2023-10-27 09:41:40 中华网
埃林哲董事长盖莉珊女士受邀出席2023财联社鲸平台“智造未来”AIGC主题论坛并发表系列观点。”
日前， 2023财联社鲸平台“智造未来”AIGC主题论坛在上海顺利举行，论坛由财联社、鲸平台和2023上海国际消费电子技术展联合主办。
埃林哲董事长盖莉珊女士作为财联社鲸平台“数字化转型特聘专家”，受邀出席本次主题论坛。在圆桌对话环节，就《行业大模型的奇点时刻，何时迎来规模化应用》话题展开了深度讨论。
POINT 01
行业大模型的奇点时刻还未到来;AIGC只是对内容生成具有革命性的变革，
但不是人工智能的全部。
AIGC的发展不是单一技术的发展，而是AIGC基础(算力、算法、数据)、AIGC大模型(通用基础大模型、行业垂直型大模型、业务垂直型大模型)、AIGC工具、AIGC应用层等整个技术生态发展和业务生态的形成以及相互催生。
从行业大模型的发展来看，国内行业大模型发展模式主要有两种，一种是“自有通用大模型+外部行业数据”，另一种是“自有或开源大模型+自有行业数据”。
就目前而言，因为中国整体通用基础大模型的能力尚有欠缺，行业数据的精确度和完整性也有待发掘，因此目前行业大模型还属于局部场景的探索和试用阶段，行业大模型质量属于初步水平，在精确性、可控性方面尚有欠缺，并无法大面积使用。
盖莉珊董事长认为：奇点时刻还未到来。AIGC只是对内容生成具有革命性的变革，但不是人工智能的全部。
POINT 02
未来：行业大模型主要影响内容创作和人机交互。
凡是这两部分的价值占比比较大的行业，受到的影响甚至颠覆越明显。
行业大模型主要影响内容创作和人机交互。因此在未来社会生活中，凡是行业中这两部分的价值占比比较大的行业，受到的影响甚至颠覆越明显;比如在文创、娱乐、金融、教育、服务、医疗、专业知识服务类等领域具有广阔的应用前景;能够替代大量人工，尤其一些长尾需求，可以提高效率和服务体验。
行业的发展前景取决于技术和质量的可靠性、数据准备和ROI衡量。
POINT 03
AIGC的应用在To C端和To B端,有着完全不同的发展路径和决策路径;
在To B即企业服务赛道，更强调的是精确和可靠性。
AIGC的应用在To C端和To B端有着完全不同的发展路径和决策路径。在To B即企业服务赛道，更强调的是精确和可靠性。
目前在推进大模型发展赋能行业发展过程中，首先，我们遇到的困难首先是每个企业有不同的数字化建设思路、有不同的现有的数字化环境、数字化基础。因此在企业推进大模型赋能行业，赋能路径会非常复杂非常客制化;其次，每个企业有自己深度的业务应用，行业大模型需要针对企业的业务做深度的业务场景适配。
再者，ToB比ToC的业务流程链条长，每一个业务环节的改变，在企业很少是单点和短链条的改变。
就目前的行业大模型的发展状况而言，大模型的能力可靠性不高、数据质量需要淬炼、决策过程规则不可解释的特点，也是大模型赋能行业时令企业不能全心信任大模型的障碍。
POINT 04
AIGC替代的是：部分中低层的知识工作者，
而且替代的比例预计大于50%以上，甚至更高。
人工智能需要有宽容的环境来进行创新和发展，但是它带来的潜在技术的外延对人类的伤害业是巨大的。
智能的无序发展会带来灾难性的后果，一定要在发展的同时建立监管的框架。
不同于工业自动化替代的是蓝领工人，AIGC替代的是部分中低层的知识工作者，而且替代的比例大于预计50%以上甚至更高。
对于高阶的有创新能力和深度思考能力的知识工作者，AIGC是替代不了的。
AIGC的催生下，社会劳动力的重新分配是不可避免的，因此帮助中低知识工作者在AIGC工具的帮助下，更有创造性地进行工作，是社会和个人要着重尽早关注的问题。
一直以来，埃林哲都高度关注新技术的发展，埃林哲认为：任何技术的最终转化都要通过解决方案和服务的体现，才能真正帮助企业实现价值。
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