软通动力孙洪军:AI大模型热潮下的冷思考

【环球网科技报道 记者 王楠】“当风口来临时,我们不要过分地去放大它的短期效应,但是更不能忽视它所带来的长期影响。”软通动力金融事业群助理副总裁、软通金科CTO孙洪军日前在接受记者采访时表示,随着AI大模型的发展进入白热化阶段,大模型产品正不断向金融、政务、医疗等行业拓展。与此同时,围绕模型商用、安全、可控的讨论也源源不断。

中国科学技术信息研究所发布的一份报告显示,据不完全统计,2020年至2023年间,中国已发布了79个参数在10亿规模以上的大模型。

面对大模型时代带来的大机遇,企业纷纷奋勇争先抢占C位,但孙洪军也表示,并不是所有企业都有能力能在短期内快速推出一个大模型产品。

无论是聚焦在AI能力平台的厂商,还是提供行业解决方案的厂商,都需要确保自己的产品或解决方案能够提供这部分能力。而对于短时间内没有自研能力的厂商,以及没有AI研发积累的厂商,则无需考虑自研大模型,可直接利用市面上已有的能力来升级解决方案,形成自身业务升值溢价能力。

“目前行业大模型的产业结合仍处于早期阶段,下游应用如何认可理解新推出的大模型应用能力,模型与产业之间如何双向奔赴,实现场景与生态同频共振,或许还需要一定时间才能完成。”孙洪军称。

企业的大模型应用需要综合考虑行业专业性、数据安全、持续迭代和综合成本等因素。基于行业大模型,构建自己的专属模型,也许是企业更优的选项。

“当下,软通动力正在多个行业领域进行大模型服务探索,并已沉淀数个成功案例。”孙洪军介绍,在保险行业,软通动力基于保险业务中台&保险中台解决方案,依托软通天璇2.0MaaS平台,贯穿全流程业务场景开发智能工具和助手,助力保险企业实现产品生态化、营销个性化、服务场景化、风控智能化,赋能保险客户冲破增长瓶颈;

在软件开发方面,软通动力将大模型融入“软件工程全价值链”,在某银行IT部门落地实践,借助AI大模型自动规划测试任务、测试数据生成和脚本自动执行,大幅提升测试的质量和效率;

在招聘方面,软通动力基于天璇2.0MaaS平台推出招聘AI Copilot应用,可作为需求助手、简历助手、面试助手,让招聘顾问秒变面试官。在软通动力自身的应用中,实现替代面试官80%基础面试工作量。

“我们通过测试发现,大模型能够为金融IT开发提升20%-30%的工程效率,技术带来的降本增效效果显而易见。”不过,孙洪军也表示,在享受技术带来便利的同时,也要把安全、所有权意识融入到为客户进行设计、开发和测试的全流程中。

以金融领域为例,金融机构拥有庞大的客户数据池,在应用AI大模型的过程中应格外注意数据泄露等风险防范。“我们和金融客户讨论后得到一个共识,只有私有化部署才能解决信息安全问题。”孙洪军称,AI大模型生产的代码本质上是机器生产,所有权划分目前尚未明晰。金融机构较多采用大模型私有化部署的形式,依照GitHub等开源社区的规章,引用了内部的知识产权,理应把产出贡献出去。因此,为金融机构部署私有可控的大模型时要做好技术路线、合规使用等方面的评估,避免产生所有权争议。

除此以外,孙洪军认为,在AI大模型发展的过程中,人才缺口也是当下面临的主要问题。“大模型的技术特性,决定了对高级算法技术人才的需求最为旺盛。从行业发展趋势来看,去年年中至今无论是大厂还是创业团队,都还是集中于给大模型打基础。也因此,现阶段底层的技术人才,如NLP算法工程师、深度学习等岗位,是大模型人才市场里最为急需的那一批人。”

孙洪军透露,目前软通动力在内部也会推出一些人才转型计划,类似培养出一批模型训练师。“但这需要一定时间,因为比起人才培养,我更愿意将它称之为人才的培训和应用,毕竟它需要大量的训练与经验,是一个由量变走向质变的过程。”

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