們如何利用這(zhè)種(zhǒng)颠覆性技術來提升自己？ 

于勝泳：比如某個市場某個崗位有100萬人，但由于10倍效率提升的生産力工具的出現，100萬人不會都(dōu)消失，但可能(néng)變成(chéng)10萬、5萬人，甚至更小的需求。 

宏觀上是這(zhè)樣(yàng)：一個事(shì)情就這(zhè)麼(me)多需求，然後(hòu)需要人去做，但是生産力的提高，使得需要的人變少了。大家首先要思考的是，我是繼續在這(zhè)個崗位上，成(chéng)爲少數的人，還(hái)是轉到另外崗位去做别的事(shì)。 

比如工業出現之前出現了羊吃人，但是很多人在土地上被(bèi)趕走後(hòu)，他去做了工廠的工人，他趕上了工業革命，而留在原來位置的人，也許沒(méi)有得到工業革命的回報。 

檀林：AI工具其實是取代工具人，但是你隻要不斷的學(xué)習，如何去和AI相處，你可以随時跟著(zhe)這(zhè)個時代走。 

于勝泳：是的，一旦某個工作可描述可重複後(hòu)，AI學(xué)習的效率會比人高很多。 

檀林：我最近看到幾個案例，有1-2個是與教育有關。一個公司在幫助小孩做個性化、啓迪式教育。另一個案例是摩根士丹利，它有12000名财富咨詢師。利用他們的幾十萬财富管理文檔等，借用AI的力量，他們每個人的能(néng)力都(dōu)加強了。比如這(zhè)12000名咨詢師，每個人都(dōu)有首席股票分析師、首席經(jīng)濟學(xué)家的能(néng)力。 

同時，這(zhè)個模型還(hái)能(néng)服務更多摩根士丹利的客戶。你覺得這(zhè)些大企業都(dōu)在積極擁抱，用ChatGPT去訓練模型，這(zhè)是一個怎樣(yàng)的機會？我們怎樣(yàng)利用新的機會去和大企業競争？ 

于勝泳：在大語言模型之前，很多的時候，我們的AI理念是做窄做細，隻有專注在一個小領域裡(lǐ)，不發(fā)散才能(néng)産生一個有針對(duì)性的好(hǎo)結果。 

但是大語言模型出來後(hòu)，我認爲OpenAI的最偉大之處，是它竟然反著(zhe)所有輿論去做。在大部分人都(dōu)不太認可的情況下，他能(néng)把它做出來。 

按照這(zhè)種(zhǒng)思路，任何細分領域，都(dōu)存在著(zhe)一個所謂最好(hǎo)的專家。而大語言模型解決了創業公司最難做的事(shì)，這(zhè)個代價其實非常高。 

類比一下，它解決了我們的操作系統問題，我們之所以能(néng)舒服地做應用，是因爲有人把操作系統很好(hǎo)地封裝了。今天看來，我覺得創業公司仍然有一些非常好(hǎo)的機會，比如做專業的插件。 

總體來講，我認爲創業是被(bèi)加速了。 

檀林：對(duì)的。我認爲這(zhè)一波機會，和移動互聯網那波不太一樣(yàng)，之前那波是面(miàn)向(xiàng)消費互聯網。 

于勝泳：我表達一下對(duì)這(zhè)一波機會的看法。這(zhè)一波AI浪潮不同的是，它會在B端更早地顯現出一些價值。我認爲一些有覺悟的員工會主動掌握這(zhè)個工具，另外一些人還(hái)在看熱鬧。 

大模型之後(hòu)，所謂的子模型就會進(jìn)入到子領域。大企業創新有一些不容易做的地方，它的決策要考慮很多東西。我比較主張通過(guò)創業公司和大企業結合，用一種(zhǒng)好(hǎo)的創新機制（甚至投資機制）。它能(néng)結合創業公司的優勢，在船小好(hǎo)調頭的專業領域又能(néng)與大企業的品牌結合。 

檀林：你說了一個非常重要的觀點。大企業有豐富的場景、重要的數據和知識資産，這(zhè)些與大模型結合後(hòu)能(néng)有新的機會。隻不過(guò)這(zhè)些機會不是在企業外部，而大企業自身創新又受到機制的約束，于是需要引入一種(zhǒng)機制，讓外部更敏捷的創業團隊參與，利用大企業的場景和數據，共同來訓練這(zhè)個模型。 

于勝泳：是的。有兩(liǎng)種(zhǒng)，一種(zhǒng)是行業性的模型。舉個例子，比如企業領導力模型并不專屬于某個企業，這(zhè)個領域有非常好(hǎo)的專家，這(zhè)些老師也上課做工作坊。另一種(zhǒng)模型在頭部企業裡(lǐ)，他在這(zhè)個領域借用這(zhè)樣(yàng)的工具和資源，可以做很好(hǎo)的深化，來提供更普适化的服務。 

不同的模式給不同的企業不同的機會，但總體來說，我覺得大模型加速了大家的組合式創新，就像現在有些生成(chéng)式AI也有很好(hǎo)的發(fā)展。 

比如一個100頁的文檔，我們誰都(dōu)不喜歡看這(zhè)麼(me)長(cháng)的文檔。我們以前的方式，請一個實習生或者助理看完，再給我講講它的主要内容，然後(hòu)我問他幾個自己關心的問題——很顯然，這(zhè)件事(shì)交給大模型做很合适。它所生成(chéng)的摘要并不是我們論文前面(miàn)的概要，而是按照我的要求提煉的新數據。 

我們閱讀的是這(zhè)種(zhǒng)合成(chéng)式東西，這(zhè)些方式和以前有很大變化。 

檀林：對(duì)。以前一個企業裡(lǐ)有大量的工作來幫助你做決策支持，它其實在做很多的數據搜集、分析，然後(hòu)内容的生成(chéng)處理完全可以交給ChatGPT這(zhè)樣(yàng)的大模型來做。那麼(me)跟行業領域的相關知識，可能(néng)前期需要一些專家來做預訓練。這(zhè)裡(lǐ)面(miàn)有沒(méi)有一些比較好(hǎo)的成(chéng)熟方式？我知道(dào)現在有很多開(kāi)源模型，但它們很多不能(néng)應用于商業。 

于勝泳：我認爲它分爲兩(liǎng)點，一個是生産力工具，這(zhè)個我主張用提示工程（一種(zhǒng)模型信息獲取方式）。還(hái)有一類是專業領域方向(xiàng)，比如金融醫藥等。舉個例子，比如我推出一個模仿ChatGPT的構建方式的産品，它借鑒了ChatGPT的的訓練過(guò)程。這(zhè)實際創造了一個機會，也許你做了一個更差的東西，但是你也有可能(néng)做出了在專業領域更好(hǎo)的東西。你可以認爲它在你的專業領域裡(lǐ)做了一個适合你的ChatGPT——這(zhè)适合專業領域很強的場景。 

在生産力工具方向(xiàng)，在專業性工具方向(xiàng)在論文等領域已有發(fā)展，而且它的發(fā)展成(chéng)本大家可以承受。 

檀林：我們以前開(kāi)發(fā)應用需要基于Windows等，現在是你可以開(kāi)發(fā)自己的模型，但是部署還(hái)是要放在微軟雲等上面(miàn)。這(zhè)是不是一個可以部分解決大企業數據安全的方式？ 

于勝泳：我覺得這(zhè)是個很重要的命題。實際上現在有一些辦法，比如企業要知道(dào)到底把哪些數據放上去。如果你將(jiāng)來有個新模型，你不可能(néng)把數據再找一遍，所以你需要在過(guò)程中整理好(hǎo)。在具體做的過(guò)程中，其實也不是明文，你去把它向(xiàng)量化、歸一化，然後(hòu)在上面(miàn)去做，并不是理解爲“把文檔本身傳上去”，而是你問的問題答的内容都(dōu)是有策略、有記錄、有審計的。 

實際上，大企業可能(néng)更重要的是，在這(zhè)個基礎模型能(néng)力之外，我們要做一套體系。這(zhè)套體系是一個可操作性、可控、可審核、可檢驗的東西。我覺得大企業今天就要開(kāi)始建這(zhè)個系統，無論後(hòu)面(miàn)的模型會有什麼(me)變化，你早晚要做。 

檀林：你覺得什麼(me)企業才有機會來做這(zhè)件事(shì)？是不是要有很多數據資産，而且企業數字化到了一定階段，甚至已經(jīng)有了首席數據官？ 

于勝泳：是的。其實提數字化已經(jīng)有一些年了，很多時候在也問它的價值到底是什麼(me)。我覺得大模型出來後(hòu)，這(zhè)個問題基本上不太需要回答了，你已經(jīng)看到很多可能(néng)性，所以現在開(kāi)始講叫(jiào)數智化轉型，同時也要考慮智能(néng)化部分，把他們從整體上考慮，思考模式上會有個變化。 

我拿客服舉例，以前我們需要100個客服專員，因爲每個人每天有100個電話，累計需要打1萬個電話。但現在我有對(duì)客戶分類的能(néng)力，有特定分類下讓他滿意的服務能(néng)力。一旦沉澱下來後(hòu)，我并不需要100個人，可能(néng)隻需要5個人+模型能(néng)力。假設未來變成(chéng)100萬個電話，這(zhè)對(duì)系統而言沒(méi)有太多區别。 

這(zhè)是我覺得企業管理角度的一個大思維變化，就會延伸到檀林老師前面(miàn)提到的問題，比如我們爲什麼(me)要設這(zhè)樣(yàng)的崗位。 

檀林：對(duì)。你剛剛提到咱們以前都(dōu)有這(zhè)些崗位，然後(hòu)有流程、KPI，所以是一個很結構化的企業管理結構。未來大語言模型引入到企業後(hòu)，我們覺得可描述可定義的工作可能(néng)都(dōu)會被(bèi)替代。其實相當于把企業的組織結構重新定義了，可以變成(chéng)一個端到端的流程，可以圍繞一些市場、用戶需求來做動态調整，成(chéng)爲一種(zhǒng)流體型企業。 

于勝泳：這(zhè)個詞說得非常好(hǎo)。我的看法是這(zhè)樣(yàng)，它同時有兩(liǎng)個趨勢，一個是崗位技能(néng)的更加細化，一個是對(duì)人的要求更加整體化，包括人機協同能(néng)力。我們在特定技能(néng)崗位的數量極不重要，但是他是否更專業、是否能(néng)很好(hǎo)的銜接變得重要。所以我認爲，大部分都(dōu)不會待在原先的崗位上，但是你往何處去，這(zhè)需要根據具體情況來分析。 

檀林：也就是這(zhè)個崗位可能(néng)還(hái)要，但是不需要那麼(me)多人去執行，因爲AI執行效率更高，但是如何去定義崗位職責或者幫他訓練，還(hái)是需要有人做的。 

你剛才也提到大企業如何把握機會，利用大模型加速數字化轉型需要引入外部機制，這(zhè)個機制你認爲是什麼(me)？ 

于勝泳：雖然我很多熟人都(dōu)在搞企業信息化、數字化，但我現在的觀點是，企業内部的自由創新不是唯一通道(dào)。我看到很多行業（比如制藥），他都(dōu)是要把團隊搬得遠一點，相對(duì)獨立一點，決策流程短一點，然後(hòu)給他一些激勵和目标，讓他在實踐裡(lǐ)産生一些第二曲線。所以這(zhè)裡(lǐ)面(miàn)需要行業的資源，但又不要有行業管理上的阻礙，需要有經(jīng)驗的人輔導，需要一些敢爲天下先的年輕人落地，按照新的孵化創新的機制，在這(zhè)樣(yàng)的土壤才能(néng)長(cháng)出新東西——因爲這(zhè)些并不是企業高層已經(jīng)想明白的。 

檀林：對(duì)。如果拿OpenAI和微軟的關系來說，我更認爲前者是微軟體外孵化的一個非常成(chéng)功的項目，幫助微軟開(kāi)啓了第二曲線。雖然微軟内部有這(zhè)麼(me)多資源、算力、人才等，但在它内部也完全不可能(néng)産生一個像OpenAI這(zhè)樣(yàng)的企業。 

于勝泳：對(duì)，這(zhè)也是大家私下聊得特别多的話題。作爲AI黃埔軍校的微軟研究院爲什麼(me)沒(méi)有先搞出這(zhè)個東西，作爲谷歌這(zhè)樣(yàng)的公司也有很多大牛，爲什麼(me)會從他們外面(miàn)長(cháng)出這(zhè)樣(yàng)一棵樹，OpenAI是一個最好(hǎo)的例子。 

檀林：所以從這(zhè)一點看，我對(duì)國(guó)内很多大廠（包括谷歌）的AI未來都(dōu)是看淡的。大家最近可以看到消息，三星已經(jīng)準備去谷歌化，這(zhè)一個舉措讓谷歌一年損失30億美元。國(guó)内現在跟風要做大模型的大廠，可能(néng)也需要反思一下：爲什麼(me)你之前孵化不出這(zhè)樣(yàng)的項目，現在你去跟風學(xué)習，會帶來一個什麼(me)影響。 

那麼(me)同樣(yàng)，大企業如果要做行業領域的模型，他們應該怎麼(me)做，也應該好(hǎo)好(hǎo)反思一下。我覺得OpenAI不光是技術上給了我們巨大啓示，它的發(fā)展曆程、成(chéng)長(cháng)模式、投資孵化機制也非常值得大企業借鑒。 

于勝泳：是的。我最近特别喜歡一篇文章，大家知道(dào)寫《失控》那本書的凱文·凱利吧？他最近講了一段人和AI的關系。我覺得企業的創新應該從人的心态開(kāi)始，他說你不要把AI當奴隸，而是先把它看成(chéng)實習生和助理，然後(hòu)是你的副駕，接下來是你的向(xiàng)導和教練，再接下來是你的團隊成(chéng)員、合夥人等。我覺得這(zhè)段描述非常好(hǎo)。