لماذا تحتضن النماذج الكبيرة الإنتاجية، في حين تظل تكاليف العمالة مرتفعة؟

** الأصل: تشياو زيبين **

المصدر: البيت النموذجي الكبير

مصدر الصورة: تم إنشاؤها بواسطة Unbounded AI‌

ملاحظة المحرر: ظهور النماذج الكبيرة سيجعل الأشخاص الذين يمكنهم استخدام الذكاء الاصطناعي أكثر قيمة.

على خلفية الإنجازات الكبرى في تكنولوجيا النماذج واسعة النطاق، حظي مجال الذكاء الاصطناعي باهتمام غير مسبوق. وقد أدى تطبيق هذه النماذج في مجالات فهم اللغة وإنشاء النصوص وخدمة العملاء الآلية إلى تحسين كفاءة العمل بشكل كبير وتوفير الوقت. الكثير من الوقت والمال.الموارد.

اليوم، أصبحت تكنولوجيا نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق مفضلة على نطاق واسع وأصبحت واحدة من القوى الدافعة "لخفض التكلفة وزيادة الكفاءة" في مختلف الصناعات، وقد تم استخدامها على نطاق واسع في الصناعات المالية والطبية وتجارة التجزئة وغيرها من الصناعات، وأصبحت القوة الأساسية لتعزيز جولة جديدة من الثورة الصناعية.

ومع ذلك، هل يمكن لشعبية تكنولوجيا النماذج الكبيرة أن تقلل بالفعل من تكاليف العمالة؟ من ملاحظة الصناعة من قبل دار النماذج الكبيرة، على الرغم من أن شعبية تكنولوجيا النماذج الكبيرة جلبت إمكانات كبيرة لمختلف الصناعات، فقد لا يكون تقليل تكاليف العمالة بهذه البساطة كما يتصور.

كلما كان تطوير النماذج الكبيرة أكثر سخونة، زادت تكلفة العمالة

في وقت مبكر من فترة الربيع والخريف، طرح Guan Zhong مفهوم "عشر سنوات لزراعة شجرة، ومائة عام لتنمية شخص ما"، مشيرًا إلى أن تنمية جودة الشخصية ونمو المواهب لا تتحقق بين عشية وضحاها. . فيما يتعلق بزراعة المواهب، فإن مكافأة التطوير للنموذج الكبير أعطت دفعة قوية لتراكم المواهب المتعلقة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك، فإن زراعة المواهب لا تحدث بين عشية وضحاها، فتشكيل هيكل المواهب المنهجي يتطلب عدة سنوات نظام التعليم لا يمكن تشكيله إلا في ظل القوة المشتركة للمواقف الاجتماعية.

ومع ذلك، في الوقت نفسه، فإن "حرب المائة نموذج" التي بدأت بالفعل في الداخل والخارج قد فتحت بشكل مباشر منافسة شاملة في العمق الفني واتساع نطاق تطبيق النماذج الكبيرة. من أجل تطوير نماذج كبيرة من الدرجة الأولى، يلزم وجود فرق مواهب متخصصة للغاية للتطوير وتصحيح الأخطاء والصيانة. يجب أن تتمتع هذه الفرق بخلفية تقنية عميقة ومعرفة بالمجال لضمان قدرة النموذج على تحقيق نتائج جيدة في مجال معين. يتعين على الشركات استيعاب عدد كبير من المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي، وبالتالي إطلاق "حرب الاستيلاء على المواهب" الشرسة. وفي الوقت الحاضر، ارتفعت أيضًا بشكل حاد رواتب الوظائف المرتبطة بالنماذج الكبيرة، مثل مهندسي التعلم الآلي، وعلماء البيانات، وخبراء المجال.

مصدر الصورة: عرض المعلومات العامة لموقع التوظيف

وفقًا لمنصة توظيف عبر الإنترنت، يُظهر Big Model House أنه بفضل شعبية المسارات ذات الصلة، فإن مستوى الرواتب للمناصب ذات الصلة بنماذج اللغات الكبيرة (LLM) أعلى أيضًا بكثير من وظائف تكنولوجيا المعلومات الأخرى، ومستوى الرواتب للمناصب ذات الصلة بالنماذج الكبيرة بشكل عام أعلى من وظائف تكنولوجيا المعلومات الأخرى، حيث يبلغ متوسط الراتب الشهري لوظائف تكنولوجيا المعلومات، مثل مهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات وخبراء المجال وما إلى ذلك، أكثر من 20000 يوان. لنأخذ مهندسي التعلم الآلي المسؤولين عن تصميم وتنفيذ خوارزميات وأنظمة التعلم الآلي، بما في ذلك معالجة البيانات والتدريب النموذجي وتحسين النموذج، كمثال. يمكن لنصف الممارسين تقريبًا كسب أكثر من 300 ألف يوان سنويًا.

صحيح أن ظهور النماذج الكبيرة قد يحل محل بعض الوظائف التقليدية إلى حد ما، لكنه في الوقت نفسه خلق بعض الوظائف الجديدة. على سبيل المثال، مع التوسع في تطبيق النماذج الكبيرة، ظهرت وظائف جديدة مثل "المهندس"، وهذه الوظائف مسؤولة عن الضبط والتدخل في إخراج النماذج الكبيرة لضمان أداء ودقة النماذج. في الوقت الحاضر، تدفع معظم منصات التوظيف المحلية الكبرى المهندسين براتب شهري يتراوح بين 15000 إلى 60000 يوان.

إن صعود هذه المراكز الناشئة لا يجلب فرصًا جديدة لسوق المواهب فحسب، بل يعكس أيضًا التأثير المتعدد الأوجه لتطوير النماذج الكبيرة، لذلك، في مجال النماذج الكبيرة في المستقبل، سيشارك فيها عدد أكبر من الأشخاص لتحقيق الاستقرار Industry.Zhiyuan.

لا يزال النموذج الكبير محدودًا، والتعايش بين الإنسان والآلة هو الحل النهائي

على الرغم من أنه أصبح هناك إجماع في الصناعة على أن "الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يحل محل البشر على المدى القصير"، إلا أن بعض الشركات لا تزال تحاول استخدام AIGC والتكنولوجيا البشرية الافتراضية (البشرية الرقمية) لاستكشاف نموذج جديد للتعايش بين الإنسان والآلة. على سبيل المثال، الذكاء القائم على السيليكون، وتقنية Mofa، و360، وما إلى ذلك، اقترحت جميعها استخدام قدرة AIGC للنماذج الكبيرة لتحقيق توليد محتوى للبشر الافتراضيين، وحتى تطبيقه على إنتاج كائنات بشرية افتراضية ثنائية وثلاثية الأبعاد. ، مما يقلل من تكلفة البشر الافتراضيين ذوي الدقة العالية عتبات التوليد والاستخدام.

من بينها، تولي قدرة 360 جيناو للجيل البشري الرقمي المستندة إلى الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاهتمام لإنشاء "الاستنساخ الرقمي" وتوفر الخدمات بطريقة أكثر تجسيمًا وشخصية. يمكن للجميع تحميل قاعدة معارفهم الخاصة (المواد الصوتية أو المرئية أو الرسومية)، والتدريب من خلال 360 نموذجًا دماغيًا ذكيًا، وإنشاء أشخاص رقميين حصريين خاصين بهم بتكلفة منخفضة، مثل الصور الرمزية الرقمية، والمساعدين الرقميين، والأصنام الرقمية، وما إلى ذلك.

مصدر الصورة: تقنية موفا

لقد حاول الذكاء القائم على السيليكون وتقنية Mofa استخدام AIGC لتحقيق إنتاج وعمل منخفض التكلفة للبشر الافتراضيين، وتحقيق "شمول" البشر الافتراضيين من خلال خفض العتبة، وقد تم استخدامها على نطاق واسع في التجارة الإلكترونية والتعليم والتسويق والشبكات الاجتماعية وغيرها من المجالات لتحقيق تأثير خفض التكاليف وزيادة الكفاءة. حتى هذه الشركات ذكرت أيضًا أن الأشخاص الذين لا يمكنهم التواجد معهم لأنهم كانوا يسافرون طوال العام أو توفوا يمكن تحويلهم إلى صور رمزية رقمية كتعزية.

إن استخدام الصور الرمزية الرقمية "للرفيق" يمكن أن يخفف بالفعل من "معاناة الحب" لدى الناس إلى حد ما، ولكن من وجهة نظر دار النماذج الكبيرة، لا تزال صحبة النموذج الكبير أفضل من العودة إلى المنزل كثيرًا.

في الثاني والعشرين من هذا الشهر، "بيت العارضات الكبيرات" خاص بعيد الحب الصيني: تعال واستمع إلى "قصة حب بنكهة الأرض" للذكاء الاصطناعي، سيستخدم بيت العارضات الكبيرات موضوع "المهرجان السابع المزدوج هو قادم، من فضلك ساعد الأزواج الذين يحبون نصفي الآخر يكتب فقرة من نسخة البركة المبتكرة وليست العامة." كما هو العنوان، اطرح أسئلة حول كل نموذج كبير.

اتضح أنه عندما يتعلق الأمر بكتابة "كلمات حب"، على الرغم من أن جميع العارضات الكبيرات أظهرن الرومانسية على أكمل وجه، إلا أن الأصدقاء في قسم التحرير قالوا إن الدرجة الحالية من الرومانسية للعارضات الكبيرات هي أيضًا "رجال العلم والتكنولوجيا". "، أقل بكثير من البشر رقة عاطفية.

"قصة حب" عيد الحب الصيني كتبها عارضة أزياء كبيرة في الصين

تشيشي "قصة حب" كتبها محرر Big Model House

تجدر الإشارة إلى أنه على الرغم من أن النموذج الكبير قد فتح الخطوة الأولى في استكشاف الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، إلا أن الإنسان لا يزال في مجال الذكاء الاصطناعي الضعيف، حيث إن ترتيب ودمج الأبعاد، "الحب بنكهة الأرض" من الواضح أن قصة "عيد الحب الصيني" على النموذج الكبير تفتقر إلى بعض "الدفء". ويمكن ملاحظة أنه فيما يتعلق بالرفقة، لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه حتى تتمكن النماذج الكبيرة من تحقيق نفس مستوى البشر.

يمكن ملاحظة من مبدأ النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي أنه من خلال تعلم بيانات الذكاء البشري والسلوك، وإنشاء النصوص والصور والصوت والمحتويات الأخرى من خلال الإحصائيات والتعرف على الأنماط، تمكن طريقة التعلم هذه النموذج الكبير من إنشاء واقعي للغاية الصور على السطح، ونتيجة لذلك، فهو يحاكي الطريقة التي يتصرف بها البشر، أي أنه يحاول تعلم وتقليد السلوكيات المقابلة من خلال بُعد الملاحظة الخاص به. ومع ذلك، فإن النماذج الكبيرة قد لا تفهم حقًا وتستوعب المفاهيم والأسباب والعلاقات الأساسية، مما يثير بعض القضايا الأساسية في بعض التطبيقات العملية.

لذلك، على المدى القصير، الذكاء الاصطناعي يتعلق أكثر بالتعامل مع المشكلات المشتركة، وتحرير العمل البشري لحل المشكلات الفردية المليئة بالعاطفة والإبداع. ولذلك، يكاد يكون من المستحيل تحقيق الذكاء الاصطناعي "لقتل" البشر على المدى القصير، أخلاقياً وتقنياً.

من وجهة نظر Big Model House، بالنسبة للمناطق التي لا يمكن فيها لـ AIGC أن تحل محل البشر، فإن القدرات البشرية ستخلق قيمة أكبر.

على الرغم من أن استخدام تكنولوجيا النماذج واسعة النطاق يمكن أن يحقق بالفعل هدف استخدام AIGC لتقليل التكاليف وزيادة كفاءة التقنيات الحالية، ولكن الأهم من ذلك، أنه يحث الشركات أيضًا على مواكبة العصر وتعزيز قدرتها التنافسية بشكل مستمر من خلال أعمال جديدة.

ومن الجدير بالذكر أن قدرات النماذج الكبيرة يتم تعزيزها باستمرار، ولم يقتصر الأمر على أنها بدأت في اللحاق بالبشر من حيث المعرفة العامة، ولكنها أيضًا عززت بشكل كبير قدراتها المهنية من خلال تعزيز المعرفة المستهدفة في تقييم القدرة. فقد اقتربت أو حتى تجاوزت متوسط درجات البشر.

في يوليو من هذا العام، نشر باحثون من جوجل وديب مايند دراسة في مجلة نيتشر، وأظهرت نتائج الدراسة أن مجموعة من الأطباء سجلوا ما يصل إلى 92.6% في إجابات النموذج الطبي لفريق جوجل وديب مايند Med-PaLM مقارنة بالواقع فإن مستوى الأطباء البشريين (92.9%) قابل للمقارنة. علاوة على ذلك، تم تصنيف 5.9% فقط من الإجابات في Med-PaLM على أنها من المحتمل أن تؤدي إلى نتائج "ضارة"، على غرار 5.7% من الإجابات التي قدمها الأطباء.

ومع ذلك، أعرب بعض خبراء الصناعة عن قلقهم بشأن استخدام النماذج الكبيرة في الطب: قد يكون النموذج الكبير قادرًا على إنشاء مقال طبي معقول، لكنه لا يمتلك معرفة طبية حقيقية للحكم على ما إذا كانت المعلومات الموجودة فيه دقيقة أو آمنة. ويظهر هذا القيد بشكل خاص في بعض المجالات، مثل التشخيص الطبي وصنع القرار. على الرغم من أن النموذج الكبير يؤدي أداءً جيدًا في فهم النص وتوليد الدلالات، إلا أنه قد لا يكون قادرًا على فهم المعرفة العميقة في المجال الطبي، ولا يمكنه الحكم على العلاقات السببية مثل المسببات وتطور المرض. وهذا يثير بعض المخاطر المحتملة، والتي قد تؤدي إلى تشخيص وعلاج خاطئين إذا تم الاعتماد بشكل كامل على نتائج النموذج الكبير في اتخاذ القرارات السريرية.

من أجل توحيد تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصناعة الطبية، أخذت لجنة الصحة لبلدية بكين مؤخرًا زمام المبادرة في تنظيم صياغة "تدابير تنفيذ التشخيص والإشراف على العلاج عبر الإنترنت في بكين (تجربة)". من بينها، يُقترح أن تعزز المؤسسات الطبية إدارة الأدوية عند القيام بأنشطة التشخيص والعلاج عبر الإنترنت، ويمنع منعا باتا استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء الوصفات الطبية تلقائيا، ويمنع منعا باتا توفير الأدوية للمرضى قبل إصدار الوصفات الطبية. .

فمن ناحية، سواء كان الأمر يتعلق بتطوير تقنيات أقوى من قبل ممارسي الذكاء الاصطناعي، أو "تأثير سمك السلور" الناجم عن الذكاء الاصطناعي على الوظائف في آلاف الصناعات، فإنه سيجبر البشر على متابعة تراكم أعلى وأقوى للمعرفة العامة والمهنية. القدرات لتحقيق الميزة التنافسية للذكاء الاصطناعي.

ومن ناحية أخرى، وبمساعدة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتمثلة في نماذج كبيرة، فإنها ستزيد من توسيع حدود القدرات البشرية. في عصر النماذج الكبيرة، إذا كنت تريد استخدام نماذج كبيرة بسهولة أكبر، فإن كلمة المطالبة () تحدد نتيجة النموذج إلى حد كبير. حتى بالنسبة لنفس المشكلة، فإن إدخال كلمات مطالبة مختلفة سيحصل على نتائج مختلفة. اللاعبون المحترفون هناك فجوة كبيرة مع اللاعبين العاديين. لذلك، ستصبح قدرة على التفاعل بين الإنسان والحاسوب في المستقبل وقوة دافعة للبشر لاستكشاف المجهول.

الحقيقة التي لا يمكن إنكارها هي أن الذكاء الاصطناعي، باعتباره "نقطة انطلاق" على طريق النجاح البشري، يجب أن يرفع البشر إلى مستوى أعلى وأكثر قيمة.

من وجهة نظر Big Model House، في هذه المنافسة على قدرة "الذكاء الاصطناعي"، من المقدر أن يتقدم "الذكاء الاصطناعي" على "الذكاء".