AI大模型企業(yè)開(kāi)始了企業(yè)軟件改造探索

 　　大模型的核心價(jià)值，不是聊天，而是生產(chǎn)力。大模型的技術(shù)關(guān)鍵，不是作詩(shī)，而是思維鏈。

　　文|周享玥

　　靠著顛覆式的“Chat”能力從2023年Q1火到Q2后，大模型的生產(chǎn)力工具屬性正在加速被重視和加強(qiáng)。

　　4月26日下午，人工智能企業(yè)第四范式展示其大模型產(chǎn)品“式說(shuō)3.0”。一同被公布的還有這家公司最新提出的AIGS戰(zhàn)略(AI-Generated Software)：以生成式AI重構(gòu)企業(yè)軟件。

　　“從我的視角看，無(wú)論中美，并不缺任何一個(gè)基于GPT的聊天平臺(tái)，如果有，很好;如果沒(méi)有，也無(wú)所謂。但生產(chǎn)力的平臺(tái)是決不能錯(cuò)過(guò)的。”第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵說(shuō)出了他對(duì)大模型關(guān)鍵性的思考，在他看來(lái)，AI大模型是一個(gè)生產(chǎn)力級(jí)別的事物，能帶來(lái)全社會(huì)效率的提升。

　　此前，國(guó)內(nèi)外大廠已開(kāi)始探索AIGC大模型對(duì)生產(chǎn)力的改造。

　　其中備受關(guān)注的是微軟。從去年開(kāi)始，微軟宣布了一系列Copilot(副駕駛)產(chǎn)品，將AIGC布局到代碼生成、Office辦公軟件、CRM企業(yè)軟件以及安全等領(lǐng)域。此后，亞馬遜、Salesforce、華為、阿里、字節(jié)跳動(dòng)也有相關(guān)動(dòng)作。

　　第四范式選擇的切入口是嘗試改造B端企業(yè)級(jí)軟件，也叫AIGS。戴文淵提到，AIGS的想法源于一個(gè)很多人都比較直觀的認(rèn)知——相比已經(jīng)逼近用戶體驗(yàn)和效率上限的C端產(chǎn)品，B端的企業(yè)級(jí)軟件還處于交互體驗(yàn)極為復(fù)雜、開(kāi)發(fā)效率極低的階段，這些恰恰為生成式AI留下了足夠大的重構(gòu)和改造空間。

　　業(yè)界人士將大模型類(lèi)比于當(dāng)年第一臺(tái)蒸汽機(jī)，在新的AIGC時(shí)代，“蒸汽機(jī)”正在帶來(lái)對(duì)各行各業(yè)生產(chǎn)效率的提升。

　　01

　　大模型的高段位不是聊天，而是思維鏈

　　第四范式的大模型名為“式說(shuō)”。與此前公布的多個(gè)AI大模型一樣，式說(shuō)具有多輪對(duì)話、圖片理解、寫(xiě)小說(shuō)、畫(huà)圖、知識(shí)庫(kù)等多模態(tài)基礎(chǔ)能力。比如，在現(xiàn)場(chǎng)演示中，式說(shuō)完成了畫(huà)“獅子頭”和“紅燒獅子頭”、編寫(xiě)了《流浪地球3》的劇本，完成“用Python編寫(xiě)求斐波那契數(shù)列前30項(xiàng)的程序”、“編寫(xiě)一個(gè)隨機(jī)數(shù)的游戲程序”等代碼生成。

　　數(shù)智前線觀察，式說(shuō)將上述功能歸為“基礎(chǔ)能力”。而把能力重心更多放在Copilot(副駕艙)和思維鏈CoT(chain of thoughts，多步推理)上，二者也是實(shí)現(xiàn)AIGS的關(guān)鍵能力。

　　比如，式說(shuō)要完成一個(gè)更為復(fù)雜的物流運(yùn)輸行業(yè)的“裝箱”操作——將貨物放入集裝箱，如何最大化裝箱效率�，F(xiàn)場(chǎng)，戴文淵下達(dá)“幫我執(zhí)行一個(gè)裝箱任務(wù)”的指令后，式說(shuō)便會(huì)推理出接下來(lái)一步步要執(zhí)行的子任務(wù)：

　　它先確認(rèn)“這是一個(gè)裝箱任務(wù)”，并自動(dòng)設(shè)定了“任務(wù)目標(biāo)”：分析集裝箱及小箱子的尺寸，設(shè)計(jì)裝箱方案。

　　之后，又把目標(biāo)拆分成三個(gè)具體步驟：主動(dòng)要求戴文淵分步驟輸入集裝箱尺寸、待裝箱貨物尺寸和數(shù)量，以及其他約束條件。

　　然后，對(duì)不同類(lèi)型的箱子進(jìn)行堆疊組合，經(jīng)過(guò)多輪嘗試，耗時(shí)幾十秒之后，輸出了自己通過(guò)思考后在65種裝箱方案中找出的最優(yōu)裝箱結(jié)果。

　　最后，在交互界面中完整展示出了自己的“思考”過(guò)程。

　　“它干這個(gè)事比我厲害，我沒(méi)半個(gè)小時(shí)做不出來(lái)。”戴文淵表示，這背后正是思維鏈的能力起了作用。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是在解決多步驟推理問(wèn)題時(shí)，模型可以模仿人類(lèi)思維過(guò)程，將復(fù)雜任務(wù)拆分，逐步推理并執(zhí)行。

　　一位互聯(lián)網(wǎng)大廠資深人士告訴數(shù)智前線，業(yè)界現(xiàn)在其實(shí)還存在一種意識(shí)誤區(qū)，“很多人都在強(qiáng)調(diào)Chat，看到大模型熱熱鬧鬧地寫(xiě)了個(gè)作文、作了一首詩(shī)，卻很少注重思維鏈，而實(shí)際上，思維鏈才是大模型背后真正最核心的東西。”

　　他舉例稱(chēng)，最近國(guó)內(nèi)某大型金融企業(yè)就推出了一個(gè)AI大模型產(chǎn)品，但從命名來(lái)看，其去掉了ChatGPT中最重要的GPT，反而保留了相對(duì)不那么重要的Chat。

　　為什么思維鏈遠(yuǎn)比Chat重要?這就好像是如果沒(méi)有理解和推理能力，就相當(dāng)于在沙漠中蓋高樓。

　　戴文淵也強(qiáng)調(diào)：“因?yàn)樗季S鏈的能力就是只有當(dāng)它聰明到一定程度，干別的事也可以。”這正是通用大模型的本質(zhì)。

　　以企業(yè)軟件為例，在學(xué)習(xí)企業(yè)軟件大量的數(shù)據(jù)和“套路”后，AI能形成中間的邏輯推理步驟，從而更好地配合人在軟件上執(zhí)行復(fù)雜的工作。

　　“就像是PS一張照片，機(jī)器可以做到把圖片調(diào)亮20%、調(diào)一下陰影等單點(diǎn)步驟，但你最終的訴求并不是這些步驟本身，而是把人像修的好看。進(jìn)化至’把圖P好看’就需要用到思維鏈。思維鏈的能力就像是一個(gè)人一直看著別人用PhotoShop，看了幾百遍他就學(xué)會(huì)了。”

　　這也是為什么要將思維鏈作為實(shí)現(xiàn)AIGS的關(guān)鍵能力的原因。

　　關(guān)于怎么提高思維鏈的問(wèn)題，上述大廠資深人士告訴數(shù)智前線，目前大家都在采取各種不同的方式來(lái)探索提升思維鏈，比如一些企業(yè)喂給大模型更有邏輯性的語(yǔ)料，以及用到程序、提示學(xué)習(xí)等方式。

　　戴文淵稱(chēng)，對(duì)于企業(yè)軟件合作伙伴來(lái)說(shuō)，可以基于范式的大模型能力，在一個(gè)個(gè)領(lǐng)域里面鉆得足夠深，學(xué)習(xí)到足夠多的數(shù)據(jù)和攻略，最終形成所在領(lǐng)域的思維鏈，發(fā)展成“領(lǐng)域”大模型。而當(dāng)思維鏈復(fù)雜度到一定程度以后，它的軟件就能夠自動(dòng)執(zhí)行越來(lái)越復(fù)雜的功能，最終形成壁壘。

　　02

　　如何用生成式AI重構(gòu)企業(yè)軟件?

　　作為一家人工智能公司，第四范式此前一直與軟件公司互為生態(tài)，“范式做軟件里面的AI決策，軟件公司做功能和流程的實(shí)現(xiàn)”。但此前他們經(jīng)常遇到一個(gè)問(wèn)題，比如用AI改造供應(yīng)鏈場(chǎng)景時(shí)，模型相關(guān)的工作兩周就能搞定，但整個(gè)智慧供應(yīng)鏈卻往往因?yàn)檐浖�的開(kāi)發(fā)周期需要做一年，大大拖慢了AI整體的落地速度。

　　這背后代表的是B端軟件在體驗(yàn)和開(kāi)發(fā)效率上的巨大改造空間。戴文淵曾在與合作伙伴交流時(shí)發(fā)現(xiàn)，對(duì)方給他展示行業(yè)內(nèi)所使用的軟件，下拉菜單甚至已經(jīng)超過(guò)電腦屏幕的大小。實(shí)際上，即便是C端的Office軟件，用戶要真正用好也是有難度的，更何況是CAD、ERP、CRM等面向功能導(dǎo)向、使用門(mén)檻更高的B端企業(yè)軟件。

　　生成式AI的出現(xiàn)，帶來(lái)了改變這種困境的機(jī)會(huì)，AI對(duì)軟件和產(chǎn)業(yè)的改造從原來(lái)的決策部分，進(jìn)一步擴(kuò)展至了前端交互。一個(gè)AIGS軟件(大概率是一個(gè)對(duì)話框的形式)，有機(jī)會(huì)創(chuàng)造一個(gè)體驗(yàn)優(yōu)秀、界面極簡(jiǎn)、自我迭代的新型軟件工作流。

　　“之前B端企業(yè)軟件基于菜單式的開(kāi)發(fā)，每次一個(gè)功能升級(jí)，又要周而復(fù)始的經(jīng)歷原型圖、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)等，至少是月級(jí)別的開(kāi)發(fā)時(shí)間。”戴文淵稱(chēng)，但隨著大模型帶來(lái)的“對(duì)話框”式固定界面出現(xiàn)，現(xiàn)在功能和邏輯只需在數(shù)據(jù)、API和內(nèi)容層面下功夫即可，可以提速到以天為級(jí)別的開(kāi)發(fā)效率。

　　一家國(guó)內(nèi)航空制造企業(yè)當(dāng)日演示了與第四范式在CAD工業(yè)軟件上的共創(chuàng)情況。這也是一個(gè)功能菜單遠(yuǎn)超屏幕大小的軟件，在軟件庫(kù)中，自研零部件幾十萬(wàn)，型號(hào)上百萬(wàn)，更別說(shuō)外采零部件的信息(描述、標(biāo)簽、屬性、參數(shù))等，一般來(lái)說(shuō)，廠商會(huì)投入大量時(shí)間和精力在“三維數(shù)模”的搜索、聚類(lèi)、生成等設(shè)計(jì)過(guò)程中。

　　在探索引入大模型后，該企業(yè)相關(guān)負(fù)責(zé)人現(xiàn)場(chǎng)直接用語(yǔ)音提問(wèn)，「幫我找類(lèi)似的零件」，「給出這兩個(gè)零件的裝配方案」，這樣的自然語(yǔ)言，就能在 CAD 系統(tǒng)的龐大工程中，找到所有與之類(lèi)似的三維數(shù)模零件，給出多種數(shù)模組裝方案。

　　“AIGS 的一小步，對(duì)我們來(lái)說(shuō)已經(jīng)是邁出了一大步。這些功能對(duì)于動(dòng)輒需要幾百萬(wàn)個(gè)零部件的飛機(jī)制造來(lái)說(shuō)，將帶來(lái)巨大的生產(chǎn)力提升。”相關(guān)負(fù)責(zé)人表示。

　　實(shí)際上，這樣的創(chuàng)新符合國(guó)內(nèi)制造龍頭在工業(yè)軟件上的創(chuàng)新趨勢(shì)。數(shù)智前線此前了解到諸如造船業(yè)要涉及幾乎80%的工業(yè)門(mén)類(lèi)，使用幾十種工業(yè)軟件，這些軟件主要來(lái)自國(guó)外不同供應(yīng)商，他們都是封閉的，導(dǎo)致數(shù)據(jù)在設(shè)計(jì)、制造、采購(gòu)、維修等流程中無(wú)法流轉(zhuǎn)。國(guó)內(nèi)已有龍頭企業(yè)對(duì)工業(yè)軟件從底座上進(jìn)行改變，以提升效率。而AIGS對(duì)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和傳統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)應(yīng)用將帶來(lái)巨大變革。

　　03

　　AIGS在行業(yè)中的共創(chuàng)

　　在提出AIGS理念并迭代相關(guān)技術(shù)的同時(shí)，第四范式已將其帶入行業(yè)，在場(chǎng)景中與行業(yè)龍頭進(jìn)行聯(lián)合創(chuàng)新。

　　4月26日當(dāng)天，一批來(lái)自金融、醫(yī)療、航空制造等領(lǐng)域的企業(yè)，也在現(xiàn)場(chǎng)分享了他們有關(guān)大模型的思考和實(shí)踐。

　　一家醫(yī)療企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始探索將式說(shuō)大模型引入到患者關(guān)懷、醫(yī)生提效、業(yè)務(wù)助力等關(guān)鍵場(chǎng)景中。比如基于專(zhuān)業(yè)知識(shí)，用生成式AI為患者提供更加專(zhuān)業(yè)、真實(shí)、符合個(gè)人情況的關(guān)懷。比如幫助醫(yī)生提醒沒(méi)有按時(shí)隨訪、且指標(biāo)有可能存在異常的患者。比如通過(guò)模型思維鏈能力，賦能醫(yī)藥代表如何一步步解答醫(yī)生疑慮，更好地完成業(yè)務(wù)目標(biāo)。

　　不過(guò)，通過(guò)生成式大模型改造生產(chǎn)力的過(guò)程并非一蹴而就，戴文淵總結(jié)為三個(gè)階段：

　　1.0階段是以Copilot將企業(yè)軟件改造成自然語(yǔ)言的交互形式，背后是企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用庫(kù)、私有數(shù)據(jù)之間的“聯(lián)網(wǎng)”;

　　2.0則在這個(gè)基礎(chǔ)上，基于Copilot不停地豐富對(duì)話框的能力，并且積累企業(yè)用戶的行為數(shù)據(jù)來(lái)形成基于企業(yè)規(guī)則的“知識(shí)庫(kù)”，這個(gè)“知識(shí)庫(kù)”可以作為AI一次次執(zhí)行復(fù)雜工作的“攻略”;

　　最終的3.0，具有推理能力的大模型會(huì)自己形成中間步驟，從而替人來(lái)拆分并執(zhí)行復(fù)雜工作。

　　但這個(gè)跨越需要建立在大量數(shù)據(jù)以及行為數(shù)據(jù)的積累之上。“通常絕大多數(shù)企業(yè)會(huì)直接從AIGS的1.0階段快速進(jìn)入到2.0，而3.0是需要一定的時(shí)間去進(jìn)行數(shù)據(jù)積累的。”戴文淵說(shuō)。但他也表示，隨著大模型能力的加強(qiáng)，3.0并不像以前那樣需要積累幾百萬(wàn)、上千萬(wàn)的樣本才能做。

　　第四范式主任科學(xué)家涂威威介紹，目前已搭建了一個(gè)在AIGS領(lǐng)域的四層布局，分別是底層的式說(shuō)大模型，能力層的思維鏈CoT、Copilot、知識(shí)庫(kù)，平臺(tái)層的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，以及基于上面這三層，在金融、零售、醫(yī)療、制造、能源、交運(yùn)領(lǐng)域開(kāi)發(fā)的企業(yè)級(jí)應(yīng)用。

　　一家金融企業(yè)的人士現(xiàn)場(chǎng)表示，他們?cè)诟惺艿紺hatGPT帶來(lái)的沖擊后，就第一時(shí)間聯(lián)系了國(guó)內(nèi)能做這方面能力的企業(yè)咨詢(xún)相關(guān)事宜。“這是我們必須面對(duì)的挑戰(zhàn)和做出的變化，不能逃避。”該人士表示。最終，他們選擇了第四范式，因?yàn)樗�是第一家向他們承諾能私有化部署的企業(yè)。

　　大模型的私有化部署的確已經(jīng)成為一些國(guó)內(nèi)企業(yè)的迫切需求。"像金融行業(yè)相對(duì)是比較敏感的，當(dāng)然也有些行業(yè)其實(shí)不那么敏感。”戴文淵表示。