大模型对企业数智化升级与业务经营的影响与应对报告（13页）

行业报告下载 2023年08月18日 07:54 管理员

大语言模型（LLM）是建立在大量数据集上预训练的巨大模型，包括如下关键要素：海量算力与数据支撑的大参数。“涌现”智能能力，拥有解决它从未或极少见过的问题的能力。预训练，仅需要少量数据的微调甚至无需微调，就能够解决多种通用型任务。知识更新与自主学习能力，目前大语言模型仍然为静态数据驱动的学习范式，无法实现新知识的快速学习与迭代，尤其是涉及到时效数据与专有数据的场景下存在障碍，OpenAI正在通过Plugins生态来突破这一局限。垂直领域泛化能力，通用任务的卓越能力已经显现，但是进入垂直细分领域与知识体系下，大模型的性能与泛化能力仍然需要增强，行业大模型训练是当前挑战的破局之道之一。长期记忆能力，目前正在通过增大上下文容量、数据向量化，以及AI agent等多种方式探索突破。未来组织能力围绕人工智能发展，既包括创造人工智能，也包括应用人工智能，前者是少数，主要在于提升人工智能专业与高级人才密度，并通过组织协同设计，系统化地提升人工智能科研与工程化水平。

后者是多数，也就是大部分人工智能企业更需要考虑的是，人工智能应用，尤其是生成式人工智能全面铺开的过程中，对于组织架构、组织中关键角色与职能、以及对于员工的潜在影响等。对于个体而言，普遍关注“人工智能会/不会替代什么职业”，甚至引发了对于某些职业发展方向的焦虑，一方面，积极的员工与个体正在迅速拥抱人工智能，在工作的过程中应用生成式人工智能提升工作效率，可能正在出现人工智能赋能于员工优先于组织的情况；另一方面，大众员工可能出现观望、等待甚至无所适从，“无用”内卷的状况，。这就需求企业对于组织角色与员工发展进行整体规划，不同职能与角色人与人工智能的协同边界如何确定，组织中关键角色与员工的技能与“AI商”升级如何系统化通过培训等手段推动，都是企业系统化提升组织能力与竞争力的关键举措。

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