邵春堡:智能产业正在冒出地平线

选择字号:   本文共阅读 1446 次 更新时间:2024-04-13 10:28

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邵春堡 (进入专栏)  

 

近年来,有三股力量在推进数字化发展,包括科技驱动、产业价值、行业引导,正是科技、产业、行业这三者相互作用,催生着智能产业萌芽生长,这是数字经济发展中的新现象。

一、生成式AI爆发带来驱动力

科技驱动需要爆炸式的力量,才能对产业形成强大的辐射和影响力。

2023年生成式AI在爆发。给人们的感觉是集中在春天和冬季,3月OpenAI发布chatgpt-4,接着百度发布文心一言。10月百度发布文心一言4.0,可以解决复杂问题;11月OpneAI开发者大会宣布ChatGPT重磅更新,GPT-4 Turbo带来强大冲击;12月谷歌发布多模态大模型Gemini;中国留美学霸郭文景研发视频Pika;随之涌现许多AI视频生成工具。爆发没有停止,AI在纵向深化、横向拓展。爆发产生的驱动由近及远。

生成式AI驱动数字产业扩容。近水楼台先得月,生成式AI首先影响到数字信息产业。信息产业长期稳定在三个层面,即基础的现代通信网络运营,就是电信、移动、联通、广电等经营的业务;中间的信息通信设备终端制造等软硬件提供,这是华为、中兴、小米、联想等在经营;高层的互联网,这是阿里、腾讯、百度、抖音等在运营。生成式AI爆发的驱动,很可能扩展出智能产业。这就是生成式AI成果的转化、应用和产业化。

生成式AI向传统产业扩展。驱动的影响扩展到更大的范围,得益于三个明显优势:一是人工智能是通用技术,极易扩散和广泛应用。我国百模大战在研发通用大模型时也在研发垂直大模型,各企业和研发机构着眼于行业应用,促进生成式AI落地。二是我国有制造优势,生成式AI与制造技术结合,促进制造业智能化,这将高水平地巩固和发展“中国制造”。三是我国的消费互联网正在向产业互联网延展,正好顺势推舟将生成式AI推广到传统产业。可见,许多领域将会迎来AI应用的新机遇。生成式AI变成产业才有价值。

二、智能产业将生成新的价值

每一波技术创新,媒体和社会都很关注。其实,技术落地更重要,技术变成产业才有价值。

生成式AI产业化已有基础。它的商用近乎水到渠成。还在百模大战的探索中,有的企业和研发机构,将通用模型用于受小模型限制的产业等环节,百度的文心一言测试后向社会公开运用,百姓在适应中受益;华为的盘古大模型等垂直模型已用于有关行业领域;李彦宏说,如果企业能很好地利用大模型,得到的收益一定是最大的。最近微软市值超过苹果,就得益于将OpenAI技术用到它的各种产品中;麦肯锡报告认为,“生成式AI已引起企业界兴趣,不同地区、不同行业、不同资历的人都在工作内外使用生成式AI技术。” [1]AI科学家、斯坦福大学教授吴恩达说,“人工智能可能已推动了数千亿美元,也许数万亿美元。”在近日举办的国际消费电子展的一个环节讨论中,吴恩达和科学家李飞飞认为,“人工智能的商业基础比以往任何时候都更为强大”,AI 技术的应用正在改变我们经济社会的基本结构。[2]有了一定的商用基础,就需要开辟产业化途径。

创新生成式AI的应用途径。运用AI也是创新和转化技术的过程。一是应用于手机。高通CEO说,“生成式AI正在非常快地进入手机”,通过手机上的智能应用,可以方便地指导人们的日常生活和工作;二是垂直大模型应用于各个行业。这就需要应用企业与技术合作者或AI服务提供商协调配合,得到专业支持和资源,通过了解AI技术的工作原理和应用场景,找到协同工作方式,比如在云服务提供商的AI技术基础设施层,可创造生成应用,提高工作效率。三是通用大模型可改变以往AI“一个场景一个模型”的方式。比如用于“一网通办”降低成本,能够提供更优质和更方便的服务。四是把生成式AI用于数据基础设施。AI科学家李飞飞说“在拥有数据最多的地方,在数据能够显示出可重复的模式或好的模式的地方开始,”[3]应用生成式AI,推动数据要素赋能千行百业和智能化升级。当生成式AI要落地应用时,企业在关心生成式AI的自主操作,员工在担忧被AI代替了工作怎么办。

AI替代人的岗位及人机协作。对企业关心AI应用效果而言,就是“分解”,将工作分解为若干任务分派给AI,甚至将要交付的某项任务再分解,这种方式比笼统代替工作更可行和理解。对员工的忧虑而言,要理解人机协作、部分岗位取代、较多岗位取代是个渐进过渡,数量上也会经历由少到多的过程。无论AI取代人的工作,还是人的岗位被AI取代,都有个适应期。即便人工智能可以自主完成一些任务,但有些任务如果由人来做更高效,还是让人来做。对社会而言,要未雨绸缪,要把劳动就业与AI代替人的工作相协调,让丧失工作者不要想像的那么可怕。一方面在训练人机协作的同时,就要为部分职工开辟新的工作岗位,如较多地将人引导到文化、艺术、科技等创意、创作、创新、创造的工作岗位和学习上;一方面看到人工智能生产巨量优质产品和服务时,就要研究智能机器人所生产财富的分配,比如有些专家提出的是否向机器人收税等,以保障人们生活。

三、行业要引导企业择优过滤

产业大于行业,行业大于企业。行业是产业与企业的中间环节,反映产业趋势,引导企业发展。在生成式AI的优势、价值和不确定性中,行业要发挥引导和监管作用,至少要在以下三个方面做工作:

防范生成式AI研发范式不同在源头上造成风险。中国科学院院士、北邮教授钟义信认为,人工智能应在信息学科范式下研发,而目前生成式AI多采用物质学科范式,没有采用信息学科的科学观和方法论,有可能影响AI的决策方式、通用能力和智能理解等效果,导致不可预测的风险。[4]

规范不同产品的安全性、兼容性和质量。即便研发的技术范式正确,也会存在一定的技术风险和隐患。特别是像AI这样深刻的技术,它会与人类社会变得复杂起来。这就需要防范科技及其产品的风险隐患。从0penAI透露的Q*等特殊项目中,人们意识到AI商业化与AI伦理在较量。因此,行业和企业要有应对风险的措施,在商业决策与伦理社会决策上尽可能达成一致。

防范形成算法算力霸权。AI运用的越快越好越多,算力算法的价格就越贵,而我们与微软的云、OpenAI的算法、英伟达的算力相比还有差距。美国违背市场规则,对我国卡脖子,英伟达给我们“腌割品”,近期我国互联网公司转而用华为等本土产品,这将会促进我国AI算法算力水平的提升。

总之,面对生成式AI的应用和产业化,要充分发挥科技、产业、行业的积极作用,最大程度地发挥各方优势,抓住机遇,搭上智能产业发展的快车。同时要抑制潜在风险,远离炒作,避免在那种AI 尚未准备好的方向投资。如风险太高,不能过于激进。要把对科技、产业、行业、企业的引导和治理,逐渐变成制度的力量,保障数字经济健康持续发展。

 

(这是2024年1月16日作者参加2023数字经济领航者大会暨创新影响力年会的主题演讲)

 

参考资料:

[1]麦肯锡重磅发布:《2023年AI现状:生成式AI的爆发之年》https://new.qq.com/rain/a/20230817A0788100,全球技术地图,2023-08-17

[2] [3]一涛:“李飞飞、吴恩达对谈:这一次,AI 冬天不会到来”,https://baijiahao.baidu.com/s?id=1787837876363335171&wfr=spider&for=pc极客公园 2024-01-12

[4]2024年1月12日钟义信院士在“百城市长公益论坛”上的讲话观点。

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