Tại sao mô hình lớn tận dụng năng suất nhưng chi phí nhân công vẫn cao?

Bản gốc: Qiao Zhibin

Nguồn: Nhà mẫu lớn

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi AI‌ không giới hạn

Ghi chú của biên tập viên: Sự xuất hiện của các mô hình lớn sẽ khiến những người có thể sử dụng AI trở nên có giá trị hơn.

Trong bối cảnh có những đột phá lớn về công nghệ mô hình quy mô lớn, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhận được sự quan tâm chưa từng có, việc ứng dụng các mô hình này vào các lĩnh vực hiểu ngôn ngữ, soạn thảo văn bản và dịch vụ khách hàng tự động đã nâng cao hiệu quả công việc rất nhiều và tiết kiệm được một khoản chi phí. rất nhiều thời gian và tiền bạc.

Ngày nay, công nghệ mô hình quy mô lớn trí tuệ nhân tạo được ưa chuộng rộng rãi và trở thành một trong những động lực "giảm chi phí và tăng hiệu quả" trong các ngành công nghiệp khác nhau. Nó đã được sử dụng rộng rãi trong tài chính, y tế, bán lẻ và các ngành công nghiệp khác, và đã trở thành lực lượng nòng cốt thúc đẩy một vòng cách mạng công nghiệp mới.

Tuy nhiên, liệu sự phổ biến của công nghệ mô hình lớn có thực sự làm giảm chi phí lao động? Từ quan sát của ngành bởi nhà mô hình lớn, mặc dù sự phổ biến của công nghệ mô hình lớn đã mang lại tiềm năng lớn cho các ngành công nghiệp khác nhau, nhưng việc giảm chi phí lao động có thể không đơn giản như tưởng tượng.

Phát triển mô hình lớn càng nóng, giá nhân công càng đắt

Ngay từ thời Xuân Thu, Quản Trọng đã đưa ra quan niệm “Mười năm trồng cây, trăm năm trồng người”, chỉ ra rằng việc trau dồi phẩm chất nhân cách và trưởng thành tài năng không phải một sớm một chiều là có được. . Từ góc độ trau dồi nhân tài, phần thưởng phát triển của mô hình lớn đã thúc đẩy việc tích lũy các tài năng liên quan đến công nghệ trí tuệ nhân tạo, nhưng việc trau dồi nhân tài không diễn ra trong một sớm một chiều và việc hình thành một cơ cấu nhân tài có hệ thống đòi hỏi một số năm của hệ thống giáo dục Nó chỉ có thể được hình thành dưới sự kết hợp của các vị trí xã hội.

Tuy nhiên, đồng thời, “Cuộc chiến trăm mẫu” vốn đã bắt đầu trong và ngoài nước đã trực tiếp mở ra sự cạnh tranh toàn diện về chiều sâu kỹ thuật và phạm vi ứng dụng của các mẫu lớn. Để phát triển các mô hình lớn hàng đầu, cần có đội ngũ nhân tài có chuyên môn cao để phát triển, gỡ lỗi và bảo trì. Các nhóm này cần có nền tảng kỹ thuật sâu và kiến thức về lĩnh vực để đảm bảo rằng mô hình có thể đạt được kết quả tốt trong lĩnh vực cụ thể. Doanh nghiệp phải thu hút một lượng lớn nhân tài trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, từ đó gây ra “cuộc chiến tranh giành nhân tài” khốc liệt. Ngày nay, mức lương của các vị trí liên quan đến mô hình lớn như kỹ sư machine learning, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia miền cũng tăng nhanh.

Nguồn hình ảnh: hiển thị thông tin công khai của một trang web tuyển dụng

Theo một nền tảng tuyển dụng trực tuyến, Big Model House cho thấy nhờ sự phổ biến của các ngành nghề liên quan nên mức lương của các vị trí liên quan đến mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cũng cao hơn nhiều so với các vị trí CNTT khác, đồng thời mức lương của các vị trí liên quan đến mô hình lớn cũng cao hơn rất nhiều. nhìn chung cao hơn các vị trí CNTT khác. Các vị trí CNTT, chẳng hạn như kỹ sư máy học, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia miền, v.v., có mức lương trung bình hàng tháng hơn 20.000 nhân dân tệ. Lấy các kỹ sư máy học chịu trách nhiệm thiết kế và triển khai các thuật toán và hệ thống máy học, bao gồm xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và tối ưu hóa mô hình làm ví dụ, gần một nửa số người thực hành có thể kiếm được hơn 300.000 nhân dân tệ mỗi năm.

Đúng là sự trỗi dậy của các mô hình lớn có thể thay thế một số công việc truyền thống ở một mức độ nhất định, nhưng đồng thời nó cũng tạo ra một số công việc mới. Ví dụ, với việc mở rộng ứng dụng các mô hình lớn, các vị trí mới như “Kỹ sư” đã xuất hiện, những vị trí này chịu trách nhiệm điều chỉnh và can thiệp vào đầu ra của các mô hình lớn để đảm bảo hiệu suất và độ chính xác của các mô hình. Hiện nay, hầu hết các nền tảng tuyển dụng lớn trong nước đều mời các kỹ sư với mức lương hàng tháng từ 15.000 đến 60.000 nhân dân tệ.

Sự nổi lên của các vị trí mới nổi này không chỉ mang lại cơ hội mới cho thị trường nhân tài mà còn phản ánh ảnh hưởng nhiều mặt của sự phát triển của các mô hình lớn, do đó, trong lĩnh vực mô hình lớn trong tương lai sẽ có nhiều người tham gia hơn để ổn định vị thế. ngành công nghiệp Zhiyuan.

Mô hình lớn còn hạn chế, sự chung sống giữa người và máy là câu trả lời cuối cùng

Mặc dù ngành đã đồng thuận rằng "trí tuệ nhân tạo không thể thay thế con người trong thời gian ngắn", một số công ty vẫn cố gắng sử dụng AIGC và công nghệ con người ảo (con người kỹ thuật số) để khám phá mô hình mới về cộng sinh giữa con người và máy móc. Ví dụ: trí thông minh dựa trên Silicon, Công nghệ Mofa, 360, v.v., đều đề xuất sử dụng khả năng AIGC của các mô hình lớn để hiện thực hóa việc tạo ra nội dung của con người ảo và thậm chí áp dụng nó vào việc sản xuất con người ảo 2D/3D , giảm chi phí cho con người ảo có độ chính xác cao. Ngưỡng tạo và sử dụng.

Trong số đó, khả năng tạo con người kỹ thuật số AI của 360 Zhinao chú ý nhiều hơn đến việc tạo ra "bản sao kỹ thuật số" và cung cấp các dịch vụ theo cách nhân hóa và cá nhân hóa hơn. Mọi người đều có thể tải lên cơ sở kiến thức riêng tư của mình (âm thanh, video hoặc tài liệu đồ họa), đào tạo thông qua mô hình não thông minh 360 và tạo ra những người kỹ thuật số độc quyền của riêng họ với chi phí thấp, chẳng hạn như hình đại diện kỹ thuật số, trợ lý kỹ thuật số, thần tượng kỹ thuật số, v.v.

Nguồn hình ảnh: Công nghệ Mofa

Trí tuệ dựa trên silicon và Công nghệ Mofa đã cố gắng sử dụng AIGC để hiện thực hóa hoạt động sản xuất và làm việc với chi phí thấp của con người ảo, đồng thời nhận ra sự "bao gồm" của con người ảo bằng cách hạ thấp ngưỡng và đã được sử dụng rộng rãi trong thương mại điện tử, giáo dục , tiếp thị và mạng xã hội và các lĩnh vực khác để đạt được hiệu quả giảm chi phí và tăng hiệu quả. Thậm chí, những công ty này còn đề cập rằng những người không thể ở bên họ vì đã đi du lịch quanh năm hoặc đã qua đời có thể được tạo thành avatar kỹ thuật số như một niềm an ủi.

Việc sử dụng avatar kỹ thuật số để “bạn đồng hành” quả thực có thể giảm bớt “nỗi đau tương tư” của con người ở một mức độ nhất định, nhưng theo quan điểm của các nhà mẫu lớn, việc đi chơi với người mẫu lớn vẫn tốt hơn là về nhà thường xuyên.

Vào ngày 22 tháng này, chương trình đặc biệt Ngày lễ tình nhân Trung Quốc của "The House of Big Models": Hãy đến và nghe "Chuyện tình hương đất" của Trí tuệ nhân tạo, Ngôi nhà của những người mẫu lớn sẽ sử dụng chủ đề "Lễ hội thứ bảy đôi là sắp tới, hãy giúp đỡ những cặp đôi đang yêu Nửa kia của tôi viết một đoạn văn chúc phúc mang tính sáng tạo và không chung chung." Như tiêu đề, hãy đặt câu hỏi về từng mô hình lớn.

Hóa ra khi viết "lời yêu", mặc dù tất cả các người mẫu lớn đều thể hiện sự lãng mạn một cách trọn vẹn nhất nhưng những người bạn trong ban biên tập lại cho rằng mức độ lãng mạn hiện nay của các người mẫu lớn quá "khoa học công nghệ". ", kém xa con người Sự tinh tế về cảm xúc.

"Chuyện tình" ngày lễ tình nhân Trung Quốc do một người mẫu lớn ở Trung Quốc viết

*"Chuyện tình" Qixi do biên tập viên của Big Model House viết *

Cần lưu ý rằng mặc dù mô hình lớn đã mở ra bước đầu tiên trong quá trình khám phá trí tuệ nhân tạo nói chung (AGI) nhưng con người vẫn đang ở trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo yếu kém. Câu chuyện” về ngày lễ tình nhân Trung Quốc trên mô hình lớn rõ ràng thiếu đi chút “ấm áp”. Có thể thấy, xét về mặt đồng hành thì vẫn còn một chặng đường dài để những mô hình lớn có thể đạt được trình độ ngang bằng với con người.

Có thể thấy từ nguyên tắc của mô hình lớn AI rằng bằng cách học dữ liệu về hành vi và trí tuệ của con người, đồng thời tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh và nội dung khác thông qua số liệu thống kê và nhận dạng mẫu, phương pháp học này cho phép mô hình lớn tạo ra các dữ liệu có tính thực tế cao. Kết quả là nó bắt chước cách cư xử của con người, tức là nó cố gắng học hỏi và bắt chước những hành vi tương ứng thông qua chiều hướng quan sát của chính nó. Tuy nhiên, các mô hình lớn có thể không thực sự hiểu và nắm bắt được các khái niệm, nguyên nhân và mối quan hệ cơ bản, điều này đặt ra một số vấn đề chính trong một số ứng dụng thực tế.

Vì vậy, trước mắt, trí tuệ nhân tạo thiên về giải quyết các vấn đề chung, giải phóng sức lao động của con người để giải quyết các vấn đề cá nhân đầy cảm xúc và sáng tạo. Vì vậy, việc đạt được trí tuệ nhân tạo để “giết” con người trong thời gian ngắn gần như là không thể, cả về mặt đạo đức lẫn công nghệ.

Theo quan điểm của Big Model House, đối với những lĩnh vực mà AIGC không thể thay thế con người thì năng lực của con người sẽ tạo ra nhiều giá trị hơn.

Mặc dù việc sử dụng công nghệ mô hình quy mô lớn thực sự có thể đạt được mục tiêu sử dụng AIGC để giảm chi phí và tăng hiệu quả cho các công nghệ hiện có, nhưng quan trọng hơn, nó cũng thôi thúc các công ty phải bắt kịp thời đại và không ngừng củng cố khả năng cạnh tranh thông qua các hoạt động kinh doanh mới.

Điều đáng chú ý là năng lực của các mô hình lớn không ngừng được nâng cao, không những bắt đầu đuổi kịp con người về kiến thức tổng quát mà năng lực chuyên môn của các mô hình lớn cũng được nâng cao đáng kể thông qua việc nâng cao kiến thức có mục tiêu. , nó đã tiệm cận hoặc thậm chí vượt qua điểm trung bình của con người.

Vào tháng 7 năm nay, các nhà nghiên cứu từ Google và DeepMind đã công bố một nghiên cứu trên tạp chí Nature, kết quả của nghiên cứu cho thấy một nhóm bác sĩ lâm sàng đạt điểm cao tới 92,6% trong các câu trả lời của mô hình y tế Med-PaLM của nhóm Google và DeepMind. , so với thực tế, trình độ của bác sĩ lâm sàng ở người (92,9%) là tương đương. Hơn nữa, chỉ 5,9% câu trả lời trong Med-PaLM được đánh giá là có khả năng dẫn đến kết quả "có hại", tương tự như 5,7% câu trả lời do bác sĩ lâm sàng đưa ra.

Tuy nhiên, một số chuyên gia trong ngành đã bày tỏ lo ngại về việc sử dụng các mô hình lớn trong y học: một mô hình lớn có thể tạo ra một bài báo y tế hợp lý nhưng lại không có kiến thức y tế thực sự để đánh giá xem thông tin trong đó là chính xác hay an toàn. Hạn chế này đặc biệt nổi bật trong một số lĩnh vực, chẳng hạn như chẩn đoán y tế và ra quyết định. Mặc dù mô hình lớn hoạt động tốt trong việc hiểu văn bản và tạo ngữ nghĩa, nhưng nó có thể không hiểu được kiến thức sâu trong lĩnh vực y tế và không thể đánh giá các mối quan hệ nhân quả như nguyên nhân và sự phát triển của bệnh. Điều này làm nảy sinh một số rủi ro tiềm ẩn, có thể dẫn đến chẩn đoán và điều trị sai nếu kết quả đầu ra của mô hình lớn hoàn toàn dựa vào việc ra quyết định lâm sàng.

Để chuẩn hóa việc ứng dụng AI thế hệ trong ngành y tế, gần đây, Ủy ban Y tế thành phố Bắc Kinh đã đi đầu trong việc tổ chức xây dựng "Các biện pháp thực hiện giám sát điều trị và chẩn đoán qua Internet Bắc Kinh (Thử nghiệm)". Trong số đó, đề xuất các cơ sở y tế nên tăng cường quản lý thuốc khi thực hiện các hoạt động chẩn đoán và điều trị trên Internet, nghiêm cấm sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động tạo đơn thuốc và nghiêm cấm cung cấp thuốc cho bệnh nhân trước khi kê đơn. .

Một mặt, cho dù đó là sự phát triển công nghệ mạnh mẽ hơn của những người thực hành trí tuệ nhân tạo hay “hiệu ứng cá trê” do trí tuệ nhân tạo gây ra đối với việc làm trong hàng nghìn ngành công nghiệp, nó sẽ buộc con người phải theo đuổi sự tích lũy kiến thức tổng quát và chuyên môn ngày càng mạnh mẽ hơn. khả năng đạt được Vì lợi thế cạnh tranh của AI.

Mặt khác, với sự trợ giúp của công nghệ trí tuệ nhân tạo được thể hiện bằng các mô hình lớn, nó sẽ mở rộng hơn nữa ranh giới khả năng của con người. Trong thời đại của các mô hình lớn, nếu bạn muốn sử dụng các mô hình lớn một cách khéo léo hơn thì từ gợi ý () sẽ xác định kết quả của mô hình ở mức độ lớn, ngay cả đối với cùng một vấn đề, việc nhập các từ gợi ý khác nhau sẽ cho kết quả khác nhau. Có một khoảng cách lớn với những người chơi bình thường. Vì vậy, nó sẽ trở thành khả năng tương tác giữa con người và máy tính trong tương lai và là động lực để con người khám phá những điều chưa biết.

Một sự thật không thể phủ nhận là trí tuệ nhân tạo, với tư cách là “bàn đạp” trên con đường thành công của con người, nên nâng con người lên cao hơn và có giá trị hơn.

Theo quan điểm của Big Model House, trong cuộc cạnh tranh về khả năng “trí tuệ nhân tạo” này, “nhân tạo” được định sẵn sẽ đi trước “trí thông minh”.