钉钉总裁叶军:未来每个行业都会与AI发生关系

5月17日消息,由搜狐主办的2023搜狐科技峰会17日上午在北京开幕。峰会下午,钉钉总裁叶军作了题为《生产力变革,AI重塑工作方式》的演讲。他认为,未来每个行业都会与AI发生关系。随着数据积累增加、工具能力提升、推理能力的增强、算力支撑到位,相信每个行业都会因此而发生变革。

同时,他认为,未来做APP这件事情会发生很大变化,也许不会有这么多APP,也不需要APP STORE,每家企业都有自己的大模型。对于技术与人类的关系,叶军认为,科技还是要服务于人,在隐私、安全、版权、企业的商业机密,以及深层内容合规性等方面还有很多问题需要解决。

以下为叶军演讲全文:

这两年从事互联网相关的工作,有一个非常深刻的感受,我们很多时候习惯于高估科学技术的短期价值,但是经常低估科技的长期价值。无论从宇宙到细胞,还是从卫星到基因,其背后都是非常长周期的积累,非常长时间认知的迭代,我们试图用很多习惯的方法去解释这个世界,找到一些既解释A也能解释B的方法统一出来,成为统一的方法论和工具,这是在科学领域经常用的方法。

从科学回到生活相关的事情,就从一些高精尖科学理论回到每个普通老百姓相关的事情的时候,我们又会发现,很多科学技术的方法论跟我们生活非常相关,但是往往有一个延期的效应。这段时间进展非常快,AI以前是以年为单位,最近是以周为单位在做各项技术迭代和更新,所以我今天的主题是《生产力变革,AI如何重塑工作方式》。

技术在推进人类文明的进步和时代变革。回顾历史,我们发现在蒸汽革命年代,以前的纺纱工人数发生了巨大的变更,很多人离开了纺纱机。在电力革命时代,以前马车夫找不到了,他们找了另外的工作。

电力革命解决了既是体力和续航能力,到了信息革命时代,最明显变化就是我自己亲戚朋友之前做寻呼机,就是BP机,台里有人专门有接到电话把语音转到文字,再发到另外一个人的BP机上面,专门是这样一个工作,那个岗位也消失了。所以,产业革命变革和我们每个人都相关,除了跟宇宙相关,跟我们身边的角角落落都相关。

最近大家认为是智能化革命,直接影响在场各位工作时间的分配,我不想说这些岗位会不会变化,但是岗位时间分配可能会发生变化,所有这些变化背后,对这些变化最有感知的,春江水暖鸭先知,往往是对这些工作最接近的人开始的。

我发现周围很多公司,因为钉钉最早从2015年赶上移动互联网的浪潮,到现在,我们发生非常大的变化,现在有6亿活跃用户,月活超过2亿,发现客户对我们需求越来越多。有的客户还在用蓝色屏幕的电脑,有的客户全面都用了PAD办公,甚至发现PAD用户量已经超过MC在钉钉上的用户。

最近我们发现,越来越多客户提能不能有一些基于语言交互的模型,就是最近大家关心的大模型。我认为,从计算机语言,习惯了命令行模式输入,到前段时间斯乐公司开发的界面,到最近是输入方式的变革,输出方式上我们认为短期内,可能是工厂很长一段时间还是以图形界面作为输出,所以输出相关领域和岗位还是以前的模式。但是输入这个岗位可能会发生非常大的变化,同时计算机信息化相关领域,开发模式可能会发生变革。

习惯以流程为中心,以工作任务分解需求分析模式为开发的模式,可能逐渐在有些领域转变成为以模型为中心的开发,这些在自己内部已经发生了变革。以前大家知道在使用计算机的时候,我记得我最早学计算机是求伯君的WPS,我到现在还用五笔输入法。周围很多人讲,你用计算机首先要进行打字比赛,谁打的快,我觉得大家都经历过。最近的办法,都在举行AIGC大赛,这就是对这个领域最接近的人群已经发生的变化。

我们再看看周围,除了计算机相关领域,互联网领域,研发领域,很多领域普通的岗位都跟计算机逐渐发生变化,因为AI的出现。我这里准备了两张图,我想给大家报告是最新工作的进展,很多人都在问我们,你们的大模型跟那个大模型有什么区别,大模型的实时性怎么解决,信息都是2021年9月份之前,你们大模型的隐私问题怎么解决,怎么解决企业的专属行业性领域问题,怎么解决两千字的限制。所有这些问题背后都是基础理论到工程应用的问题,我们是一个在应用领域做持续创新的一家企业,所以我们在这方面有一些自己的实践。

这个图可能给没有进入这个领域探索的企业做一个参考,我们往往把一个大模型当成底模型,我们会叠加行业的大大模型或者小模型,黄色部分我们使用了阿里云的向量数据库ADB,用ADB实现企业专属的小模型和中型模型,能力和通义千问能力进行结合,结合钉钉各种应用场景,实现钉钉的智能客服,智能文档,智能摘要等,目前在接近一百家企业进行共创,很多客户在用了,每天在搜集反馈,最终上线要等到网信办的评审。这套架构可能给很多企业作为在AI时代,我们各家企业探索的时候一种可能的应用的实践,一种最佳实践。

再看第二个图,这个图能更简单解释AI对于这个工作相关岗位如何集成,如何用这项技术,因为每天看大量的文章,看抖音和头条,不会看到底跟企业怎么结合。企业要解决的问题,刚才提到就是企业数据的及时性,传统的大模型如果把新知识输入给大模型非常麻烦,而且要有专业的能力,要有时间周期。

今天可以做的事情很简单,大家看123条线,第一种就是大家每天进场用的ChatGPT,你用谷歌的模型,你用一个Prompt输入,直接丢给大模型,大家都这个使劲,也有体验,很多人花钱买了账号。第二种,就是冰冷的表格知识的反馈,做技术的人都知道,用类似于谷歌百度这样的倒排缩影,可以返回给我们一些非常精准的搜索匹配的召回结果,这是以前的。

今天结合大模型和企业的专属能力,行业领域能力以后可以把Prompt经过小模型翻译形成专属知识,再把知识丢给专用的知识模型,再到专属的知识存储,很多企业信息不能到外网或者出境,这些信息应该留在内部,因为有知识版权和商业机密的信息。

这样的信息经过向量数据库处理分析以后,再丢给通用语言大模型,就是大家看到中间3条线,这就是返回之后的自然回答。其实钉钉做智能化,阿里做智能化研究很早开始,我记得去年10月份云栖大会的时候,现场有很多的朋友,看我们在台上演示AIGC生成图片文字,很多朋友没有今天这么大兴趣。

我想AI跟我们生产力工具结合还会更加充分,相信未来一年两年之内,相信会大量的工作,周围的工作都会和AI结合,这是不能回避的现实,会比我们想象来的速度还快。我想从自己的感受来讲,在三个领域首先会感觉到非常明显变革,第一是管理效率领域,我自己经常看财务报表,各种各样的数据业务分析,这里常用方法就是一个需求洞察提给BI,然后找到数据仓库的同学,再做打点。

随着数据积累足够大,今天我们不确数据,不缺信息,今天有足够大的信息红利和数据红利,只要用的好就可以让这些数据真正帮助我们做管理的决策。今天我们可以通过这些管理决策,还可以优化组织的构成、组织的设计、岗位的设计,包括岗位的分工,也会出现很多新岗位。

每次产业革命背后都会有一些岗位行业消失,但是一样会产生一些新的岗位和信行业。协同领域也会发生很大变化,在4月份发布了全新的钉钉智能化产品,很多企业天天找我们,要开账号,从来没有这么积极过,以前有一个产品都是告诉别人有这个产品,通过各种营销手段,今天不是,今天客户的反馈比我们想象中要积极,对于文档的智能化,类似于微软365Copilot,WPS也做了集成,这些已经是一个非常工程化的做法,只要当我们架构能够支撑得住,算力支撑得住,每个人的工作都会受到影响。

创立效率也会发生很大的变化,以前数字化的速度太慢,很多企业都是打电话,口头交流,很多工作流程还是纸质的。随着AI加速,数字化的过程会工程化。以数字化为例,数字化可以帮助我们创新,过往我们说数字化变革效率不够高,结果看不到,这张图能够很好说明我们心中的判断。

从传统的软件开发到低代码开发到无代码海法,到AI出现以后数字化的速度会呈几何级数上升,钉钉上面低代码有近八百万低代码的应用,哪怕是一个前台小姐姐可以用技术改变原来的工作。有了AI以后,只要会像老板一样说,就可以做很好的数字化创新,所以Prompt也是一种能力。

相信每个行业都会跟AI发生关系,随着数据积累增加,随着工具能力提升,随着推理能力再进一步增强,随着算力支撑到位,相信每个行业都会因此而发生变革。我们认为,未来研发这件事情,就是做APP这件事情会发生很大变化,也许不会有这么多APP,不需要APP STORE,每个企业因此都有大模型、终模型,肯定五千万家企业有五千万个大模型部署和应用。

最后一点,上午各位院士也提到,科技还是要服务于人,我们也非常坚信这一点。最近参与很多评审也是在反哺补全这个能力,对于隐私、安全、版权、企业的商业机密,这里包括一些深层内容合规性问题,有大量的路要走,这背后是我们坚持的一点,科技应该为人服务,科技应该遵从人类整个社会的一些既定契约。

我今天的报告主要是这些,谢谢大家。

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