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To B大模型,一场重塑企业软件的大模型革命

作者丨何思思

编辑丨林觉民

从上世纪五十年代至今,国内人工智能经历了几次潮起潮落。每一次潮起,往往都因为更“像人”,而每一次潮落,更多是因为难以在产业端落地而收尾。

就像如今火遍全球的GPT一样,其再次把人工智能推向了又一个新高度。尤其是近两个月,各企业抓紧赶进度,出现了扎堆发布大模型的现象,“日日新、天工、式说...”等大模型产品陆续亮相。

“大家关心的话题仍是‘参数多大?如何扩大参数?涌现了吗?’等话题,但从长远考虑,大模型如何对商业世界产生真正的影响,带来积极的变化?才是下个阶段人们更应该关注的焦点。”第四范式联合创始人胡时伟向雷峰网表示。

“大模型不是光靠兴奋就可以的,要找到这件事情对产业,对行业,对企业经营的价值。”胡时伟说。

把企业数据彻底用起来

胡时伟认为,从信息化到数字化,中国走过30余年。但在过去没有大模型的情况下,企业的数字化主要依靠流程、人与少量的数据去完成,数字化转型往往是空中楼阁。

首先,尽管数据是企业数字化转型的关键驱动要素,但实际上,企业能用到的数据都不到整体数据的5%。这是因为企业员工的沟通大多发生在非结构化、非系统化的场景,比如和客户交谈,员工间开会,所有这些数据几乎都是没有的。

其次,成本也是数字化转型的一大难题。胡时伟指出,优秀的PM与架构师只会集中于少数企业,大部分企业只能把有限的资源放在重点系统的开发上,而低价值部分则交给外部的软件供应商来应对。但软件厂商很多时候并不能满足甲方需求,企业自己做的话又会增加成本,进入恶性循环,让转型工作裹足不前。

再者,企业软件被交付后通常是固化的,但业务一定是不停变化的,久而久之与软件的“固化”之间产生矛盾。“在企业软件固化下来之前,所有工作都要让这个软件去适配人,这个过程会反复修改、确认;而固化下来后,就开始让人适配这个软件。软件没有的功能,都要在系统外通过员工与员工之间的沟通,形成这个事的手册。”

现在大模型的出现,尤其是AIGS(以生成式AI重构企业软件)这件事情,有机会把B端企业软件改造成“让员工与系统持续对话的新型交互范式”。

“生成式AI这种基于人类自然语言的对话框式交互,让今天整个(员工与员工之间)生成手册的过程,进入到了系统内部。这也是我们看到大模型在企业数字化、产业数字化上的一个根本的价值。”

从数据角度来看,大模型更强的感知能力和对话能力,让人更愿意与系统对话。而随着大量业务与对话的数据被不断沉淀在系统中,企业具备了更强的数据生产能力,甚至可以通过更低的成本来获取新数据。

胡时伟认为,从表面上看,大模型出现后有一部分人被干掉了,或一些任务被系统替代了。但从根本上理解,是被完整的数字化了。在这期间,所有用户的行为与交互数据都被记录了下来。换句话说,AIGS的核心价值,就是能够获取传统的结构化交互模式所得不到的,另外95%的数据。

当然,从企业最关心的成本角度,相较于传统开发方式,AIGS的界面通常是简洁的对话框形式,而成本压力通常被下放到大模型端。因此,企业端的定制化开发成本会大幅下降,但开发效率却能够从月级别提速到天级别。与之而来的是,业务的不停迭代也不用非得让员工延用早已过时的系统,以至于影响业务开展效率。

从应用层面出发,可数字化的场景数量也会有很大的提升。胡时伟告诉雷峰网,过去第四范式构建一个模型只能在一个场景应用,譬如搜索引擎算法只适用于搜索,这就意味着开发模型要严格计算投入产出比。

而现在,多模态大模型能力变成一个可以承接多个场景的底座。“相比于以前我们做策略数字化(决策型AI),如今生成式AI,让企业数字化转型的广度和深度真正做到了数量级增长。”胡时伟说。

从AIGS+CoT中,看企业管理和组织的变革

某种程度上,AIGS不仅会影响企业软件的开发,还会给企业的组织管理带来新的变化。

每个行业都存在同一个问题:人怎么做业务和人怎么用软件,是两件事情。

在一家上万人的产业互联网企业,优秀员工和表现不好的员工,用不同的方式完成工作,都只是把结果填进软件中。

在这个过程中,为了让优秀员工帮助差一点的人,企业往往会聘请咨询公司访谈优秀的员工,比如“面对不同的客户群体使用什么样的话术”等,根据回答生成标准行为手册,再让排名靠后的员工跟着学。

而这个标准的行为手册,就是“思维链”,也是AIGS的一部分。

AIGS不会给优秀员工添加负担,还会变成他/她的助理。用户在不断调用大模型能力的时候,自身的行为链会被大模型记录下来,然后在结合数据与行为去做标注,形成在垂直领域的任务拆分及推理能力。换句话说,优秀员工把解决问题的正确逻辑赋予了系统。差一点的员工使用对话框时,系统便可以引导他的行为。

“思维链的能力就像是一个人一直在影馆看着别人用PhotoShop,看久了他就会了。”

胡时伟指出,这个过程中,在员工不断做出反馈的数据驱使下,系统将最终达到“没有行为手册,却可以生成行为手册”的高段位,从而更好地配合人执行复杂的工作。

雷峰网还了解到,第四范式式说大模型将AIGS分为三个阶段去完成,思维链是第三阶段的核心能力:

第一阶段,一个叫做Copilot的对话框调动不同的信息、数据、应用,将企业软件改造成自然语言的交互形式,完成用户指令,比如“把照片亮度调亮20%”。

第二阶段,基于企业规则的“知识库”,Copilot能够参照规则做复杂工作,进一步丰富对话框的能力。比如在查询“人像美化”知识库后,能执行把照片修好看的步骤。

第三阶段,Copilot+CoT(思维链)。软件系统的使用行为最终会被大模型学会,形成这个领域的思维链。这意味着“把照片处理得更好看”这种复杂的多任务指令,能够被AI自动地按照步骤完成。

“通常绝大多数企业会直接从AIGS的第一阶段快速进入到第二阶段,而第三阶段是需要一定的时间去进行数据积累的。”胡时伟表示。

胡时伟还进一步解释,AIGS本质上改变的是员工与企业之间的沟通范式,用系统化的方式来沟通。这势必会给企业的管理和产业资源运作结构带来一些质变。

举个例子,很多企业周一开经营周会之前,经手很多个数据分析师用非常专业的BI软件来生成一张复杂报表。在会上,当总经理质疑某个具体数据时,往往会得到“这个数据有点问题”、“这个数据我们需要再查询一下”的答复。之后,数据分析团队再耗费很长时间得到一个不知是否准确的结果。

而这个过程,就涉及到数据治理的问题。但背后更大的问题,是企业BI软件流程复杂僵化,无法真正满足企业数字化的经营需求。

有了AIGS,总经理可以在对话框中直接提出问题——如果你对某一项数据有更深刻的疑问,而对话框接收指令后,会帮你执行并及时提供。企业的管理活动会发生根本的变化,真正做到数据驱动、系统驱动,而不是“我看数据,我来决策”。

“相较于以前全部由人组成的企业,现在‘数字员工’有了一定比例。”

胡时伟称,基于范式的大模型能力底座,企业软件的合作伙伴可以放手深耕自己所在的领域——不断学习某个垂直领域的数据,当在一个领域里面钻得足够深,学习到足够多的数据和攻略,就能形成所在领域的思维链。

当思维链复杂度到一定程度后,该软件就能自动执行越来越复杂的功能,最终形成壁垒。

发布于:广东

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