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2024 / 01
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经济观察报丨郭为:以AI为代表的数字化变革正发出邀请和挑战

编者按:因为ChatGPT的出现,2023年注定会是一个值得被记住的年份。《经济观察报》年终特刊就此锁定了人工智能,邀请了来自中国社会各界的代表人物,以书信的方式,畅谈他们心目中的AI世界和他们的所思所愿,这些表达汇成了《AI时代的人类意见》。金沙集团186cc成色董事长兼首席执行官郭为在信函中表示:“我始终认为,在AI引领的数字文明时代,个人的创造力与好奇心永远是最根本的事情。数字化、AI能够替代重复性、记忆性的工作,但真正有创造性的工作是永远不可能被替代的。”

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以AI为代表的数字化变革正发出邀请和挑战

亲爱的读者:

您好!

相信每个人都能感受到,我们正在进入全新的数字文明时代。

从去年11月ChatGPT 3.5开始,人工智能和AI热潮引发了一场新的革命。上个月,OpenAI举行了首次开发者大会,会上有很多内容让人非常惊艳。尤其让全球开发者兴奋不已的是,通过ChatGPT的“插件系统”,OpenAI正在打造一个基于自然语言的类似“Appstore应用生态”的新场景。这意味着,未来或许我们每个人都会有一个AI助理,这位助理不仅能个性化地进行交互,还能提供搜索、订餐、订酒店、交易付费等服务,甚至可以自动生成新的APP,而我们只需要与ChatGPT正常对话就可以将这些实现。这是个很小的切面,但我们已经可以看到无限的想象空间。

可以预见的是,这一轮AI技术革命所带来的,将是一场人类经济生活、社会生活的巨大变革。我们何其有幸,正在见证、参与、推动这个时代的变革。

那么,我们应该怎样融入这场变革?

还记得年初生成式AI技术和大模型刚刚引发热潮的时候,网络上有很多关于各种职业将被AI替代的争论,我也被很多人追问过这个问题。但我始终认为,在AI引领的数字文明时代,个人的创造力与好奇心永远是最根本的事情。数字化、AI能够替代重复性、记忆性的工作,但真正有创造性的工作是永远不可能被替代的。我也曾在《数字化的力量》一书中写道,数字化某种意义上是对人类的解放,让每个人都回归到自己的天然禀赋,无论是画画、写字,还是音乐,数字化让每个人将天然禀赋发挥到极致,而不必做你不喜欢的事情。这其实就是数字化所带来的改变。

在我看来,ChatGPT现象级的火热,更深层次的意义在于让大家切实感受到了数字化的力量,将以往看不见摸不着的抽象技术,具象成了“水和电”,引发我们对数字化的新思考,继而引领更多的创造和可能。

前两年我常听很多人讲,数字化不就是信息化么?也有人说,数字化转型就是上一些新的系统、新的应用。但在我看来,数字化和信息化从本质上来讲是不同的。信息化更多的是强调一种反馈机制来保证效率的提升,而数字化是以数据生产要素为出发点,去实现数字资产的重新编排,直接追求财富的积累、业务的价值。我最早写《数字化的力量》的出发点之一,也是为了帮助大家厘清数字化和信息化的不同。

最近一段时间,我跟许多企业家、数字化先行者们交流时发现,大家普遍形成共识——对于企业而言,数字化战略就是企业的发展战略。在我看来,一个企业的数字化转型,最重要的、最根本的目的就在于不断累积数据资产,同时利用数据资产进行产品与服务的重新编排,从而实现业务创新。未来企业中谁更有竞争力,也取决于其数据资产的累积和对业务创新的激活。熊彼特说,企业战略的本质是创新,是创新产品和服务,也是对原有产品、服务和流程的再编排。因此,在数字时代,企业的服务和产品都将转化成数据资产的表达方式,数据作为生产要素进行重新编排的过程,其实就是企业的创新过程。

在今天这个云原生、数字原生、AI原生三者相融合的新时代,我们之所以对生成式AI技术如此兴奋,很大程度上是因为以“生成式AI”为代表的数字技术,正在成为企业数字化创新的新生产力工具。以往企业的数字化创新,大多是基于自身在生产经营过程中形成的系统数据,以及企业可以从外部获取的另类数据进行分析、研究,进而再产生新的业务,这是一个相当长周期的过程。而今天,基于企业所拥有的系统数据和另类数据,大模型可以自动生成新的知识和数据,这是一件非常了不起的事情。可以想象的是,当我们每秒钟都在产生、贡献新的数据,企业的资产累积就可以进入一个“永动机时代”。

在我看来,目前的大模型在企业实际场景落地的过程中,还有一系列问题要解决。比如知识密度的问题。通常情况下,通用大模型只相当于一个高中生的水平,它虽然拥有基本的知识和智商,但不是专才,这就导致其无法在专业领域与大家分享经验。要让生成式AI在专业领域发挥更大的作用,就需要将专业化语言和知识,转化成知识图谱不断训练大模型,提升知识密度,使其成为某个领域的专家。再比如安全的问题。任何企业在私域上有很多的隐私或者加密、保密的东西,如何确保不让这些东西流出?这也需要对大模型进行训练,设置相应的权限等。

为了让生成式AI技术在专业领域发挥更大的作用,在过去的四年里,我们一直致力于行业知识领域的研究。今年10月,我们发布了一站式企业级大模型集成平台——神州问学。这个名字是我起的,其背后借用了“师者,答疑解惑也”。我们把AI当成老师,神州问学就是不断地向大模型提问,来累积企业的知识,用这些专业化的知识构成企业的数据资产,同时帮助企业加速生成式AI的创新、降低AI应用的开发门槛及落地成本。

我们发现,神州问学在企业实际场景应用中,呈现出的效果非常好。以一家跨国医疗设备公司为例,他们在做FDA(美国食品药品监督管理局)认证的过程中,往往需要与第三方机构多次反复沟通,牵扯大量的人力物力以及时间成本。但在神州问学的支持下,这个时间可以从10个月缩短到1个月。神州问学不仅让AI重新学习所有历史申报材料,完成了大量基础性工作,而且还通过学习监管员的审批偏好,在特定场景下实现了一次性通过。

当然,如果我们站在企业数字化转型更高层次的视角来看,就会发现,虽然在数据资产的累积过程中,知识发现与内容生成是很重要的组成部分,但企业的数字化转型远远不止这些内容。

比如,当企业完成数据累积之后,应该如何管理?今天,数据不仅仅是符号和信息,它已经变成一种资产。但在使用的过程中,我们可能获取的数据价值不同,支付的价格也不同。这就导致数据资产定价和分类的复杂性,因此需要新的数据管理、数据治理的工具。而为了支撑企业的快速创新,我们同样需要一系列不同架构层面的专业工具,以及这些专业工具背后的通用工具箱(GPaaS)和底层的公共资源(IaaS),来共同支撑企业完成重新编排的过程。当然,这个“公共资源”,并不只是传统意义上的公有云。在我看来,公有云是一种商业化方式,就像今天任何一个手机、一辆汽车都可以使用的全球定位系统和移动支付一样,全球定位系统、移动支付这些用云的方式提供服务的公共资源,都是数字化的基础设施。

今天,我们的生活已全然构建于数字之上。云计算、虚拟现实、数字原生、AIGC(生成式人工智能)等不断涌现的新技术,一次次地刷新人们的认知,从底层改造和重塑人们的生活方式、消费习惯、生产关系和商业结构。因此,对企业来说,数字化转型不是“要不要”,而是唯一的出路。任何一个想要保持蓬勃活力、获得长久发展的企业,都必须以数字化谋未来。

数据资产的累积和数据要素重新编排所带来的业务创新,相辅相成、互相促进,最终形成了企业的增长飞轮,使企业获得源源不断的发展动能。企业要通过资产数字化、产业数联、决策数智化、组织无边界化的路径对自身进行彻底的改革。当完成这场变革后,我们会发现,被颠覆的是企业的业务流程、管理方式、组织模式,而被重构的则是企业的价值。在这样的颠覆与重构中,企业将会获得可持续的竞争优势,构筑起一道牢不可破的“护城河”。而生成式AI的出现加速了这一过程。

这是我脑海中构建的企业数字化转型的模型,也是我对AI时代企业创新范式的回答。

1980年,托夫勒的《第三次浪潮》,第一次向人类展示了信息化时代的到来,当时人们如饥似渴地阅读,思考是否可以利用技术革命和信息革命来推动国家进步,并在此基础上衍生出种种对21世纪科技发展的畅想。过往可追,每一次数字技术的变革构成了文明进步的宏大画面。即便站在今天,我们仍很难精准刻画未来数字时代的全貌。但我非常确信,数字时代的大幕才刚刚拉开,当数字构成万物的基底,以AI为代表的数字化变革正在向我们每个人发出邀请和挑战。而我们依然在路上,与大家一道共赴数字山海。

2023年12月
郭为

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