大模型:独特扩散方式下个人与企业受益差异

AI快讯2周前发布 niko
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大模型展现颠覆传统的扩散路径。通常变革性技术从政府或军事领域自上而下扩散,而大模型却反其道而行之,对普通人的好处远超企业和政府。如chatgpt作为史上增长最快的消费级应用,每周有4亿活跃用户用于多种任务,成为个人能力在众多领域的倍增器。

大模型使用门槛极低,价格便宜甚至免费,响应快,通过链接即可访问,还能用母语交流。这让普通人在短时间内体验到前所未有的技术解锁。然而在企业和政府层面,大模型效益为何微弱?

首先,大模型能力结构独特,提供广泛但浅层的“准专家”知识,多才多艺却易出错。组织有多种专才,大模型虽能辅助提升效率,但对组织提升有限。而个人专长往往单一,大模型提供的能力使个人能完成原本无法做到之事,如随性写代码、理解法律文书等,且无需额外专家参与就能达到一定水准。

其次,组织面临的问题复杂,涉及系统集成、旧有系统、安全协议等诸多方面,变量、约束和考虑因素多,容错空间小,不能像个人一样随意使用大模型。再者,大型组织存在惯性,组织文化、历史惯例等因素阻碍大模型快速落地应用。

目前,最前沿的LLM性能易得且廉价,大家使用的ChatGPT性能相近。但训练扩展、推理扩展等力量在扩大性能“动态区间”,模型蒸馏则在缩小该区间。一旦金钱能换取更强的ChatGPT,大型组织和社会精英可能改变受益格局。不过当下,我们处于独特时刻,AI革命以意想不到的公平方式展开,权力归于人民。

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