基于語言的人工智能飛速發(fā)展，正在開啟一個企業(yè)全面重塑的新時代。這些新技術(shù)將改變商界、學(xué)術(shù)界甚至整個社會，為人類創(chuàng)造力和生產(chǎn)力帶來積極影響。為了應(yīng)對這些新技術(shù)的挑戰(zhàn)和機遇，企業(yè)需要徹底重新構(gòu)想工作方式，并持續(xù)投入業(yè)務(wù)運營和人員培訓(xùn)。
ChatGPT只是一個開始
ChatGPT在全球的爆發(fā)式普及，使我們站上了公眾采用人工智能的第一個真正拐點。埃森哲《技術(shù)展望2023》調(diào)研顯示，42%的全球受訪企業(yè)有意在今年大力投資ChatGPT。最終，所有人都將切實感受到這項技術(shù)的顛覆性潛力。
大型語言模型（LLMs）和基礎(chǔ)模型是推動生成式人工智能進(jìn)步的重要轉(zhuǎn)折點。它們不僅破解了語言復(fù)雜性的密碼，使機器能夠?qū)W習(xí)上下文、推斷意圖并獨立創(chuàng)造，而且還可以快速微調(diào)以適應(yīng)各種不同任務(wù)。這些技術(shù)將對未來的工作方式、商業(yè)模式和社會生活產(chǎn)生深刻影響，使人類創(chuàng)造力和生產(chǎn)力發(fā)生巨大改變。
ChatGPT、文心一言、通義千問、DALL·E、Stable Diffusion等一系列易于使用的生成式人工智能應(yīng)用，正在迅速推動技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域和社會公眾中的普及，這將對企業(yè)產(chǎn)生極為深遠(yuǎn)的影響。現(xiàn)階段，大多數(shù)企業(yè)會以直接購買“模型即服務(wù)”來開展業(yè)務(wù)應(yīng)用。不過對許多企業(yè)來說，最大的價值源于使用自己的數(shù)據(jù)定制或微調(diào)模型，以滿足其獨特需求。
使用：未來，我們有望隨時便捷地獲取和使用生成式人工智能及大語言模型應(yīng)用程序。企業(yè)可以通過應(yīng)用編程接口（API）調(diào)用這些程序，并運用提示學(xué)習(xí)（prompt tuning）和前綴學(xué)習(xí)（prefix learning）等提示工程技術(shù)，針對自身的具體需求在較小程度上加以定制。
定制：為了提高生成式人工智能和基礎(chǔ)模型在特定業(yè)務(wù)應(yīng)用方式中的價值，企業(yè)將越來越多地利用自身數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練模型加以微調(diào)來實現(xiàn)定制，從而讓績效實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。
AI與人類：幫助而非替代
未來，40%的工作時間都將得到GPT-4等大語言模型的助力，但生成式人工智能影響的是任務(wù)而非職業(yè)。一些任務(wù)將實現(xiàn)自動化，一些能夠得到AI輔助，還有一些任務(wù)不受技術(shù)影響。
企業(yè)要特別關(guān)注人工智能在以下任務(wù)中的潛力：咨詢建議
人工智能模型將成為每位工作者無處不在的得力助手，將新型超個性化智能放在人們手中來提高生產(chǎn)力。大語言模型有望幫助處理約70%非面對面的客戶服務(wù)溝通，并且充分利用強大的對話式智能機器人，理解客戶意愿、自行擬定回答，并提高答復(fù)的準(zhǔn)確性和質(zhì)量。其典型領(lǐng)域包括客戶支持、銷售賦能、人力資源、醫(yī)學(xué)和科學(xué)研究、企業(yè)戰(zhàn)略和市場情報等。
在線旅行代理Expedia正在部署ChatGPT插件作為“智能客服”，通過為用戶提供旅游出行的個性化建議，幫助他們更快確定行程安排。對于意外的行程更改，旅客可以通過全天候在線的智能客服快速解決問題。
內(nèi)容創(chuàng)建
生成式人工智能將成為人們必不可少的創(chuàng)意伙伴，不但可以揭示接觸和吸引受眾的新方法，還能在生產(chǎn)設(shè)計、設(shè)計研究、視覺識別、名稱擬定、副本生成與測試以及實時個性化等領(lǐng)域中，帶來前所未見的速度和創(chuàng)新。
雀巢公司正在使用一個人工智能平臺，根據(jù)廣告在不同平臺的適用性進(jìn)行評級，并提取出實現(xiàn)最大投資回報率（ROI）所需的關(guān)鍵要素，從而創(chuàng)建一套成功廣告活動的規(guī)則，此舉使廣告支出回報率顯著提高。
代碼編寫
軟件代碼編寫人員將借助生成式人工智能來大幅提高生產(chǎn)力——快速將一種編程語言轉(zhuǎn)換為另一種語言，掌握各種編程工具和方法，實現(xiàn)代碼編寫自動化，預(yù)測和預(yù)先防范問題，以及管理系統(tǒng)文檔。
埃森哲嘗試?yán)肙penAI大語言模型自動生成文檔，提高開發(fā)人員在SAP系統(tǒng)配置、功能及技術(shù)參數(shù)設(shè)置方面的工作效率。
流程自動化
生成式人工智能對歷史背景、下一步最佳行動、總結(jié)能力和預(yù)測智能的成熟理解力，將同時在后臺和前臺辦公環(huán)境中催生出一個超高效、超個性化的新時代，將業(yè)務(wù)流程自動化推升到具有變革意義的新水平。
一家跨國銀行正在使用生成式人工智能和大語言模型，改變其大量交易后處理電子郵件的管理方式，如自動起草帶有行動建議的消息，并發(fā)送給收件人。這不只是減少了工作量，還能讓客戶交流更加順暢。
信息安全
隨著時間推移，生成式人工智能將支持企業(yè)加強治理和信息安全、防止欺詐、完善監(jiān)管合規(guī)，并通過在組織內(nèi)部和外部均建立跨域聯(lián)系和推斷能力，主動識別風(fēng)險。在戰(zhàn)略性網(wǎng)絡(luò)防御體系中，大語言模型可以提供多種有用的功能，例如解釋惡意軟件和快速分類網(wǎng)站。但在短期內(nèi)，企業(yè)很可能看到，黑客利用生成式人工智能的特長來生成惡意代碼或編寫完美的網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件。
中國企業(yè)生成式人工智能應(yīng)用要點
越來越多的中國企業(yè)正在積極探索生成式人工智能技術(shù)，并開始應(yīng)用大型語言模型來實現(xiàn)更多的創(chuàng)新和效率提升。我們?yōu)榇耸崂砹诉m用于中國企業(yè)本地部署的方式及應(yīng)用建議。
在中國，大語言模型應(yīng)用方式主要有三種：SaaS、私有云部署、本地化部署。
目前，SaaS化的部署方式是最為成熟的，以國外Azure OpenAI服務(wù)為標(biāo)桿。在國內(nèi)市場中，百度的文心一言和阿里的通義千問正在加緊開發(fā)。
私有云部署方式相較于SaaS服務(wù)更具數(shù)據(jù)安全的考量，以及模型自定義和垂直行業(yè)定制化能力，但是需要足夠的計算能力。百度和AWS目前可以提供該能力。
本地化部署方式有非常多的選擇，但仍處于非常早期的階段，存在成本高昂和使用效果難以確定兩個問題。是否可以進(jìn)一步使用有待后續(xù)觀察。
總的來說，大語言模型正處于快速發(fā)展的階段，其未來的形態(tài)無法被預(yù)測，但可以肯定的是，大規(guī)模的應(yīng)用一定是必然趨勢。無論是在科研、商業(yè)還是民用等領(lǐng)域，大語言模型都有著廣泛的應(yīng)用前景，而不斷創(chuàng)新和進(jìn)步的技術(shù)也為其未來的應(yīng)用提供了更加廣闊的發(fā)展空間。
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