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微软李磊:生成式AI将影响1/4的工作岗位

作者:
汽车观察
2023/08/28
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“假设我家里的房间有白色的、蓝色的和黄色的,黄色的房间一年内会变成白色,那么如果我想让两年后所有房间都是白色,应该怎么做呢?

GPT4给我的回答是:‘只需要把蓝色房间刷成白色,对已经是黄色的房间不用采取任何行动,黄色的房间会在一年内变成白色,你只需等待即可。’”

这是微软中国数据科学与人工智能解决方案部总经理李磊近日在2023中国汽车先锋论坛上分享的生动案例。

通过这次测试,李磊得出的结论是:GPT4具备从已有常规知识中自主组织、编排新信息的能力,并且能够根据已知信息进行推理,这已经超越了基础知识的应用,展现出了新的潜能。

 

从ChatGPT、GPT和AIICG的概念辨析切入,李磊介绍了基于GPT的大模型的应用场景和实现路径。他认为,客观来讲,GPT最备受关注的是其创作生成的能力,用于文章写作、致辞、营销文案等领域。此外,在图像生成、动画制作及视频生成方面也都有应用。

从目前来看,生成式AI最初是自然语言处理(NLP)出发。在李磊看来,GPT是一个基石,作为基础模型,GPT在这个领域发挥着重要作用。其中数据显得尤为重要。

与大数据和人工智能打了多年交道的李磊表示:“当大众认知和体会到了数据和人工智能,就会催生出一系列场景。”比如与ChatGPT聊天机器人互动,这不仅提升了公众对AI的认知,也催生了许多实际业务场景,反过来推动了业务发展。

就技术角度而言,GPT的持续进阶还有一些关键问题需要慎重考虑。李磊认为,重点在于不应过分拘泥于ChatGPT本身,而应关注底层的GPT模型及其具备的能力。ChatGPT只是GPT的应用场景之一,当把底层模型作为标准的模型服务推出,市场就会基于这一模型衍生出一系列场景,从而提升生产效率。

据李磊预测,生成式AI可在10年内将劳动生产率的年增长率提高近1.5%,目前约有2/3的工作都受到某种程度的AI自动化影响,而生成式AI将影响当前1/4的工作岗位。

 

在我们所熟知的汽车产业,GPT在当下已经有了一些典型的应用,主要涉及智能驾舱、个性化人机交互、智能客服、智能营销、产品研发等方面。例如,可以利用GPT生成销售培训问题,从而建立销售培训的问题解答库。此外,GPT还可用于生成销售话术,也可用于评估客户服务质量和服务反馈,也可用于编写营销文章等。李磊强调,这些都是目前为止的应用,随着未来更多的应用场景出现。

 

未来,GPT模型有哪些潜能可以发掘?李磊认为可以关注以下几个方面。

首先是总结摘要能力,GPT的NLP能力,具备从对话中抽取信息的能力。例如,对于客服系统,可以从对话中提取出对话原因、对话情绪以及对话总结等信息。

此外,GPT在意图识别方面也有很大潜力。在人机对话中,理解对话中的意图是关键,而GPT在这方面的能力提升可以促进客服自动问答和意图识别的发展。李磊提到,目前GPT的语言能力已经非常强大,还可以用于翻译等应用。

另一个是归纳推理能力,GPT能从海量文本中归纳出关键信息,比如辅助研报撰写,先通过GPT阅读大量资料生成要点,从而根据要点减少信息筛选并再辅助生成研报的工作。

在拥有基本能力的基础上,研发人员还可以通过专业的领域知识训练GPT,使其具备更专业的能力。例如,销售人员可以用基于GPT训练好的行业知识能力生成问题,还可用于对于行业客户的邮件回复、方案编写等。

随着技术的发展,人类正迎来人工智能的全新时代。在李磊看来,未来的机会将掌握在我们自己手中,通过充分利用可信任的、合规的AI,不仅可以服务车企,为企业创造价值,还可以造福整个人类。

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