6月21日，北大光华管理学院与腾讯联合宣布，将共同推出“企业管理者人工智能通识课”系列课程，以助力企业创始人和管理者拥抱AI。

发布会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生回顾了AI的发展历史，并诠释了大语言模型推动的技术变革，行业落地的挑战与应对，以及企业拥抱大模型的基本准则。

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汤道生表示， 过去四十年，开源共创、算法创新、算力增强等因素的叠加，构成了AI的“增长飞轮”。而 GPT-4、PaLM2、LLaMa等大模型的问世，让人们看到了通用人工智能的曙光。

尤其是大语言模型，其代表的人工智能发展已经达到了一个新的高峰，有卓越的语言理解、强大的逻辑推理与沟通能力，能带入角色，主动思考。与此同时，用大量数据预训练的模型也推动机器视觉、语音识别、机器人等AI能力发生新的突破。

汤道生认为，通过对机器想、听、看、动等能力的整合，AI将真正成为人们的工作和生活助手。同时，大模型只是起点，未来，应用落地的产业变革是更大的图景。

“不管哪个行业，都应该积极拥抱AI，过去的研发、生产、销售、服务等环节中，都有很多依赖人来判断、协调与沟通的地方，今天都值得我们去看看哪些环节，可以叠加AI的生产力，来提质、降本与增效。”汤道生说。

对于企业如何应用大模型，如何抓住技术变革红利，汤道生给出他的一些建议：第一，聚焦企业自身业务，挑选具体场景，让AI成为服务的增量；第二，确保训练数据质量，梳理出测试用例，建立上线评估流程；第三，确保服务合规，同时关注数据的产权与隐私；第四，使用云厂商工具，搭建一体化的模型服务。

谈及模型，汤道生表示，虽然大家对通用大语言模型的聊天机器人期待很高，但它不是唯一的大模型服务方式，也不一定是满足行业场景需求的最优解。

目前，通用大模型一般都是基于广泛的公开文献与网络信息来训练的，上面的信息可能有错误、有谣言、有偏见，许多专业知识与行业数据积累不足，导致模型的行业针对性与精准度不够，数据“噪音”过大。

但是，在很多产业场景中，用户对企业提供的专业服务要求高、容错性低，企业一旦提供了错误信息，可能引起巨大的法律责任或公关危机。因此，企业使用的大模型必须可控、可追溯、可修正，而且必须反复与充分测试才能上线。

汤道生认为，客户更需要有行业针对性的行业大模型，再加上企业自己的数据做训练或精调，才能打造出实用性高的智能服务。

而对于AI未来的发展，汤道生提出， AI价值巨大，发展速度惊人，但从社会层面也要注意，其带来的风险与挑战。

人工智能带来的各种问题，有很多值得思考的东西，包括人类发展、伦理、教育等等。但在汤道生看来，技术的发展、演进、变化，总是超出人的想象，而人类拥抱变化的勇气，创新的智慧，化挑战为机遇的能力，也往往超出我们自己的想象。

“就像工业革命早期，也有过对于农村经济瓦解、工人生存状况堪忧等等情况的担心，但是，最终我们以人类特有的方式，走了过来，并且让全人类的生产效率、生活质量以几何指数飙升。”他说道。

汤道生表示，“我们正在进入一个被AI重塑的时代，从生产销售、组织人才，到产业革新、社会发展，都会发生剧烈的变化。”而AI对世界的改变，一定是通过与产业的融合实现的。机器决策、自主生成、自然交互等一系列变革，推动产业实现更高效率、更低成本、更好体验和更大创新。未来的企业，也将向智能原生进化。

（文章来源：21世纪经济报道）