人工智能成為2023年當(dāng)之無愧的“辣子雞”，大模型發(fā)展進入“百模大戰(zhàn)”階段，業(yè)界、學(xué)界、公眾高度關(guān)注。
7月2日，由北京市人民政府聯(lián)合工業(yè)和信息化部、國家網(wǎng)信辦、商務(wù)部、中國科協(xié)共同主辦的全球數(shù)字經(jīng)濟大會在北京召開，其中包括人工智能高峰論壇。
在論壇上，360公司創(chuàng)始人周鴻祎指出，大模型的發(fā)展要和國家的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略相結(jié)合，一方面要發(fā)展核心技術(shù)，另一方面尋找各種應(yīng)用場景。
(資料圖片)
在周鴻祎看來，企業(yè)級垂直大模型更為關(guān)鍵。公有大模型無法實現(xiàn)成本可控，企業(yè)級應(yīng)用應(yīng)該使用百億級基礎(chǔ)模型，根據(jù)不同需求訓(xùn)練不同的垂直模型，企業(yè)只需要負擔(dān)垂直訓(xùn)練成本。“就是把大模型拉下神壇，變成每個企業(yè)、政府部門都感覺能夠直接使用的東西。”
同時，他也強調(diào)了安全：不能馬上向大模型開放API、函數(shù);要采取監(jiān)控審計手段，把大模型“關(guān)在籠子里”。大模型定位是“副駕駛”“助手”的角色。
大模型必須“通用” 賦能百行千業(yè)才能引領(lǐng)工業(yè)革命
此前有聲音指出，大模型是風(fēng)口和泡沫。“大模型是真智能，其標志通用人工智能到來。”周鴻祎說，“大模型直接提高每個人、每個組織的生產(chǎn)力，同時實現(xiàn)賦能。電腦剛發(fā)明的時候并未帶動工業(yè)革命，距離普通人、普通企業(yè)很遠，后來電腦走入家庭和企業(yè)才改變了世界。
他指出，對行業(yè)而言，只有大模型走進千家萬戶、賦能百行千業(yè)，才能真正推動人工智能帶來的這場革命。
有人將大模型比喻為操作系統(tǒng)，大部分公司沒有機會。周鴻祎則認為，未來大模型不會只有一兩個，而是像數(shù)據(jù)庫一樣，變成每個數(shù)字化系統(tǒng)的標配，從手機部署、到汽車部署，也包括在企業(yè)和政府內(nèi)部的部署。
產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是國家戰(zhàn)略，大模型發(fā)展應(yīng)該順勢而為，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化賦能。周鴻祎認為，大模型發(fā)展真正的機會在中國，政府、城市、企業(yè)都有廣闊的應(yīng)用市場，中國做大模型最應(yīng)該抓住產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的機會。
公有大模型無法滿足垂直場景要求、存在數(shù)據(jù)安全隱患
做安全起家的周鴻祎，也指出了企業(yè)級場景落地大模型面臨的“四個問題”。
第一，公用大模型是通才，但缺乏行業(yè)深度。公有大模型與組織內(nèi)部業(yè)務(wù)結(jié)合不緊密，知識不互通;不能滿足企業(yè)級應(yīng)用場景的垂直性、專業(yè)性要求。
第二，公有大模型存在數(shù)據(jù)安全隱患。組織內(nèi)部知識庫不適合訓(xùn)練到公有大模型中;公有大模型易造成企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露。
第三，公有大模型無法保障內(nèi)容可信。大模型存在“幻覺”，無法保障內(nèi)容真實可信、有據(jù)可查;此外，企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)更新迭代速度快，公有大模型無法實現(xiàn)知識實時更新。
第四，公有大模型無法實現(xiàn)成本可控：直接訓(xùn)練和部署千億級參數(shù)大模型成本過高;企業(yè)級應(yīng)用應(yīng)該使用百億級基礎(chǔ)模型，根據(jù)不同需求訓(xùn)練不同的垂直模型;企業(yè)只需要負擔(dān)垂直訓(xùn)練成本。
“對很多企業(yè)來說，訓(xùn)練企業(yè)級大模型的成本已在急劇降低，我們的目的是把大模型‘拉下神壇’，變成每個企業(yè)、政府部門能夠直接使用的東西。”周鴻祎說。
到底需要什么樣的大模型?如何解決上述問題?
周鴻祎認為大模型要做到：一、行業(yè)化。一定要有行業(yè)深度訓(xùn)練的數(shù)據(jù)才有價值。
二、企業(yè)化。需要和企業(yè)內(nèi)部知識庫進行配合，做到實時迭代更新，從而保證大模型更懂企業(yè)。
三、垂直化。“不要試圖用一個大模型解決所有問題，大模型未來在企業(yè)落地形態(tài)一定是多個垂直模型組合，垂直模型解決專業(yè)問題的能力更強。”他表示。
四、小型化。做小規(guī)模的大模型，百億參數(shù)的大模型成本更低，部署升級也更靈活。
五、專有化。專有部署才能保證安全可控。
同時，他強調(diào)，產(chǎn)業(yè)化方案需要遵循安全、可信、可控。
安全方面，要注意網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、算法安全、生成內(nèi)容安全
可信要做到搜索矯正、知識矯正、對齊訓(xùn)練，解決“幻覺”知識模糊，知識不能及時更新問題，以及通過向量數(shù)據(jù)庫、企業(yè)搜索和外部知識庫進行校正。
可控方面，他強調(diào)，不能馬上向大模型開放API、函數(shù);要采取監(jiān)控審計手段，把大模型“關(guān)在籠子里”。大模型的定位是“副駕駛”“助手”的角色，最后需要人來決策。
企業(yè)大模型落地要找準剛需和痛點，“小切口、大縱深”
企業(yè)大模型如何落地找場景?
在周鴻祎看來，首先，要把大模型目前最擅長、最成熟的能力用好。以現(xiàn)在的大模型為例，總結(jié)下來，最擅長的是兩點：一個是問答對話，一個是內(nèi)容創(chuàng)作。無論是政府、企業(yè)使用大模型應(yīng)該先從成熟的角度切入，要是大模型一下子就和企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)緊密耦合在一起，做成很復(fù)雜的應(yīng)用，恐怕難以收斂。
其次，找準企業(yè)剛需和痛點，“小切口、大縱深”。比如面向員工有企業(yè)知識搜索、知識管理和培訓(xùn)，面向領(lǐng)導(dǎo)有信息決策和輿情分析，對內(nèi)有辦公生成辦公協(xié)作，對外有提高用戶體驗的智能客服。目前企業(yè)的數(shù)字化、智能化程度不高的情況下，這些場景是企業(yè)辦公的痛點，也是大模型最能夠提高效率的地方。
周鴻祎同時強調(diào)，目前，讓大模型剛開始先開啟副駕駛模式，與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)保持相對獨立和隔離度，做到安全可控、安全落地、快速執(zhí)行。如果非要和現(xiàn)有系統(tǒng)結(jié)合在一起，存在安全風(fēng)險。，
再者，AI普惠，讓企業(yè)“從上到小”每個人都用起來。另外，大模型發(fā)展要“以人為本”，好用、易用是第一原則。
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