近期有關(guān)中國(guó)是否將復(fù)刻日本的“資產(chǎn)負(fù)債表衰退”的言論不絕于耳，筆者認(rèn)為渲染這方面言論的自媒體完全是危言聳聽。

中國(guó)的人均GDP才剛剛跨過一萬美元的門檻，進(jìn)入中等收入國(guó)家的行列。我國(guó)還沒有發(fā)展到類似發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)滯脹的階段。

事實(shí)上，我國(guó)目前正處于跨越中等技術(shù)陷阱的周期階段，所謂中等技術(shù)陷阱，是指發(fā)展中國(guó)家承接了部分發(fā)達(dá)國(guó)家的成熟產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，而后沒有發(fā)展出可以媲美發(fā)達(dá)國(guó)家的核心技術(shù)，這樣此發(fā)展中國(guó)家便會(huì)進(jìn)入相對(duì)停滯的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。

那我國(guó)該如何避免中等技術(shù)陷阱呢？

AI大模型作為新技術(shù)的奇點(diǎn)將揭示其中的答案。

01

“數(shù)字中國(guó)”雛形已成

在當(dāng)前疫情沖擊、國(guó)際局勢(shì)多變、全球經(jīng)濟(jì)放緩的環(huán)境下，我們所處的是一個(gè)被形容為“烏卡(VUCA)時(shí)代”的世界。這一術(shù)語(yǔ)源自20世紀(jì)80年代沃倫·本尼斯和伯特·納努斯的領(lǐng)導(dǎo)理論，代表著易變(Volatile)、不確定(Uncertain)、復(fù)雜(Complex)和模糊(Ambiguous)四個(gè)方面的特征。

在VUCA時(shí)代，復(fù)雜性問題幾乎出現(xiàn)在各個(gè)行業(yè)。這對(duì)無論是企業(yè)還是國(guó)家，都是一個(gè)共同面臨的挑戰(zhàn)。如何在這樣的環(huán)境中求生存、尋發(fā)展，是我們需要共同思考和解決的問題。

而“數(shù)字中國(guó)”的建設(shè)正是最具有確定性、可以擺脫烏卡時(shí)代的經(jīng)濟(jì)新動(dòng)能。從三個(gè)方面來看，我國(guó)已具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。

首先，我國(guó)有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策法律的頒布越來越完善。

2020年4月，中共中央、國(guó)務(wù)院發(fā)布《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》，明確將數(shù)據(jù)市場(chǎng)與土地市場(chǎng)、勞動(dòng)力市場(chǎng)、資本市場(chǎng)、技術(shù)市場(chǎng)并列為加快培育的五大核心生產(chǎn)要素市場(chǎng)之一，數(shù)據(jù)要素步入市場(chǎng)化階段。

2022年，國(guó)務(wù)院頒布“數(shù)據(jù)二十條”，提出二十條政策舉措以建立“三權(quán)分置”的數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度框架與多層次數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)體系。

2023年3月1日，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》，自此數(shù)字中國(guó)形成了完整的政策框架體系。

其次，我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)建設(shè)世界領(lǐng)先。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的全球藍(lán)圖中，中國(guó)的優(yōu)勢(shì)十分明顯。其中市場(chǎng)規(guī)模是不可比擬的優(yōu)勢(shì)。截至2022年底，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模已從十年前的5.64億增加到10.67億，居世界第一，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)75.6%，農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率為61.9%。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，人多意味著產(chǎn)生的數(shù)據(jù)多，可供分析挖掘的價(jià)值多，這是最大的財(cái)富。

在網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略指引下，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)50.2萬億元，穩(wěn)居世界第二；移動(dòng)支付年交易規(guī)模527萬億元，居全球第一；5G基站達(dá)284.4萬個(gè)，已建成全球最大規(guī)模的光纖寬帶和5G網(wǎng)絡(luò)。

“數(shù)字中國(guó)”的建設(shè)進(jìn)一步加速了我國(guó)在新技術(shù)上的突破。

生成式人工智能的崛起源于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破和數(shù)字內(nèi)容供應(yīng)的快速增長(zhǎng)，其卓越性能使AI在需求驅(qū)動(dòng)下迅速向數(shù)字經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域滲透。

生成式AI不僅創(chuàng)造了新業(yè)態(tài)、新模式，而且其低成本、高效率、個(gè)性化服務(wù)也對(duì)同領(lǐng)域現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式構(gòu)成了沖擊，官方為此也及時(shí)出臺(tái)相關(guān)的文件進(jìn)行合理監(jiān)管。

2023年7月13日，國(guó)家網(wǎng)信辦等七部門聯(lián)合公布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》(以下簡(jiǎn)稱《辦法》)，自2023年8月15日起施行。國(guó)家網(wǎng)信辦表示，出臺(tái)《辦法》，既是促進(jìn)生成式人工智能健康發(fā)展的重要要求，也是防范生成式人工智能服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)實(shí)需要。

如今用“百模大戰(zhàn)”來形容當(dāng)下人工智能大模型的火熱程度一點(diǎn)也不夸張。數(shù)據(jù)顯示，國(guó)內(nèi)公開發(fā)布的大模型已達(dá)80多個(gè)，大模型已經(jīng)進(jìn)入了去偽存真的階段。

02

低代碼時(shí)代使所有數(shù)字化轉(zhuǎn)型不再是口號(hào)

隨著GPT-4的發(fā)布，其驚人的功能提升引起了廣泛關(guān)注。其中，通過一張草圖即可生成網(wǎng)站HTML代碼的表現(xiàn)更是讓人印象深刻。這一幕不僅讓看熱鬧的人驚嘆于技術(shù)的神奇轉(zhuǎn)變，也讓深諳門道的人意識(shí)到，這或許是低代碼領(lǐng)域的一次革命性突破。

所謂低代碼，是指利用圖形化拖拽、參數(shù)化配置等方式，僅需少量代碼即可開發(fā)出應(yīng)用程序或數(shù)字工具。自問世以來，低代碼憑借其開發(fā)門檻低、效率高以及滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求等優(yōu)勢(shì)，備受青睞。然而，長(zhǎng)期以來，它也飽受質(zhì)疑，甚至被認(rèn)為是“偽需求”、“行業(yè)毒瘤”。

而以ChatGPT為代表的AI大模型的出現(xiàn)，為低代碼領(lǐng)域帶來了一線生機(jī)。這些模型在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著成果，成功解決了技術(shù)方面臨的“業(yè)務(wù)需求”問題。因此，有觀點(diǎn)認(rèn)為，AI大模型有望成為消除低代碼質(zhì)疑的最有力武器。

谷歌的BERT模型、Facebook的Detectron2模型等，都是基于深度學(xué)習(xí)對(duì)海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，總結(jié)規(guī)律和模式，從而達(dá)到非常準(zhǔn)確的識(shí)別能力和預(yù)測(cè)能力。這些技術(shù)的成功應(yīng)用，為低代碼領(lǐng)域的發(fā)展提供了有力支持。

百度的文心一言全面嵌入百度內(nèi)部工作平臺(tái)如流、對(duì)外也上車了百度apollo等業(yè)務(wù)；釘釘也表示全面接入阿里的 "通義千問 "大模型，增加了 10余種 AI能力、對(duì)外也表示要開放；WPS AI表示將嵌入金山辦公全線產(chǎn)品，科大訊飛的投資者交流會(huì)中也表示，大模型對(duì)于其根據(jù)地業(yè)務(wù)，有著很大推動(dòng)意義。

根據(jù)Gartner的預(yù)測(cè)，到2025年，70%的企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用將由低代碼技術(shù)構(gòu)建。甚至有專家認(rèn)為，低代碼已經(jīng)成為了“企業(yè)數(shù)字化的核心引擎”。

03

企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)避免因小失大

如今許多非TMT行業(yè)的公司都躍躍欲試想要搞自己的大模型，這是因小失大的行為。在未來，大模型或只是“數(shù)字中國(guó)”的基礎(chǔ)設(shè)施，價(jià)值量最高的反而是企業(yè)的數(shù)據(jù)資源，因?yàn)橘|(zhì)量過低的數(shù)據(jù)將直接決定了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成敗。

舉個(gè)例子來說，在金融領(lǐng)域中，一個(gè)信息的錯(cuò)誤可能導(dǎo)致征信評(píng)估出現(xiàn)截然相反的判斷。為了確保高質(zhì)量的輸出，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的大小與模型的推理能力息息相關(guān)。然而，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的多樣性同樣重要，豐富的數(shù)據(jù)能夠提高模型的泛化能力。過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況很容易發(fā)生，因此需要確保數(shù)據(jù)集的多樣性。

對(duì)于許多傳統(tǒng)企業(yè)和剛剛起步的數(shù)字化企業(yè)而言，大量語(yǔ)料數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，分散在各個(gè)部門。在這種情況下，缺乏現(xiàn)成領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)的可用性成為了訓(xùn)練的前提條件。領(lǐng)域數(shù)據(jù)的記錄、盤點(diǎn)、采集、清洗和轉(zhuǎn)化成為了關(guān)鍵任務(wù)，這實(shí)際上考驗(yàn)著企業(yè)的大數(shù)據(jù)治理水平。如果未經(jīng)篩選和處理的數(shù)據(jù)直接用于訓(xùn)練大型模型，可能會(huì)嚴(yán)重影響模型的訓(xùn)練效果。

在數(shù)據(jù)生產(chǎn)力時(shí)代，動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)與高頻創(chuàng)新已成為最具特點(diǎn)的兩大趨勢(shì)。動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)，顧名思義，是指市場(chǎng)中技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)創(chuàng)新不斷挑戰(zhàn)現(xiàn)有格局，打破市場(chǎng)的相對(duì)穩(wěn)定性和靜止性，從而引發(fā)整體性的大幅變動(dòng)。這種競(jìng)爭(zhēng)并非短暫的現(xiàn)象，而是長(zhǎng)期存在，其強(qiáng)度也有所差異，有的表現(xiàn)為顛覆性的變革，有的則呈現(xiàn)漸進(jìn)式的變化。在這種競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，企業(yè)必須時(shí)刻保持敏銳的市場(chǎng)洞察力和創(chuàng)新能力，以應(yīng)對(duì)不斷變化的市場(chǎng)需求和行業(yè)格局。

總體來看，AI大模型作為新時(shí)代的經(jīng)濟(jì)新動(dòng)能，將為我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)大的支持。在這個(gè)過程中，除了有先發(fā)優(yōu)勢(shì)的信息技術(shù)龍頭，傳統(tǒng)企業(yè)需要關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量、加強(qiáng)大數(shù)據(jù)治理能力和保持創(chuàng)新能力，以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

       原文標(biāo)題 : AI觀察：烏卡時(shí)代下，數(shù)字中國(guó)如何成為經(jīng)濟(jì)新引擎？