深度财经头条 2024年07月08日
Scaling Law不适用于投资行业?朱啸虎在2024WAIC再度“语出惊人”
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2024年世界人工智能大会上,围绕AI时代人才培养和投资趋势展开了一场圆桌对话。对话中,朱啸虎等嘉宾认为,AI将加速取代基础性工作,未来人才应提升规划和推理能力。同时,AI在投资领域的应用也引发了讨论,朱啸虎对AI投资的Scaling Law持怀疑态度。此外,AI面试等技术将变革企业管理体系,亚马逊云科技等公司也推出了AI人才培养计划,帮助人们适应未来工作需求。

🤔 **AI取代基础性工作,人才需提升规划和推理能力**:朱啸虎认为,AI将快速取代基础性、事务性工作,如销售客服等。未来人才需要提升规划及多步推理能力,以应对AI难以取代的工作领域。

🤔 **AI投资的Scaling Law存疑,VC行业不适合大规模扩张**:朱啸虎对AI投资的Scaling Law持怀疑态度,认为风险投资行业不适合大规模扩张。他指出,真正值得投资的优质公司每年不超过10家,投资基金规模过大,投资回报率会下降。

🤔 **AI变革管理体系,企业需积极拥抱AI人才培养**:方小雷指出,AI面试等技术将变革企业管理体系,推动公司人员体系的转型。亚马逊云科技等公司推出AI人才培养计划,帮助人们掌握AI相关知识和技能,适应未来工作需求。

🤔 **AGI出现仍需时日,当前应关注基础模型的提升**:朱啸虎认为,AGI出现仍需时日,当前应关注基础模型的提升。他指出,大模型的能力已出现瓶颈,在现有架构下实现AGI可能还比较遥远,不需要过分担心Super Intelligence的出现。

🤔 **AI时代人才培养需要多方协作,共同推动AI发展**:圆桌对话中,嘉宾们一致认为,AI时代人才培养需要政府、企业和高校等多方协作,共同推动AI技术发展和人才培养,以迎接AI时代的挑战和机遇。


《科创板日报》7月8日讯(记者 杨小小) 人工智能正在变革生产力。在2024年世界人工智能大会上,上海临港科创投资管理有限公司总经理吴巍、金沙江创业投资基金主管合伙人朱啸虎、上海近屿智能科技有限公司创始人兼CEO方小雷以及亚马逊云科技全球生成式AI产品运营总经理Daryl Hammett,展开了一场有关AI时代人才的定义与培养的圆桌对话。

尽管圆桌对谈原定主题是围绕人才话题展开,但或许是因为朱啸虎的加入,这场对话实际上更多地转向对AI2.0时代投资,以及基础大模型发展问题的探讨。

朱啸虎在圆桌论坛上再次提到了AI会取代摸鱼白领的观点。“基础性、事务性工作被AI取代的可能性或者说速度是最快的,比如销售客服等没有独创性的工作,即使是使用能力不强的大模型,也能取代30%-50%的人力,而用到Llama3这类比较强的模型,则可能取代50%-70%的人。”

其进一步表示,涉及规划及多步推理方面的工作,目前来看仍较难被AI取代,因此,其认为未来人才在能力提升上可以往这一方向倾斜。

当前,AI概念在投资领域的应用也引发了市场的关注。就在近期,全球最大的对冲基金公司桥水就推出了一只由机器学习运行的新基金。而对于AI概念在投资领域的平移,作为知名VC投资人的朱啸虎则表示了怀疑。

“投资行业我觉得是不适合Scaling Law的,本来我就对AI领域的Scaling Law存疑,Scaling Law更是百分百不适用于风险投资领域。可以看到,中国在过去20年里,真正值得投资的、有潜力成为几十亿到几千亿美元公司的标的,每年不超过10家,因此如果投资基金规模做得很大,那么投资回报率肯定是往下走的。所以,VC这个行业是最不适合Scaling Law的。”朱啸虎称。

AI正在替代人力,同时它也参与到了对人力的筛选过程中。上海近屿智能科技有限公司就是这样一家以AI视频面试产品为核心的公司。对于吴巍提及的中间层力量对数字化抱持抗拒态度的现象,近屿智能创始人方小雷表示,AI变革管理进而至上而下影响整个公司的人员体系,是“没有办法抗拒的”。

基于此,一些公司也在推出帮助人们适应AI时代能力需求的解决方案。Daryl Hammett表示,亚马逊云科技在2023年就推出了一个培训200万人熟悉人工智能的计划,并已经打造了超过100个相关课程,以让人们学习人工智能相关的知识;亚马逊云科技内部,也非常关注让不同岗位的职员更新在AI时代的工作能力,以适应变化。

吴巍提及,在本届世界人工智能大会上出现了很多人形机器人,相比去年呈现出了几倍的增长,由此,人类如何与更不知疲倦的硅基智能的相处,也成为了需要思考的问题。

对此,朱啸虎表示,这种人与硅基智能之间的相处讨论仍为时尚早,其再次表达了对AGI出现的强烈怀疑。

“目前人工智能把比如翻译等人在日常工作中的简单事情做好就已经不容易了,把这些事情做好以后再去担心AGI、Super Intelligence。”其认为,当前算力和数据仍然是基础模型提升的重要掣肘,“大模型本身能力目前已经出现了明显瓶颈,在今天的架构上出现AGI可能还比较遥远,因此不需要过分担心Super Intelligence出现的问题。”

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