每經(jīng)記者 可楊    每經(jīng)編輯 楊夏    

在如今的大模型時(shí)代，市場(chǎng)上已經(jīng)不乏具備翻譯功能的大模型，但對(duì)于出版業(yè)而言，真正的挑戰(zhàn)在于如何確保翻譯的質(zhì)量和精確度，以滿足出版社級(jí)別的高標(biāo)準(zhǔn)。“混合專家模型”通過對(duì)商務(wù)印書館出版的哲學(xué)、歷史、法學(xué)、經(jīng)濟(jì)等上百個(gè)專業(yè)領(lǐng)域書籍的翻譯術(shù)語庫(kù)的訓(xùn)練，確保譯文精準(zhǔn)度達(dá)到“出版級(jí)”，解決傳統(tǒng)機(jī)器翻譯準(zhǔn)確度差，原文上下文理解不足、譯文機(jī)翻痕跡重等核心問題。

面對(duì)AI技術(shù)，大多數(shù)人的第一反應(yīng)往往是思考其可能帶來的顛覆性變革；而在看到AI能夠完成的工作后，人們的第二反應(yīng)可能是覺得它仍然顯得笨拙、無法勝任某些工作。

近日，在《每日經(jīng)濟(jì)新聞》創(chuàng)刊20周年之際，第四范式董事長(zhǎng)戴文淵接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪時(shí)建議，把當(dāng)前的人工智能技術(shù)視為一名實(shí)習(xí)生。實(shí)習(xí)生的初期工作成果可能并不完美，但他們確實(shí)能夠分擔(dān)部分工作負(fù)擔(dān)，學(xué)習(xí)到達(dá)一定階段后，這些“實(shí)習(xí)生”或許就能勝任更加復(fù)雜和重要的工作任務(wù)。

AI未來的工作模式是持續(xù)迭代、不斷優(yōu)化

長(zhǎng)久以來，專業(yè)學(xué)術(shù)翻譯面臨人才稀缺、周期長(zhǎng)、成本高、效率低、難度大等痛點(diǎn)，基于此，8月，第四范式與商務(wù)印書館旗下科技公司萬邦同和共同為商務(wù)印書館建設(shè)學(xué)術(shù)出版專業(yè)大模型，這也是國(guó)內(nèi)首個(gè)出版領(lǐng)域大語言模型。

第四范式的定位是用AI能力服務(wù)各個(gè)垂直領(lǐng)域。以第四范式與商務(wù)印書館的合作為例，戴文淵指出，雖然當(dāng)前市場(chǎng)上的許多大模型已經(jīng)具備了翻譯功能，但真正的挑戰(zhàn)在于如何確保翻譯的質(zhì)量和精確度。簡(jiǎn)單的機(jī)器翻譯早在十幾年前就已實(shí)現(xiàn)，隨著大模型技術(shù)的興起，翻譯質(zhì)量雖然有所提升，但要達(dá)到更為嚴(yán)格和專業(yè)的水準(zhǔn)，如出版社級(jí)別的翻譯——要求萬字之中只允許出現(xiàn)一個(gè)錯(cuò)誤，并且必須確保術(shù)語的專業(yè)性，那么，大多數(shù)的通用模型還無法滿足這一需求。

第四范式與商務(wù)印書館的合作，是基于商務(wù)印書館多年來在數(shù)據(jù)與專家資源層面的累積，共創(chuàng)一款能夠達(dá)到出版級(jí)別的專用大模型，這是第四范式在眾多垂直領(lǐng)域探索與實(shí)踐之一。

機(jī)器初次翻譯后的產(chǎn)品顯示界面 圖片來源：受訪者供圖

將大模型應(yīng)用于出版這樣的高度專業(yè)化領(lǐng)域，并非第四范式一己之力能夠做到，而是一個(gè)雙方深度合作的過程，即所謂的“混合專家模型”。戴文淵介紹，這背后的運(yùn)作邏輯在于，模型會(huì)持續(xù)分析并學(xué)習(xí)商務(wù)印書館的專業(yè)數(shù)據(jù)，同時(shí)每天輸出翻譯成果。這些成果并非直接用于出版，而是需要經(jīng)過商務(wù)印書館專家的指導(dǎo)和反饋。例如，當(dāng)某句話的翻譯不夠準(zhǔn)確時(shí)，專家會(huì)提出改進(jìn)意見，這些意見隨后被納入AI的學(xué)習(xí)過程中，從而實(shí)現(xiàn)模型的持續(xù)優(yōu)化和提升。

戴文淵認(rèn)為，這恰恰代表了未來AI的工作模式：不再是簡(jiǎn)單的“客戶提供數(shù)據(jù)、公司輸出模型”的單一流程，而是一個(gè)持續(xù)迭代、不斷優(yōu)化的過程。以商務(wù)印書館為例，假設(shè)其團(tuán)隊(duì)中原本有五位專家，現(xiàn)在加入了一名“機(jī)器人員工”。這名新員工與五位專家一起工作，每天在專家的指導(dǎo)下產(chǎn)出并改進(jìn)工作成果，隨著時(shí)間的推移，他能夠承擔(dān)的工作任務(wù)會(huì)越來越多，從而提升了商務(wù)印書館的出版效率。

在大模型技術(shù)的廣泛應(yīng)用中，戴文淵坦言，雖然某些低門檻、重復(fù)性的工作確實(shí)會(huì)受到一定影響，但至少在目前看來，人類工作并不會(huì)被完全取代。舉例而言，以往專家在翻譯英文文章時(shí)，往往需要從零開始、逐字逐句進(jìn)行翻譯；而如今，他們可以在AI已完成的翻譯稿件基礎(chǔ)上進(jìn)行修改。并且，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和優(yōu)化，需要人工修訂的比例將逐漸降低。他認(rèn)為，這是一個(gè)無限趨近于零的過程，但也許永遠(yuǎn)不會(huì)達(dá)到“零”。

面對(duì)AI技術(shù)，大多數(shù)人的第一反應(yīng)往往是思考其可能帶來的顛覆性變革。然而，在看到AI能夠完成的工作后，人們的第二反應(yīng)往往是覺得它仍然顯得笨拙、無法勝任某些工作。戴文淵解釋說：“我們一開始就把當(dāng)前的人工智能技術(shù)視為一名實(shí)習(xí)生。”實(shí)習(xí)生的初期工作成果可能并不完美，但他們確實(shí)能夠分擔(dān)部分工作負(fù)擔(dān)。同時(shí)，在與實(shí)習(xí)生的合作過程中，人們可以看到他們每天都在進(jìn)步和成長(zhǎng)。到達(dá)一定階段后，這些“實(shí)習(xí)生”或許就能勝任更加復(fù)雜和重要的工作任務(wù)。

具體到翻譯工作中，初期可能只是從通用的翻譯功能起步，無法達(dá)到出版標(biāo)準(zhǔn)，但是通過與已經(jīng)出版的標(biāo)準(zhǔn)譯文進(jìn)行對(duì)比，大模型能夠自動(dòng)識(shí)別并改進(jìn)翻譯結(jié)果。這一階段的進(jìn)步主要依賴于對(duì)歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，而無需過多的人機(jī)交互；第二階段，涉及沒有既定標(biāo)準(zhǔn)答案的翻譯任務(wù)時(shí)，翻譯的準(zhǔn)確性就需要依賴專家的反饋來不斷提升。在這一階段，模型會(huì)不斷地從專家的指導(dǎo)中學(xué)習(xí)和進(jìn)步。

隨著AI能力的不斷提升，它對(duì)于人類專家指導(dǎo)的依賴會(huì)逐漸減少，直到趨近于零。當(dāng)模型對(duì)行業(yè)專家的依賴越來越低，AI也將能夠賦能更多小型出版社，推動(dòng)整個(gè)出版行業(yè)的發(fā)展。

專家點(diǎn)評(píng)+校正機(jī)器翻譯的結(jié)果 圖片來源：受訪者供圖

新質(zhì)生產(chǎn)力代表的是價(jià)值獲取模式的轉(zhuǎn)變

戴文淵認(rèn)為，對(duì)于出版行業(yè)來說，擁抱新技術(shù)已成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。

他表示，回想三四十年前，電腦確實(shí)逐漸替代了人們當(dāng)時(shí)的大部分工作，然而，人類總能發(fā)掘出新的價(jià)值所在。如今，我們正身處另一個(gè)變革的時(shí)代，未來AI技術(shù)同樣有可能接管人類目前從事的眾多工作。但這并不預(yù)示著“人”被替代，相反，人類一定能探尋到新的、能夠發(fā)揮價(jià)值的領(lǐng)域。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度看，對(duì)于出版業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)而言，接納這些以大模型為代表的新興技術(shù)，最先顯現(xiàn)的改變將是效率的顯著提升，與之相應(yīng)的，利潤(rùn)水平也會(huì)迎來增長(zhǎng)，與此同時(shí)，戴文淵認(rèn)為，如果效率能達(dá)到極致提升，商業(yè)模式也可能隨之改變。

他舉例稱，未來的傳播媒介可能不再局限于紙質(zhì)，而是真正轉(zhuǎn)向電子書，這將大幅降低傳播成本，書籍的售價(jià)可能從現(xiàn)今的幾十元甚至上百元，低至一分、兩分，這一定需要技術(shù)的革新。他認(rèn)為，顛覆性的變革，不僅局限于出版業(yè)，所有行業(yè)都需要做好準(zhǔn)備，迎接技術(shù)革新可能帶來的顛覆性影響。生產(chǎn)力的革新，勢(shì)必會(huì)引發(fā)生產(chǎn)關(guān)系和商業(yè)模式的重塑，因此，探尋新的商業(yè)模式顯得至關(guān)重要。

從第四范式的視角來解讀，戴文淵認(rèn)為，新質(zhì)生產(chǎn)力代表的是一種價(jià)值獲取模式的轉(zhuǎn)變。

他表示，過去的增長(zhǎng)模式，類似于不斷地建造新的房屋，從兩座到第三座、第四座，從而實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。然而，在新的生產(chǎn)力模式下，我們或許無需再通過建造更多的房屋實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)，而是對(duì)現(xiàn)有的兩座房屋進(jìn)行翻修和升級(jí)。改造后，這兩座房屋不僅能容納原先四座房屋的人數(shù)，還能為他們提供更加優(yōu)越的居住體驗(yàn)。而這種模式的轉(zhuǎn)變，無疑會(huì)讓那些過去對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型或智能化不感興趣的企業(yè)，開始重新?lián)肀н@種轉(zhuǎn)型。

戴文淵認(rèn)為，這是必然趨勢(shì)，因?yàn)楫?dāng)前，已經(jīng)難以再依賴大規(guī)模的資源和投資來拉動(dòng)增長(zhǎng)，而必須依靠效率的提升來驅(qū)動(dòng)價(jià)值的增長(zhǎng)。“在擁有充足空地的情況下，似乎只需增加房屋建設(shè)即可實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)，那么技術(shù)進(jìn)步的重要性就顯得不那么關(guān)鍵了。但從當(dāng)前情況來看，必須朝著優(yōu)化現(xiàn)有土地使用的方向努力，因?yàn)闊o論是否愿意接受，現(xiàn)在已沒有更多的空地可供建設(shè)。”

“對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)而言，新質(zhì)生產(chǎn)力可能預(yù)示著他們的生產(chǎn)模式需要進(jìn)行變革”，戴文淵分析道，雖然目前的第一波增長(zhǎng)主要來源于傳統(tǒng)模式與新技術(shù)的結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)了效率的提升，但更大的想象空間并不局限于在傳統(tǒng)模式上獲得增量，而是當(dāng)掌握了更高效的技術(shù)時(shí)，整個(gè)生產(chǎn)模式有可能發(fā)生翻天覆地的變化。他認(rèn)為，在下一階段，AI的角色將不再局限于對(duì)傳統(tǒng)模式的改進(jìn)，“當(dāng)新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，模式需要發(fā)生變化”。

對(duì)于AI產(chǎn)業(yè)而言，在推進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力的過程中，戴文淵判斷，未來幾年內(nèi)，AI公司可能會(huì)迎來一個(gè)時(shí)代性的轉(zhuǎn)折機(jī)會(huì)，即AI技術(shù)將從后臺(tái)走向前臺(tái)?，F(xiàn)在，行業(yè)內(nèi)已經(jīng)能看到AI公司開始To C，十年前，如果要做一家AI技術(shù)公司，可能只能面向B端客戶，因?yàn)橄裢扑]引擎這樣的技術(shù)無法直接服務(wù)于C端。然而，現(xiàn)在人工智能技術(shù)已經(jīng)有機(jī)會(huì)直接觸達(dá)用戶。戴文淵認(rèn)為，也許在三至五年后，這一趨勢(shì)將更加明晰。“未來三到五年，AI面向C端與面向B端的體量會(huì)達(dá)到相當(dāng)水平，甚至To C可能成為一個(gè)更大的體量，這都是有可能的。”

對(duì)于那些還在等待或正在進(jìn)行新質(zhì)生產(chǎn)力改造的傳統(tǒng)企業(yè)而言，戴文淵建議，第一步需要認(rèn)知到AI技術(shù)的價(jià)值，當(dāng)認(rèn)知到AI后，就需要開始思考如何利用這種新的工具來改變他們的生產(chǎn)方式，以提高效率或開拓新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，“開始往這個(gè)方向想了，我覺得離成功就不遠(yuǎn)了”。

封面圖片來源：視覺中國(guó)-VCG41N1472123004