“當(dāng)風(fēng)口來臨時，我們不要過分地去放大它的短期效應(yīng)，但是更不能忽視它所帶來的長期影響。”軟通動力金融事業(yè)群助理副總裁、軟通金科CTO孫洪軍日前在接受記者采訪時表示，隨著AI大模型的發(fā)展進入白熱化階段，大模型產(chǎn)品正不斷向金融、政務(wù)、醫(yī)療等行業(yè)拓展。與此同時，圍繞模型商用、安全、可控的討論也源源不斷。
中國科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的一份報告顯示，據(jù)不完全統(tǒng)計，2020年至2023年間，中國已發(fā)布了79個參數(shù)在10億規(guī)模以上的大模型。
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面對大模型時代帶來的大機遇，企業(yè)紛紛奮勇爭先搶占C位，但孫洪軍也表示，并不是所有企業(yè)都有能力能在短期內(nèi)快速推出一個大模型產(chǎn)品。
無論是聚焦在AI能力平臺的廠商，還是提供行業(yè)解決方案的廠商，都需要確保自己的產(chǎn)品或解決方案能夠提供這部分能力。而對于短時間內(nèi)沒有自研能力的廠商，以及沒有AI研發(fā)積累的廠商，則無需考慮自研大模型，可直接利用市面上已有的能力來升級解決方案，形成自身業(yè)務(wù)升值溢價能力。
“目前行業(yè)大模型的產(chǎn)業(yè)結(jié)合仍處于早期階段，下游應(yīng)用如何認可理解新推出的大模型應(yīng)用能力，模型與產(chǎn)業(yè)之間如何雙向奔赴，實現(xiàn)場景與生態(tài)同頻共振，或許還需要一定時間才能完成。”孫洪軍稱。
企業(yè)的大模型應(yīng)用需要綜合考慮行業(yè)專業(yè)性、數(shù)據(jù)安全、持續(xù)迭代和綜合成本等因素。基于行業(yè)大模型，構(gòu)建自己的專屬模型，也許是企業(yè)更優(yōu)的選項。
“當(dāng)下，軟通動力正在多個行業(yè)領(lǐng)域進行大模型服務(wù)探索，并已沉淀數(shù)個成功案例。”孫洪軍介紹，在保險行業(yè)，軟通動力基于保險業(yè)務(wù)中臺&保險中臺解決方案，依托軟通天璇2.0MaaS平臺，貫穿全流程業(yè)務(wù)場景開發(fā)智能工具和助手，助力保險企業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)品生態(tài)化、營銷個性化、服務(wù)場景化、風(fēng)控智能化，賦能保險客戶沖破增長瓶頸；
在軟件開發(fā)方面，軟通動力將大模型融入“軟件工程全價值鏈”，在某銀行IT部門落地實踐，借助AI大模型自動規(guī)劃測試任務(wù)、測試數(shù)據(jù)生成和腳本自動執(zhí)行，大幅提升測試的質(zhì)量和效率；
在招聘方面，軟通動力基于天璇2.0MaaS平臺推出招聘AI Copilot應(yīng)用，可作為需求助手、簡歷助手、面試助手，讓招聘顧問秒變面試官。在軟通動力自身的應(yīng)用中，實現(xiàn)替代面試官80%基礎(chǔ)面試工作量。
“我們通過測試發(fā)現(xiàn)，大模型能夠為金融IT開發(fā)提升20%-30%的工程效率，技術(shù)帶來的降本增效效果顯而易見。”不過，孫洪軍也表示，在享受技術(shù)帶來便利的同時，也要把安全、所有權(quán)意識融入到為客戶進行設(shè)計、開發(fā)和測試的全流程中。
以金融領(lǐng)域為例，金融機構(gòu)擁有龐大的客戶數(shù)據(jù)池，在應(yīng)用AI大模型的過程中應(yīng)格外注意數(shù)據(jù)泄露等風(fēng)險防范。“我們和金融客戶討論后得到一個共識，只有私有化部署才能解決信息安全問題。”孫洪軍稱，AI大模型生產(chǎn)的代碼本質(zhì)上是機器生產(chǎn)，所有權(quán)劃分目前尚未明晰。金融機構(gòu)較多采用大模型私有化部署的形式，依照GitHub等開源社區(qū)的規(guī)章，引用了內(nèi)部的知識產(chǎn)權(quán)，理應(yīng)把產(chǎn)出貢獻出去。因此，為金融機構(gòu)部署私有可控的大模型時要做好技術(shù)路線、合規(guī)使用等方面的評估，避免產(chǎn)生所有權(quán)爭議。
除此以外，孫洪軍認為，在AI大模型發(fā)展的過程中，人才缺口也是當(dāng)下面臨的主要問題。“大模型的技術(shù)特性，決定了對高級算法技術(shù)人才的需求最為旺盛。從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，去年年中至今無論是大廠還是創(chuàng)業(yè)團隊，都還是集中于給大模型打基礎(chǔ)。也因此，現(xiàn)階段底層的技術(shù)人才，如NLP算法工程師、深度學(xué)習(xí)等崗位，是大模型人才市場里最為急需的那一批人。”
孫洪軍透露，目前軟通動力在內(nèi)部也會推出一些人才轉(zhuǎn)型計劃，類似培養(yǎng)出一批模型訓(xùn)練師。“但這需要一定時間，因為比起人才培養(yǎng)，我更愿意將它稱之為人才的培訓(xùn)和應(yīng)用，畢竟它需要大量的訓(xùn)練與經(jīng)驗，是一個由量變走向質(zhì)變的過程。”
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