张世民： 智能涌现：AI大模型时代的颠覆与重构

课程背景：

2023年4月4日，微软创始人比尔·盖茨在接受路透社采访时表示：“暂停研发AI（人工智能）的呼吁，并不会解决我们面临的挑战，应该将重点放在如何最大程度地利用AI技术及其所带来的发展。”

比尔·盖茨在公开信《人工智能时代已经开始》中写道，他平生见证了两次令其印象深刻的革命性技术诞生。第一次是在1980年，有人向比尔·盖茨介绍了一个图形用户界面，也就是所有现代操作系统的前身。第二次则发生在2022年，就是ChatGPT。

高盛经济学家约瑟夫·布里格斯撰写的报告指出，全球预计将有3亿个工作岗位被生成式AI取代。然而ChatGPT根本不是取代普通人的工作那么简单。正如取代诺基亚的不是摩托罗拉，而是苹果一样。站在世界顶端的精英们，已经预见了这块石头将会掀起怎样的巨浪。

ChatGPT是目前人工智能最前沿的研究成果，经过大量数据训练后，ChatGPT可以根据指令写出散文、诗歌、代码。这看似就是一个siri或小度可以做到的事情，而它们本质的区别就在于——“训练”。ChatGPT的独特之处，在于它超前沿的算法以及足够强大的算力，让它能不断被训练。只要有足够的数据来训练，它就能够持续实现我们的想法。

在ChatGPT出现之前，大部分所谓的AI，我们一直称之为人工智障，就是因为它们只能帮我们搜索现成的东西，对于复杂一些的问题无能为力。其实，ChatGPT扮演的角色更像是人类的助手，给我们的工作提供协助，提高每个环节的效率，让未来人类的工作有更好的分工，同时可以把精力放在更重要的创意和思考上。

    霍金曾经说人工智能或将终结人类文明，马斯克也说AI比核武器更危险。但未来已来，以后的我们该如何与AI共存，已然成了一个需要严肃思考的问题了。

课程收益：

• 了解大模型发展历程和演进图谱，透视AI时代变革力量
• 大模型的技术支撑，解析大数据、云计算构成的生态体系
• 剖析大模型企业级应用的突破和发展趋势，主动拥抱变化
• 分析大模型在各行业的应用，对企业经营形态带来的影响
• 大模型时代对岗位和工作方式的改变，个人能力提升方向

课程时间：1天，6小时/天

授课对象：企业管理层、研发、产品、运营、IT、市场等相关部门骨干

授课方式：讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑

课程大纲

第一单元：AI大模型带来的颠覆与重构

一、大语言模型开启新范式

1. 传统搜索时代落幕

2. 从聚合式到生成式

3. 从标准化到个性化

4. 人机对话VS自我进化

5. 各国科技巨头们纷纷入局

【案例解析】比尔盖茨发公开信：未来已来

二、ChatGPT对科技界的冲击

1. 谷歌紧急应战

2. 微软焕发第二春

3. 百度发布“文心一言”

4. 阿里“通义千问”邀请内测

5. 华为盘古大模型聚焦B端应用

【案例解析】马斯克为什么呼吁暂停ChatGPT

三、通用大语言模型三项核心能力

1. 文字归纳提炼和文案撰写能力

2. 自然语言处理和逻辑推理能力

3. 商业逻辑洞察和系统输出能力

四、大数据+大算力+强算法=大模型

1. 参数规模：千亿级参数成为主流

2. 技术架构：GPT--基于反馈的强化学习

3. 模态支持：文本、图片、影像、语音等多模态

4. 应用领域：通用大模型VS行业大模型

【案例解析】ChatGPT催生智能家居市场新契机

五、大模型时代的新兴机遇和挑战

1. 可能造就的N种高薪岗位

2. 发现问题的能力比解决问题更重要

3. 跨界融合与创新驱动是新时代标配

4. 用想象力、创造力驾驭大模型

5. 潜在风险：信息滥用、数据安全、科技作恶

第二单元：大模型加速数字孪生和元宇宙构建

一、元宇宙打开新世界

1. 现实与虚拟哪个更真实

2. 高度虚拟化、可感可触

3. 从 VR、AR 到 MR、XR 

4. 沉浸式体验、时空可编辑

【案例解析】钱学森眼中的“元宇宙”

二、元宇宙四大核心要素

1. 极致沉浸体验

2. 丰富内容生态

3. 超时空的社交体系

4. 虚实交互的经济系统

【案例解析】全国首场元宇宙庭审厦门开庭

三、元宇宙开启五大趋势

1. 数据成为核心资产和竞争力

2. 数字贡献引发价值分配变革

3. 数字经济与实体经济深度融合

4. 元宇宙中数字形象映射自我认知

5. 元宇宙中数字文化成为主流文化

【案例解析】华为胡厚崑谈元宇宙：数字世界现实化

四、元宇宙应用场景与商业模式创新

1. 三大赋能途径：新空间、新货币、新媒介

2. 重塑行业形态：娱乐、社交、内容、消费

3. 颠覆运营模式：高度虚拟化、可感可触、场景广泛

【案例解析】中国发布《2022元宇宙产业图谱》

第三单元：大模型在各行业应用和未来岗位分化

一、大模型行业应用解析

1. 大模型在电商平台的应用

2. 大模型在金融服务的应用

3. 大模型在零售行业的应用

4. 大模型在制造行业的应用

5. 大模型在医疗行业的应用

6. 大模型在智慧城市的应用

【案例解析】AI大模型赋能数字政府建设

二、企业级应用：从+AI到AI+

1. 研发：产品定义、设计建模、成本分析

2. IT部: 程序代码、BUG修复、技术支持

3. 市场：趋势分析、创建营销活动计划

4. 人事：薪酬绩效、招聘培训、职业规划

5. 客服：企业级对话交互AI能力

6. 行政：流程优化、信息管理

【案例解析】chatGPT当客服，你心动了吗

三、大模型影响的七类岗位

1. 文字创作，平面设计类

2. 软件开发，代码编程类

3. 语言技能，文档处理类

4. 知识萃取，经验传授类

5. 市场分析，数据挖掘类

6. 金融理财，投资建议类

7. 高重复性，低技术含量

【案例解析】哪些人在利用大模型闷声赚钱

第四单元：大模型倒逼思维升级与个人能力进化

一、技术转化能力

1. 傻瓜式、简单可依赖

2. 不要让用户做选择题

3. 需求洞察与痛点捕捉

4. 用户需求VS应用场景

【案例解析】“懒人四件套”背后的商业逻辑

二、业务打磨能力

1. 无痛点，不产品（服务）

2. 做减法，不做加法（功能）

3. 小步快跑，快速迭代（效率）

4. 避免过度的流程设计（机制）

【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒

三、跨学科知识能力

1. 不同领域之间灵活转换

2. 突破路径依赖，冲出舒适区

3. “跨界打劫”VS“降维打击”

4. 跨界打劫的本质：场景转换与用户体验

【案例解析】谁夺走了分众传媒的电梯生意

四、创造性输出能力

1. 否定是创新的开始

2. 创新是“有中生无”

3. 创新是发现更多可能性

4. 创新是做别人不做的事

【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”

五、持续学习和适应能力

1. 发现问题的能力

2. 深入的分析能力

3. 敏锐的想象能力

4. 充分的整合能力

【案例解析】结构性思维VS碎片化思维

课程回顾、总结和分享