以(yi)ChatGPT为代表的生成式人工智能快速崛(jue)起，引发(fa)全球对新一代人工智能的广泛关(guan)注，同时也引发(fa)了人们对“机器换人”问(wen)题的广泛讨论。
“ChatGPT诞生之(zhi)后，一些简单的设计绘图、代码开发(fa)、策划客服类工作正被(bei)慢慢取代，这类行业的从(cong)业者要学习怎么应用(yong)ChatGPT等生成式模型的功能，不然未来很容易就会被(bei)淘汰了。”在本月初举(ju)行的第26届中国科协年会“通用(yong)大模型未来演(yan)进(jin)路线· 数据、算力、算法论坛(tan)”上，欧(ou)洲科学院院士、琶洲实验室(shi)副主任陈俊龙(long)谈到，数字浪潮之(zhi)下，人工智能对就业市场的冲(chong)击已开始显现，劳动力市场供需结构正在改写；与此同时，通用(yong)大模型的AI赋能，也正在重塑行业产业结构以(yi)及企(qi)业组(zu)织的生态架构模式。
在人工智能领(ling)域，通用(yong)大模型作为前(qian)沿技术，其发(fa)展正备受关(guan)注。该场论坛(tan)聚焦通用(yong)大模型演(yan)进(jin)路线涉及的数据、算力和算法三个关(guan)键要素，结合我国的丰富(fu)算力现状和广泛应用(yong)场景需求，探讨如何利用(yong)大模型、大数据行业的技术和应用(yong)，助力构建新一代科学智能的行业新范式。
据悉(xi)，论坛(tan)由中国科协、广西壮族自治区人民政(zheng)府主办，中国自动化学会承办，汇集了来自高校、科研(yan)院所、企(qi)事(shi)业单位的100余名代表现场参会，8万人次线上参会。
机器换人？
大模型重塑企(qi)业架构及用(yong)工市场
会上，陈俊龙(long)院士以(yi)“千方百(bai)智：新型人工智能技术助力产业创新发(fa)展”为题作主旨报告。在演(yan)讲开始，他围绕什么是人工智能、数据及算法的并行与分布特性及重要性、生成式人工智能的应用(yong)等方面，深入探讨了人工智能对现代社会的深远影响。
生成式人工智能出现后，“哪(na)些工作会被(bei)取代”的话(hua)题一直为大众热议。陈俊龙(long)在演(yan)讲中回应了这一问(wen)题，并强调了AI对不同行业赛道布局(ju)及企(qi)业组(zu)织架构的革命性重塑。
“目前(qian)生成式AI能应用(yong)的大部分是设计和创意(yi)领(ling)域，就比如音效制(zhi)作、剧本编写、特效生成、灯光设计等行业，之(zhi)前(qian)都是必须接受数年甚至十数年的专业训(xun)练；AIGC兴起之(zhi)后，这类行当现在只需要花(hua)几十分钟学习软件，制(zhi)作成本也是断崖式速降，从(cong)原来的一分钟几百(bai)美元，甚至以(yi)万来起跳，变(bian)成了现在几分钟几美元而已。这些对于行业的整体(ti)重塑也是颠覆性的。”陈俊龙(long)说。
他同时指出，大模型的出现，也将日益(yi)改变(bian)未来行业市场的企(qi)业生态模式。他以(yi)一家提供游戏聊天社区服务的互联网公司Discord和一家AIGC绘图赛道的Midjouney公司作对比举(ju)例(li)，“Discord员工650人，营收1亿美元；而生成式AI绘图公司Midjourney，在创收达到1亿美元时却仅有11个人，而且还都是远程办公。所以(yi)未来的行业可能会有越来越多小型公司出现，甚至会是非常(chang)精简的公司架构，盈利依然能跟传统大型公司相媲美。”陈俊龙(long)认为，这也将是未来企(qi)业的组(zu)织生态发(fa)展方向。
AI技术对社会产业及用(yong)工模式的深度改造，在催(cui)生大量对高技能人才需求的同时，也构成了对传统低技能、高重复性工作岗位的替代。学界把(ba)这种双(shuang)重效应称为“结构性困境”。今年4月，中国人民大学劳动人事(shi)学院研(yan)究学者基于1591名中国职场人士的调研(yan)数据，发(fa)布了一份《2024人工智能与职场研(yan)究报告》。报告显示，在AI取代各类岗位的浪潮中，研(yan)发(fa)与创新类岗位显示出较强的抵抗力；而生产与制(zhi)造类、财(cai)务会计类和客服支持类岗位则(ze)面临较高的被(bei)替代风险。
本次论坛(tan)上，BOSS直聘职业科学实验室(shi)主任祝恒书(shu)在演(yan)讲中同样提到了这一困境，他直言，AI对当前(qian)中国劳动力市场的影响表现为替代效应与增强效应并存。在对那些体(ti)力劳动较多、重复性机械性较强的工作形(xing)成巨大冲(chong)击的同时，AI也催(cui)生了一系列新兴职业，如提示词工程师、语言模型训(xun)练师、ChatGPT优化师等。据他援引该司观察(cha)数据显示，这些岗位在2024年的招(zhao)聘需求较2023年增长超5倍；而从(cong)地(di)区分布看，京(jing)津(jin)冀和长三角(jiao)地(di)区LLM(大语言模型)相关(guan)岗位需求增长极快，其中北京(jing)领(ling)先，2024年上半年同比增长近243%。
会后接受南都记者采访时，祝恒书(shu)则(ze)援引BOSS直聘2023年相关(guan)职场调研(yan)报告表示，整体(ti)来看，未来对ChatGPT应用(yong)技能要求最高的将会是广告、交互设计师、游戏数值策划、全栈工程师、社区运营、法务等职业，主要分布在技术、市场、人事(shi)/财(cai)务/行政(zheng)、运营、设计等行业。以(yi)广告为例(li)，越来越多的岗位将会要求应聘者熟练掌握ChatGPT、Midjourney等AI工具(ju)，能够通过这些工具(ju)完成选题策划、文案撰写、视觉设计、视频制(zhi)作等工作任务，进(jin)一步提升工作效率。
从(cong)“通用(yong)”到“行业”
大模型垂域应用(yong)场景正加速落地(di)
当前(qian)，如何将人工智能和数字经济结合进(jin)而提振(zhen)产业发(fa)展，是各行各业在落地(di)新质生产力时重点需要解决的问(wen)题。展望未来，陈俊龙(long)认为，在数字浪潮下，边缘计算和边缘智能将成为新的技术革新方向。
发(fa)言中陈俊龙(long)指出，大模型的产生改变(bian)了数据的运用(yong)模式，包括提示词与思维的能力、代码生成能力，“大模型可以(yi)调度一些工具(ju)，可以(yi)利用(yong)本身的数据生成很多小模型。 这一点在发(fa)挥数据价值的过程中需要重点关(guan)注。”他预测，未来通用(yong)大模型的底层技术跃升，必将催(cui)生更多小模型，与各垂域行业深度融合，推动产业智能化升级。
“就比如AI for Engineering，这就需要行业的知识。头部企(qi)业有大模型，中小型企(qi)业基于大模型底层技术，结合各自行业数据来生成行业垂域小模型，这是未来的AI for Engineering落地(di)的一大路径。”陈俊龙(long)相信，AI大模型加持下，工业产业智能化的落地(di)前(qian)景十分广阔。
底层大模型融合垂域行业，不仅在工业智能化领(ling)域，在TO C 的消(xiao)费场景领(ling)域，陈俊龙(long)相信商机同样巨大。他以(yi)大模型在手机端侧的应用(yong)举(ju)例(li)称，“未来的趋势包括插件开发(fa)和手机端侧集成大型通用(yong)模型”。他阐述称，ChatGPT已经推出其应用(yong)程序，可以(yi)在苹(ping)果(guo)设备上下载，并可能与Meta等合作将AIGC模型集成到苹(ping)果(guo)手机中。此外，用(yong)户可能能够选择不同的大模型。“对于中国市场，百(bai)度、阿里和科大讯飞等公司开发(fa)的模型可能会被(bei)集成到华为、OPPO、小米等国产手机中，这代表了巨大的商业机会。”
论坛(tan)上，包括青(qing)岛科技大学副校长李少远、中国科学技术大学教授陈小平、上海交通大学教授吴帆等多位专家在内的学界大咖(ka)，也都各自从(cong)工业大数据、大小模型端云协同、智能计算等多角(jiao)度，深度剖析了AI创新的要素与依托，帮助企(qi)业深入了解人工智能领(ling)域的发(fa)展动向，为行业企(qi)业的创新发(fa)展提供思路。
大模型的应用(yong)场景正在加速落地(di)，但从(cong)长远来看，发(fa)展仍(reng)旧依赖(lai)于人工智能技术的持续进(jin)步。陈俊龙(long)院士及以(yi)上多位专家都谈到一个共识：技术创新与大模型的投(tou)资需要同步加强，须确保两者协调发(fa)展。
大模型让数据更有价值
数据安全风险也不容小觑
在大模型赋能行业应用(yong)中，我国具(ju)有先发(fa)优势的。这源于中国的应用(yong)场景足够丰富(fu)，每个行业都有专属的数据特征，也正因如此，数据安全性的问(wen)题也是一个不容忽视的问(wen)题。发(fa)言中，陈俊龙(long)特别指出，数据作为新时代的“石(shi)油(you)”，其安全性和合规性至关(guan)重要。
“谁能想到一个你熟悉(xi)的朋友，顶着一张你熟悉(xi)的脸，用(yong)着你熟悉(xi)的微信号，跟你视频聊天的过程，还能造假呢？”论坛(tan)上陈俊龙(long)播放了一则(ze)AI换脸诈骗的案例(li)，视频中诈骗分子利用(yong)AI换脸拟声技术伪装成受害人郭先生的好友，盗用(yong)其友人微信号，通过视频电话(hua)骗取其大额钱财(cai)。
“有了生成式人工智能之(zhi)后，什么东西都可以(yi)造出来，它有换脸的技术、造声的技术等等，也就有一些诈骗集团(tuan)利用(yong)这些来做生成式诈骗模型，所以(yi)怎么应对个人隐私(si)泄露和网络安全等问(wen)题，这也是业界发(fa)展中要尤其注意(yi)的。”播完VCR，陈俊龙(long)直言大模型技术路线中的数据安全问(wen)题不容小觑。
陈俊龙(long)提到，大模型改变(bian)了信息对算法的思维，因为算力数据非常(chang)大，需要非常(chang)大的算力系统，这样就变(bian)成边缘端的数据处理、边缘端的计算非常(chang)重要。“大模型的出现让数据变(bian)得更有价值，数据及算力的品质决定了大模型的聪明程度。”但同时，更大的算力也可能意(yi)味着更多的数据后台和更高的数据安全风险。
“隐私(si)保护非常(chang)重要，既是法理要求、国家安全需要，还是用(yong)户的需求。”陈俊龙(long)曾在多个场合强调数据的安全合规。
据了解，正是由于数据作为新质生产力要素的特殊性和重要性，国家层面非常(chang)重视对数据全生命周期管理，包括数据采集、存储、处理、交换、传输(shu)、销毁等。唯有实现数据安全“全领(ling)域、全要素、全类型”的全面覆盖，达到“全面防护，智能分析，自动响应”的数据安全防护效果(guo)，方能有效保护数据在全生命周期过程中的安全。
采写：南都记者吕虹