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星球商业评论北坡上珠峰
星
郝大星//约 4 分钟
前两天，大星说现在越来越看不懂互联网公司的黑话，评论区有位朋友说，现在技术发展太快，这些新技术主要发端于欧美，拼音语言的新词确实没有办法短时间内转化为信达雅的汉语表达。就比如说ChatGPT吧，这个名字你按字面意思翻译就很懵，更别说按照原理翻译了。在学习过程中，大星偶尔翻到《聊斋》里的一个故事《素秋》。这个故事里，明末清初的两条蠹鱼，也就是书虫，知识非常丰富，原因就是他们吃了上千年的书，他们学习人类知识的方式是靠一个字一个字的吞咽吸收，和ChatGPT这种大语言模型好像是一样的。更有意思的是，这个故事里雄性书虫在经过完整的语料训练后，特长是和人聊天，还有参加考试；雌性书虫在经过完整的预料训练后，特长是预测未来和各种实用法术。简单点说，雄性书虫就是ChatGPT，以文娱见长，雌性书虫是目前还比较少见的产业应用类大模型。这两天，媒体们说ChatGPT的流量环比跌了1/10，到底是什么原因大家分析很多。王朴石倒是有个很实用的角度，文娱类大模型能写诗画画，这些我都还没玩够呢，要AI干啥？问他摊煎饼怎么能多赚俩钱，他也答不上来，没啥用。《素秋》故事里，雄性书虫遇到考场黑幕没考上状元，把自己气死了；雌性书虫依靠自己的推理预测能力和实际场景对应的法术能力，不但保护了自己，也保护了亲戚。蒲松龄最后给了句评价：大星在想，这句评语用在目前大模型的两个方向上，是不是也可以？现在大家基本上都是搞类ChatGPT这样的纯语言大模型，很少有平台会把B端实际应用场景作为自己的路线图。前两天和京东探索研究院院长何晓冬聊，他是2018年初到京东搞大模型研究的。此后的几年里，他们注意到文案生成式的大模型生成内容正确率可以达到85%，用了京东自研的大模型甚至可以提高到95%以上。这个准确率，搞搜索引擎啥的足足够用。他也试了市面上的大模型，在上面问数学问题，比如143的平方根是多少，它答的是11.58。这也不对啊，应该是11.9582607431014啊。在他的认知里，如果只是文娱，这个准确率够了，但要是B端的企业客户，一点微小错误就可能带来灾难性后果。京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏解释了一下什么是灾难性后果。如果一个AI客服回答错误，消费者可以截图去工商局告你，让你履约。如果一个AI风控客群筛选不精准，羊毛党、黑灰党过来把你钱的薅走了。这还是小事，如果一家银行，一个工厂的AI出现了错误，后果不堪设想。京东能从这些角度思考问题，主要是因为作为一家靠供应链起家的公司，一开始他们就把自己的大模型应用在自己公司的各条业务线上。而且，他们认为自己的大模型非常：用他们研发人员的话说，从零售、物流、科技、健康、金融、产发、工业、保险、国际等业务，在这些场景里我们怎么能够利用新的技术带来产业变化，真的给产业创造出价值，不断提升效率，改善体验，降低成本，这才是一个技术真正核心的价值所在，如果做不到这样的效果，那大模型始终是一个玩具。在这样的价值观下，京东在国内大厂里算是很晚宣布自己的言犀大模型。因为他们需要在自己的业务上反复验证，保证言犀的严肃性。例如，在物流供应链场景，京东物流超脑在大模型技术加持下后，可以更高效生成仓网建设方案，降本增效；在医疗健康场景，京东健康辅助诊疗应用大模型后，能够对用户病史信息了解的更全面、更透彻，提高诊疗效果；在营销场景，京东金融运营团队应用大模型后，运营流程大幅提升，将过去涉及产品/研发/算法/设计/分析师等5类以上职能才能完成的流程，压缩至1人。前两天的2023京东全球科技探索者大会上，他们说全面向产业开放还要等到2024年。因为在严肃的产业场景，容错率更低，试错成本更高，不能把半成品开放给客户再修改、调试。其实，这话也不是谁都能讲的。正在做产业场景和供应链的各个大厂，基本都是互联网纯线上出身，缺少线下业务，特别是实体业务。京东就不一样了，有上千万自营商品SKU，连接着6亿消费者，服务超800万家活跃企业客户，还与全国超2000个产业带深度合作，拥有深厚的产业数据积累，能够将千行百业的行业洞察整合利用起来，这也是京东能做好产业大模型的前提。京东认为：在《素秋》故事结尾，雌书虫展示了这种力量，她用纸人变韦陀保护了自己的亲人，吓退了李自成的兵。简单来说，雌书虫拥有的能力就是典型的特定行业或场景的应用型AI实操。大星觉得，不管是什么年代，讲AI应用还是严肃一点好，毕竟它的阶段发展目标是类人和辅助人类完成工作，不管他是什么角色，我都希望他是一个有工作经验的严肃“人”。前一段，大星读过一个AI辅助生物学家短短几天从超过 1 亿个分子的库中筛选出强大的新型抗生素的新闻。如果现在搞大模型的大厂们都能从产业落地的角度考虑问题，AI技术的发展才能让每个人看到希望。给我一个在看，我能撬动整个星球