当AI大模型遇到"超级个体"
当AI大模型遇到"超级个体"
数字化转型，不仅仅是企业的数字化，组织的数字化，流程的数字化，更是人的数字化。
GPT-4的出现，让人们重新燃起了对AI的热情。AI技术的迅猛发展催生了一个个"超级个体"，人类的能力边界因此得到了前所未有的拓宽和强化。
人们发现，通过简单的对话聊天方式，AI几乎可以回答任何问题，从天文地理到专业学术，无所不包。它还能帮助人们完成编辑PPT、撰写论文、申请专利、翻译学术专著、提炼论文核心观点等任务。
这类AI技术通常被称为AGI（Artificial General Intelligence），即通用人工智能。由于其背后的算法模型参数规模巨大，也被称为大模型。
大模型能够理解和生成文本、图像、音视频等内容，其中最典型且最具代表性的是自然语言大模型。OpenAI的ChatGPT就是这类模型的杰出代表。
在国内，许多AI厂商迅速跟进，研发了适合中文场景的自然语言大模型，如百川大模型、智谱大模型、文心一言和Kimi等。这些模型更加符合国内用户的语言习惯和表达风格。
与传统AI相比，大模型在"通用性"和"生成性"方面展现出显著优势。传统AI主要关注数据分析，而大模型则能直接生成工作成果，完成业务活动的"最后一公里"交付。同时，大模型具有极强的可塑性，能够完成各种类型的工作。
在过去，AI的功能由开发者决定，开发过程繁琐且效率低下。有了大模型后，AI可以实现"零样本"或"少样本"学习，即在用户发布任务指令时就能立刻掌握相应能力，并完美完成工作。
这使得人的"想法"能够迅速得到执行，创新思路得以快速验证，每个人都有可能成为所在领域的创作者和发明家。
数字化转型的真正成功，体现在人们能够充分利用信息技术工具开发创新潜力，挖掘数据要素价值。AI大模型让基础执行工作被机器替代，人的价值更多体现在提出想法上。
在这种背景下，"1+X的多代理（Agent）方式"可以构建极具创新力的团队。通过提示词工程重塑大模型能力，对其进行连接编排，形成业务合力。
未来，一个典型的高产值超级个体模式可能是：定义一个价值链流程，明确各个环节所需完成的任务，让AI大模型高效完成数据和知识转化，而人只需负责监督流程并在必要时进行业务指标校正。