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2年前
简介...
AI思维的底层逻辑——其基础在于数据，核心在于模型，实现在于算力，具体应用在于业务场景。
| 嘉宾 |
丁磊 人工智能商业化落地先行者、历任百度金融首席数据科学家、PayPal全球消费者数据科学创始负责人、《生成式人工智能》作者
| 内容 |
01:10 数据、模型、业务形成飞轮效应
《复旦金融评论》：ChatGPT等人工智能机器人通过交互界面走进大众视野。而实际上人工智能的概念早在1956年达特茅斯会议就诞生了，当下人工智能所用的算法也是上个世纪五六十年代就有的。为什么发展和应用了这么多年的决策式AI没有像生成式AI（或AIGC）引发这么大的轰动效应？
丁磊：作为一名从事模型相关工作近20年的人，我认为有必要先简要介绍一下什么是模型。模型是人工智能通过从数据中不断学习和总结得出的一种类似于人脑的思考方式，可以将其理解为知识和逻辑的数字化载体。与存储数据或信息的数据库不同，模型更接近人类的思维过程，通过分析和推理来完成各种任务。
人工智能发展了这么长时间，最近才引起了更大的公众层面关注，可能是因为现在的模型发展到了一个新的阶段。现在的这些大模型，如GPT-4，已经初步具备了成年人的通识和逻辑能力，我们可以利用这些模型研发大量的相关应用。从这一角度来说，人工智能对人类社会的生产和工作具有重大意义。
09:45 AGI有多远
《复旦金融评论》：GPT-4之后的生成式AI模型已经发展到跨模态的阶段。您之前在2020年出版《AI思维》一书中描述当时的人工智能还处于“弱人工智能”的阶段，您觉得目前到了什么阶段？如果我们要迎接AGI（通用人工智能）还需要多久？
丁磊：ChatGPT的“横空出世”让普罗大众对人工智能的突破有了新的认识。目前的自然语言处理技术和大型语言模型确实展现出了一些AGI的影子，但我认为距离真正的AGI还很远。因为ChatGPT等模型虽然已经具有智能对话、语言翻译、文本生成等使用功能，但它们仍然缺乏某些关键的特征和能力，如跨模态感知、多任务协作以及自我学习与适应、情感理解、超级计算能力等。
《复旦金融评论》：相对于人类的思维方式，人工智能的局限性以及其认知背后的逻辑方面是什么呢？
丁磊：人工智能模仿的是人脑，但又不同于人脑。人类侧重于从经验中学习，而人工智能则依靠模型从数据中学习。
那么，人工智能的天然优势是什么呢？首先，其优势在于强大的算力支持，使得它的学习能力没有上限。研究表明，即使是勤奋的人每天最多也只能接受2兆容量的信息。此外，人工智能的学习速度非常快，只要有充分的数据和足够的算力，它就可以在短时间内学习接近无限量的数据。其次，人工智能善于掌握“有迹可循”的规律，快速处理规律性强的任务。
而人类的优势是社交智慧、创造力、精细感知和操作能力。社交智慧是人与人交互的技能，包括同理心、谈判能力、社交洞察力等情感能力，对应的职业主要是教师、销售、心理咨询师、管理人员、社工等；创造力指的是原创能力和艺术审美能力，对应的职业主要是艺术家、作家、研发工程师等；精细感知和操作能力指的是手指灵敏度、协调操作能力和应付复杂工作环境的能力，包括专业能力、行业经验、工作效率、完成效果等，对应的职业主要是律师、医生、司机、美发师、急救人员、电工等。
因此，人工智能在处理不面对人、创新性和变通性较低的工作时，效率更高、稳定性更好，而面对需要情感交互、相对复杂场景或者需要创新性高的工作时，就表现得不那么令人满意了。
18:04 替代业务流程，重塑商业模式
《复旦金融评论》：如果以2022年ChatGPT引爆生成式人工智能为起点，2023年初中外各类科技公司都纷纷发布了自研的模型和插件，进入“百模大战”的阶段。而目前的关注度逐渐转移到应用方面。您是否能给我们介绍一下生成式AI从模型侧向应用侧转移的基本情况？
丁磊：短期来看，我认为生成式AI的商业价值是提升效率。其实，如今已经有不少中小企业开始使用生成式AI，比较显而易见的是通过生成式AI工具来提高图片和文案创作的效率。在这个过程中，如果一家企业能够快速地使用AI，就能够跑赢竞争对手。换言之，一家企业能否很好地利用生成式AI，将标志着这家企业是否能在千变万化的市场中站稳脚跟、持续保持足够的竞争力。
中长期而言，生成式AI的出现很可能改变现有的业务模式。具体来说，传统行业中的各个职能领域，如研发、生产、供应链、营销和客服等各环节，在生成式AI的支持下重塑相应的业务流程，甚至是重构业务模式。这意味着我们可以使用生成式AI的程序来替代之前需要人工来完成的任务，从而提高业务流程的效率和质量，促进业务的发展和进步。
另外，生成式AI的涌现可能会掀起新的商业模式浪潮。举个简单的例子，现在许多时尚达人和主播已经被数字人所取代。数字人主播可以24小时在线，不间断地为客户提供货品推荐介绍及在线服务，由其打造出的IP资产也是品牌自身的资源。同时，数字人主播不受人为情绪、健康等影响，更加稳定和可靠。在我看来，这将为生成式AI产业带来长远的价值。
《复旦金融评论》：您之前在PayPal创立了人工智能平台，也曾经在百度金融担任首席数据科学家，您能否结合多年深厚的经历，为我们分享大数据、人工智能等技术的应用对于金融领域有怎样深刻的影响，比如在营销、风控、投顾、投研等方面的实际应用是否有效可行？行业的发展已经到了什么阶段？
丁磊：我可以分享一下过去一些我自己实际操盘过的案例。
之前在PayPal工作的时候，PayPal作为一个硅谷公司，拥有丰富的数据资源，但是在应用人工智能方面并不是很早。这是因为它也是一个具有金融属性的公司，与其他像谷歌之类的公司对应的发展方向并不相同，所以在人工智能领域的应用落后了很多。我则负责构建基于人工智能的数据科学平台，用于分析公司全球范围内数亿消费者的数据。通过分析这些数据，我们可以预测消费者下一步的行为并对其进行定向营销。
由此，我们建立了消费者行为预测引擎，通过它精准地预测了消费者未来可能购买哪些商品、关注哪些商家。以便我们提前将相应商品的信息或者一些折扣信息带到消费者面前，促进消费者在适当的时间购买。通过这种精准的AI营销，我们为PayPal带来了巨大的收益，公司的营销活动响应率提高了两到三倍。可能原来有10个人响应一次的营销活动，那么现在可能会有20个或者30个人响应营销活动。这是在PayPal进行了AI营销方面的一个实践。
在百度我主要负责金融风险控制模型。众所周知，金融行业中最关键的是风险控制，绝对没有风险的贷款行为是不存在的。通过海量的数据分析，我们构建了精准的消费者风险模型。根据画像、行为等因素，我们能够较好地评估风险，进而控制风险。例如，一些人的行为稳定，向他们提供贷款是非常安全的；一些人的行为则会导致逾期风险较高。
通过该风险控制模型，百度金融取得了长足的发展。2015年它的放贷规模只有50亿，到2018年时达到了1,500亿，提升了30倍。其背后的原因就是大量的使用了人工智能技术进行精准的风险控制，提升了业务的规模，使得整体风险维持在极低水平。
24:16 那么，人类又该做什么
《复旦金融评论》：您提到了在精准营销和融资效率方面的应用，随着生成式AI的兴起，会带来一个怎样的新变化呢？
丁磊：我刚刚所说的主要还是决策式AI，而生成式AI可以从两个方面来解读。一方面，生成式AI可以精简、优化既有的业务流程。通过分析大量的数据，识别常见模式和规则，生成式AI能够生成与业务流程相契合的自动化程序，提高组织生产效率和自动化水平。大大减少人工的干预，进而解放人力、降低成本，同时还可以提高业务流程的执行效率。
举例来说，现在开发人员已经开始用ChatGPT来编写代码了，只要开发人员给的要求和提示足够完整，ChatGPT甚至可以编写完整的代码。ChatGPT同时还能阅读已有代码，添加注释或者纠错，如此一来便可极大地提升代码、文档的编写和审查效率。
另一方面，基于生成式AI的新流程可以替代原有的人力所承担的业务流程。原先人力不足的情况下，只能将业务外包，在效率并未提升的情况下，成本却在逐步上升。有了可以胜任业务的生成式AI，自然就可以替代原有的业务流程。智能客服就是其中一个典型的案例。
此时，人类要做好“一前一后”的工作。在内容生成之前，人需要与生成式AI合作，明确内容方向和业务节奏。在内容生成后，人需要对生成的内容进行评估、修正和优化，并与下游业务对接。因此，人需要发挥自身的主观能动性，完成好“一前一后”的工作。
从实现角度而言，可以将生成式AI工具与公司内部的ERP（企业资源计划）系统集成，形成端到端的解决方案，以全局化的方式优化业务流程。如自动生成项目排期计划。又如可以将ChatGPT用于低代码平台通过对话聊天的方式自动构建流程框图等。而在这个过程中，生成式AI与这些管理系统不是并行关系，而是将整体业务流程融合。随着搭载生成式AI的解决方案走入更多的企业和组织，生成式AI也将带领它们迈入更高效的业务流程时代。
《复旦金融评论》：在未来5年内，我们这些普通人应该做些什么？除了技术人员以外，是否每个人都需要学会GPT的操作和应用，以便在学习和研究中使用这些AI工具呢？
丁磊：其实真正被人工智能取代的工作很少，但是绝大部分职业都会受到影响。根据普华永道2018年12月发布的《人工智能和相关技术对中国就业的净影响》估算，未来20年，中国现有约26%的工作岗位将被人工智能及相关技术取代，但是人工智能及相关技术通过提高生产率和实际收入水平，能够产生约38%的新工作岗位，最终将净增约12%的工作岗位。因此，人工智能带来的影响并不是简单的取代工作岗位，而是对职业结构的影响。
与其说人工智能将取代从业者，不如说它完成的是枯燥繁重的工作内容。它淘汰的不是人类，而是落后的生产力。对个人而言，人工智能不是竞争对手，而是我们的工作伙伴，它将成为必要的生产要素，使生产力倍增。我们应该做的是训练和使用人工智能，让人工智能为我所用，与人工智能一起工作（ Work with AI）！
首先，应该拥有AI思维。所谓AI思维，本质上是一种“数据驱动”的思维，就是从大量数据中形成模型，进而对未知的情况做出最佳预测。在AIGC的应用中，则是从大量数据中形成模型，自动生成全新的内容。无论是决策式AI模型还是生成式AI模型，其基础逻辑都是一致的，只靠逻辑和经验难以推导，需要海量的数据进行训练。我们需要理解AI思维的底层逻辑——其基础在于数据，核心在于模型，实现在于算力，具体应用在于业务场景。拥有AI思维能够避免经验主义带来的主观、片面和限制，具有积极的意义。
其次，我们需要拥有AI工具思维。掌握数据化思维，掌握使用人工智能、训练人工智能的方法，使其具有更强的适配性，将我们从繁杂的事务中解放出来。未来，人人都可以是AI的使用者和训练师。
* 策划/采访：潘 琦
* 制作/运营：葛雯瑄
* 收听方式：您可以通过苹果播客、喜马拉雅、小宇宙、网易云音乐、QQ音乐等平台收听节目。
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| 嘉宾 |
丁磊 人工智能商业化落地先行者、历任百度金融首席数据科学家、PayPal全球消费者数据科学创始负责人、《生成式人工智能》作者
| 内容 |
01:10 数据、模型、业务形成飞轮效应
《复旦金融评论》：ChatGPT等人工智能机器人通过交互界面走进大众视野。而实际上人工智能的概念早在1956年达特茅斯会议就诞生了，当下人工智能所用的算法也是上个世纪五六十年代就有的。为什么发展和应用了这么多年的决策式AI没有像生成式AI（或AIGC）引发这么大的轰动效应？
丁磊：作为一名从事模型相关工作近20年的人，我认为有必要先简要介绍一下什么是模型。模型是人工智能通过从数据中不断学习和总结得出的一种类似于人脑的思考方式，可以将其理解为知识和逻辑的数字化载体。与存储数据或信息的数据库不同，模型更接近人类的思维过程，通过分析和推理来完成各种任务。
人工智能发展了这么长时间，最近才引起了更大的公众层面关注，可能是因为现在的模型发展到了一个新的阶段。现在的这些大模型，如GPT-4，已经初步具备了成年人的通识和逻辑能力，我们可以利用这些模型研发大量的相关应用。从这一角度来说，人工智能对人类社会的生产和工作具有重大意义。
09:45 AGI有多远
《复旦金融评论》：GPT-4之后的生成式AI模型已经发展到跨模态的阶段。您之前在2020年出版《AI思维》一书中描述当时的人工智能还处于“弱人工智能”的阶段，您觉得目前到了什么阶段？如果我们要迎接AGI（通用人工智能）还需要多久？
丁磊：ChatGPT的“横空出世”让普罗大众对人工智能的突破有了新的认识。目前的自然语言处理技术和大型语言模型确实展现出了一些AGI的影子，但我认为距离真正的AGI还很远。因为ChatGPT等模型虽然已经具有智能对话、语言翻译、文本生成等使用功能，但它们仍然缺乏某些关键的特征和能力，如跨模态感知、多任务协作以及自我学习与适应、情感理解、超级计算能力等。
《复旦金融评论》：相对于人类的思维方式，人工智能的局限性以及其认知背后的逻辑方面是什么呢？
丁磊：人工智能模仿的是人脑，但又不同于人脑。人类侧重于从经验中学习，而人工智能则依靠模型从数据中学习。
那么，人工智能的天然优势是什么呢？首先，其优势在于强大的算力支持，使得它的学习能力没有上限。研究表明，即使是勤奋的人每天最多也只能接受2兆容量的信息。此外，人工智能的学习速度非常快，只要有充分的数据和足够的算力，它就可以在短时间内学习接近无限量的数据。其次，人工智能善于掌握“有迹可循”的规律，快速处理规律性强的任务。
而人类的优势是社交智慧、创造力、精细感知和操作能力。社交智慧是人与人交互的技能，包括同理心、谈判能力、社交洞察力等情感能力，对应的职业主要是教师、销售、心理咨询师、管理人员、社工等；创造力指的是原创能力和艺术审美能力，对应的职业主要是艺术家、作家、研发工程师等；精细感知和操作能力指的是手指灵敏度、协调操作能力和应付复杂工作环境的能力，包括专业能力、行业经验、工作效率、完成效果等，对应的职业主要是律师、医生、司机、美发师、急救人员、电工等。
因此，人工智能在处理不面对人、创新性和变通性较低的工作时，效率更高、稳定性更好，而面对需要情感交互、相对复杂场景或者需要创新性高的工作时，就表现得不那么令人满意了。
18:04 替代业务流程，重塑商业模式
《复旦金融评论》：如果以2022年ChatGPT引爆生成式人工智能为起点，2023年初中外各类科技公司都纷纷发布了自研的模型和插件，进入“百模大战”的阶段。而目前的关注度逐渐转移到应用方面。您是否能给我们介绍一下生成式AI从模型侧向应用侧转移的基本情况？
丁磊：短期来看，我认为生成式AI的商业价值是提升效率。其实，如今已经有不少中小企业开始使用生成式AI，比较显而易见的是通过生成式AI工具来提高图片和文案创作的效率。在这个过程中，如果一家企业能够快速地使用AI，就能够跑赢竞争对手。换言之，一家企业能否很好地利用生成式AI，将标志着这家企业是否能在千变万化的市场中站稳脚跟、持续保持足够的竞争力。
中长期而言，生成式AI的出现很可能改变现有的业务模式。具体来说，传统行业中的各个职能领域，如研发、生产、供应链、营销和客服等各环节，在生成式AI的支持下重塑相应的业务流程，甚至是重构业务模式。这意味着我们可以使用生成式AI的程序来替代之前需要人工来完成的任务，从而提高业务流程的效率和质量，促进业务的发展和进步。
另外，生成式AI的涌现可能会掀起新的商业模式浪潮。举个简单的例子，现在许多时尚达人和主播已经被数字人所取代。数字人主播可以24小时在线，不间断地为客户提供货品推荐介绍及在线服务，由其打造出的IP资产也是品牌自身的资源。同时，数字人主播不受人为情绪、健康等影响，更加稳定和可靠。在我看来，这将为生成式AI产业带来长远的价值。
《复旦金融评论》：您之前在PayPal创立了人工智能平台，也曾经在百度金融担任首席数据科学家，您能否结合多年深厚的经历，为我们分享大数据、人工智能等技术的应用对于金融领域有怎样深刻的影响，比如在营销、风控、投顾、投研等方面的实际应用是否有效可行？行业的发展已经到了什么阶段？
丁磊：我可以分享一下过去一些我自己实际操盘过的案例。
之前在PayPal工作的时候，PayPal作为一个硅谷公司，拥有丰富的数据资源，但是在应用人工智能方面并不是很早。这是因为它也是一个具有金融属性的公司，与其他像谷歌之类的公司对应的发展方向并不相同，所以在人工智能领域的应用落后了很多。我则负责构建基于人工智能的数据科学平台，用于分析公司全球范围内数亿消费者的数据。通过分析这些数据，我们可以预测消费者下一步的行为并对其进行定向营销。
由此，我们建立了消费者行为预测引擎，通过它精准地预测了消费者未来可能购买哪些商品、关注哪些商家。以便我们提前将相应商品的信息或者一些折扣信息带到消费者面前，促进消费者在适当的时间购买。通过这种精准的AI营销，我们为PayPal带来了巨大的收益，公司的营销活动响应率提高了两到三倍。可能原来有10个人响应一次的营销活动，那么现在可能会有20个或者30个人响应营销活动。这是在PayPal进行了AI营销方面的一个实践。
在百度我主要负责金融风险控制模型。众所周知，金融行业中最关键的是风险控制，绝对没有风险的贷款行为是不存在的。通过海量的数据分析，我们构建了精准的消费者风险模型。根据画像、行为等因素，我们能够较好地评估风险，进而控制风险。例如，一些人的行为稳定，向他们提供贷款是非常安全的；一些人的行为则会导致逾期风险较高。
通过该风险控制模型，百度金融取得了长足的发展。2015年它的放贷规模只有50亿，到2018年时达到了1,500亿，提升了30倍。其背后的原因就是大量的使用了人工智能技术进行精准的风险控制，提升了业务的规模，使得整体风险维持在极低水平。
24:16 那么，人类又该做什么
《复旦金融评论》：您提到了在精准营销和融资效率方面的应用，随着生成式AI的兴起，会带来一个怎样的新变化呢？
丁磊：我刚刚所说的主要还是决策式AI，而生成式AI可以从两个方面来解读。一方面，生成式AI可以精简、优化既有的业务流程。通过分析大量的数据，识别常见模式和规则，生成式AI能够生成与业务流程相契合的自动化程序，提高组织生产效率和自动化水平。大大减少人工的干预，进而解放人力、降低成本，同时还可以提高业务流程的执行效率。
举例来说，现在开发人员已经开始用ChatGPT来编写代码了，只要开发人员给的要求和提示足够完整，ChatGPT甚至可以编写完整的代码。ChatGPT同时还能阅读已有代码，添加注释或者纠错，如此一来便可极大地提升代码、文档的编写和审查效率。
另一方面，基于生成式AI的新流程可以替代原有的人力所承担的业务流程。原先人力不足的情况下，只能将业务外包，在效率并未提升的情况下，成本却在逐步上升。有了可以胜任业务的生成式AI，自然就可以替代原有的业务流程。智能客服就是其中一个典型的案例。
此时，人类要做好“一前一后”的工作。在内容生成之前，人需要与生成式AI合作，明确内容方向和业务节奏。在内容生成后，人需要对生成的内容进行评估、修正和优化，并与下游业务对接。因此，人需要发挥自身的主观能动性，完成好“一前一后”的工作。
从实现角度而言，可以将生成式AI工具与公司内部的ERP（企业资源计划）系统集成，形成端到端的解决方案，以全局化的方式优化业务流程。如自动生成项目排期计划。又如可以将ChatGPT用于低代码平台通过对话聊天的方式自动构建流程框图等。而在这个过程中，生成式AI与这些管理系统不是并行关系，而是将整体业务流程融合。随着搭载生成式AI的解决方案走入更多的企业和组织，生成式AI也将带领它们迈入更高效的业务流程时代。
《复旦金融评论》：在未来5年内，我们这些普通人应该做些什么？除了技术人员以外，是否每个人都需要学会GPT的操作和应用，以便在学习和研究中使用这些AI工具呢？
丁磊：其实真正被人工智能取代的工作很少，但是绝大部分职业都会受到影响。根据普华永道2018年12月发布的《人工智能和相关技术对中国就业的净影响》估算，未来20年，中国现有约26%的工作岗位将被人工智能及相关技术取代，但是人工智能及相关技术通过提高生产率和实际收入水平，能够产生约38%的新工作岗位，最终将净增约12%的工作岗位。因此，人工智能带来的影响并不是简单的取代工作岗位，而是对职业结构的影响。
与其说人工智能将取代从业者，不如说它完成的是枯燥繁重的工作内容。它淘汰的不是人类，而是落后的生产力。对个人而言，人工智能不是竞争对手，而是我们的工作伙伴，它将成为必要的生产要素，使生产力倍增。我们应该做的是训练和使用人工智能，让人工智能为我所用，与人工智能一起工作（ Work with AI）！
首先，应该拥有AI思维。所谓AI思维，本质上是一种“数据驱动”的思维，就是从大量数据中形成模型，进而对未知的情况做出最佳预测。在AIGC的应用中，则是从大量数据中形成模型，自动生成全新的内容。无论是决策式AI模型还是生成式AI模型，其基础逻辑都是一致的，只靠逻辑和经验难以推导，需要海量的数据进行训练。我们需要理解AI思维的底层逻辑——其基础在于数据，核心在于模型，实现在于算力，具体应用在于业务场景。拥有AI思维能够避免经验主义带来的主观、片面和限制，具有积极的意义。
其次，我们需要拥有AI工具思维。掌握数据化思维，掌握使用人工智能、训练人工智能的方法，使其具有更强的适配性，将我们从繁杂的事务中解放出来。未来，人人都可以是AI的使用者和训练师。
* 策划/采访：潘 琦
* 制作/运营：葛雯瑄
* 收听方式：您可以通过苹果播客、喜马拉雅、小宇宙、网易云音乐、QQ音乐等平台收听节目。
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