ラウンドテーブル｜GPT は AI の新しい波をリードしますが、スタートアップはこのトレンドをどのように受け入れ、どのような課題に直面していますか?

人工知能や機械学習などのテクノロジーの急速な発展と広範な応用のおかげで、インテリジェント製造は現代産業における重要なトレンドの 1 つになりつつあります。

5月20日、第4回上海イノベーション・アントレプレナーシップ・ユース50フォーラムで、ロボット工学、個人旅行、繊維・アパレル業界、テキストインテリジェント処理など複数の分野の企業代表者がインテリジェント製造の将来に対するビジョンを共有した。そしてさまざまな業界が直面する課題。

AI が人間の生活をどのように変えるかについて、Xiaoniu Network Technology (Shanghai) Co., Ltd. の創設者兼最高イノベーション責任者である Hu Yilin 氏は、かつてはユーザーの地理的位置、直列および並列バッテリーの数が重要だったと述べました。データは、毎秒、電圧と電流、ユーザーの行動など、互いに独立しているため、ラベル付けやクリーニングに多大な労力を必要とし、最終的には合理的な結果のみが得られます。 AIはさまざまなデータを分析し、マルチモーダルモデルに基づいて知覚的かつ合理的な結果を出力し、さまざまな都市、天候、道路状況での運転方法など、さまざまな製品構成を提供できます。

Zhijing Technology Groupの共同創設者兼上級副社長であり、Shanghai Zhijing Information Technology Co., Ltd.の社長であるChen Zhonghao氏は、AIが繊維およびアパレル産業チェーンに大きな影響と変化を与え始めていると述べた。衣料品の生地の設計プロセスでは、企業は以前は専門家や上級エンジニアに依存していましたが、現在では大規模なモデルに基づいて、原材料データ、プロセス、衣料品の傾向、消費データ、生産に適用できるデータを AI が迅速に生成できるようになりました。など、復元性の高い商品です。

同氏は、繊維・服装産業チェーンの市場規模は5兆元を超えており、産業チェーン内の企業は主に中小企業、零細企業であると紹介し、業界は細分化されており、チェーンは長く、デジタルカバレッジは低いと述べた。 。この産業チェーンでは、需要と供給には常に「誤差」があり、需要が制御できない場合、企業が生産しすぎれば製品が売れず、生産しすぎれば利益が得られません。したがって、最新の人工知能技術を使用して、需要と供給ごとに最適なソリューションをリアルタイムに計算する必要があります。

Daguan Data の会長である Chen Yunwen 氏は、AI がコンテンツの作成とレビューに与える影響について言及し、「以前は、人々はレポートを読み、財務諸表を特定し、多くの項目を完了するのに多くの時間を費やす必要がありました。」 「書類のレビュー作業は煩雑です。データを扱うのは人だと思います。レビューでもライティングでも、将来的にはAIの活用で大幅な負担軽減と効率化が図られることは間違いありません。」

ChatGPT の誕生は AI テクノロジーの波を引き起こしましたが、スタートアップはこのトレンドをどのように受け入れるべきでしょうか?また、どのような課題に直面していますか?

「計算能力、データ、アルゴリズムは人工知能の時代に不可欠な 3 つの要素である」と陳雲文氏は述べ、大関データはシステムをトレーニングするための高品質なコーパスを蓄積しており、この分野への投資を今後も増やしていく予定です。将来。

彼は、AI テクノロジーが 2023 年に爆発的に普及し、新世代の AI が形成されると信じています。 GPT などの大規模な言語モデルに代表されるように、AI 2.0 時代に入りました。これは、その高度な性質と知能が元の専用のインテリジェント システムよりも 1 世代進んでいることを意味します。 「企業がこの分野のメカニズムを備えている場合、コストと効率の面で次元の低下を引き起こす可能性があります。したがって、新しい技術のダイナミクスを理解し、新しい技術を使用し、技術開発のトレンドに追いつく必要があります」と彼は言いました。 「将来も働き続けられるように。今後 10 年間の技術競争で優位に立つ。」

同社が直面している課題について尋ねられたとき、Hu Yilin 氏はコンピューティング パワーについても言及し、スタートアップ企業はコンピューティング パワーに関して大企業と競争できないという問題に直面していると率直に述べました。 「コンピューティング パワーは未来です。これは非常に重要なインフラストラクチャです。政府の指導の下、比較的大規模なコンピューティング パワー センターを構築して、さまざまな企業がそれを適用できるようにしたいと考えています。」

さらに、彼は、あまりにも急速な技術変化も大きな問題であると考えています。たとえば、彼の会社にはかつて視覚認識分析を専門とするチームがあり、収集したデータをクリーンアップする必要があり、そのプロセスに多くの時間がかかっていたと彼は言いました。新しいテクノロジーは効率が 100 倍以上高く、チーム全体を直接置き換えることができます。 「AI環境では、人々は将来、より合理的な思考、構造化された反復的な作業をAIに引き渡すようになるでしょう。B製品を作る場合でも、C製品を作る場合でも、AIは間違いなくより多くの能力を担うことになるでしょう。」と同氏は述べた。

共同創設者のフー・ユーチェン氏は、産業業界に対するみんなの期待が少しでも下がることを願っていると語った。一貫性と安定性の観点から、産業用ソフトウェアには依然として多額の投資が必要ですが、これらの投資はアルゴリズムによって解決されるのではなく、プロセス、生産管理、またはその他のより複雑なシステム上の問題です。

彼は、基本的なアプリケーション テクノロジと人工知能を統合する方法を探求するために、さらなる努力が必要であると感じています。 AI技術だけでなく、長期的には基礎的な応用分野に留まらないよう、センサーや柔軟な制御などの研究開発にも投資を続けていく必要がある。 「

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