生成式AI
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自ChatGPT、Bard、Claude、Midjourney以及其他內 容生成工具問世以來，人們對生成式AI抱有很高期 待。各企業CEO自然也在思考：這究竟是科技炒作， 還是顛覆行業格局的機遇？如果是后者，那生成式 AI能給自身業務帶來什么價值？ ChatGPT的大眾版僅兩個月就吸引到1億用戶。它以 史無前例的方式推動了AI的普及，已成為迄今增長 最快的應用程序。無與倫比的易用性讓生成式AI有 別于以往所有AI技術。用戶不需要專修機器學習就 可以開展交互、獲取價值——只要會提問，幾乎人 人都能用。就像個人電腦或iPhone等其他突破性技 術一樣，一款生成式AI平臺可以衍生出許多應用程 序，適用于各個年齡段和教育水平的用戶群體，人 們無論身處何地，能夠上網即可使用。 而實現這一切，依靠的是驅動生成式AI聊天機器人 的基礎大模型，它們是經由大量非結構化、無標簽 數據（如文本、音頻等各類形式）訓練的龐大神經 網絡。基礎大模型可處理各種各樣的任務。相比之 下，以往的AI模型通常適用范圍更“窄”，往往只能執 行一項任務，如預測客戶流失率等。而一個基礎大 模型則既能為一份2萬字的量子計算技術報告生成 內容摘要，又能為園藝公司起草市場進入策略，還 能根據冰箱里的10種食材給出5張不同的食譜。不 過，在其豐富功能的背后，目前還存在結果不夠準 確的短板，這也讓人們再度關注起AI的風險管理 問題。 在監管得當的情況下，生成式AI不僅可以為企業開 辟新用例，還可以加速、擴展或改進現有用例。以 電銷場景為例，經過專門訓練的AI模型可以幫助銷 售人員發現追加銷售機會，但截至目前，這些模型 通常還只能根據通話前收集的人口統計信息和購買 規律等靜態客戶數據來判斷追加銷售的可能性。生 成式AI工具則可根據實際對話內容，利用內部客戶 數據、外部市場趨勢和社交媒體影響者數據，實時 為銷售人員提供追加銷售建議。同時，生成式AI還 可以為銷售人員撰寫銷售話稿，供其根據具體情況 進行調整。 上述例子只展示了AI技術對人類工作潛在影響的一 個側面，而實際上，幾乎所有知識工作者都有可能 因使用生成式AI而獲益。盡管生成式AI最終可能會 讓部分工作自動化，但其價值將更多來自于被嵌入 日常工具（如電子郵件或文字處理軟件）后知識工 作者對它的使用。這類升級后的工具可以大幅提高 生產力。 CEO們想知道是否應立即采取行動，以及如果采 取行動，該從何開始。有些人可能從中看到了機遇， 希望通過重塑人與生成式AI應用程序協同工作的 方式，在競爭中彎道超車。其他人則可能希望謹慎 行事，在進行大規模投資之前先嘗試幾個用例，增 進對生成式AI的理解。企業也需要評估自身是否具 備必要的技術專識、技術及數據架構、運營模式以 及風險管理流程，這些是更進一步部署生成式AI 時所需要的。 本文旨在幫助CEO及其團隊思考生成式AI的價值創 造場景以及如何開始應用。首先，我們總結了生成 式AI的入門指南，以幫助CEO更好了解AI日新月異的 發展現狀和可行技術選擇。第二部分將通過4個旨 在提高組織效能的案例，探討企業如何應用生成式 AI。這些案例來自我們對早期采用者的觀察，并介 紹了在技術、成本和運營模式要求等方面的各種選 擇。最后，我們將探討CEO如何發揮關鍵作用，利 用生成式AI帶領企業走向成功。 人們對生成式AI的期待顯而易見，企業高管自然希 望借此東風運籌帷幄，有計劃地快速推進。我們希 望本文能讓商業領袖更全面了解生成式AI未來潛力。
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相關內容
聯合國教科文組織（UNESCO）在官網全球首個《生成式AI與教育未來》的應用指南，呼吁各國實施適當的政策，以確保在教育中應用以人為本的方法來使用生成式AI。
圖片 1）生成內容的準確性，由于大語言模型在預訓練時可能應用了很多“黑箱”數據，所以，AI可能會生成虛假的內容；
2）適當的使用年齡，使用生成式AI學生的年齡最好不要低于13歲；
3）合理的應用方法，生成式AI對教學、作業、課程分享等起到了幫助作用，但是不要過度依賴AI工具從而失去獨立思考的能力。
4）文化和社會價值觀，需要審核AI輸出的內容，盡量避免出現歧視、偏見、侮辱等內容，從而對學生的價值觀產生影響。
5）對教師進行系統的培訓，使其深度了解生成式AI的技術原理、生成機制等，以便在合適的教育場景中使用。
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人工智能
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1、AI應用的難點/痛點在哪
1）移動互聯網應用靠硬件終端革新，內容思路更多是平移PC，而AI應用需極致場景細分+垂類模型迭代
2）目前少有爆款，但各領域“多點開花”，尤其“妙鴨”等圖像視頻工具。后續微軟Copilot正式上線
，有望成首個全球級AI爆款
3）開發仍有門檻？MetaLlama2開源+商用，有望再降應用開發門檻
? 2、未來：B端“效率”先行，C端長期空間大
1）付費意愿：B端效率型產品，本質是計算題—AI帶來的長期回報大于購買成本，則購買意愿就大。C
端是創造“使用場景”和“用戶需求”才能催生付費意愿
2）付費能力：微軟Copilot、Salesforce等提價幅度遠超預期，企業付費能力遠高于個人
? 3、ToB方向看好辦公、金融、營銷等方向，ToC看好教育、游戲、社交等方向
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AI+辦公方面，隨著ChatGPT火爆全球，基于對圖像、視頻、音頻等進行處理的多模態大模型的應用也得到快速推廣。微軟已推出Microsoft 365 Copilot為用戶辦公模式帶了個革命式的變化，國產廠商也奮起直追，其中金山辦公是國內辦公軟件廠商探索AI技術應用的先行者之一，接入多個大模型供應商，可更精準滿足用戶AI創作需求。
AI全方位賦能，掀起內容創新浪潮。在游戲行業中，AI能夠幫助用戶體驗再升級，并助力大眾創作降本增效；在教育行業，智能教育邁向因材施教階段，AI服務在學生、教師兩端均有落地；在影視行業，AI可以助力特效內容生成；在電商行業，從產品上架到售后服務，AIGC將多方位賦能品牌商家；在營銷行業，創意文案能夠通過AI迅速生成，實現千人千面個性化推薦。
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大模型主導的生成式AI，尤其是GPT-4的發布，讓人類社會看到了通用人工智能時代的曙光。這意味著，經過“大工業化”的高效預訓練后，具備了強大的泛化能力，能夠在眾多領域像人類一樣進行思考、解決問題，并進行持續、快速的自我進化，大模型主導的生成式AI，將擁有極為廣闊的應用前景，有望賦能千行百業。未來，每個行業都將再進行一次智能化改造！
在政策層面，中央首次提到通用人工智能，為AIGC產業的發展提供了積極政策環境。
技術層面，作為AIGC生態的核心，大模型本身可根據可交互對象分成文本、音頻、圖像、視頻等不同模態以及跨模態，更多的模態，則意味著更多的交互和應用場景組合。我國AIGC產業目前尚處于發展初期，各模態技術發展進度不盡相同。目前，以文本生成、音頻生成應用相對廣泛。
當前，在應用層面，縱向看，在垂直應用方向上，傳媒、教育、營銷、客服、數字人等數字化程度更高、容錯率相對較高的領域先行先試；橫向看，在價值鏈角度，主要集中于技術嘗鮮、組織內部的提效降本，下一步將朝著終端用戶側的價值創造及傳遞場景展開。
圖片報告關鍵發現
大模型支撐的生成式AI，讓人類社會有望步入通用人工智能時代，擁有廣闊的應用前景，有望賦能千行百業。 當前生成式AI的落地整體處于初級階段，不同模態的落地時間表差異明顯，企業需求主要集中在數字化程度高、容錯率相對較高的領域，以借助中間件調用大模型能力為主要方式。數字內容產業、客戶服務是生成式AI滲透的典型行業和場景。 AIGC+數字內容：數字經濟快速發展，帶來國內數字內容消費需求的持續快速增長，但國內數字內容產業面臨需求變化快、供給側內容整體過剩而優質供給不足的問題。以長音頻數字內容生產為例，AIGC能夠助力內容生產的工程化、高質量、個性化。 AIGC+客戶服務：大模型依托自身強大泛化能力優勢，有望給國內智能客服領域的服務前、服務中、服務后各環節帶來效能提升。但由于存在效果不明、數據安全等問題，短期內大模型很難對現有智能客服體系實現完全替代和顛覆，廠商需要探索如何在融合大模型能力的同時實現模式突破。
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**為什么 ChatGPT 如此重要？AI C 端產品中的第一個爆款，可能代表著商業 化的拐點。**1）從用戶體驗上，比起競品和上一代產品，ChatGPT 的連續對話 能力明顯更強，具備了大范圍商業化的潛力。2）從應用場景的潛力上，語義 文本類產品想象空間較圖片類更大。短期看有望落地的包括更專業的客服機器 人、更垂直更專業化的 AI（如醫療教育領域）、新一代的智能搜索等。3）ChatGPT 的出現或將加快巨頭對于 AI 的發展速度。ChatGPT 的成功或將促進各科技巨 頭加大對于 AI 的研發投入，如谷歌近日宣布投資 OpenAI 的競爭對手 Anthropic。大廠的競爭有助于技術的進步和商業化的加速。
? 為什么是 ChatGPT？比起競品和上一代產品，ChatGPT 在多方面有了明顯改 善。1）道德性的增強，敢于質疑提問者提問前提的正確性和正當性。避免出 現偏見、歧視等毒害信息。2）主動承認錯誤或主動承認無法回答某一問題。3） 可以理解整段對話上下文的語義，而不是孤立的回答其中一個問題。4）對提 問者意圖判斷能力大幅提升，并非單純根據相關性進行答案羅列。因此整體上， ChatGPT 有著比其他 AI 機器人更好的用戶體驗，具備了真正意義上的連續對 話的能力。
**? 如何落地？**短期看是降本增效的新生產力工具，長期看可能帶來新的內容生 產范式。ChatGPT 的成功證明了生成式模型的進化，實現通用人工智能 AGI 的可能性進一步提高。其重要性體現在 AI 對人類傳達信息的載體有了更好 的學習，在此基礎上各個媒介之間的互通成為可能。例如從自然語言生成編程 語言，可以產生新的人機交互方式；從自然語言生成圖片和視頻，可以革新內 容行業的生產范式。短期直接落地的場景可能是在文本端，提高人的效率：搜 索、營銷文案、客服、輔助寫作；更長期的可能在于提高人機互動的智能， 如在游戲、虛擬人方面的應用。
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自ChatGPT推出以來，國內學術界和科技企業相繼宣布或將推出類似機器人對話模型，有望推動大模型發展。2月7日，百度官宣“文心一言”。2月20日，復旦大學發布了類ChatGPT模型“MOSS”，并面向大眾公開邀請內測，國產大模型有望迎來爆發式增長。 需求和政策兩方面，合力推動AI產業增長。國內應用層面的需求推動AI產業的加速發展。根據IDC數據預測，2021年中國人工智能軟件及應用市場規模為51億美元，預計2026年將會達到211億美元。數據、算法、算力是AI發展的驅動力，其中數據是AI發展的基石，中國數據規模增速有望排名全球第一。政策方面，“十四五”規劃中提到“瞄準人工智能”，“聚焦人工智能關鍵算法”，加快推進“基礎算法”的“突破與迭代應用”；北京、上海、廣州等城市發布相關規劃。 頭部企業采取“模型+工具平臺+生態”三層共建模式，有助于業務的良性循環，也更容易借助長期積累形成競爭壁壘。大模型廠商主要包括百度（文心大模型）、騰訊（HunYuan大模型）、阿里（通義大模型）、商湯、華為（盤古大模型）等企業，也有智源研究院、中科院自動化所等研究機構，同時英偉達等芯片廠商也紛紛入局。大模型增強了AI技術的通用性，助力普惠AI的實現。未來，大模型有望于場景深度融合，配合專業工具和平臺支持應用落地，開放的生態來激發創新，形成良性循環。 技術發展有望促進生產效率提升，并進一步創造新的消費和需求，有利于文娛內容和互聯網行業。在AIGC和ChatGPT方面，我們建議持續關注技術發展和應用情況，把握技術催化和商業化落地帶來的投資機會：1）具備AIGC和ChatGPT的技術探索和應用的公司：百度集團-SW、商湯-W、萬興科技、拓爾思等；2）具有海量內容素材且具有AIGC探索布局的，圖片/文字/音樂/視頻內容及平臺公司騰訊控股，閱文集團、美圖公司、昆侖萬維、湯姆貓、神州泰岳、視覺中國、中文在線、漢儀股份、天娛數科、風語筑等。
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2021年，是我國 “十四五”規劃開局之年，也是數字經濟發展的加速之年。“十四五”規劃綱要將“加快數字化發展 建設數字中國”單獨成篇，并首次提出數字經濟核心產業增加值占GDP比重這一新經濟指標。當前，各地正圍繞“十四五”規劃綱要列出的七大數字經濟重點產業、十大數字化應用場景，營造良好的數字生態。
在數字經濟時代， 5G、AIoT（AI+IoT）等技術的加速融合成為必然。一方面，隨著運營商5G網絡復雜度越來越高，AI能夠助力其提高網絡規劃等方面的效率，增強網絡智能組網等方面的能力，降低網絡維護管理等方面的成本；另一方面，IoT設備數量的增多以及5G的大帶寬特性，促進了數據量的進一步爆發，而AI則是分析數據背后潛在價值并將洞察轉化為客戶受益的關鍵。
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?年前，在?公司和初創公司中，并沒有?量的深度學習科學家開發智能產品和服務。我們中年輕?（作者） 進?這個領域時，機器學習并沒有在報紙上獲得頭條新聞。我們的??根本不知道什么是機器學習，更不? 說為什么我們可能更喜歡機器學習，而不是從事醫學或法律職業。機器學習是??具有前瞻性的學科，在現 實世界的應?范圍很窄。而那些應?，例如語?識別和計算機視覺，需要?量的領域知識，以?于它們通常 被認為是完全獨?的領域，而機器學習對于這些領域來說只是?個小組件。因此，神經?絡——我們在本書 中關注的深度學習模型的前?，被認為是過時的?具。就在過去的五年?，深度學習給世界帶來了驚喜，推動了計算機視覺、?然語?處理、?動語?識別、強化 學習和統計建模等領域的快速發展。有了這些進步，我們現在可以制造?以往任何時候都更?主的汽?（不 過可能沒有?些公司試圖讓你相信的那么?主），可以?動起草普通郵件的智能回復系統，幫助?們從令? 壓抑的?收件箱中挖掘出來。在圍棋等棋類游戲中，軟件超越了世界上最優秀的?，這曾被認為是??年后 的事。這些?具已經對?業和社會產?了越來越?泛的影響，改變了電影的制作?式、疾病的診斷?式，并 在基礎科學中扮演著越來越重要的??——從天體物理學到?物學。
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