近期，在信息社会50人“智能时代：经济学的重构”论坛上，安筱鹏博士从大模型发展趋势、在典型行业中应用、对教育

 

近期，在信息社会50人“智能时代：经济学的重构”论坛上，安筱鹏博士从大模型发展趋势、在典型行业中应用、对教育体系颠覆以及对组织形态重构等方面，深入分享了对于AI大模型的理解和洞察，以下是发言要点来源：阿里研究院。

AI大模型是通用人工技术（AGI）发展的重要里程碑，AGI将引发新一轮数字技术竞争格局重构，也是大国新一轮数字技术竞争的制高点，必将对未来5-10年全球技术创新、企业竞争和国家博弈产生深远影响从这个意义上讲，大模型代表的不是一个技术，而是开启了新的智能时代。

AI大模型既带了普惠效应，也带了极化效应一方面，AI正在以更快的速度、更广的范围、更深的影响，让每个人、每个组织都能感受到新技术的红利但另一方面，AI大模型带来的是人和人的分化、企业和企业的分化、地区和地区的分化、国家和国家竞争力的分化。

AI大模型正在形成更强大的规模经济和网络效应，人类社会将会迎来10万亿美元市值公司的时代它可以在全球整合技术、人才、市场、资本等资源，让新技术通过高频迭代、低成本试用、大规模普及这改变的不仅仅是一个企业的竞争力，也是一个地区、国家间核心竞争力和国际竞争格局。

AI大模型重构软件系统、驱动万物智能，是变革生产力的主要途径# ONE AI大模型出现后，“鲍莫尔病”是否有新解？20世纪60年代，美国经济学家威廉·鲍莫尔和威廉·鲍恩提出了一个问题：为什么教育、法律、医疗、表演、休闲等服务行业的成本和价格一直在上升，而有形商品价格持续下降？。

制造业等进步部门可以通过使用劳动节约型技术大幅提高生产率，使得产品成本持续下降，而技术进步并没有带来服务业生产率大幅提高，服务业等停滞部门的成本不断上升后来人们将这一现象称为“鲍莫尔病”半个多世纪以来，“鲍莫尔”不仅没解决，而且越来越严重。

商品价格在不断下降，但美国服务的价格在过去十多年持续攀升自2000以来，美国医疗服务价格增长200%、大学费用增长150%+、医疗保健增长100%，而玩具价格降了50%、电视价格降了100%“鲍莫尔病”在进入新世纪后更严重了。

    2021年3月16日，OpenAI公司CEO山姆·阿尔特曼(Sam Altma)在《万物摩尔定律》文章中预言：AI革命是继农耕时代、工业时代、计算机时代之后的第四次革命，10年后AI可以完成几乎所有工作，包括科学发明。

可以确认的是，AI将使产品（Goods）和服务（Services）变得越来越便宜为此，为迎接一个包容性的智能社会到来，政府应当建立新的税收制度和资本市场

AI是否能够提高医疗、教育、法律、政务、创意、影视、娱乐等服务行业的生产效率，为解决“鲍莫尔病”找到新药方？我们可以看一看几个服务业领域正在发生的变化软件业：每个人都是程序人，编程开启大众化时代软件行业是过去几十年人才最稀缺的行业，AI大模型正在改变这一格局，AI软件开发和编程能力正在逼近人类。

今年4月GPT4发布后，国内研究机构CSDN测试结果是，GPT-4的软件编程能力相当于中国月薪3万人民币的软件开发人水平GPT4通过了谷歌编码L3级（入门级， 18万美元年薪）工程师测试Stability AI 的CEO说人工智能将在五年内取代人类程序员。

谷歌旗下Deepmind公司编程应用AlphaCode，在编程比赛中超过45.7%的人类参赛者有这样一个案例：一个只有8岁的小孩，利用人工智能开发了一款平台跳跃小游戏，代码由ChatGPT和Claude生成、美术由Stable Diffusion提供。

今年的云栖大会上，阿里云也推出了一款代码大模型，叫“通义灵码”， 可自动生成行级/函数级代码、单元测试、代码注释等，为开发者带来高效、流畅的编码体验从赋能实体经济的视角来看，大模型生成代码的价值，可能超过生成文字/图片/视频的价值，这个价值被远远低估了。

未来AI将重构整个软件体系，所有的软件都需要基于AI重新做一遍这句话的关键词是“所有” “所有”的含义是：手机上所有的APP会被重构，Windows、Office等办公软件会被重构，ERP、PLC、SCADA等工业软件会被重构。

所有软件将由AI驱动，软件服务模式加速从“流程”驱动到“数据”驱动，SaaS软件从“在线化”走向“智能化”软件开发前端从流程事务处理，到人机对话交互；软件开发后端的更多代码将自动生成未来所有的智能硬件包括手机、计算机、智能家电、摄像头、机器人、AGV小车、工程机械等将被AI大模型驱动。

你可以问家里的摄像头，你家的猫在哪里？你可以让机器人像人一样和你聊天、端茶倒水你可以让生产线上的码垛机器人，根据人的自然语言指令生成或圆形或方形的堆垛

不是说仅仅在未来会重构，此时此刻的当下已经在发生变革今年西门子和微软已经达成新的战略合作，在今年的汉诺威博览会上，展示了ChatGPT和其他Azure人工智能服务如何增强西门子工业自动化工程解决方案能力，工程团队可以通过自然语言输入生成PLC代码，从而显著减少时间和错误概率。

今年4月，阿里云工程师就在实验室将通义千问大模型接入工业机器人，在钉钉对话框输入一句人类语言，大模型就会自动生成机器人可以理解的代码，从而远程指挥机器人工作7月28日，谷歌DeepMind推出了一款新的机器人模型Robotics Transformer 2（RT-2）。

这是一个全新的视觉-语言-动作（VLA）模型例如，对AI说“捡起已灭绝的动物”，机械臂会在一堆塑料玩具中精准地选择恐龙“灭绝的动物”很多，在此之前，机器人无法做到把“灭绝的动物”和“塑料恐龙玩具”联系在一起。

未来，当智能设备被AI大模型所驱动，其背后折射出的是，伴随着IT技术、CT技术、DT技术和OT技术的融合，伴随着被AI大模型所驱动，越来越多的设备正演化成一个智力水平不断成长的智能体智能时代将是一个智能体涌现和联合的时代，这也将带来人类生产组织和生活方式的深刻变革。

AI大模型带来软件效率革命近期美国技术圈讨论一个招聘案例：一家技术公司准备招聘1名员工，有2名程序员来应聘：一个是拥有4年编程经验的巴基斯坦人Hamid，一个是拥有19年编程经验的德国 人Alex，公司安排两个候选人开发一个软件（创建最小可行性产品MVP）。

一周后，Hamid完成了95%的MVP，而Alex只完成了7%的MVP为什么只有4年编程经验的人反而编程速度更快呢？因为他借助了代码大模型，不仅编程效率更高，整个开发成本也极大降低

2023年10月， GitHub Copilot开发者突破了1亿，付费用户已突破了100万从最早只有 27% 的开发者会使用到如今的46%，GitHub Copilot让开发者的代码编写效率提升了55%，高达 75% 的开发者在使用 Copilot 时感到更有成就感。

GitHub CEO说“很快 AI将能实现 80%的编程”在全球峰会上，他直播用GitHub Copilot X，仅仅耗时18 分钟就编写出了贪吃蛇游戏 AI大模型重新定义了软件开发中的“人机交互”简单回顾软件开发的历史，从物理交互界面的效率低、操作员必须熟悉每台机器的物理按钮功能，到编程交互界面的门槛高、操作员必须熟悉计算机硬件细节并精通编程，再到图形交互界面（GUI）空间小，而对话式交互界面（CUI）可以实现效率高、门槛低和无限触达。

AI大模型的出现，真正能够打通人类语言和机器语言

医疗：人类医师资源不足是否有解？2023年4月28日，《美国医学会杂志》的研究显示：面对病人的咨询，“ChatGPT医生”获得好评的数量是人类医生的4倍在“富有同情心”的指标中，ChatGPT更是收获了45%的肯定，而人类医生仅有4.6%。

医疗大模型可以大幅提高效率、创造新的价值今天，医患比例严重不足是全球面临的共同难题2019年《柳叶刀》的数据显示，全球缺少4300万名卫生工作人员现在，AI阅片的准确率达到了95%以上，年轻医生准确率在80%左右。

原来阅一个片需要25分钟到半小时，在AI加持下不到半分钟围绕医疗领域，AI已经有了很多创新今年8月，谷歌发布全球首个全科医疗大模型Med-PaLM ，这是首个在美国医疗执照考试中达到专家水平的大模型，懂临床语言、懂影像，也懂基因组学。

国内也已经发布了超过40个医疗大模型，在浙大附属医院、华山医院等医院试用不仅如此，AI大模型在特定的病例识别方面效率更高国外有一个案例：一个4岁男孩牙痛持续加重，后出现走路不稳，历时3年，经17位医生（包括神经科、神经外科、儿科、内科、骨骼肌肉专科等）问诊也没有确认病因。

最终疲惫而沮丧的妈妈将儿子的病历资料提问抛给ChatGPT，得到的诊断包括脊髓栓系综合征由此，该名儿童最终得以确诊和治疗律师：普惠的AI律师将普及律师这个行业的服务价格，在美国还是比较贵的，大概每小时150美元。

但现在有一个年服务费只要36美元的AI律师，他不仅便宜，在某些能力上和那些每小时150美元的律师差不多它可以进行智能化、自动化的法律检索，起草法律文件、起诉书、备忘录、判决书，预测案件判决结果等等在美国的律师资格考试中，GPT-4已经超过了90%的学生。

目前，已经有一些公司在法律大模型这个细分领域深耕：EvenUp：个人伤害索赔领域垂直LLM，2019年成立，B轮融资估值3.5亿美金，已落地超200家律所Harvey：专为律所打造的LLM，2022年11月成立，获OpenAI、红衫投资。

律商联讯：顶级法律、专利、税务等服务商，2023年5月推出全球首个面向法律界类ChatGPT生成式AI平台——Lexis+AI™汤森路透：法律业务是三大支柱业务之一，每年1亿美元投向AI设计：Midjourney让最富有。

创造力的艺术家们不淡定了2022年，在美国科罗拉多州举办的艺术博览会上，一幅名为《太空歌剧院》的画作，在数字艺术类别的比赛中一举夺得冠军据媒体报道，《太空歌剧院》与人们普遍认知的艺术作品有所不同，它是游戏设计师Jason Allen通过AI绘图工具Midjourney创作而成，一时引发很多热议。

电影导演陆川说，AI用15秒出来的效果，比找专业海报公司做一个月作品要强大很多。如果去找专业图像公司来画气氛图，一张至少要花上万元，现在用AI，可能只要十元钱。

面对这样的场景，一些人甚至悲观地表示：我们眼睁睁地见证了艺术的消亡如果连艺术工作都无法避免被机器所吞没，那么其他高技能的工种也将面临被淘汰的危机到时候，我们又能剩下什么呢？今年11月28日，成立半年只有4个人的小公司Pika发布自己Pika1.0。

，可以通过输入文字高质量地输出视频，成为颠覆电影和视频创作现象级AI应用近期获5500万美元融资，估值在2-3亿美元，半年用户超50万，国内已与《流浪地球3》开展合作它将带来一次影视创造模式的革命，也许每个人都可以圆自己的导演梦和演员梦。

AI与EDA双向奔赴：引领设计变革AI成为芯片设计的“器”，用AI帮AI，AI与EDA的双向奔赴，将开启芯片设计的下一场革命英伟达用AI设计GPU，比传统EDA减少25%芯片面积，功耗更低随着摩尔定律变慢，开发其他技术来提高芯片性能变得愈发重要。

设计更小、更快、功耗更低的算术电路，就是其中的方式之一基于这样的背景，英伟达的研究人员提出了PrefixRL——用深度强化学习优化并行前缀电路英伟达Hopper架构H100就拥有13000个AI设计电路。

谷歌也开始使用强化学习（RL）技术设计自己的TPU AI加速器布局Synopsys和Cadence等传统芯片设计工具公司积极拥抱AI设计中科院陈云霁团队，推出了世界首个完全由人工智能设计的CPU芯片“启蒙1号”，短短5个小时内便生成了一个工业规模的RISC-V CPU核心，设计周期则缩短至1/1000。

# TWO AI大模型正颠覆传统教育体系？时代需要什么样的人？进入新的智能时代，传统的教育体系会不会因为大模型而颠覆呢？我们这个时代，五年、十年、二十年之后，到底需要什么样的人呢？我们看到，在教育领域，GPT已经通过了各种各样的开始，比如ChatGPT已经通过美国沃顿商学院MBA期末考试。

今年3月，OpenAI和宾夕法尼亚大学推出了一份研究报告，针对 1000 多种职业，探索AI大模型怎么影响美国劳动力市场首先我们先来定义什么是“影响”， “影响”的含义是，当一个职业使用大模型时，能否让工作时间减少至少50%。

研究人员的结论是：对于19%的岗位，至少50%的工作内容会被影响对于80%的岗位，也至少有10%的工作内容被或多或少地波及而且高收入工作面临着更大的风险AI大模型是什么？今天的AI大模型可能就像历史上的火药，正在从放烟花时代走向枪炮时代，实现从冷兵器到热兵器的跨越。

那什么样的人才不会被这个时代淘汰呢？我觉得有三个标签：一是想像力，二是创造力，三是批判精神现在的教育体系下，我们可以想一下，哪一个是培养想象力、哪一个是培养创造力、哪一个是培养批判精神如果没有这三个能力的时候，这些培育的人未来能够做什么工作呢？我们靠什么参与全球竞争，这些问题都值得深入去思考。

AI for Science论文数量井喷，AI已成为重要的科研手段AI不仅仅是一种工具，近年来，AI4S（AI for Science）成为一种基本科学研究方法理解蛋白质三维空间结构一直是生物学中的重大挑战，过去几十年，结构生物学家通过X射线晶体图学或者冷冻电镜等高科技手段，共得到十几万种蛋白质结构。

直到2020年，这一困扰生物学家50多年的问题被DeepMind团队开发的Alpha Fold2模型彻底打破，Alpha Fold2的预测精准度几乎达到冷冻电子显微镜等实验技术的水平2022年7月28日，DeepMind公布了从细菌到人类的几乎所有已知（2亿多个）蛋白质的可能结构，并将其纳入相关数据库,供研究人员免费搜索蛋白质结构。

Google学术相关数据表明，近3年使用AI的论文数量增长率超3倍像材料科学、生命科学、能源科学，近3年使用AI手段开展科研的比例超过34.5%换句话说，人们认识和改造世界的方法论已经发生了重大变化中山大学：用云加速RNA病毒发现，重新定义了人类对病毒演化历史的认知。

全球RNA病毒种类丰富多样，且高度分化受限于聚类统计学算法和传统计算方法，主流配置服务器运行一次试验的时长达2-3个月，科研代价大、结果精度不高，研究效率低中山大学医学院围绕RNA病毒研究，开发AI大模型，帮助RNA病毒发现技术突破，将RNA病毒的发现效率从2-3月缩短为一周，扩充全球RNA病毒库——近30倍的新发现病毒种、约9倍的新发现病毒超群。

云和大模型大幅提升了人类发现RNA新病毒的效率，重新定义了人类对病毒演化历史的认知

# THREE AI大模型重新定义组织和员工？AI大模型是人类社会第25种通用目的技术，通用目的技术将带来组织形态的变革Midjourney公司2021年成立，拥有1000万的社区成员，1亿的营收且零融资。

此前只有11个员工，包括1个创始人，8个研发，1个法务和1个财务PIKA公司成立6个月，也只有4个员工它们的规模反映出一个现象：未来的企业会越来越小型化，越来越微粒化为什么微粒组织、微粒社会正在崛起？我们可以思考一个问题：人类是怎么协作的？如果我们把时间尺度拉长，看到的是基于信息能力提升所带来的社会协作水平的深化，是人类社会演进的一条主线。

在《人类简史》中，作者赫拉利提到，10万年前地球上存在着猿人、智人等人类祖先，但在1万年前只剩下了智人智人在进化中率先在语言和信息交流上实现了突破，形成了一种超凡的信息认知这样，人们不仅可以交流猎物和危险的来源，还可以设定一个目标，实现人与人之间的协作。

到了工业社会，随着印刷、电报、电话的普及，人类的协作从熟人分工演进到陌生人协同，从封闭体系到开放体系，从小尺度到大尺度，从几百人到几十万人，开启了大制造、大零售、大流通的时代再到今天，从计算机到互联网，从人人互联到万物互联，从人工智能到区块链，我们正在重构对外部世界的感知、获取和利用的方式。

这种沟通方式的变革正在重构分工协作的基础设施、生产工具和协作模式一代协作技术，一代组织形态从PC互联网到移动互联网，再到今天的智能时代，信息在组织内部的管理、监督及在外部交易、协作中的成本不断降低、协作模式不断创新，企业边界正在重新定义，科层组织正在瓦解，微粒企业（组织）正在崛起。

康威定律说“系统的技术架构会是组织架构的复刻”，但今天我们看到的更多是“逆康威定律扩展”，即我们用什么样的沟通协作系统，决定了我们是什么样的组织形态就像经常有人说的一句话，“一代协作技术，一代组织形态”，你有什么样的技术沟通方式就会催生、诞生、孵化出什么样的新的组织形态，不同的技术时代会形成不同类型的组织。

今天，当云计算、大模型、AI到来的时候，微粒企业正在崛起过去开发一个软件的功能，达到最小化可行产品（MVP）的团队规模可能需要40个人、50个人，今天可能只需要3到4个人，组织变得越来越小，这是技术变化的一个趋势。

AI重新定义组织形态，AI正在重新定义“员工”AI的到来会让你拥有一个新员工，它是一个“学霸”，已经学习了地球上所有的知识你需要与这个员工不断地交互、协作，不断地驯化与被驯化之前有一个概念叫“AI助理”，这个词的叫法可能不对，它可能是助理，可能是教练、顾问、队友，也可能从Copilot辅助驾驶到Autopilot自动驾驶, 我们跟AI员工之间是一个相互赋能的过程。

试想一下，数字员工应该归属哪个部门？我们看到有“数字招聘员工”、“数字财务员工”等各类数字员工，它不仅具有IT属性，还具备一些人的功能，那它是属于人力资源部门还是IT部门？这些问题目前没有结论，都是需要探讨的。

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