度小滿許冬亮:大模型短期是提效工具,長期是超級智慧體

“短期看,大模型是數智化的延伸,為企業降低成本提升效率;長期看,大模型將演進為超級智慧體,重構企業業務流程”,1月24日,在清華大學經濟管理學院、度小滿、《麻省理工科技評論》中國等共同舉辦的《2024年金融業生成式人工智慧應用報告》發佈會上,度小滿CTO許冬亮表示。

他認為2024年將會是生成式人工智慧應用涌現的一年,大量提升生産力的應用即將出現。在B端場景,生成式人工智慧將把數智化帶到新的高度,大幅提升數據創造價值的效率。在C端場景,大模型已經在從大語言模型向多模態大模型、Agent智慧體、甚至具身智慧方向進化,這些新能力的注入,會極大提升AI的人類交互能力和任務處理能力。

“數據的飛輪在不斷的累積,成本的飛輪在不斷的下降,到某個臨界點的時候,就會實現質的飛躍,真正的‘殺手級’應用”就會出現”。

度小滿CTO許冬亮

以下是演講全文:

剛剛過去的2023年無疑是生成式人工智慧的元年。ChatGPT的智慧涌現,讓生成式AI獲得前所未有的關注,大型科技公司、各類創業公司和科研機構迅速入場,投入了海量資源,推動了大模型能力和應用的快速演進。

基礎模型層面,根據GitHub的統計數據,到23年底國內已經發佈的大語言模型接近300個,文心一言、智譜GLM等為代表的通用基礎模型,以GPT-4為目標持續迭代,追趕速度遠超預期,多項能力已經接近甚至超越GPT-4;但受限于行業數據壁壘,通用模型還是難以勝任許多行業垂直場景,這就為垂直領域模型的出現和發展帶來了機遇,包括度小滿軒轅金融大模型在內的垂直領域模型同樣演進迅速,大家結合自身業務場景特性,持續升級領域模型能力,與通用模型形成差異化的競爭優勢。

場景應用層面,企業和個人開發者廣泛嘗試了大模型在各領域的應用。首先是大模型原生應用,比如ChatGPT、文心一言、Midjourney等,這些應用最大化發揮了大模型的技術特性,為用戶帶來耳目一新的使用體驗。其次是整合型的大模型應用,典型案例比如百度AI搜索等C端應用和Office copilot、Adobe firefly等B端應用。B端大模型應用已經成為了企業數智化的一部分,增強了企業應用本身的能力。同時OpenAI GPTs、百度靈境等已經開始培育圍繞大模型的應用生態,嘗試用生態力量將生成式AI推向更多場景,服務更多用戶。

在政策層面,今年各國監管機構對於大模型的關注和跟進速度也是前所未有的,以我國為例,去年7月出臺了《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》,大模型應用實行備案制,堅持鼓勵發展和規避風險並重,為生成式人工智慧落地應用提供了重要政策支援。

過去一年多時間,基礎大模型突飛猛進,我們有理由相信,2024年將會是生成式人工智慧應用涌現的一年,大量提升生産力的應用即將出現。在B端場景,生成式人工智慧將把數智化帶到新的高度,大幅提升數據創造價值的效率。根據清華大學經管學院的研究,生成式AI的生産力水準未來可達人工的4.4倍以上。在C端場景,大模型已經在從大語言模型向多模態大模型、Agent智慧體、甚至具身智慧方向進化,這些新能力的注入,會極大提升AI的人類交互能力和任務處理能力,最終將帶來C端應用的大爆發。越來越多的企業和開發者將回歸理性,從“卷模型”轉向“卷應用”。

聚焦到金融行業,金融業是單位産值下數據産出量最高的行業,數據資産的沉澱是非常豐富的,這為大模型的落地應用提供了土壤。OpenAI官方第一批應用案例就包括了金融行業應用,國內領先的百度文心一言等同樣將金融業作為重點拓展行業。我國42家上市銀行中,當前已經有6家銀行在正式財報中發佈大模型技術開發與應用的資訊,較大規模的銀行基本都在開展不同程度的大模型應用探索。根據清華經管學院的測算,大模型驅動的新商業模式有望為全球金融業帶來3萬億規模的商業價值增量。

過去一年,度小滿在金融大模型上積極探索。在23年5月我們開源了國內首個千億參數金融大模型“軒轅”,9月份又開源了軒轅70B金融大模型,在多個權威榜單上名列開源第1,金融能力更是突出,高分通過了註冊會計師考試(CPA)等金融領域十大類權威考試,在一些專業金融問題上甚至超越GPT-4。就在本月,我們又開源了更小參數版本的軒轅13B,聚焦更小參數下更強的場景應用性。度小滿始終致力於技術成果的開放共用,希望通過全尺寸軒轅大模型的持續開源,降低金融大模型的應用門檻。

我們在場景應用方面也做了許多嘗試,將生成式人工智慧技術應用於風控、行銷、客服、辦公、研發等企業核心價值鏈環節。通過構建大模型虛擬專家,輔助提升風險管理、行銷效率,提升服務的個性化程度。在辦公層面,70%以上員工已在日常使用我們的大模型辦公助手。在研發層面,用大模型輔助代碼生成,內部採納率已經達到42%,研發效率提升20%。當然在場景應用方面我們也始終與業界同行保持高頻交流,共同加速大模型在金融行業落地應用的節奏。

最後,我們認為大模型在金融行業的應用和突破需要學界、業界等所有相關方群策群力,共同獻計獻策,一起付諸實踐。所以度小滿攜手清華大學和《麻省理工科技評論》,一起調研和編寫了《2024年金融業生成式AI應用報告》,共用經驗和實踐,提升全行業的大模型應用水準,推動行業的共同進步。