摘要: 原標題:微軟AI亞太區(qū)總裁張祺:AI時代催生單人創(chuàng)業(yè)家熱潮 自2022年12月2日ChatGPT上線至今,整整兩年過去,AI正以前所未有的速度重塑各行各業(yè),徹底改變
原標題:微軟AI亞太區(qū)總裁張祺:AI時代催生“單人創(chuàng)業(yè)家”熱潮
自2022年12月2日ChatGPT上線至今,整整兩年過去,AI正以前所未有的速度重塑各行各業(yè),徹底改變了人們獲取知識、積累經驗、洞察世界的方式,刷新了人機互動的模式與習慣。
在這股浪潮中,顯現出一個無法忽視的龐大身影:微軟。事實上,這家PC時代的老牌科技巨頭正在重新執(zhí)掌AI時代議題。過去幾年,微軟豪擲137.5億美元押注AI革命領軍者OpenAI,用Azure為各個AI公司提供算力引擎。更重要的是,微軟在為AI時代的更快到來,提供了最為寶貴的信心。
張祺是微軟的“老兵”,自2002年就加入了微軟美國總部,現任微軟公司全球資深副總裁及微軟AI亞太區(qū)總裁,負責互聯網業(yè)務及人工智能平臺在亞洲的團隊。張祺在大數據、人工智能算法等方面擁有超過20年的從業(yè)經歷,為微軟AI技術的落地做出了突出貢獻。
以OpenAI的ChatGPT為代表的生成式AI崛起后,AI便進入了新的敘事篇章。張祺發(fā)現,當AI在內容、代碼生成等方面表現出趕超人類的能力時,許多工作的生產效率得到了極大的提升,而原有的組織架構和生產關系都將會面臨巨大的變革。于是在2023年,他提出了“單人創(chuàng)業(yè)家”的理念,借助AI的力量,一個人也可以擁有足以匹敵一個團隊的工作能力。
但隨著技術革新而來的還有一種擔憂:AI是否會掀起大規(guī)模失業(yè)潮?對此,張祺的看法是,一定會有一些現有的工作受到沖擊,但同時每個個體的能力也將會被無限放大。那些沒有編程背景的人通過大模型將有可能自己開發(fā)應用,不會畫畫的人也能利用AI工具生成高質量的畫作。
在接受藍鯨新聞專訪時,張祺甚至提出了對未來工作將如何演變的設想。延續(xù)了幾百年的公司制度或將面臨AI的沖擊,公司可能不需要再組織和雇傭員工,而是將工作分解成一系列任務,再分發(fā)到眾包平臺上。
張祺形容自己是一個“技術樂觀派”,不希望局限在線性的思維慣性中,低估了未來的可能性。“AI將改變許多事情,是現階段難以想象的。而預判由指數級增長帶來的看不見的變化,才是讓我們這個行業(yè)中許多人感到非常興奮和震撼的部分。”他表示。
以下是張祺與藍鯨新聞的對話實錄,內容在保證原意下有刪減調整。
不要高估現在,不要低估未來
藍鯨新聞:為什么會提出“單人創(chuàng)業(yè)家”的概念?
張祺:在這次AIGC、大模型引領的AI革命中,會發(fā)現很重要的一件事情是,以前覺得“知識”是人特有的一種能力,但現在它實際上可以通過AI以極低的代價大批量生成,而且可以生成文字、圖片、視頻,包括聲音等可混合的全線內容。
不僅僅是內容生產,在讀文章的時候,也可以用AI來總結。要寫東西的時候,給AI一個課題,它能用非常標準的一種或多種語言完成。以前需要很多年訓練出美感,才可以畫好一張圖,現在一個提示符輸入進去就能做出來。AI極大提升了內容生成、知識生成的生產效率。
在“單人創(chuàng)業(yè)家”的理念中,其實最關鍵的轉變在于代碼生成的能力。并不是說代碼不重要了,而是人可能不需要直接寫代碼,用自然語言的方式表達,告訴機器想完成什么事情,大語言模型可以幫你把代碼生成出來。
為什么代碼很重要?我們說“軟件改變世界”,上一波信息化革命的效率提升,其實都是因為計算機的到來,這背后都是其編程代碼在完成所有上一階段的生產力提升。
軟件編程人員雖然有幾百萬,但是在AIGC浪潮之前還是稀缺資源,你會發(fā)現這種稀缺資源的能力現在很大程度上被大語言模型所替代。所以每一個人都會變成一個編程者,這就是效率提升最重要的一個維度。
在這一代AI的加持之下,內容總結生成、代碼生成糾錯原先可能是人本身的獨特能力,需要很多訓練才能獲得,現在都變?yōu)檫呺H成本非常低、易獲取的能力。以前可能需要很多人手的事情,現在更少的人就可以完成,效率得到了更好的提升。
那么,生產資料變了,生產力變了,生產關系是不是會有所改變?“單人創(chuàng)業(yè)家”的理念涵蓋的更重要的信息是,在這樣的環(huán)境下,可能會帶來怎樣的社會變革?一個人能夠干什么?這里有很大的想象空間。
當有這樣的效率提升時,很多問題就要重新思考。在做原型構建的時候,為什么還要維系原來的組織架構?難道真的需要六、七個人協調才能完成一個產品的初始想法、原型構建,甚至幾輪迭代嗎?不需要了。
組織是有效的,但到一定程度以后就會降低效率,因為要協調,關鍵是要對上協調。當一個人和AI之間實現全線溝通的時候,會將組織效率提升很多。不需要那么大的組織,而且不需要層級各方面的變化,甚至要想這種傳統(tǒng)的方式是不是最好的。
當然這個狀態(tài)更適用于MVP(最小可行產品)階段,真正到大規(guī)模、批量化生產產品的話,要構建一個服務上億人的產品,還是需要很多團隊的協作。
投資領域的朋友們聽到都非常激動。原來要投一個項目,一般都是PPT介紹一下,有的人可能構建一個非常簡單的原型,根據這個去做判斷和調研。有的時候是在賭你的認知,有的時候在賭一些運氣。
但現在就完全不一樣了。通過非常少的投入和AI的加持,就可以構建原型產品,最起碼是一個更加成型的狀態(tài)、一個MVP,這在很大程度上對他們的投資判斷和決策能力,包括成功的概率,會有極大的提升。
投資金額也會不一樣,同樣的100萬可以做更多事情。試錯的寬度、速度都會不一樣,以前可能要幾個月才能得到反饋,現在可能只需要一周的時間。
藍鯨新聞:隨著各種AI工具的推出,會帶來創(chuàng)業(yè)門檻的下降,那之后創(chuàng)業(yè)者間的競爭要素會是什么?
張祺:我覺得在一個領域中有獨特領域知識的產品經理,以后可能會是非常重要或稀缺的人才。
在一個領域里面的特定知識是什么?就是對這個領域的了解,而不只是知識的匯總。比如,一位醫(yī)生知道醫(yī)院的整個流程、優(yōu)缺點在哪里、病人真正需要注意的地方是什么。這些就是領域知識,可以幫助人們找到現有體系里提升效率或服務的機會在哪里。
在具備這種認知后,通過AI工具的加持,能夠把發(fā)現這些機會的流程極大地壓縮、加速。以前可能面對更多的阻力,首先是資本問題,其次可能是團隊協調的問題。但現在這些東西都被變小了以后,一個人能做的改變是非常大的。
在單人創(chuàng)業(yè)家的環(huán)境里面,一旦人有足夠深刻的特定認知,并有很大的意愿去改變一件事情,在今天一切都變得更有可能。
藍鯨新聞:未來算力或數據是否會成為最重要的生產資料?
張祺:數據的重要性無疑在增加。另外現在GPU技術迭代速度非??欤瑪祿行牡哪芰υ诓粩嘣鰪?,模型也在越來越優(yōu)化,變得更大。這種持續(xù)的迭代預示著算力將成為新的生產資源的重要部分。
但它是處于被限制的狀態(tài),還是無窮無盡的狀態(tài)?這就看怎么去思考問題了。我實際上是一個對技術樂觀派,總是強迫自己用一種指數型的態(tài)度去思考未來,因為存在太多的可能性,這些可能性超出了我們今天的理解范圍。
人們往往容易高估一兩年的變化,而低估十年的變革。人類的思維傾向于線性,很難體會到指數級增長的可能性,這是一種思維慣式的問題。
AI帶來的變化已經在實際發(fā)生,但我認為我們能夠看到的東西還是線性的。而預判那些由指數級增長帶來的看不見的變化,才是讓我們這個行業(yè)中許多人感到非常興奮和震撼的部分。
AI會讓更多人失業(yè)嗎?
藍鯨新聞:我們討論了很多生產力或生產關系相關的變革,那需求會如何改變?當很多問題被解決,也節(jié)省了很多資金或人力時,是會創(chuàng)造出新的需求,還是導致很多人無事可做?
張祺:如果僅僅限制在當下的工作狀態(tài),一個工種的效率提升后,需要的人力肯定會受到壓縮,一些現有的工作一定會受到影響。
但是如果放開想,每個人都有改變的訴求,同時能做的事情可以被放大,以前沒法想象的一些事情都可以完成。如果全球數以億計的人可以發(fā)布屬于他們的工具,為更多的人所使用,那這個世界會變成什么樣?
我覺得很難單純沿著現在的思維去思考將來的人力壓縮。當無限的空間得以展現后,所有的供需關系都會極大地改變。
藍鯨新聞:自工業(yè)革命以來,公司這類組織已經延續(xù)了幾百年的歷程。AI將會對公司制和社會分工帶來哪些影響?我們的工作方式以后會發(fā)生什么變化嗎?
張祺:工作實際上是通過雇傭關系,來獲取員工的特定技能和時間,完成公司的事情。
在AI時代下,可以通過agent(代理)的方式去思考很多現有的工作流程。將一件事情分解為任務很重要。當把工作轉化為任務后,某些任務需要對特定領域有深刻理解的人來完成,比如架構,或一些涉及到產品定位和用戶認知的,這對于整個產品形態(tài)及策略等至關重要。有些任務則需要人工和AI的輔助,還有的任務可能完全自動化完成。
未來可能并不需要雇傭員工,買斷他們的時間來完成工作。實際上,工作將會轉變?yōu)橐幌盗腥蝿铡_@個體系可以幫助你決定將哪些任務分發(fā)到何處,從而大大提高效率。
我認為眾包可能是一個有趣的中間體,可以將任務放到眾包平臺。這些任務可能處于不同的階段或狀態(tài),當人能夠將工作細分,并且在不同的資源庫中調動所需資源時,我相信工作這件事情本身的定義都會發(fā)生改變。
“單人創(chuàng)業(yè)家”并不是指一個人同時擔任工程師和產品經理的角色。實際上,一個人可以擁有AI系統(tǒng)或助理,通過這些“分身”來完成多種角色。當一個人有完成特定任務的強烈訴求時,借助AI的能力,可以“生產”出所需的開發(fā)人員或測試人員。一個人加上AI,就相當于擁有了一個團隊。
藍鯨新聞:人們使用AI有哪些門檻?是否需要高學歷背景呢?
張祺:首先要了解自己想完成的事情,也就是你的夢想。其次要擁有提問的能力,學會問問題,這關系到如何與大型模型進行有效交互。
現階段,要有效使用提示工程,或者處理代碼問題以及邏輯性較強的問題時,確實需要一定的訓練。在這種組合之下,如果你還擁有強大的教育背景,一定會在擅長的領域更加高效。
藍鯨新聞:如果效率和結構優(yōu)化達到 ,是否會加劇社會的分化?少數掌握知識和技能、受過訓練、與AI更容易交互的人,可以滿足社會的絕大多數需求,而剩下的大部分人群可能只剩下需求,不再參與生產?
張祺:我認為這并不會加劇人類社會的分化,實際上它可能會提升許多人的能力,迅速達到一個很高的水平。
以畫畫為例,之前我不具備創(chuàng)作畫作的能力,因此與之相關的成長和商業(yè)機會對我來說都是關閉的。然而現在只要有計算資源,比如Midjourney或DALL-E等AI工具,我能夠通過打字甚至語音交互,直接提出問題或告訴它我想畫什么,機會的大門就突然打開了。
這不再是只有受過專業(yè)訓練的繪畫者才能做的事情,今天數億人也完全有可能實現。當這扇門被打開時,將會帶來怎樣的可能性?是會擴大貧富差距,還是為更多人提供機會,使他們達到以前不可能達到的狀態(tài)?如果這么多人都能達到的話,那這個指數級增長將會達到什么狀態(tài)?
集成AI的原產品與新AI超級應用將長時間共存
藍鯨新聞:我們剛才討論了很多關于未來的話題,但需要回到現實。在整個AI行業(yè),人們正在進行各種嘗試,無論是在模型開發(fā)還是應用方面。你對此有何看法?接下來有哪些方向值得關注?
張祺:在這次AIGC浪潮中,微軟與OpenAI的合作可以被寫入商學院教科書,被認為是極具前瞻性和創(chuàng)意的合作方式。
微軟對產品形態(tài)的定位是“Copilot”(智能副駕),這很重要。人仍然占據主導地位,在Copilot加持下能夠增強人的能力,幫助人們更有效地完成任務,而不是取代人或人的判斷。它旨在輔助而不是傷害用戶。
有幾個產品值得一提。例如GitHub Copilot,它實際上是真正引領Copilot創(chuàng)新的產品,通過提供代碼生成和測試等功能,顯著提升了開發(fā)者的工作效率。Microsoft 365的Copilot是我們生產力工具的一部分,包括Word、PowerPoint、Excel和Outlook。我很多時候使用Outlook寫郵件,只需輸入一句話,它就能提供從語法到造句的優(yōu)雅表達,往往比我自己的寫作還要好。Teams Copilot也是一個非常好的產品,會自動生成會議摘要。
實際上,使用這種AI能力是相當簡單的。但在正確的場景中,它發(fā)揮了巨大的作用。這些例子雖然簡單,卻展示了技術如何使生產力提升變得觸手可達。
我們還是 將大模型真正引入搜索引擎的公司,于2月7日發(fā)布了新的Bing搜索。搜索引擎之所以重要,是因為它是互聯網時代獲取信息和知識最重要的維度。傳統(tǒng)的提供10個鏈接來獲取信息的方法,現在已經轉變?yōu)橹R匯總的搜索方式。搜索引擎變得更高效、更知識驅動,這對每個人的生產力提升有顯著影響。
另一個重要的維度是AI for Science,AI在科學領域的應用,這一點可能還沒有得到足夠的重視。例如谷歌旗下的AlphaFold可以以前所未有的精度預測生命分子的結構和相互作用。AI可以應用于材料科學和醫(yī)藥領域,能夠在短時間內完成以前需要很長時間才能發(fā)現的成果。
AI for Science,對人類關于世界的基本認知和最基礎的學科提升有著深遠的影響。這種變革將是復合效應的,新的材料和發(fā)現可能會引發(fā)一系列新的創(chuàng)新及發(fā)展。AI for Science的投入應該是長期的、耐心的,這非常重要。
藍鯨新聞:這些變化實際上是在現有產品中加入AI能力,提升原有場景的效率,而不是創(chuàng)建一個全新的封閉的應用環(huán)境。這是否會成為未來AI時代的一種趨勢?
張祺:這種共存的狀態(tài)可能會持續(xù)很長時間。Copilot可以是一個獨立的產品形態(tài),但它也可以被集成在許多現有App中。國內外的大模型公司都有自己的應用,同時這些應用的功能也被集成在其他產品中。
盡管還沒有發(fā)生,但有一個共識是,在AIGC時代,可能會有一個像微信這樣的超級應用,成為一個獨立的入口。每個人都在朝這個方向努力,因為這確實會改變很多東西。
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