AI如何賦能職場人：大模型落地企業(yè)方法論

AI如何賦能職場人：大模型落地企業(yè)方法論////明略科技 · 吳明輝2

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4第一部分：拿到大模型船票對于企業(yè)的必要性？拿到大模型船票：快一點

vs

慢一點市場領(lǐng)先位置先發(fā)者將有能力提供更深度的服務(wù)，從而保持市場領(lǐng)先位置先發(fā)者First

Movers獲客優(yōu)先建立聯(lián)系是鎖定客戶的重要因素之一后發(fā)者Fast

Followers滿足現(xiàn)有市場需求不創(chuàng)造新的市場需求，根據(jù)現(xiàn)有用戶的需求，開發(fā)對應(yīng)產(chǎn)品吸取創(chuàng)新實踐經(jīng)驗從創(chuàng)新失敗的各種經(jīng)歷中汲取經(jīng)驗教訓(xùn)，節(jié)省部分成本開支Reference:

https:///deecon-struct/first-mover-risks-and-rewards-in-infrastructure我的個人經(jīng)歷：充分擁抱新技術(shù)紅利2000年2004年2019年北京大學(xué)本科

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數(shù)學(xué)系北京大學(xué)研究生

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計算機(jī)系北京大學(xué)繼續(xù)攻讀博士學(xué)位2006年成立秒針系統(tǒng)1995年山東煙臺奧數(shù)競賽·計算機(jī)競賽我的個人經(jīng)歷：秒針系統(tǒng)，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)最早的服務(wù)商數(shù)據(jù)的采集與管理數(shù)據(jù)的分析和挖掘程序化廣告交易利用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)幫助廣告主做優(yōu)化廣告投放前的預(yù)算分配OTT/offline/onlinemedia?’小紅書/抖音/騰訊/愛奇藝？廣告投放中的實時優(yōu)化識別精準(zhǔn)受眾目標(biāo)？控制展示頻次？獲取推流預(yù)警？廣告投放后的效果評估多少人看了？頻次如何？目標(biāo)受眾多少？對電商轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)有多少？Bloomberg，使用電腦最早的服務(wù)商。。。。。。。。。大模型是當(dāng)下的最大機(jī)會Gartner預(yù)測到2024年，40%企業(yè)將接入生成式AI應(yīng)用到2026年，生成式AI將賦能60%的網(wǎng)站及移動端應(yīng)用實現(xiàn)自動化到2027年，大模型應(yīng)用軟件將占比達(dá)整個市場的15%Source：/en/articles/understand-and-exploit-gen-ai-with-gartner-s-new-impact-radarsource：/en/topics/generative-aiGartner：使用生成式

AI

的沖擊雷達(dá)來規(guī)劃投資和戰(zhàn)略我的學(xué)習(xí)感受大模型培訓(xùn)課數(shù)據(jù)說明：明略科技內(nèi)部員工小明助理每日使用量小明極大的活躍了員工氛圍從小朋友的作業(yè)、開源戰(zhàn)略探索，到給同事選擇禮物大模型每周一題每周prompt分享Prompt交流社區(qū)Prompt

Hero爭霸賽人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的核心工作就是找到一個函數(shù) f(x): x -> y語音 -> 識別結(jié)果圖像 -> 識別結(jié)果原文 -> 譯文Prompt -> 輸出結(jié)果我給小朋友分享的AI知識我給小朋友分享的AI知識已知如圖，一次函數(shù)

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圖象經(jīng)過點（1，2）、點（-1，6）；求：這個一次函數(shù)的解析式。x-1y62O

1ABxy=

f100(f99(f98(f97(……f2(f1(x))……))))yOpenAI——大力出奇跡的機(jī)器學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)上的公開知識：x

和

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的對應(yīng)第二部分：企業(yè)如何落地AI？首先，讓團(tuán)隊理解大模型產(chǎn)生真正生產(chǎn)力的基本邏輯老板眼中的AIGC幫老板落地的同學(xué)

眼中的AIGC實際的AIGC各種AI自動化AI自動抓新聞寫文章AI配好圖，同步出個廣播視頻AI自動發(fā)送省了小編和運營！裁員！財源！我要用新的電能替代了原有的火柴100個人干活兒3個人干活兒這利潤不就出來了嗎？無法完成一條多鏈路生產(chǎn)工作鏈路完成某個節(jié)點的某個極小環(huán)節(jié)工作鏈路提升5%

節(jié)省15分鐘自己試用了所有AI媒體天花亂墜

上手全做白費愿把AI做傀儡

token還嫌太貴終于快有場景了

趕快落地！干不了大的，我做小的干不了長的，我做短的看看自媒體，AI真屌！我要被淘汰了？？？？？這到底能干個啥??？！員工AI敵對示例不好用、我們不用每個人眼中的大模型…并不是參數(shù)越多越好Vicuna-13B（基于Llama訓(xùn)練的開源模型，參數(shù)規(guī)模僅有GPT3的1/100），在GPT-4的評估下，可超過相當(dāng)于ChatGPT

90%的效果模型不是越大越好考慮效果vs成本，參數(shù)規(guī)模“夠用即可”效果：參數(shù)規(guī)模較小的模型也可達(dá)成好的效果成本：訓(xùn)練和使用的成本也相對較低推理能力最為重要推理(Reasoning)常識推理邏輯推理因果推理數(shù)學(xué)推理多模態(tài)推理…..涌現(xiàn)（Emergence）理解（Comprehension）生成（Generation）翻譯（Translation）檢索（Retrieval）對話（Conversation）摘要(Summarization)問答（Question

answering）大模型推理能力的測試大模型推理能力的測試更復(fù)雜的推理案例ChatGPT-

3.5ChatGPT-4大模型就是一個函數(shù)y = f (x)大模型產(chǎn)生理性生產(chǎn)力的基本原理理性生產(chǎn)力需要理性決策理性決策 = 強(qiáng)大的模型 + 準(zhǔn)確的信息Agent能解決更多復(fù)雜問題，是模型和信息的組織者案例分享：Answer

AIBrookTaylorEuclidofAlexandria……VOLFRAMAgent案例：GPTs范式Agent案例：互聯(lián)網(wǎng)外腦，聯(lián)網(wǎng)搜索功能第一次提問：未聯(lián)網(wǎng)搜索第二次提問：聯(lián)網(wǎng)搜索Copilot：小明助理，企業(yè)級一站式大模型CopilotCopilot前端系統(tǒng)集成瀏覽器拓展程序 H5/Web輸入輸出交互文本/圖片/視頻/音頻網(wǎng)頁/PDF/Word/Dashboard/Xls/PPT批量Prompt/批量文件…服務(wù)層基礎(chǔ)服務(wù)企業(yè)服務(wù)賬號服務(wù)會話管理提示詞管理參數(shù)設(shè)置模型管理Agent管理企業(yè)賬號服務(wù)權(quán)限管理Prompt庫管理Prompt/會話團(tuán)隊共享團(tuán)隊知識庫Agent配置平臺接入服務(wù)模型使用數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型路由優(yōu)化模型接入管理主流大語言模型客戶定制化模型明略營銷大模型模型層模型接入層小明助理，讓每一個頁面都具備了AI能力Let’sbeonthesame

page.第一層，是讓GPT與當(dāng)前的我on

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page，一起共同解決問題第二層，讓我的團(tuán)隊成員與我on

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page，一起共同解決問題第三層，這一層是組織需求，讓我的團(tuán)隊成員與我on

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page，共享prompt的使用方法以及模板什么是Copilot用戶APPAI副駕駛?cè)薈opilot手動汽車陸奇博士：模型系統(tǒng)、信息系統(tǒng)大模型產(chǎn)生真正生產(chǎn)力的基本邏輯，首先是服務(wù)業(yè)革命生產(chǎn)力人類改造自然的能力誰來改造？怎么改造？改造什么？勞動者利用生產(chǎn)工具加工勞動對象生產(chǎn)資料人的因素物的因素新的生產(chǎn)力：模型系統(tǒng)對接生產(chǎn)資料和生產(chǎn)工具：信息系統(tǒng)，要把企業(yè)原有的IT系統(tǒng)做好對接適用于幾乎所有行業(yè)，帶來高質(zhì)量、大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)，將首先帶來服務(wù)業(yè)革命。案例分享：營銷智能社媒策略內(nèi)容數(shù)據(jù)KOL/KOC洞察AIGSDMP廣告RTATrackingAIGCAIGI大模型時代的IT從業(yè)者，AI時代的編程原理……傳統(tǒng)編程：形式邏輯計算人工智能編程：基于人類常識的計算（新的函數(shù)庫）混合動力生產(chǎn)力，大模型給我們所有程序員帶來的禮物第二部分：企業(yè)如何落地AI？其次，從信息到知識，大模型落地的核心是知識工程機(jī)器學(xué)習(xí)

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人的學(xué)習(xí)通識教育專業(yè)教育考試測驗投入實踐大模型定制學(xué)習(xí)計劃大模型自動化反饋大模型自動化評分大模型實時分析和績效跟蹤機(jī)器學(xué)習(xí)人的學(xué)習(xí)不論是人、還是大模型，有了通識知識，在“入職”企業(yè)之后，都還需要繼續(xù)“OnJob

Training”。大模型Prompt和CoT的革命性意義交互方式發(fā)生了革命性改變：程序員：不需要通過大量的if

else或其他控制語句來組合邏輯表達(dá)普通用戶：通過自然語言描述意圖，即可讓大模型理解，并將其轉(zhuǎn)化為代碼人工智能的世界出現(xiàn)了印刷術(shù)，人工智能的知識傳播成為可能。陳述性知識

vs

程序性知識知識的分類陳述性知識，解決“是什么”的問題。GPT不能做到的一些陳述性知識，最新的圈層人群，鞋服行業(yè)/熊貓圈程序性知識，解決“怎么干”的問題。營銷工作的一些方法論，利用這些內(nèi)容寫prompt會很不一樣DIKW智慧知識信息數(shù)據(jù)探尋原因提煉規(guī)律加工處理wisdomKnowledgeInformationData小明Prompt助手——使用CRISPE五步法大模型時代的企業(yè)知識管理Reference:

https:///en-us/research/blog/splitwise-improves-gpu-usage-by-splitting-llm-inference-phases/AzureSplitwise通過拆分prompt

phase和token-generationphase提高GPU使用率案例分享：知識庫知識與數(shù)據(jù)的安全管理商業(yè)機(jī)密：低高高推理復(fù)雜度：低直接調(diào)用在線大模型難點脫敏后高級推理選擇最佳成本解決方案私有化小明開源助理第二部分：企業(yè)如何落地AI？最后，關(guān)注從生產(chǎn)力到生產(chǎn)關(guān)系的變革與匹配從人工智障到人工智能被動AIPassive

A.I.瀏覽器自動補(bǔ)充搜索詞電商猜你喜歡推薦主動AIActive

A.I.汽車智能：自動駕駛手機(jī)智能：主動交互企業(yè)軟件之間的銜接Reference：https:///doc/reprints?id=1-2FA8DF5K&ct=231012&st=sbIT系統(tǒng)功能與前臺需求的智能匹配GUICUI案例分享：Data

AgentData

Agent在組織中使用的價值和前提條件CUILLM業(yè)務(wù)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)知識領(lǐng)域數(shù)據(jù)知識最終用戶數(shù)據(jù)科學(xué)家第三部分：關(guān)于組織管理的一些思考自上而下

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自下而上更大的閉環(huán)，智能時代的組織架構(gòu)

——人機(jī)協(xié)同傳統(tǒng)工作模式人工智能工作模式強(qiáng)人工智能模式客戶/消費者行動反饋管理層人智能創(chuàng)新+智能決策智能決策經(jīng)理經(jīng)理勞動力勞動力智能勞動力智能勞動力勞動力勞動力規(guī)模個性化服務(wù)千X千面服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)重構(gòu)生產(chǎn)要素感知應(yīng)用識別數(shù)據(jù)中臺理解業(yè)務(wù)中臺分析行動系統(tǒng)決策強(qiáng)人工智能創(chuàng)新人機(jī)器理解+管理層管理層公司職能部門人機(jī)器理解+公司職能部門公司職能部門公司職能部門反思明略…從EIP推廣中獲取的Learning：AI落地不能反人性一個企業(yè)的長尾需求：解決非專業(yè)問題機(jī)器與人的分工把最短的那塊木板拉長從自上而下到自下而上，使用好探索流AI時代組織的思維方式,人類掌握評估標(biāo)準(zhǔn)的最終權(quán)力基于HAO智能理論

(Human

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Intelligence)，打通感知、認(rèn)知、行動系統(tǒng)，幫助組織進(jìn)行分析決策感知系統(tǒng)認(rèn)知系統(tǒng)界面霧計算云計算大數(shù)據(jù)推理與知識本地數(shù)據(jù)庫行動系統(tǒng)感知智能體組織大型系統(tǒng)行動智能體計算與存儲技術(shù)注：HAO

智能模型

(Wu

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Wu

2018

&

2019)人類永遠(yuǎn)比人工智能更加及時掌握自己和自己身邊的信息大模型時代的思維模式“快就是慢，慢就是快”source:《思考：快與慢》，Daniel

Kahneman，系統(tǒng)1、系統(tǒng)2思維方式AI時代組織的思維方式心模型系統(tǒng)行動系統(tǒng)信息系統(tǒng)腦身第四部分：大模型對我們的影響對個人及孩子北京德威學(xué)校的GPT使用要求大模型對人才市場的影響內(nèi)容編輯Editor內(nèi)容編輯Editor軟件設(shè)計測試師Softwaredesignerand

tester數(shù)據(jù)科學(xué)家（數(shù)據(jù)科學(xué)）Data

Scientist(science)視覺提示工程師VisualPrompter助理（關(guān)系維護(hù)）Assistant(relationship

management)眾包工作（高門檻）Crowdworker(high

skill)內(nèi)容寫手Writer速記人員Transcriptionist/Typist程序員Programmer數(shù)據(jù)科學(xué)家（數(shù)據(jù)整形）DataScientist(data

formatter)P圖師Photographer助理（日