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2023年9月2日，北京大學(xué)匯豐商學(xué)院管理學(xué)教授，院務(wù)委員會副主任，商業(yè)模式研究中心、智能企業(yè)案例中心主任魏煒教授進(jìn)行了《大模型技術(shù)的商業(yè)模式創(chuàng)新》的主題講座。

以大型模型為標(biāo)志的人工智能技術(shù)被譽為繼“蒸汽革命”、“電氣革命”和“IT信息技術(shù)革命”之后的人類史上的“第四次”科技革命。魏教授在講座上深入淺出，按四個方面，為同學(xué)們普及了行業(yè)的現(xiàn)狀，提出了解決現(xiàn)有問題的途徑，并對行業(yè)的發(fā)展作出了獨特的預(yù)測。這四個方面是：

1.大模型技術(shù)基本能力及開發(fā)應(yīng)用案例

2.目前OpenAI之類大模型的商業(yè)模式存在的問題

3.如何解決這些問題及其關(guān)鍵步驟

4.未來大模型產(chǎn)業(yè)2+4商業(yè)模式創(chuàng)新的預(yù)測

01大模型技術(shù)基本能力及開發(fā)應(yīng)用案例

大型模型技術(shù)的基本能力，包括以下七點：語言理解、文本生成、知識問答、編寫代碼、數(shù)學(xué)、邏輯推理以及多模態(tài)能力。

基于上述這些能力，大型模型技術(shù)已經(jīng)開始應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部。例如Trickle將企業(yè)內(nèi)部的社交和文檔協(xié)同功能整合到通用大型模型技術(shù)中，為海外市場提供了四個應(yīng)用場景：

1.大模型個人助手，例如：協(xié)助撰寫PPT、會議紀(jì)要

2.訓(xùn)練大模型下的“分身”，解決在不同場景下同時執(zhí)行任務(wù)的問題

3.機(jī)器人同事，用于回答各種奇思妙想的問題，有助于激發(fā)個人創(chuàng)新和發(fā)散思維

4.大型模型下的Agent管家，執(zhí)行AI記憶助手功能，可幫助您截取和記錄各種信息形式的截圖，并隨時提取

而在商學(xué)教育場景中，北京大學(xué)匯豐商學(xué)院早在2018年，便開始開發(fā)智能企業(yè)信息庫，已建成的商學(xué)大模型，將商學(xué)院所需的海量研究報告、數(shù)據(jù)、財經(jīng)網(wǎng)站以及數(shù)千萬份有關(guān)企業(yè)經(jīng)濟(jì)報道的文檔、教科書講義、訪談記錄等嵌入到商學(xué)大模型中。通過構(gòu)建知識圖譜的方式對這些信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，滿足商學(xué)院教師和學(xué)生的需求，實現(xiàn)科研、教學(xué)、咨詢等領(lǐng)域的高效文本信息提取、智能對話和專家級智能寫作等功能。

魏教授還提到，未來學(xué)生完成論文將不再僅限于從海量文章中提取數(shù)據(jù)并找到價值點，具備找到問題、構(gòu)建架構(gòu)和機(jī)器人一起去解決問題的能力，擁有創(chuàng)造力、批判性思維和反思的能力才是關(guān)鍵。

02目前OpenAI之類大模型的商業(yè)模式存在的問題

當(dāng)我們?yōu)榇竽Ｐ蜁r代中ChatGPT的神奇之處而感嘆時，也需要認(rèn)識到OpenAI商業(yè)模式的局限性。目前，OpenAI公司通過直接向訂閱企業(yè)客戶和個人用戶提供ChatGPT 3.5/GPT4通用對話大模型接口來獲取收入。這種中心化、一體化、閉源的大模型商業(yè)模式通常會存在以下六個缺點：

1.必然會導(dǎo)致虛假信息的傳播

2.缺乏實時數(shù)據(jù)并且無法追溯數(shù)據(jù)來源

3.存在用戶數(shù)據(jù)隱私泄露的風(fēng)險

4.數(shù)據(jù)的所有權(quán)受到中心化的大型模型公司侵犯

5.新數(shù)據(jù)和新知識的產(chǎn)生和傳播受到極大的抑制

6.行業(yè)、企業(yè)或個人的私有數(shù)據(jù)不能被持續(xù)獲取

因此，最終生成的結(jié)果可能會讓外行看起來像內(nèi)行，而內(nèi)行看起來像外行，就像未煮熟的“夾生飯”一樣。

03如何解決這些問題及其關(guān)鍵步驟

以上問題的出現(xiàn)首先是由大型模型技術(shù)本身帶來的，其次是其商業(yè)模式設(shè)計不合理所致。目前，由于用戶數(shù)據(jù)與模型產(chǎn)權(quán)均被中心化公司所擁有，該模式不能最大程度地激勵用戶在系統(tǒng)中創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)和新的知識。因此，數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)應(yīng)該天然屬于使用的個人或企業(yè)。

我們可以從技術(shù)與商業(yè)模式兩個角度來思考解決方法：

1.從技術(shù)和技術(shù)架構(gòu)角度：

建立“生成式大模型+辨識型小模型”技術(shù)架構(gòu)，以創(chuàng)建特定領(lǐng)域的大模型。同時，可以利用“知識圖譜”來解決大模型的虛假信息、無法追溯和實時性等問題。

注：辨識型的小模型是指應(yīng)用場景特定的模型，參數(shù)量級約為一億左右，準(zhǔn)確度可達(dá)95%以上，而大模型的參數(shù)量級在百億、千億級以上，準(zhǔn)確度僅為約70-80%左右。

2.從商業(yè)模式設(shè)計角度：

首先是設(shè)計預(yù)訓(xùn)練大模型的角色，關(guān)鍵在于擁有訓(xùn)練的專業(yè)知識，最終產(chǎn)出預(yù)訓(xùn)練模型文件。其次，迭代微調(diào)模型的角色包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)和提示學(xué)習(xí)，通過這兩個步驟可以獲得通用的大模型。最后，將模型應(yīng)用到具體場景中，即利用推理代碼來執(zhí)行和解決各種問題。

04未來大模型產(chǎn)業(yè)2+4商業(yè)模式創(chuàng)新的預(yù)測

有趣的是，目前大模型的技術(shù)路徑仍處于快速發(fā)展階段，沒有人能確定哪種技術(shù)路徑最終會成功，但純粹追求客戶數(shù)據(jù)的模式顯然是不可取的?；诖笮湍Ｐ偷墓采w來設(shè)計業(yè)務(wù)系統(tǒng)，確定企業(yè)從事的活動和邊界，我們預(yù)測未來以下六種商業(yè)模式可能行得通：

1.閉源、一體化、非中心化的模式：在訓(xùn)練通用大模型后，許可授予下游公司，模型文件的所有權(quán)歸客戶，客戶可以微調(diào)適用于其領(lǐng)域的大模型。不同的許可模式還可以根據(jù)用戶數(shù)量、使用時間等進(jìn)行不同的收費。

2.平臺型模式：將各種預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、推理代碼和評估程序集成到平臺上，允許自己做大模型的訓(xùn)練、第三方公司的模型訓(xùn)練以及各種小型模型的訓(xùn)練都在該平臺上進(jìn)行。

3.專業(yè)化大模型的商業(yè)模式，包含以下四類：

A.基于模型文件，在微調(diào)后添加專業(yè)領(lǐng)域知識或公司知識，將其轉(zhuǎn)化為專用大模型，供公司內(nèi)部使用。

B.專門銷售為公司提供各種微調(diào)后的模型文件，不涉及企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，只提供模型文件。

C.提供模型文件的同時，還提供領(lǐng)域?qū)I(yè)知識圖譜。

D.允許私有部署，提供行業(yè)通用知識，支持API調(diào)用或面向個人消費者的使用方式。

最后，魏教授還提到，無論是在通用大模型領(lǐng)域、專業(yè)領(lǐng)域還是知識圖譜領(lǐng)域，都有機(jī)會出現(xiàn)價值數(shù)十億至數(shù)百億市值的企業(yè)，這是值得我們大家關(guān)注的下一個風(fēng)口機(jī)會。我們更相信，新技術(shù)與商業(yè)模式的創(chuàng)新將產(chǎn)生無限的價值，機(jī)會無處不在，只是需要我們能夠緊隨機(jī)會而行。