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风口上的ChatGPT,且看怎么落地?

  “言犀”跨过了对话式AI落地最难的一关

  撰文/ 陈邓新

  编辑/ 李觐麟

  当下,“AI风暴”愈刮愈烈。

  ChatGPT成为互联网最大的“风口”,微软借此市值重返“两万亿美元俱乐部”,谷歌也不甘示弱与之针锋相对。

  国外巨头兵戎相见,国内巨头也运筹帷幄。

  大大小小的互联网玩家纷纷下场,以各种形式迎接或拥抱ChatGPT,唯恐错过这场技术革命的盛宴。

  似乎,ChatGPT成为互联网的下一个技术支点,未来势必撬动全球互联网的巨大价值,事实果真如此吗?

  其实,ChatGPT落地是否顺利,考验着ChatGPT的生命力。

  ChatGPT出圈,离不开半监督学习算法

  AI,再度全球出圈了。

  上一次出圈要追溯到2016年,那一年谷歌的AlphGo击败围棋天王李世石,让世人见识到AI的颠覆力。

  这一次,主角由谷歌变成了微软。

  更为关键的是,AI的本质也有了翻天覆地的变化,ChatGPT比AlphGo更能打。

  据公开资料显示,ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码、论文等任务。

  一名业内人士告诉锌刻度:“ChatGPT一改以往AI曲高和寡的刻板印象,通过对话的形式拉近了与普通人的距离,并可以满足多数人的日常需求,这是其出圈的关键所在。”

  从技术角度来看,ChatGPT背后的大模型创新地启用了半监督学习算法,通过交互式对话来逐步摸清用户的意图,甚至一些复杂问题也不在话下,再有针对性地给出合适的答案,这与以往侧重无监督学习不一样。

  对此,京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬博士表示:“ChatGPT把生成的文本模型更加‘组织化’,这是非常大的技术创新。”实际上,如果没有人的数据甄选,这个模型参数即便大十几倍,也很难达到这个效果。他谈到,某种意义上,这其实是对过去一味追求(参数)大和追求无监督学习的一个路线修正。

  如此一来,互动体验性颇为流畅,从而给用户留下惊艳的印象。

  换而言之,ChatGPT堪称第一款真正意义上的AI原生的产品,具备高完整度,高体验性,高平台性的特征。

  直到iPhone出现,“iOS+手机产品+生态”的一体化,集成当前最新的系列技术,不带任何旧包袱,让大家眼睛一亮,看到了真正的移动时代的形态。

  这么来看,ChatGPT这么火是有道理的。

  反映到资本市场,则是一派觥筹交错的景象:据Wind数据,A股ChatGPT指数共纳入24只个股,年初至今无一下跌,多家公司录得惊人涨幅,引得交易所关注函不断。

  譬如,汉王科技因粘上ChatGPT概念,2023年1月1日至2月13日涨幅高达118.87%,从而收到深交所的关注函,在回函中公司坦承多家机构趁机减持。

  从二维走向三维,落地大不易

  以上可见,ChatGPT引爆了科技军备竞赛,也点燃了资本炒作的热情。

  一名私募人士告诉锌刻度:“不少上市公司对ChatGPT趋之若鹜,唯恐与热点失之交臂,但手中的干货并不多,蹭概念的嫌疑很大。”

  该私募人士指出,资本市场从来不乏新概念,也不吝啬对革新者的赞美,元宇宙、NFT等曾经都炙手可热,如今却门庭冷落,不再受A股投资者的待见。

  请输入图说

  毕竟,讲故事容易,落地却难多了。

  对ChatGPT而言亦是如此,眼下大众对ChatGPT预期很高,有声音认为其完全可以替代部分岗位,部分采编、办公室文员、底层程序员、法律助理等恐面临失业的风险。

  可事实或许并非如此。

  ChatGPT虽然能力强大,但距离取代人类还谈之过早,皆因不同岗位有不同的潜在价值,创新价值、情绪价值、青春价值、文化价值、责任价值、格局价值等是冰冷的ChatGPT还暂时无法提供的。

  譬如,一名女文员的文字技能或许可以被ChatGPT取代,但高情商却难以取代,如何巧妙地处理好办公室关系、如何让人如沐春风,这是ChatGPT学不会的。

  其实,面对“ChatGPT将取代哪些人工岗位”,ChatGPT也坦承:“一些重复性和高度规范化的工作可能会被自动化和机器人取代,但不意味着所有这样的工作都将被取代。”

  对此,微软创始人盖茨日前在接受媒体采访时表示:“人工智能不会产生如此威胁,教师不会减少,医生也不会减少。从长远来看,效率的提高会使得人们的工作时间减少。因为当人工智能接管日常任务时,员工可以专注于更重要的工作。”

  这意味着,市场对ChatGPT的落地仍有分歧。

  事实上,ChatGPT落地沿着最小阻力前行:第一步是重塑搜索引擎,毕竟搜索原本就是知识的积累与运用,与ChatGPT的底色相契合。

  但仅仅这样是不够的,ChatGPT要从二维向三维,释放更大的商业潜力、赋予更好的生活方式,唯有赋能千行百业才能打开天花板。

  一言以蔽之,ChatGPT与产业深度融合,才能从量变走向质变。

  赋能千行百业,方能走得更远更久

  需要注意的是,ChatGPT与产业深度融合,京东占据了天然优势。

  京东以电商起家,一端连接用户,另外一端连接企业,旗下业务覆盖零售、金融、健康、工业、城市等行业,诞生之初就具备产业基因,再叠加深耕产业云计算与服务多年,以技术促产业、以产业谋增长,成为国内云计算赛道上最懂产业的云。

  实际上,诞生于2020年的“言犀”,堪称对话式AI落地的典型范例。

  京东智能客服系统、京小智平台商家服务系统、智能金融服务大脑、智能政务热线、言犀智能外呼、言犀数字人等创新对话与交互技术产品,均基于“言犀”之上。

  以京小智为例,与5.8亿用户进行过智能交互,已为17.8万商家提供智能咨询与导购服务,为商家节省30%+人力成本,服务已覆盖零售行业超过80%品类。目前,已有50%+京东平台商家开通京小智,包括美的、华为、阿迪达斯、联想等知名品牌。

  同时,言犀将对话式AI技术与零售、金融、政务、交通等行业场景深度耦合,助力山西大同、河北保定、广东东莞、北京通州等多地政务服务热线智能化升级,与江南农商银行联合推出国内首个能独立、全程办理银行真实交易的VTM数字员工,智能服务应用多点开花。

  更为重要的是,“言犀”需要解决真实世界深度复杂的任务,而非对话闲聊,对多跳推理、数值推理和高噪音场景下口语化表达的处理要求更高。

  由此可见,京东有良好的土壤培育对话式AI以及AIGC的产业化。

  首先,算力充沛。

  京东云运营着全世界最大规模的Docker集群、Kubernetes集群,且全球首座超算中心已落户重庆,再叠加“云舰”可以兼容全球TOP 10公有云及私有云平台,从而具备了高弹性调度,随时应对突发的并发需求。

  其次,模型强悍。

  京东云拥有K-PLUG、织女模型、视觉模型、知识融合预训练模型、长文本阅读模型、数值推理模型、时序知识图谱TSQA模型等,上述模型个个能打。

  织女模型在全球自然语言处理领域顶级测试GLUE中,超越同场竞技的微软、Facebook、斯坦福大学等对手,一举夺魁;K-PLUG知识融合预训练模型足以媲美优秀的人类写手,目前共生成文案30亿字,已应用于京东发现好货频道、搭配购、AI 直播带货等,累计带来超过3亿元GMV……

  再次,垂直行业知识沉淀丰富。

  京东云拥有丰富的用户交互沉淀,仅“言犀”就要与5.8亿用户每天进行1000万次人机对话,且拥有4层知识体系、3000万知识点以及100万金牌话术,这些脱敏后的高质量、精准的数据为AI的不断进化提供了源源不断的驱动力。

  最后,场景精准。

  京东云面向零售、物流、互联网、健康、政务、农业、交通、能源、制造、汽车等12个垂直行业,以聚焦于200个解决方案来应对客户不同的数字化需求,从而形成“场景+能力”的倍增效应。

  譬如,京东云携手智云天工,以“智能终端+弹性算力”模式,接入常州区域内近千家工厂的7万多台设备,赋能区域生产产能“一网通享”,成功消化15亿多元的剩余产能,实现区域内产业结构转型升级。

  总而言之,ChatGPT的面世,让世人看到AI从梦想走向现实的曙光,虽然这个过程尚存在跨越技术落地的鸿沟,但距离却是越来越近了。

  毕竟,“言犀”跨过对话式AI落地最难的一关,为ChatGPT前行指明了方向。

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