微軟李磊：生成式AI將影響1/4的工作崗位

“假設我家里的房間有白色的、藍色的和黃色的，黃色的房間一年內會變成白色，那么如果我想讓兩年后所有房間都是白色，應該怎么做呢？

GPT4給我的回答是：‘只需要把藍色房間刷成白色，對已經是黃色的房間不用采取任何行動，黃色的房間會在一年內變成白色，你只需等待即可。’”

這是微軟中國數據科學與人工智能解決方案部總經理李磊近日在2023中國汽車先鋒論壇上分享的生動案例。

通過這次測試，李磊得出的結論是：GPT4具備從已有常規知識中自主組織、編排新信息的能力，并且能夠根據已知信息進行推理，這已經超越了基礎知識的應用，展現出了新的潛能。

從ChatGPT、GPT和AIICG的概念辨析切入，李磊介紹了基于GPT的大模型的應用場景和實現路徑。他認為，客觀來講，GPT最備受關注的是其創作生成的能力，用于文章寫作、致詞、營銷文案等領域。此外，在圖像生成、動畫制作及視頻生成方面也都有應用。

從目前來看，生成式AI最初是自然語言處理（NLP）出發。在李磊看來，GPT是一個基石，作為基礎模型，GPT在這個領域發揮著重要作用。其中數據顯得尤為重要。

與大數據和人工智能打了多年交道的李磊表示：“當大眾認知和體會到了數據和人工智能，就會催生出一系列場景。”比如與ChatGPT聊天機器人互動，這不僅提升了公眾對AI的認知，也催生了許多實際業務場景，反過來推動了業務發展。

就技術角度而言，GPT的持續進階還有一些關鍵問題需要慎重考慮。李磊認為，重點在于不應過分拘泥于ChatGPT本身，而應關注底層的GPT模型及其具備的能力。ChatGPT只是GPT的應用場景之一，當把底層模型作為標準的模型服務推出，市場就會基于這一模型衍生出一系列場景，從而提升生產效率。

據李磊預測，生成式AI可在10年內將勞動生產率的年增長率提高近1.5%，目前約有2/3的工作都受到某種程度的AI自動化影響，而生成式AI將影響當前1/4的工作崗位。

在我們所熟知的汽車產業，GPT在當下已經有了一些典型的應用，主要涉及智能駕艙、個性化人機交互、智能客服、智能營銷、產品研發等方面。例如，可以利用GPT生成銷售培訓問題，從而建立銷售培訓的問題解答庫。此外，GPT還可用于生成銷售話術，也可用于評估客戶服務質量和服務反饋，也可用于編寫營銷文章等。李磊強調，這些都是目前為止的應用，隨著未來更多的應用場景出現。

未來，GPT模型有哪些潛能可以發掘？李磊認為可以關注以下幾個方面。

首先是總結摘要能力，GPT的NLP能力，具備從對話中抽取信息的能力。例如，對于客服系統，可以從對話中提取出對話原因、對話情緒以及對話總結等信息。

此外，GPT在意圖識別方面也有很大潛力。在人機對話中，理解對話中的意圖是關鍵，而GPT在這方面的能力提升可以促進客服自動問答和意圖識別的發展。李磊提道，目前GPT的語言能力已經非常強大，還可以用于翻譯等應用。

另一個是歸納推理能力，GPT能從海量文本中歸納出關鍵信息，比如輔助研報撰寫，先通過GPT閱讀大量資料生成要點，從而根據要點減少信息篩選并再輔助生成研報的工作。

在擁有基本能力的基礎上，研發人員還可以通過專業的領域知識訓練GPT，使其具備更專業的能力。例如，銷售人員可以用基于GPT訓練好的行業知識能力生成問題，還可用于對于行業客戶的郵件回復、方案編寫等。

隨著技術的發展，人類正迎來人工智能的全新時代。在李磊看來，未來的機會將掌握在我們自己手中，通過充分利用可信任的、合規的AI，不僅可以服務車企，為企業創造價值，還可以造福整個人類。