經(jīng)過五天培訓(xùn)，上港集團90后員工小趙已經(jīng)能熟練借助人工智能工具解決輪船調(diào)度問題。“以前都是人來看各種各樣的統(tǒng)計表，而現(xiàn)在人工智能工具大大提升了管理效率。”在微軟-儀電創(chuàng)新院與上港集團聯(lián)合打造的人工智能項目管理人才訓(xùn)練營結(jié)業(yè)儀式上，他興奮地分享了學(xué)習(xí)收獲。
打造訓(xùn)練營的幕后團隊正是由上海儀電人工智能創(chuàng)新院有限公司常務(wù)副總經(jīng)理王英領(lǐng)銜的勞模創(chuàng)新工作室。這是一支以80后、90后為主的年輕團隊，女性占比超3成。在王英看來，技術(shù)不受性別限制，女性反而更有韌性。團隊開展算法應(yīng)用研究，用來解決人工智能算法落地的最后一公里問題。“很多人認為人工智能技術(shù)艱深難懂，在特殊、高科技含量的行業(yè)才會用到，我們想降低門檻，讓更多人能理解、運用人工智能，從而幫助企業(yè)、行業(yè)重塑業(yè)務(wù)流程，完成數(shù)字化、智慧化轉(zhuǎn)型。”她說。
為提質(zhì)增效插上“翅膀”
團隊由此開發(fā)了人工智能中臺，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注到訓(xùn)練調(diào)優(yōu)及部署上線等工具鏈，讓使用者不再需要學(xué)習(xí)很多算法、數(shù)學(xué)知識，無需查看核心源代碼，只要學(xué)會使用工具，即可掌握人工智能技術(shù)，解決實際工作中的應(yīng)用問題。
通過研發(fā)這套工具鏈，團隊實現(xiàn)了從技術(shù)模仿到技術(shù)創(chuàng)新的超越。最初他們依托全球頭部廠商的開放源代碼，進行驗證、封裝。但應(yīng)用時卻遇到了問題，使用人工智能大模型，對算力要求很高，而企業(yè)如果配置相應(yīng)算力，將付出高昂的費用。如何讓企業(yè)以更低成本、更快地運用人工智能大模型？團隊基于原先的開源算法，重新定義底層架構(gòu)在內(nèi)的諸多功能，大幅度剪裁成型架構(gòu)，實施輕量化部署。“我們的目標(biāo)是讓企業(yè)通過一臺機器就能使用人工智能技術(shù)。”王英表示。
在團隊成員的共同努力下，工具鏈很快有了落地應(yīng)用的機會。一家證券公司找到王英，團隊根據(jù)企業(yè)特點定制研發(fā)搭建大模型，最后順利交付使用。“有了大模型，編程效率像裝上了翅膀提升了10倍。過往軟件的開放周期常要按年來算，現(xiàn)在通過使用大模型生成高質(zhì)量代碼，軟件只要2個月就可以上線。”降低人員學(xué)習(xí)成本，幫助企業(yè)提質(zhì)增效，來自使用者的反饋讓團隊成員的獲得感與價值感大增。
讓技術(shù)運行在正確軌道上
團隊并沒有就此停下腳步，他們一邊進行工具鏈的迭代升級，一邊朝著研發(fā)測評工具這一新目標(biāo)邁進。這又是一次從0到1的突破，面對市面上各種不同的算法模型、紛繁的排行榜，并沒有一套統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn)可以幫助企業(yè)選擇最適合自己的那一款。他們通過不同維度的測試，對整個系統(tǒng)進行生態(tài)分析，研發(fā)工具幫助企業(yè)了解模型的實際性能。企業(yè)擁有了最適配的人工智能模型，還要確保它在正確的軌道上運行，測評工具又被賦予了監(jiān)測功能。
人工智能模型是通過大量數(shù)據(jù)、算法訓(xùn)練而成的，但不能保證其訓(xùn)練結(jié)果始終在人們的預(yù)期內(nèi)。僅僅依靠人的力量來監(jiān)測難以達到計算機的吞吐量級，因此團隊決定用技術(shù)監(jiān)測技術(shù)，讓兩者進行對抗，確保人工智能在安全可控的條件下，減輕人員工作量。
“面對科學(xué)技術(shù)問題時，沒到最后一刻，不能證明走的路徑就是正確的。熱愛是我們面對困難能堅持下去的原動力。”王英說，行業(yè)知識迭代速度飛快，一天不學(xué)習(xí)就可能被落下，在這樣的壓力下，不斷自我挑戰(zhàn)，幫助更多企業(yè)、行業(yè)運用人工智能實現(xiàn)轉(zhuǎn)型，是一件非常有意義的事。
