圖片來(lái)源：AI生成
如果說(shuō)2023年是生成式AI元年的話，那么2024年將成為企業(yè)級(jí)AI元年。
從過(guò)去一年多的發(fā)展來(lái)看，AI技術(shù)應(yīng)用的熱門場(chǎng)景更多的還是在消費(fèi)側(cè)，無(wú)論是“文生文”的大語(yǔ)言模型，還是“文生圖”的多模態(tài)模型，更多的是輔助人們進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的辦公，或者提供一些娛樂。
生成式AI離真正成熟的企業(yè)級(jí)應(yīng)用尚需時(shí)日。不過(guò)隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，2024年，將會(huì)有更多的企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用落地，而AI與產(chǎn)業(yè)的融合也將成為今年科技圈的焦點(diǎn)話題之一。
應(yīng)用前景廣泛
顯然，消費(fèi)側(cè)的場(chǎng)景僅是生成式AI的冰山一角，生成式AI真正的價(jià)值還得看企業(yè)側(cè)、行業(yè)側(cè)的應(yīng)用。IBM 大中華區(qū)董事長(zhǎng)、總經(jīng)理陳旭東曾公開表示，企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用相較于消費(fèi)側(cè)，有著更廣泛的需求和潛力，“根據(jù)IBM多年服務(wù)企業(yè)用戶的經(jīng)驗(yàn)，我們認(rèn)為生成式AI在包括HR、財(cái)務(wù)和供應(yīng)鏈流程自動(dòng)化、IT開發(fā)和運(yùn)維的智能化，以及企業(yè)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)安全等方方面面均有著大展拳腳的機(jī)會(huì)。”陳旭東指出。
與此同時(shí)，根據(jù)IBM委托Morning Consult完成的《2023年全球AI采用指數(shù)》報(bào)告顯示，全球范圍內(nèi)，大約有42% 的受訪企業(yè)已在業(yè)務(wù)中積極部署AI。
值得注意的是，報(bào)告顯示，企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用中，中國(guó)企業(yè)穩(wěn)居第一陣營(yíng)。這其中，有近一半的中國(guó)企業(yè)表示已經(jīng)在積極采用AI，85% 的中國(guó)企業(yè)表示未來(lái)2-3年會(huì)加速AI的采用，63% 的中國(guó)企業(yè)還表示正在積極探索生成式AI。
從行業(yè)角度出發(fā)，包括金融、醫(yī)療、法律咨詢、教培等偏服務(wù)型的行業(yè)有望率先有較成熟的生成式AI落地。
例如，現(xiàn)階段大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用主要還是集中在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理，以及知識(shí)圖譜平臺(tái)搭建方面。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，大模型可以通過(guò)分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)信息，預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)等，為金融機(jī)構(gòu)提供更加準(zhǔn)確和及時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)管理決策支持。
另一方面，將大模型與知識(shí)圖譜平臺(tái)結(jié)合，用大模型代替NLP技術(shù)，金融機(jī)構(gòu)可以在提升效率的同時(shí)，提升風(fēng)控水平。
例如，醫(yī)療行業(yè)通過(guò)行業(yè)大模型對(duì)大量醫(yī)療數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，可以自動(dòng)識(shí)別病變特征，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，提高診斷準(zhǔn)確率與診斷效率。IEEE標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)新標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)委員會(huì)副主席兼IEEE數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)主席林道莊曾對(duì)鈦媒體表示，現(xiàn)階段，我國(guó)醫(yī)療資源比較緊缺，許多人排了很久的隊(duì)才能看上病，而醫(yī)生也很忙，通過(guò)大模型的輔助，能幫助醫(yī)生快速的識(shí)別諸如X光片、CT等病歷，從而大幅提升醫(yī)生工作效率，也能降低患者等待的時(shí)間。
企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)將成最優(yōu)解
除了金融和醫(yī)療行業(yè)以外，其他各個(gè)行業(yè)也都在積極探索生成式AI與業(yè)務(wù)結(jié)合的場(chǎng)景。各行業(yè)當(dāng)下對(duì)待AI的態(tài)度如同幾年前對(duì)待云計(jì)算的態(tài)度一般。
而AI也將“接棒”云計(jì)算，成為未來(lái)企業(yè)數(shù)字化關(guān)注的焦點(diǎn)。在IBM 咨詢大中華區(qū)總裁陳科典看來(lái)，過(guò)去十五年間，企業(yè)數(shù)字化成就了云計(jì)算，未來(lái)的十五年將迎來(lái)企業(yè)應(yīng)用AI賦能的關(guān)鍵時(shí)刻，而混合云+AI也必將成為未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，企業(yè)數(shù)智化的最優(yōu)解。
目前企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用方式主要有三類：嵌入軟件、API調(diào)用和搭建企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)。
嵌入軟件是目前企業(yè)應(yīng)用AI賦能業(yè)務(wù)最簡(jiǎn)單的方式，但也是差異化最低的一個(gè)，無(wú)法根據(jù)企業(yè)自身需求進(jìn)行更高層次的探索。
相較于嵌入軟件的形式，API調(diào)用具備了一定的差異化能力，企業(yè)可以根據(jù)自身需求調(diào)用外部大語(yǔ)言模型，從中取得一些不一樣的效果，“這個(gè)方式相對(duì)比較經(jīng)濟(jì)、便捷，同時(shí)又可以實(shí)現(xiàn)一定程度上的差異化需求，”陳科典指出，“但企業(yè)所用的大語(yǔ)言模型也能被其他企業(yè)調(diào)用，時(shí)間久了差異化的能力會(huì)逐步減弱。”
現(xiàn)階段，企業(yè)應(yīng)用最好的方式就是搭建自己的企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)，而這也是IBM目前在企業(yè)級(jí)AI領(lǐng)域主要的發(fā)力點(diǎn)。陳科典對(duì)鈦媒體表示，IBM相信，云計(jì)算將會(huì)是未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)企業(yè)數(shù)字化的主要手段，而AI發(fā)展的趨勢(shì)也是不可逆的，“AI已經(jīng)成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，所以企業(yè)需要打造自己的企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)。”陳科典如是說(shuō)，“雖然這種方式短期上來(lái)，企業(yè)的投入相較于其他兩種更大，但長(zhǎng)期來(lái)看，企業(yè)投入的回報(bào)率非�？捎^。”
方興未艾
企業(yè)搭建屬于自己的企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)顯然已經(jīng)成為當(dāng)下各行業(yè)企業(yè)提升自身競(jìng)爭(zhēng)力，以及差異化能力的重要手段之一。但是從現(xiàn)有的應(yīng)用上來(lái)看，生成式AI在企業(yè)側(cè)的應(yīng)用仍處于方興未艾的狀態(tài)。
縱觀生成式AI在企業(yè)側(cè)應(yīng)用不難看出，目前仍存在幾點(diǎn)問題。
首先，大模型“幻覺”問題是制約生成式AI在企業(yè)側(cè)發(fā)展的首要因素。企業(yè)側(cè)應(yīng)用不像消費(fèi)側(cè)，企業(yè)側(cè)應(yīng)用場(chǎng)景大多對(duì)于準(zhǔn)確性、安全性要求要遠(yuǎn)高于消費(fèi)側(cè)的場(chǎng)景，而“幻覺”的問題將導(dǎo)致企業(yè)在決策、安全等方面面臨著眾多隱患，這也是生成式AI之所以在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景落地較慢的核心因素。
其次，現(xiàn)階段，大模型主要的能力還是體現(xiàn)在文字、文檔處理，一般性的聊天和較淺顯的專業(yè)問答方面，以及通用視覺領(lǐng)域的問答和生成方面，對(duì)于邏輯推理要求和準(zhǔn)確性要求高的專業(yè)語(yǔ)言領(lǐng)域，涉及學(xué)科和工程相關(guān)圖片、視頻識(shí)別的專業(yè)視覺領(lǐng)域，以及“文生視頻”等能力仍需技術(shù)迭代，智源研究院大模型行業(yè)應(yīng)用負(fù)責(zé)人周華曾對(duì)鈦媒體表示，具備多模態(tài)能力的大模型產(chǎn)品目前仍難以在行業(yè)側(cè)的落地應(yīng)用的能力，“但是，我相信在2024年，多模態(tài)模型將成為大模型領(lǐng)域各大廠商角逐的焦點(diǎn)。而隨著多模態(tài)模型成熟度不斷變高，會(huì)有更多的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景出現(xiàn)。”
再次，安全問題也是企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。當(dāng)下，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)重要的資產(chǎn)，在利用任何數(shù)字技術(shù)的時(shí)候，企業(yè)都會(huì)優(yōu)先考慮安全問題，而應(yīng)用生成式AI賦能業(yè)務(wù)，需要大量企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)對(duì)原有模型進(jìn)行訓(xùn)練才能達(dá)到更好的效果。在這個(gè)過(guò)程中，如何確保企業(yè)數(shù)據(jù)不會(huì)泄露，甚至被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手利用，是當(dāng)下企業(yè)對(duì)于應(yīng)用生成式AI賦能業(yè)務(wù)有所擔(dān)憂的核心問題之一。針對(duì)此，企業(yè)需要采取一系列的安全措施和技術(shù)手段，如加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密和訪問控制、建立安全審計(jì)和監(jiān)控機(jī)制、采用對(duì)抗性防御技術(shù)提升模型的穩(wěn)健性、完善隱私保護(hù)政策和機(jī)制等。
從現(xiàn)階段企業(yè)應(yīng)用AI的趨勢(shì)來(lái)看，大多數(shù)企業(yè)對(duì)AI應(yīng)用保持積極的態(tài)度，積極探索AI與業(yè)務(wù)相結(jié)合的方式，但我們離真正成熟的企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用爆發(fā)式涌現(xiàn)還尚需時(shí)日。不過(guò)無(wú)論是企業(yè)側(cè)，還是AI服務(wù)供應(yīng)商側(cè)，都在積極的探索和布局。
