“當(dāng)風(fēng)口來(lái)臨時(shí)，我們不要過(guò)分地去放大它的短期效應(yīng)，但是更不能忽視它所帶來(lái)的長(zhǎng)期影響。”軟通動(dòng)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(shí)表示，隨著AI大模型的發(fā)展進(jìn)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(shí)，圍繞模型商用、安全、可控的討論也源源不斷。

中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的一份報(bào)告顯示，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2020年至2023年間，中國(guó)已發(fā)布了79個(gè)參數(shù)在10億規(guī)模以上的大模型。

面對(duì)大模型時(shí)代帶來(lái)的大機(jī)遇，企業(yè)紛紛奮勇?tīng)?zhēng)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(gè)大模型產(chǎn)品。

無(wú)論是聚焦在AI能力平臺(tái)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(duì)于短時(shí)間內(nèi)沒(méi)有自研能力的廠商，以及沒(méi)有AI研發(fā)積累的廠商，則無(wú)需考慮自研大模型，可直接利用市面上已有的能力來(lái)升級(jí)解決方案，形成自身業(yè)務(wù)升值溢價(jià)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(rèn)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(shí)現(xiàn)場(chǎng)景與生態(tài)同頻共振，或許還需要一定時(shí)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(xiàng)。

“當(dāng)下，軟通動(dòng)力正在多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行大模型服務(wù)探索，并已沉淀數(shù)個(gè)成功案例。”孫洪軍介紹，在保險(xiǎn)行業(yè)，軟通動(dòng)力基于保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中臺(tái)&保險(xiǎn)中臺(tái)解決方案，依托軟通天璇2.0MaaS平臺(tái)，貫穿全流程業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)智能工具和助手，助力保險(xiǎn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品生態(tài)化、營(yíng)銷個(gè)性化、服務(wù)場(chǎng)景化、風(fēng)控智能化，賦能保險(xiǎn)客戶沖破增長(zhǎng)瓶頸；

在軟件開(kāi)發(fā)方面，軟通動(dòng)力將大模型融入“軟件工程全價(jià)值鏈”，在某銀行IT部門(mén)落地實(shí)踐，借助AI大模型自動(dòng)規(guī)劃測(cè)試任務(wù)、測(cè)試數(shù)據(jù)生成和腳本自動(dòng)執(zhí)行，大幅提升測(cè)試的質(zhì)量和效率；

在招聘方面，軟通動(dòng)力基于天璇2.0MaaS平臺(tái)推出招聘AI Copilot應(yīng)用，可作為需求助手、簡(jiǎn)歷助手、面試助手，讓招聘顧問(wèn)秒變面試官。在軟通動(dòng)力自身的應(yīng)用中，實(shí)現(xiàn)替代面試官80%基礎(chǔ)面試工作量。

“我們通過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，大模型能夠?yàn)榻鹑贗T開(kāi)發(fā)提升20%-30%的工程效率，技術(shù)帶來(lái)的降本增效效果顯而易見(jiàn)。”不過(guò)，孫洪軍也表示，在享受技術(shù)帶來(lái)便利的同時(shí)，也要把安全、所有權(quán)意識(shí)融入到為客戶進(jìn)行設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和測(cè)試的全流程中。

金融領(lǐng)域?yàn)槔鹑跈C(jī)構(gòu)擁有龐大的客戶數(shù)據(jù)池，在應(yīng)用AI大模型的過(guò)程中應(yīng)格外注意數(shù)據(jù)泄露等風(fēng)險(xiǎn)防范。“我們和金融客戶討論后得到一個(gè)共識(shí)，只有私有化部署才能解決信息安全問(wèn)題。”孫洪軍稱，AI大模型生產(chǎn)的代碼本質(zhì)上是機(jī)器生產(chǎn)，所有權(quán)劃分目前尚未明晰。金融機(jī)構(gòu)較多采用大模型私有化部署的形式，依照GitHub等開(kāi)源社區(qū)的規(guī)章，引用了內(nèi)部的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，理應(yīng)把產(chǎn)出貢獻(xiàn)出去。因此，為金融機(jī)構(gòu)部署私有可控的大模型時(shí)要做好技術(shù)路線、合規(guī)使用等方面的評(píng)估，避免產(chǎn)生所有權(quán)爭(zhēng)議。

除此以外，孫洪軍認(rèn)為，在AI大模型發(fā)展的過(guò)程中，人才缺口也是當(dāng)下面臨的主要問(wèn)題。“大模型的技術(shù)特性，決定了對(duì)高級(jí)算法技術(shù)人才的需求最為旺盛。從行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，去年年中至今無(wú)論是大廠還是創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，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(chǎng)里最為急需的那一批人。”

孫洪軍透露，目前軟通動(dòng)力在內(nèi)部也會(huì)推出一些人才轉(zhuǎn)型計(jì)劃，類似培養(yǎng)出一批模型訓(xùn)練師。“但這需要一定時(shí)間，因?yàn)楸绕鹑瞬排囵B(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(yàn)，是一個(gè)由量變走向質(zhì)變的過(guò)程。”

AI時(shí)代加速到來(lái)，大模型必將引發(fā)新一輪的技術(shù)和生產(chǎn)力變革。面對(duì)機(jī)遇和挑戰(zhàn)，軟通動(dòng)力將在合作伙伴、產(chǎn)品和服務(wù)、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、并購(gòu)等方面加大投入，構(gòu)建完善的人工智能解決方案和服務(wù)體系，助力企業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)力量。