記者宰飛吳丹璐

  實習生王清萱

  幾年前，當人們提到人工智慧時，想到的還多半是科學家、工程師，以及坐在電腦前面寫程式碼的程式師。

  但近幾年，特別是2022年底OpenAI公司推出ChatGPT以來的這一年多，以大模型為代表的人工智慧迅速從實驗室外溢到千行百業。鋼鐵企業正計畫把工藝流程知識化，注入大語言模型；電網公司已在用人工智慧稽核工程的立項檔案；影視公司正用生成式人工智慧創作數千甚至上萬字的長劇本，情節、人物、起承轉合一應俱全。

  有人把人工智慧比作水，預言它將滋潤萬物；有人把人工智慧比作電，期待它為一切行業賦能。一年多前，行業內外還認為這一天遙不可及。不經意間，ChatGPT突然出現，改變了人們的預期。

  “經過2023年一年的學習、探索，2024年應該是人工智慧和大模型應用的爆發之年。”人工智慧企業竹間智慧創始人、CEO簡仁賢說。

  “把自己擅長的事重新做一遍”

  在上海閔行大零號灣，上海人工智慧研究院的總工程師王資凱正在為一家電網客戶定制一套大模型產品，用於內部檔案稽核。

  電網建設項目有一套規定流程，需要起草專案建議書、可行性研究報告、招投標檔案等大量檔案。這些檔案中的概念、數據應當一致，並且要符合行業標準、科學管理、公司內部章程。過去，這些檔案都由人工校驗，現在則可以交給人工智慧去完成。

  從大零號灣沿黃浦江北上20公里，徐匯西岸的模速空間已經聚集了50多家人工智慧企業，大多致力於垂類大模型應用。

  模速空間五樓，上海億熵智慧科技有限公司合夥人查小薈已與10多家券商有了合作，推廣公司的金聲玉亮金融大模型。查小薈介紹，金聲玉亮可以看作投資顧問的助手，幫助他們解答客戶有關個股、行業、大盤的相關問題。金聲玉亮的語料庫24小時不間斷更新，囙此即使投資顧問缺席，大模型也能實时作答。

  查小薈說：“ChatGPT出來之前，我們的模型一直無法解决自由對話的問題。2022年底，ChatGPT出現了，我們把它的框架和我們自有模型相結合，實現了對話理解。”這讓金聲玉亮更便於金融從業者使用。金融大模型從構想逐步變成實際應用。

  同在模速空間的另一家企業中天新辰則試圖讓大模型參與劇本創作。在這裡，大模型定位為編劇助手，公司首席執行官高翰說：“我覺得可以通過人工智慧將我們擅長的事情重新做一遍。”

  不僅是高翰，很多行業從業者都在思考如何讓人工智慧把自己擅長的事情重新做一遍——人工智慧到了一個從開發到應用的過渡期。在3月下旬舉行的2024全球開發者先鋒大會上，上海人工智慧實驗室領軍科學家喬宇在演講中把大模型和應用比作一體兩翼。他說：“大模型的發展絕對不是為了顯示自己有多强，更重要的是能够推動應用的發展，能够在應用中產生實際的效益和價值。”

  “市場被重新教育了一遍”

  人工智慧應用爆發，受益最大的恐怕還不是這些提供大模型的科技企業，而是各行各業使用大模型的公司。未來，它們很可能因採用大模型等人工智慧科技降低成本、提高生產率。

  2023年底，英國《經濟學人》雜誌在展望新年時預測，生成式人工智慧將在2024年成為主流。因為在2023年，許多公司已在嘗試ChatGPT等生成式人工智慧產品。隨著試驗階段逐步結束，企業正考慮更大規模部署新技術。畢馬威的一項調查發現，80%的公司表示計畫到2024年中期將這方面投資新增50%以上。

  王資凱說：“市場被重新教育了一遍。人工智慧又被拉到一個很高的高度。人工智慧企業的獲客成本囙此降低了。”

  作為企業管理者，查小薈深刻體會到了這種變化。公司在談第一家券商客戶時，整整用了一年。但最近幾個月，不斷有新客戶自己找上門來。“金融行業越來越感知到對人工智慧的需求。”查小薈說。

  竹間智慧的一款名為“Coach”的人工智慧產品已經在不同行業落地。英文“Coach”意為教練，它的功能是角色對練和場景對練，幫助企業訓練銷售人員，同時也可以充當銷售助手、門店助手，服務銀行、保險公司、手機廠商和汽車4S店等。

  “不是商業模式，只是一種科技”

  雖然從某些行業來看，人工智慧已席捲天下，但從整體上看，現實遠不是這樣。

  即使在人工智慧最發達的美國，今年2月的一項調查顯示，只有5%的公司使用了人工智慧，另有7%的公司計畫在未來6個月內使用。這些數位掩蓋了行業間的巨大差异：在包括科技和媒體在內的資訊產業中，有17%的公司表示在用人工智慧製造產品，而製造業和醫療保健行業中，比例分別為3%和5%。

  在中國，情形大體相似，大模型等人工智慧科技在服務業中的應用較廣，而工業中如何使用人工智慧還在探索。中國寶武工程科學家、寶信軟件工業互聯網研究院院長錢衛東說：“ChatGPT出現後，我們就在思考如何把大模型科技用到鋼鐵領域。但現在市面上說的大模型，本質上是大語言模型，那麼大語言模型和工業大模型到底是不是一回事？”

  儘管各界普遍預期人工智慧將像以往的科技革命一樣帶來深刻的社會變化，但是，從以往科技突破可以得出的一個規律是：對整體經濟而言，需要很長時間才能得到回報。比如，個人電腦在普及後至少10年才帶來生產率提升。同樣，現時還沒有迹象表明人工智慧在總體上引發了生產率的大幅提升。

  企業在部署新技術前，首先會考慮投入產出比，而不僅僅是為了趕時髦。簡仁賢預計，還需要5到10年，企業才會廣泛採用大模型，並把它完全融入業務當中。“現在還是雷聲大雨點小的狀態。”他說。

  歸根結底，人工智慧若要成為一個簡單易用的工具，仍然需要改進。“企業是否採用人工智慧，取決於它帶來的價值。”矽谷創業家史蒂夫·霍夫曼在2024全球開發者先鋒大會上斷言，“人工智慧不是一種商業模式，它只是一種科技。”