復旦大學計算機科學技術學院教授、博導、上海市資料科學重點實驗室主任肖仰華。
“企業家們未來最重要的使命可能不單單是管好人，還要管好智慧機器，管理好由人和機器構成的智慧組織。”
1月18日，復旦大學計算機科學技術學院教授、博士生導師，上海市資料科學重點實驗室主任肖仰華在廈門舉辦的“君子知道”復旦大學EMBA前沿論壇上，對臺下未來的企業家們如此說道。在題為《大模型的商業應用前景展望》的演講中，他分析了具有應用和投資價值的大模型使用場景，指出中國可以採取“農村包圍城市”的路線，將大模型能力應用到千行百業，再針對性補齊基座能力的不足。
此次論壇由復旦大學管理學院、澎湃新聞、廈門市科學技術局聯合主辦，主題為“科技迭代 創新破局”，上海、廈門兩地的政策研究專家、科學家、科創企業家與復旦大學管理學院教授一起，為中國企業高管及創始人深度分享科創思想。
“通用人工智慧將滲透進人類社會發展的每一根毛細血管。”
“這一波通用人工智慧技術已經形成了一場前所未有的技術革命，而且這場革命很可能是一場叫元革命，不是歷代技術革命所能比擬的。”在演講中，肖仰華重申了這一此前他多次強調的觀點，並解釋稱，歷次有很多技術革命，比如蒸汽機的發明、電的發明，但這些技術革命都是人類智慧本身的產物，但通用人工智慧革的是智慧本身的命。
“未來我們人類生活中、工作中所有涉及智力的環節，將來都有可能被通用人工智慧所影響。所以，通用人工智慧勢必將滲透進人類社會發展的每一根毛細血管，它對整個社會的發展，對經濟的影響是前所未有的，是革命性的。”“大模型是一種先進生產力，先進生產力勢必要求生產關係、上層結構適應新的生產力變革，所以對整個社會的影響是前所未有的，大家要做好準備真正迎接這場挑戰。”他說。
大模型到底給我們帶來了什麼，為什麼有如此強大的能力？肖仰華表示，首先它是一個海量知識的容器，是從人類已經積累的幾乎全部的語料當中訓練得來的。很多評測基本上證實，大模型在教育部所列的500多個二級學科相應的考題上都能考到七八十分。
此外，大模型還具備了認知能力。“比如常識理解，杯子放不下雞蛋，它太大了，它是誰？杯子放不下雞蛋，它太小了，它是誰？我們一定可以很輕鬆地解決這個問題，但是在大模型出現之前的人工智慧很難解決這個問題。”肖仰華說，“而今天的大模型基本上能夠進行常識理解，還具備了其他認知能力，比如概念理解、問題求解等。所以它不單單是一個海量知識的引擎，同時又提供了人類水平的認知能力。”
最近，研究人員又把大模型變成了一個認知智慧體的大腦。“我們每個人是一個智慧體（Agent），機器將來也是一個智慧體。”肖仰華說，“在大模型加持下的智慧體，將來可以進一步去操控工具，與環境互動並尋求反饋，在現實世界進化，在虛擬世界成長，大模型日益成為一個智慧體大腦。”
大模型還基本上消除了語言鴻溝。比如，如果人與人之間說英語或阿拉伯語，可能會存在語言鴻溝問題，但今天不管用什麼語言跟大模型講，它都能聽懂。人們以前需要設計各種各樣的軟體介面，導致紛繁的人機互動方式，今天，只需要使用統一的自然語言就可以與不同資料、各種App進行互動。
大模型還進一步消除了專業語言的鴻溝。很多白領工作，尤其是專業性比較強的白領工作都需要使用專業語言，比如做工程製圖需要CAD語言，做資料分析可能需要應用Python等指令碼語言。但是今天大模型基本上宣告這些將成為歷史。人們完全可以用自然語言來表達需求，比如進行資料分析了，只需要用自然語言表達清楚需求，它就能自動生成相應的專業程式碼，進而完成任務。
“以後的資產評估不再是看你有多少收入、多少廠房、多少土地，還要看有多少高價值的資料。”
正因為大模型有了這些能力，所以在越來越多的場景中有著非常大的應用價值。
那麼，大模型都有哪些基本的應用模式？肖仰華表示，今天所說的大模型是一個廣義的概念，實際上可以呈現出不同形態。比如有文心一言、ChatGPT等通用大模型，還有面向各個行業和領域的大模型，以及HR、客服等場景大模型。還有一類是科學和專業大模型，包括復旦去年研發的氣象大模型，以及做蛋白質結構預測、藥物篩選、新藥研發的大模型。
哪些大模型賽道具有高度的投資價值？肖仰華舉例說：場景化大模型。“有一類工作需要一些通識能力，加上非常少的專業培訓就能夠勝任。比如客服、招聘、圖書管理員，或者程式設計師，並不需要培養像科學家一樣非常專業的知識，只需要大學本科畢業，稍做一些崗位培訓就可以勝任。這類場景是通用大模型稍加調教就可以完成的，因為現在通用大模型的通識能力已經達到本科生水平，在這樣的大模型基礎上再進行崗位的專業技能培訓就很容易實現。像客服、HR有一個特點都是追求標準化，不需要你創新。未來越是這種標準化、視窗型的工作崗位，越容易被大模型提質提效。”
另外一個可以積極佈局的是專業大模型，比如化學分子結構大模型、程式碼大模型、表格大模型、票據大模型等，都能夠幫人們解決很多專業的問題。
還有一個大模型非常重要的應用方式是打造場景化的認知智慧體。“很多工作崗位都可以有一個對應的智慧體，比如行政秘書，幫忙訂會議室、收發會議通知，就能有一個行政秘書的智慧體，幫秘書幹類似的活。”肖仰華說，“事實上未來有很多千行百業的智慧體。舉一個旅遊Agent的簡單例子，比如今天要來廈門玩兩天，我讓Agent幫我制定一個廈門旅遊攻略，這個智慧體就可以像人一樣查各種各樣的地圖網站、攻略網站、酒店等資訊，幫我制定一個旅行方案，而且這個方案可以做到個性化，比如喜歡無煙房就給你訂一個無煙房，你可能對人文景點感興趣，就給你推薦鼓浪嶼。”
此外，企業資訊服務的統一門戶也非常重要。“很多企業都有資訊門戶，但是現在資訊門戶越做越複雜，越做越龐雜，往往很難找到一個資訊，關鍵字搜尋也搜不準，將來可以變成智慧化的門戶，透過大模型的問答方式，比如今天要幹什麼，訂會議，就把訂會議的App推給你。現在手機也是這樣的，手機App越來越多，想找個App都要找半天，將來應該是統一的自然語言入口，直接給它講，我要幹一件什麼事，你給我推個App過來，甚至直接操控App內部引數完成更多的工作。”
除了幾個大模型型別的應用，肖仰華提醒，在中國當下的發展中，數字中國戰略非常重要，我國各級政府正在緊鑼密鼓地透過資料要素市場發展，各個部委都在制定各種法規、出臺各項政策。資料已經成為新的生產要素，將來是新的資產、新的產品，這對所有企業來講意義重大。“以後的資產評估不再是看你有多少收入、多少廠房、多少土地，還要看有多少高價值的資料，資料將有可能變成比傳統資產更值錢的新資產，這會是未來在中國大地上發生的非常重要的事。”他說，“其中，大模型能否有所作為？我想一定有，這塊市場也非常大。”肖仰華表示，大模型給資料要素的價值變現提供了端到端的實現方式，以前資料要素的價值變現代價極大，需要各種專家的重度參與，人力成本高，實現代價大。很多企業都有資料，但資料並沒有創造價值，反而是資料成為負擔，更多時候是負資產。有了大模型後，可能做到資料的自動管理、智慧化治理，從而推動資料要素的價值變現。
“這是全新的智慧引擎的升級，而且這一次升級是很華麗的升級。”
對於傳統市場，大模型的意義在哪裡？對To C市場而言，它有可能成為新的入口。“網際網路還有下一個新入口嗎？我認為就是ChatGPT這一類通用聊天程式。”肖仰華說，“你可以跟它聊任何事情，表達任何訴求，然後在後面接各種各樣的App，大家不覺得自己手機上的App太多了嗎？不覺得手機找一個想要的App太困難了嗎？只要這是一個困難，只要這是一個痛點，將來就一定有人幹掉它，所以有可能成為一個新入口。實際上這在矽谷是非常熱的一個投資。”
對To B市場而言，大模型真正的意義在於成為新的智慧引擎。“我一直打一個比方，我們造車造了幾百年，車一直是一個殼四個輪子，整個結構從來沒有變過，真正變的是引擎，從一開始馬去拉，後來蒸汽驅動，再到油動、電動，引擎一直在變，每一次引擎的升級都帶來了科技的進步。”肖仰華說，“對於To B市場而言，以前用小模型，用知識工程、知識圖譜驅動智慧化解決方案，但是這些手段多多少少都有侷限，比如小模型表達能力有限，只能表達幾個有限的變數間的關係，但是現實世界是如此複雜；傳統的知識工程永遠只在封閉範圍內有效，一旦到開放環境中就失效。今天大模型都可以比較好地解決小模型和傳統知識工程的問題，這是全新的智慧引擎的升級，而且這一次升級是很華麗的升級。”
肖仰華指出，大模型對於國家整體數字化轉型發展，對於各行業高質量發展、智慧化發展帶來了前所未有的機遇。“可以認為大模型就是將來整個人工智慧或數字化發展新的重要基礎設施，會變成像電網一樣那麼基礎，我常把大模型比作電力公司。”他說，“將來一種新的能力之源就是智慧，App、硬體一旦接入到大模型，就變得更聰明。”他說。
“大模型將來發展到極致狀態，最終的瓶頸就是人類的能源。”
從大模型產業發展的幾個核心要素看，大模型、大算力、大資料、精工藝都存在投資機會。在算力方面，“現在萬卡的叢集國內還很少，但是國外已經在想象千萬張卡的叢集，所以這塊發展空間非常之大。”肖仰華說，“算力背後是能源，因為算力要能源供養。大模型將來發展到極致狀態，最終的瓶頸就是人類的能源，所以算力投資的盡頭一定是能源投資。與突破人類能源瓶頸的新技術都值得關注，比如最近受到高度關注的室溫超導、可控核聚變。”
在資料方面，誰有高質量的資料，誰才有可能調教出高質量的大模型。“所以國家在推動資料要素髮展，推動語料聯盟、語料交易，背後的邏輯就是做好資料。已經湧現一批公司專注於做大模型訓練各種各樣資料的收集、匯聚、清洗，這類公司也是非常具有投資價值的。”
另外一個非常重要的因素是精工藝。肖仰華指出，大模型宣告人工智慧進入一個重工業時代，重工業時代最重要的特點就是工藝過程很重要。“很多時候原料配方大家都一樣，但不同的是工藝水平。”他說。
肖仰華認為，總體上中國的大模型產業還處在起步階段，各自為政，大家都在努力追趕，但缺乏統一規劃、合作協同，缺乏立法保障。“整個2023年就是大煉大模型的階段，很像當年大鍊鋼鐵。將來肯定也會有相應的舉措進一步促進我國的大模型產業發展。”
肖仰華談到了大模型產業發展的主要問題：一個是同質化現象比較嚴重。很多大模型都是基於國外某一款開源大模型調教出來的，過度依賴國外大模型，導致國產大模型同質化嚴重。如果能走出一條跟國外大模型不一樣的技術路線，相應的大模型就非常具有投資價值。
第二個是資料生態不完善。中文語料質量仍然有待進一步完善，這一領域也有重大機會。
再一個是算力掣肘，英偉達高階GPU對中國的供應受到限制，而國產算力生態尚不完善。“像華為的鯤鵬算力是國產算力的代表，圍繞國產算力生態進行投在佈局也是很多投資背後的基本邏輯”。
最後一個是模型創新有限。比如模型紅利仍未用完，Transformers模型結構的潛力仍未完全發掘，國產大模型訓練多依賴國外開源社群的模型實現，存在技術限制或底層安全隱患。
肖仰華指出，大模型本身仍然還存在著天花板。它只適合做開放聊天，在認知決策、複雜決策能力方面還不夠。把通用大模型和傳統的小模型、行業模型結合在一起，才有可能真正解決這個問題。大模型還有一個很大的問題是成本，所以大模型要和傳統技術路線協同。此外，要注重做大模型的生態。
最後，肖仰華談到了“農村包圍城市戰略”：“我們可以走一條從應用向技術突破的路線。像ChatGPT之類的大模型好比電能，電能並不能直接賦能，必須透過電器產品，變成若干個洗衣機、電冰箱才能幫我們賦能，這些電冰箱、洗衣機就是未來大模型的應用。很顯然，不必每個企業都做發電廠，做好每類電器同樣可以成就自己。將來要做好各種各樣的大模型應用，做好模型應用，進一步帶到底座模型核心技術的突破已經成為很多國產大模型廠商的基本認識。”
最後，肖仰華總結道：“大模型可能是一場新的技術革命到來的前奏，有可能是宣告一場通用人工智慧革命的即將到來，對我國數字化轉型發展意義重大，希望有更多的人關注大模型產業，積極投身到產業中。相信它將會成為一種推動國家高質量發展的新型生產力。”
“前智慧時代，優秀的管理者只需洞察人性與組織發展規律，未來還需洞察‘機性’。”
在演講後的對話環節，肖仰華進一步闡述了智慧時代的企業家的新使命、新擔當。
“在大模型等AGI技術快速發展的新形勢下，對管理者和決策者而言，未來最大的挑戰是管理的物件將發生改變。作為一個企業家，我們以前的關鍵任務是管理人，只要把人管好，大部分問題就能解決。未來，我們管理的物件將不可避免地涉及智慧機器、數字員工。”他說，“人類員工、數字員工、機器員工，都是企業不可或缺的智慧體，都是企業的生產力所在。未來企業管理的物件不再是單一的人類以及由人類構成的組織，而是由人、機等各種智慧體所構成的智慧組織。”
“管理物件的變化將從根本上重新整理管理科學的內涵與使命。前智慧時代，優秀的管理者只需洞察人性與組織發展規律，未來還需洞察‘機性’。人機智慧的實現路徑不同，呈現出不同的智慧與能力特性，要從根本上把握人機的根本差異與互補方式。然而，人機邊界的日益模糊對未來的管理學家提出了前所未有的挑戰。從人本主義角度來看，整個人類最重要的使命是做好智慧機器的牧羊人，本質上就是要求人類扮演好機器的管理者角色。從這個意義來講，管理學或許會是智慧時代最重要的‘顯學’之一，管理者將是智慧時代最重要的職業之一，只不過這一切首先需要為智慧時代的管理科學重新定位。”
