“隨著ChatGPT出現(xiàn)，很明顯的趨勢是人工智能的技術(shù)開始了通用化。從我們的視角看，AI Agent（人工智能體）就是一種新質(zhì)生產(chǎn)力。”

6月12日—13日， 在《商學(xué)院》創(chuàng)辦20周年之際，《中國經(jīng)營報》、《商學(xué)院》和中經(jīng)傳媒智庫主辦了2024中國企業(yè)競爭力年會系列論壇之“中國商業(yè)20年躍遷與創(chuàng)變 引領(lǐng)新商業(yè)文明”論壇。在論壇上，瀾碼科技創(chuàng)始人兼CEO周健如此說道。

周健從多個維度解讀了當(dāng)下人工智能的發(fā)展環(huán)境和趨勢，以及在人工智能時代技術(shù)如何賦能企業(yè)轉(zhuǎn)型。

近兩年，大模型風(fēng)起云涌，人工智能技術(shù)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入新階段，以大模型開辟新賽道已經(jīng)成為新的機遇。對于這樣的機遇，周健表示，大模型改變的其實是人機交互的范式。大模型的能力越來越多，可能AI Agent就從人機協(xié)同到人機融合，再到人機共生?，F(xiàn)在可能剛剛是在突破和迅速爬坡的階段。

探尋AI新質(zhì)生產(chǎn)力

回溯過去，人工智能也并非憑空出現(xiàn)。周健表示，這是從2015年開始的大數(shù)據(jù)、云計算、AlphaGo時候的AI1.0帶來的大變化。隨著ChatGPT出現(xiàn)，很明顯的趨勢是人工智能的技術(shù)開始了通用化。在這個過程當(dāng)中，能夠看到傳統(tǒng)的軟件范式更多是信息記錄或者所謂的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，從大模型開始是一種知識系統(tǒng)，我們可以讓軟件像人一樣。這是一個很大的變化，也是一場新的工業(yè)革命。

什么是ai agent？對于這個問題，在周健看來，今天的AI Agent是一種新質(zhì)生產(chǎn)力?！按竽Ｐ透嗍且环N基礎(chǔ)的能力，為了能夠像專家一樣完成任務(wù)，我們還是需要AI Agent有一個領(lǐng)域模型，今天能夠看到大模型很多成本問題，我們完全可以用工程的辦法降低它的成本，提高它的準(zhǔn)確率?？偨Y(jié)而言，今天的AI Agent是一種新質(zhì)生產(chǎn)力，它是由專家知識、模型、數(shù)據(jù)以及算力四種生產(chǎn)要素組成?！敝芙≌f。

伴隨ChatGPT的走紅，大模型技術(shù)被各行各業(yè)視作數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量。周健表示，數(shù)字化的變革已經(jīng)從IT化、大數(shù)據(jù)化，發(fā)展到大模型化，能夠期待的是企業(yè)的大腦也由AI扮演。今天已經(jīng)有這樣的企業(yè)了，像滴滴、美團(tuán)等這樣的產(chǎn)業(yè)，大腦會負(fù)責(zé)將一些任務(wù)分配給司機、快遞，只是說過去構(gòu)建這樣的產(chǎn)業(yè)，大腦的成本極其昂貴。但是當(dāng)成本不斷下降之后，我們完全有可能用一個低成本、有ROI的方式實現(xiàn)這樣的企業(yè)AI智慧中樞，到時候可能整個企業(yè)的業(yè)務(wù)模式、組織結(jié)構(gòu)都會發(fā)生巨大的變化。

“當(dāng)前可能我們企業(yè)大量的都是人，人跟人工智能體的比例可能是100∶1、1000∶1，未來很有可能會反過來，其比例是1∶10、1∶100，甚至1∶100萬，這是所謂的超級個體，可能未來這是一個很大的變化?！敝芙≌f。

就目前來看，大模型距離應(yīng)用落地還有一段距離。而專家知識是大模型落地的前提條件?！皩＜抑R會決定AI Agent的天花板?！敝芙”硎?，越是高級的專家知識越是個性化的，越是不可能普適的，不可能什么場景都能做得到的。實際上就是同樣的數(shù)據(jù)、模型跟算力，專家知識會決定這個業(yè)務(wù)價值的天花板。

所以，發(fā)力AI Agent需要專家知識的賦能。AI Agent在幫助各個企業(yè)一線業(yè)務(wù)人員提升工作效能的同時，也能基于業(yè)務(wù)流程獲取專家知識的數(shù)據(jù)沉淀。最后，讓AI能夠具備社會智力（指個體了解他人及與他人相處的能力），進(jìn)一步對企業(yè)有更深入的理解，形成自己的大行動模型（Large Action Model）。

賦能企業(yè)轉(zhuǎn)型

企業(yè)如何去做生成式AI的轉(zhuǎn)型？對于這個問題，周健表示，現(xiàn)在的一些大企業(yè)也在不斷對這方面進(jìn)行投入，比如先拿出1%的預(yù)算購買一些算力，去做轉(zhuǎn)型準(zhǔn)備。我們讓全員培訓(xùn)，讓他們能夠用上GitHub Copilot（一款A(yù)I編程工具），所有的工程師能夠用大模型生成代碼，所有的文員能夠用WPS AI生成各種各樣的文檔模板，這樣就可以有大量的工作效率、生產(chǎn)效率的提升。

接下來就需要進(jìn)行私有化部署，通過人工智能把企業(yè)內(nèi)部知識整理好?！拔覀兿劝哑髽I(yè)內(nèi)部的文檔讓AI檢索起來，能夠作為一個企業(yè)的知識中心，讓我們的員工能夠迅速地檢索到想要的如SOP、產(chǎn)品手冊、報價信息、歷史會議紀(jì)要等。”周健說。

第三個階段就是確定大模型最適配的客戶場景。周健表示，實際上，能夠通過AI Agent把專家時間加到我們原有的流程當(dāng)中，使得原來不能做的事情變得能做。以在保險公司的運用為例，比如保險公司讓消費者直接在網(wǎng)絡(luò)上傳體檢報告，它能夠讓其保險經(jīng)紀(jì)打電話去推薦保險產(chǎn)品。但保險經(jīng)紀(jì)可能對于健康的常識不夠，我們就可以通過人工智能將專家整理出來的知識，個性化地針對體檢報告去推薦保險產(chǎn)品，并且生成營銷術(shù)語，大大提高售賣保險產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率。

為何過去的傳統(tǒng)企業(yè)做不到？在周健看來，很多的信息其實傳遞的速度不夠快。所以，我們必須要建立中層的管理干部。但是，當(dāng)前有AI Agent能夠去理解、傳遞和總結(jié)這些信息，就可能使得最終的整個組織結(jié)構(gòu)、做業(yè)務(wù)的方式發(fā)生改變。

對于未來，周健認(rèn)為，大模型的能力越來越多，可能AI Agent就從人機協(xié)同到人機融合，再到人機共生，這其實也是一個個階段，任何一個技術(shù)可能都會有天花板效應(yīng)，現(xiàn)在可能還處在突破、迅速爬坡的階段。以我現(xiàn)有的知識來看，我們期待在這一輪的技術(shù)突破到達(dá)頂峰的時候，能夠有一些人機共生。當(dāng)然，不見得所有的流程都能變成產(chǎn)業(yè)大腦，但是應(yīng)該能看得到這個可能性。

“所以，最終我們認(rèn)為，AI實際上會分成三個階段，當(dāng)前的階段就是不斷地以大模型能力為底座，在一個個崗位當(dāng)中，去挑一些可能引入AI的崗位，讓它增強自動化，增強每個崗位的能力；下一個階段，隨著AI有更多的情緒，具備跟人互動的能力，我們期待AI能夠成為流程的一個負(fù)責(zé)人，整個組織變成一個人機協(xié)作的組織；3—5年之后，瀾碼科技有一個愿景是人人都能設(shè)計自己的智能體。”周健表示。

不過周健強調(diào)，agi（人工通用智能）是美好的，但是最終需要去控制它的質(zhì)量。隨著AGI的出現(xiàn)，企業(yè)內(nèi)部的流程可能會迅速地變革，當(dāng)這件事情開始發(fā)生的時候，怎么樣控制質(zhì)量，怎么樣保持人工智能跟人的合作不會給企業(yè)的業(yè)務(wù)造成不可挽回的損失，這個是需要去討論和解決的。就是在生產(chǎn)力爆發(fā)的時候需要給它加上一個剎車，保證它最終不會影響整個社會。