整理｜张生婷
编辑｜郭楠
9月8日，“《财经》民营企业高质量发展论坛——人工智能与数字化专场”在北京成功举行。本次专场活动由《财经》读数、薪火瑞家智库和新财道共同主办。
活动围绕人工智能浪潮及前沿观察、人工智能对数字化转型和金融生态带来的影响、人工智能在企业中的应用与创新、民营企业数字化转型中的收获与困惑等议题，邀请了来自学界、企业以及金融机构等30余位重磅嘉宾，全面扫描关于效率、创新、增长、技术和数字化转型等多方面的盲点，为民营企业高质量发展提供新思路，共同探索智能化商业新纪元。
亚杰投资基金合伙人、明珠特训营导师谭茗洲受邀参加并做主旨发言。
站在当前时点回看ChatGPT问世的这10个月，谭茗洲作为入局者的感受是恍如隔世。他借用电影《奥本海默》的一句台词感慨道：“大模型不是一个新技术，而是一个新世界。大家身处大模型AI的浪潮中，很多信息不一定能把握准确，但发展趋势无法逆转。”
“大模型的本质是性能强大的无损压缩器，视觉信息是知识的富矿，未来会慢慢从文本走向多模态。人机生产模式将是未来的一个主流，人机混合必然会构成新型的社会关系跟商业模式，未来所有行业都会被AI赋能，就像现在所有行业都被互联网连接一样。”谭茗洲判断。
以下为谭茗洲发言内容：
从“情感机器”到“心智社会”
大家下午好！
今天主要和大家分享我自己做人工智能科研的一些发现。
《情感机器》和《心智社会》这两本书是一个很好的切入点。两本书的作者是同一个人，即“人工智能之父”马文·明斯基。正如朱嘉明教授刚刚提到的（详见《朱嘉明：AI大模型发展的七个重要时刻》），人工智能诞生于1956年的达特茅斯会议，马文·明斯基就是这个会议的发起人之一，是“人工智能”概念的提出者。
这两本书从心理学、社会学和计算机科学的角度对人工智能运作方式进行了分析解读。多年前我读这两本书的时候没怎么读懂，大模型出来之后，我重新读了一遍，感觉能看懂很多内容了。
借用电影《奥本海默》的一句台词，大模型不是一个新技术，而是一个新世界。回过头来看移动互联网过去20年的发展，带来的影响已经远超我们当初想象，大模型这个新世界给我的感受也是如此，相信它未来的发展也会像移动互联网一样让很多人惊掉下巴。大模型不是一种新技术新工具，而是新的生产力。
市场对大模型的讨论也经常会和移动互联网放在一起，诸如“大模型是互联网经济的延伸吗”“可以认为大模型就是移动互联网智能化的过程吗”等问题。
先说我的思考，我认为互联网到移动互联网本质都是信息的生意。互联网做了三件事，一是信息生产，二是让信息产生价值，三是给信息定价，其中，信息定价让互联网拥有了核心的商业模式。这是我在过去20年投资互联网的过程中想明白的。
信息定价为什么重要？我给大家举个例子，这个世界上最不要干的一件事就是给别人推荐股票，因为这个信息无法定价，对方赔了会怨恨你，对方赚了你也不会得到什么，顶多是一顿饭。
从企业生产到个人生产、社交生产，再到移动互联网端随时随地的生产，信息生产的量足够大的时候就有了流量。而流量本身就给广告进行了定价，商业模式的本质就是定价。
互联网最伟大的商业模式就是搜索引擎，搜索引擎虽然不是互联网时代才开始有的，但互联网精妙的地方在于对信息进行了定价。无论是电商，还是现在各种内容的生产形式，流量变现最后都会变成对信息定价的模式。有了价格，才有互联网的庞大产业。
我为什么要思考这个问题呢？因为要想改变未来的产业，根本动力就是商业模式的驱动。人工智能现在的问题是，如何通过新的生产模式去创造一个新世界，以及构造怎样的商业模式？
正如我前面强调的，大模型不是新技术也不是工具，就是生产力本身。随着劳动过程的协作性质本身的发展，生产劳动和它的承担者生产工人的概念也必然扩大。为了从事生产劳动，现在不一定要亲自动手，AI只要能成为人的一个“器官”，完成他所属的某一种职能就够了。例如手机，我认为它就已经从电子产品逐渐变成了我们的一个“器官”。
再回到前面讲的《情感机器》和《心智社会》，我判断人机生产模式将是未来的一个主流，人机混合必然会构成新型的社会关系和商业模式。个人借以进行生产的社会关系，即社会生产关系，是随着物质生产资料、生产力的变化和发展而变化和改变的。
但目前大模型并没有找到像互联网搜索引擎这么明确的商业模式。
Sam Altman曾说过，AI已经成为下一个真正的技术基础平台，并且是自移动互联网后又一个全新的基础平台。我对这个定义表示赞同。
从技术上讲，OpenAI首席科学家Ilya Sutskever认为，大模型是信息的无损压缩。大模型表面上看只是在学习单词之间的统计规律，但实际上是在学习世界的映射。比如学习一本侦探小说，在最后要预测凶手的名字时，需要的是推理能力，而不是用统计规律来预测一个单词。
但这只是技术层面，不是人工智能真正的商业模式。目前已经有很多比较好的行业案例，例如针对网络漫画市场，利用AI把文字直接改成漫画，虽然目前很多算法细节还有待优化，但已经在实践中了。以及相关联的AI对影音创作的影响，包括前面朱嘉明教授提到的AI软件开发代理（详见《朱嘉明：AI大模型发展的七个重要时刻》），将会是未来影响企业拥抱大模型和最大的一个环节。
对于技术落地应用，我认为大模型目前最重要的环节是提示词工程。很多人都在关心大模型本身的一些技术，但却忽略了提示词工程才是这些技术落地的核心。实际上，要不带情绪地对没有表情的人工智能进行正确的提问，是一个很大的挑战，例如很多人面对ChatGPT都不知道怎么提问。
提示词就是你问大模型的方式，是拆解思维的一个过程，所以企业要想利用好大模型，核心就是提示词工程。无论是开发LLM驱动的产品的小团队，还是开发复杂的LLM驱动的应用程序的大公司，利用提示词工程都能简化流程并加快生产效率。
另外，开源社区也是未来的一个发展趋势，AGI时代即将到来，开源的力量将前所未来的强大。例如国内AI开源社区SwanHub，支持开发者们托管自己的训练代码，模型权重以及实验日志。社区提供最先进的AI展示工具，可以轻松使用Gradio、Streamlit甚至是HTML5和Unity来展示你的AI模型。
大模型的本质是性能强大的无损压缩器，视觉信息是知识的富矿，未来会慢慢从文本走向多模态。站在当前时点回看ChatGPT问世的这10个月，作为从业者我感觉是恍如隔世，我们大家身处大模型AI的浪潮中，很多信息不一定能把握准确，但发展趋势无法逆转。
人机混合的生产模式下，可能会出现前所未见的商业模式，AI必将改变商业规则、社会法则，甚至是战争规则。未来所有行业都会被AI赋能，就像现在所有行业都被互联网连接一样。
以上是我的一些思考，谢谢大家。
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