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          騰訊研究院袁曉輝:各行業對大模型有三大共性需求

          每日經濟新聞 2024-05-08 18:54:06

          ◎騰訊研究院資深專家袁曉輝表示,各行業中,數字原生行業(如軟件、游戲等行業)是先行者,同時,傳統行業中生產性服務業(廣告、金融等)進展相對快,重資產行業(建筑、制造、能源等)進展相對慢。這背后有兩個核心影響因素,一是大模型對行業需求的適配度,二是行業數據的可得性,往往模型能力與行業需求匹配越高,行業數據的可得性越高,大模型應用落地進展也越快。

          每經記者|陳浩    每經編輯|魏官紅    

          5月10日是第八個“中國品牌日”。在2024年“中國品牌日”到來之際,由成都傳媒集團和深圳報業集團作為指導單位、每日經濟新聞和深圳商報聯合主辦、清華大學經濟管理學院中國企業研究中心提供學術支持的“2024第八屆中國上市公司品牌價值榜發布會”將于5月9日在深圳舉行。

          過去一年,人工智能熱潮席卷全球,如何讓大模型賦能各行各業成為熱門話題。國內大模型在應用層面處于什么樣的階段?目前哪些行業已經開始利用大模型來提升生產力?帶著這些問題,《每日經濟新聞》記者專訪了騰訊研究院資深專家袁曉輝。

          袁曉輝表示,從大模型的能力來看,各行業對大模型有三大共性需求,包括內容生成與創意設計、信息提煉與專業輔助、任務調度與智能交互。“在‘人工智能+’等重要政策指引下,大模型有望加速在傳統行業的落地應用,在云智一體的基礎設施支持下,向多模態、人工智能體、端側及小型化等方向發展,更深入嵌入各行業的工作流程中,從而促進生產力的提升。”

          騰訊研究院資深專家袁曉輝 圖片來源:受訪者供圖

          談大模型的能力:各行業對其有三大共性需求

          袁曉輝認為,從大模型的能力來看,各行業對大模型有著三大共性需求,包括內容生成與創意設計、信息提煉與專業輔助、任務調度與智能交互。大模型對品牌價值的提升,同樣包括以上三個方面:

          一是輔助內容生成與創意設計,提升品牌知名度和影響力。例如,利用大模型進行內容生成,如社交媒體帖子、博客文章、新聞稿等,可以幫助品牌維持高頻率和高質量的內容輸出,增加品牌在公眾和行業內的可見度。同時,高質量的AI技術展示也可以作為品牌創新力的象征,增強品牌形象,吸引更多的合作伙伴和投資者。

          二是信息提煉與專業輔助,幫助品牌方優化營銷策略。工作人員主要運用大模型的摘要、規劃和數據分析等能力,識別市場趨勢和消費者行為模式,幫助品牌制定更有效的市場定位和營銷策略。

          三是通過任務調度與智能交互,大模型作為一種新質生產力,可以增強客戶體驗。大模型可以通過提供快速、準確的客戶服務來優化用戶體驗。例如,在線客服聊天機器人能夠快速響應客戶查詢、解決客戶問題,從而提升客戶滿意度和忠誠度。個性化推薦系統可以根據用戶的歷史行為和偏好,推薦相關產品或服務,提升用戶的購買體驗。

          “大模型在國內各行業中的應用整體處于發展早期。”袁曉輝表示,各行業中,數字原生行業(如軟件、游戲等行業)是先行者,同時,傳統行業中生產性服務業(廣告、金融等)進展相對快,重資產行業(建筑、制造、能源等)進展相對慢。她說,這背后有兩個核心影響因素,一是大模型對行業需求的適配度,二是行業數據的可得性,往往模型能力與行業需求匹配越高,行業數據的可得性越高,大模型應用落地進展也越快。

          談大模型發展趨勢:有望加速在傳統行業的落地應用

          袁曉輝強調,目前各行業應用大模型有兩個需要重點關注的問題:

          一是缺乏評判應用大模型是否成功的標準,企業容易追求一些技術指標,比如關注大模型的技術性能,包括精度、召回率和提升率等,但這些指標遠遠不夠,技術指標的高低無法直接反映出大模型價值的大小。更重要的應該是,關注業務指標,例如用戶數、使用量、收入等,這些指標能直觀反映價值,作為評判成功的標準更具說服力。

          二是過度看重投資收益中的短期產出部分而忽視長期投入。傳統行業容易將大模型與成熟業務同等看待,要求明確的投入產出,甚至希望短期內投入能實現正向盈利,這并不利于大模型應用的發展。大模型還在快速迭代,有大量的不確定性,比如技術突變、泡沫等,短期財務上很難有較好的表現,長期也很難評估準確。更合理的方式是,將大模型作為研發或孵化項目,不強求短期的財務指標絕對值達成,轉而關注業務、技術等指標的相對提升。

          袁曉輝介紹,從騰訊研究院即將在5月10日發布的《行業大模型調研報告》來看,各行各業都已經開始使用大模型來提升生產力,只是程度上有差異。具體到場景上,應用場景的快慢呈現“微笑曲線”特征,即產業鏈高附加價值的兩端,大模型應用落地較快;而在低附加價值的中部,大模型應用進程較慢。

          “原因是大模型帶來‘智力即服務’的范式變化,特別適配微笑曲線兩端的知識密集型和服務密集型領域。”袁曉輝表示。

          袁曉輝認為,在“人工智能+”等重要政策指引下,大模型有望加速在傳統行業的落地應用,在云智一體的基礎設施支持下,向多模態、人工智能體、端側及小型化等方向發展,更深入嵌入到各行業的工作流程中,從而促進生產力的提升。

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