21世纪经济报道记者 王俊 北京报道
(资料图片仅供参考)
人工智能成为2023年当之无愧的“辣子鸡”,大模型发展进入“百模大战”阶段,业界、学界、公众高度关注。
7月2日,由北京市人民政府联合工业和信息化部、国家网信办、商务部、中国科协共同主办的全球数字经济大会在北京召开,其中包括人工智能高峰论坛。
在论坛上,360公司创始人周鸿祎指出,大模型的发展要和国家的产业数字化战略相结合,一方面要发展核心技术,另一方面寻找各种应用场景。
在周鸿祎看来,企业级垂直大模型更为关键。公有大模型无法实现成本可控,企业级应用应该使用百亿级基础模型,根据不同需求训练不同的垂直模型,企业只需要负担垂直训练成本。“就是把大模型拉下神坛,变成每个企业、政府部门都感觉能够直接使用的东西。”
同时,他也强调了安全:不能马上向大模型开放API、函数;要采取监控审计手段,把大模型“关在笼子里”。大模型定位是“副驾驶”“助手”的角色。
大模型必须“通用” 赋能百行千业才能引领工业革命
此前有声音指出,大模型是风口和泡沫。“大模型是真智能,其标志通用人工智能到来。”周鸿祎说,“大模型直接提高每个人、每个组织的生产力,同时实现赋能。电脑刚发明的时候并未带动工业革命,距离普通人、普通企业很远,后来电脑走入家庭和企业才改变了世界。
他指出,对行业而言,只有大模型走进千家万户、赋能百行千业,才能真正推动人工智能带来的这场革命。
有人将大模型比喻为操作系统,大部分公司没有机会。周鸿祎则认为,未来大模型不会只有一两个,而是像数据库一样,变成每个数字化系统的标配,从手机部署、到汽车部署,也包括在企业和政府内部的部署。
产业数字化是国家战略,大模型发展应该顺势而为,为产业数字化赋能。周鸿祎认为,大模型发展真正的机会在中国,政府、城市、企业都有广阔的应用市场,中国做大模型最应该抓住产业互联网发展的机会。
公有大模型无法满足垂直场景要求、存在数据安全隐患
做安全起家的周鸿祎,也指出了企业级场景落地大模型面临的“四个问题”。
第一,公用大模型是通才,但缺乏行业深度。公有大模型与组织内部业务结合不紧密,知识不互通;不能满足企业级应用场景的垂直性、专业性要求。
第二,公有大模型存在数据安全隐患。组织内部知识库不适合训练到公有大模型中;公有大模型易造成企业内部数据泄露。
第三,公有大模型无法保障内容可信。大模型存在“幻觉”,无法保障内容真实可信、有据可查;此外,企业内部数据更新迭代速度快,公有大模型无法实现知识实时更新。
第四,公有大模型无法实现成本可控:直接训练和部署千亿级参数大模型成本过高;企业级应用应该使用百亿级基础模型,根据不同需求训练不同的垂直模型;企业只需要负担垂直训练成本。
“对很多企业来说,训练企业级大模型的成本已在急剧降低,我们的目的是把大模型‘拉下神坛’,变成每个企业、政府部门能够直接使用的东西。”周鸿祎说。
到底需要什么样的大模型?如何解决上述问题?
周鸿祎认为大模型要做到:一、行业化。一定要有行业深度训练的数据才有价值。
二、企业化。需要和企业内部知识库进行配合,做到实时迭代更新,从而保证大模型更懂企业。
三、垂直化。“不要试图用一个大模型解决所有问题,大模型未来在企业落地形态一定是多个垂直模型组合,垂直模型解决专业问题的能力更强。”他表示。
四、小型化。做小规模的大模型,百亿参数的大模型成本更低,部署升级也更灵活。
五、专有化。专有部署才能保证安全可控。
同时,他强调,产业化方案需要遵循安全、可信、可控。
安全方面,要注意网络安全、数据安全、算法安全、生成内容安全
可信要做到搜索矫正、知识矫正、对齐训练,解决“幻觉”知识模糊,知识不能及时更新问题,以及通过向量数据库、企业搜索和外部知识库进行校正。
可控方面,他强调,不能马上向大模型开放API、函数;要采取监控审计手段,把大模型“关在笼子里”。大模型的定位是“副驾驶”“助手”的角色,最后需要人来决策。
企业大模型落地要找准刚需和痛点,“小切口、大纵深”
企业大模型如何落地找场景?
在周鸿祎看来,首先,要把大模型目前最擅长、最成熟的能力用好。以现在的大模型为例,总结下来,最擅长的是两点:一个是问答对话,一个是内容创作。无论是政府、企业使用大模型应该先从成熟的角度切入,要是大模型一下子就和企业业务系统紧密耦合在一起,做成很复杂的应用,恐怕难以收敛。
其次,找准企业刚需和痛点,“小切口、大纵深”。比如面向员工有企业知识搜索、知识管理和培训,面向领导有信息决策和舆情分析,对内有办公生成办公协作,对外有提高用户体验的智能客服。目前企业的数字化、智能化程度不高的情况下,这些场景是企业办公的痛点,也是大模型最能够提高效率的地方。
周鸿祎同时强调,目前,让大模型刚开始先开启副驾驶模式,与现有业务系统保持相对独立和隔离度,做到安全可控、安全落地、快速执行。如果非要和现有系统结合在一起,存在安全风险。,
再者,AI普惠,让企业“从上到小”每个人都用起来。另外,大模型发展要“以人为本”,好用、易用是第一原则。
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