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周鴻祎稱大模型不是萬能 不要覺得有了GPT就能裁員了

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2023-06-29 09:38:31  界面新聞

近日三六零集團的創(chuàng)始人兼董事長周鴻祎在其微博上表示:“我始終認為,公司不應該以為通過GPT就可以削減工作崗位,。大模型也不是萬能的,,它只是起到了輔助作用,完成了部分任務,。因此,,大型的模式并不會將人排除在外,更不會將程序員排除在外。我不是報了清華大學的電子信息系嗎,?人工智能的發(fā)展,,必須要以人為本,以人為本,?!?/p>

以下為演講全文:

大家好,感謝主辦方的邀請,,很高興參加尼山對話,。今天我們討論的主題聚焦“構建安全可信的人工智能”、“人工智能賦能百行千業(yè)”,,最近360自研的認知大模型智腦也在相關方向有探索,,借今天的機會,我想分享一些實踐中得到的經(jīng)驗和思考,。

這次GPT大模型的誕生代表著通用人工智能,、強人工智能的到來,是真正的智能涌現(xiàn),。大模型能夠真正地理解人類所有的語言,,能夠很自然地做出各種交流和推理,這意味著人工智能第一次完整地理解了我們人類世界的知識,,并且已經(jīng)從感知進化到了認知,,不僅能夠理解文字、語言,,還能做出分析,、規(guī)劃。未來,,傳統(tǒng)算法將被代替,,大模型在自動駕駛、機器人控制,、蛋白質分析等很多重要領域都會大顯身手,。

目前產學研各界已經(jīng)形成了共識,GPT大模型將會帶來一場新的工業(yè)革命,。我們都知道,,數(shù)字時代最重要的是大數(shù)據(jù),但大數(shù)據(jù)就像“石油”,,難以直接使用,。GPT的出現(xiàn)就像發(fā)電廠,把大數(shù)據(jù)從“石油”加工成了“電”,,賦能百行千業(yè),。如今數(shù)字化已上升為中國的國家戰(zhàn)略,,其中產業(yè)數(shù)字化是重要的發(fā)展機遇,我認為產業(yè)數(shù)字化的終極目標就是智能化,,而GPT大模型將會成為產業(yè)數(shù)字化重要的賦能者,。

在這場工業(yè)革命中,大模型真正的機會在企業(yè)市場,,作為生產力工具提升企業(yè)生產率,。ChatGPT雖然是靠聊天功能“破圈”的,但這只是它的一種“親民偽裝”,,實際上大模型絕對不是一個娛樂工具,,而是工業(yè)革命級的生產力工具。如果大家留意就會發(fā)現(xiàn),,即使是個人消費者,,最終還是會用大模型滿足剛需,應用在辦公場景里,,成為提高辦公效率的工具,,比如公文寫作等等。因此我認為,,企業(yè)級市場才是大模型未來發(fā)展真正出彩的地方,。

但是,當我們帶著通用大模型真正走進政府,、城市,、行業(yè)、企業(yè)時就會發(fā)現(xiàn),,公有大模型無法直接使用,。因為公有大模型存在以下四點不足:

第一,公有大模型雖然是通才,,但它缺乏行業(yè)深度,。我們之前認為GPT什么都會,但如果你是一個行業(yè)專家,,你會發(fā)現(xiàn)GPT在安全,、金融這些垂直領域,知識深度是不夠的,。很多公司自己訓大模型都發(fā)現(xiàn)了這個特點,想讓它能力很均衡,,就會犧牲深度,。所以未來垂直大模型是重要的發(fā)展方向,通用模型和各領域專有的知識數(shù)據(jù)結合,,讓大模型從“萬事通”變成政府通,、行業(yè)通和企業(yè)通,,這才是真正的價值。最新資料表明,,GPT4也是由8個垂直模型組成的,,從側面印證了這個觀點。

第二,,公有大模型容易造成企業(yè)內部數(shù)據(jù)泄露,。一方面,公有大模型不是本地部署,,它與外部進行信息交流時必然存在數(shù)據(jù)泄露的風險,;另一方面,公有大模型也無法實現(xiàn)組織內部權限的分級管理,。因此,,政府、企業(yè)使用公有大模型必然存在安全風險,。

第三,,對企業(yè)來講,公有大模型無法保障內容真正可信,。這主要包含兩個問題:一個是企業(yè)在日常生產經(jīng)營過程中,,知識庫是實時產生的,并且不斷變化,。它不像公有大模型的通用知識,,是一成不變的“百科全書”。因此,,企業(yè)使用公有大模型無法滿足時效性的需求,。另一個是大模型自身的“幻覺”問題,也就是我們常說的一本正經(jīng)地“胡說八道”,。公有大模型經(jīng)常出現(xiàn)張冠李戴的問題,,需要通過企業(yè)的內部搜索、內部知識庫進行矯正,。這些都需要專有大模型才能實現(xiàn),。

第四,也是很多企業(yè)級用戶關注的,,公有大模型無法實現(xiàn)成本可控,。舉個例子,很多企業(yè)其實只需要大模型寫代碼的能力,,這時候公有大模型寫詩,、寫論文的能力就是多余的。也就是說,,很多企業(yè)只需要百億級垂直大模型就滿足需求,,如果使用千億級大模型就是成本的浪費,。這個成本不只是大模型的采購成本,還包括訓練成本,、部署成本,、微調成本。在控制成本方面,,垂直大模型將會有很大優(yōu)勢,。因此,在一個用公開數(shù)據(jù)訓練的“通識”大模型基礎上,,訓練專有大模型,,就能做到“事半功倍”,為企業(yè)降本增效,。

大模型想要成為企業(yè)級的智能化賦能工具,,必須要行業(yè)化、專有化,,從萬事通變成城市通,、行業(yè)通、企業(yè)通,。而企業(yè)落地大模型則需要分步來實現(xiàn),。我認為目前的當務之急叫做“小切口大縱深”,先把大模型最擅長,、最成熟的能力用好,。剛開始可以從辦公場景入手。因為大模型不是萬能的,,最擅長最成熟的能力肯定是自然語言處理,。而且辦公場景能做到松耦合,與現(xiàn)有的業(yè)務系統(tǒng)無縫融合,。具體來說,,一些細分場景包括信息分析、知識管理,、內容創(chuàng)作和智能客服等,,讓員工上手嘗試,慢慢發(fā)掘大模型的能力,,對大模型逐漸熟悉,,之后再將大模型與業(yè)務進行深度融合。這樣大模型的發(fā)展才能可控易用,。

企業(yè)級場景要打造“安全可信,、可控易用”的專有大模型,我們在實踐過程中也總結了一些心得,,需要堅持五個原則,,包括:安全原則,企業(yè)級應用必須是安全的大模型,;可信原則,,大模型要解決準確性、實時性的短板問題,;可控原則,,堅持把大模型定位在輔助工具上,確保人始終在業(yè)務決策的回路上,;易用原則,,這里面“數(shù)字人”、“數(shù)字員工”有很大的想象空間,;最后是普惠原則,,要讓每個人都能用起來。時間關系,,這里我想重點分享一下易用原則,。

人工智能的發(fā)展要“以人為本”,大模型不能引發(fā)大規(guī)模裁員,,而是要幫助企業(yè)員工提升能力和效率,,成為易用的工具,讓每個普通員工都能真正用起來,。因此我認為,,未來面向企業(yè),數(shù)字員工會成為非常重要的一個概念,。相比和機器進行復雜的交互,,與“人”對話更符合我們的日常習慣,數(shù)字員工將大大降低大模型的使用門檻,。未來也不只企業(yè)老板能擁有數(shù)字員工做助理,,每個企業(yè)員工都能有若干數(shù)字助手,比如法務助理,、財務助理,、市場助理,來協(xié)助創(chuàng)作,、策劃,、分析、總結等日常工作,。

最后我想說,,人工智能大模型這場工業(yè)革命已經(jīng)到來,未來大模型在各個城市,、各個行業(yè),、各個企業(yè)里將得到充分應用,,市場的機會也才剛剛開始。360也將發(fā)揮過往在人工智能領域積累的經(jīng)驗和優(yōu)勢,,幫助各地構建“安全可信,、可控易用”的大模型,為產業(yè)數(shù)字化轉型到智能化升級,,貢獻自己的一份力量,。

謝謝大家!

(責任編輯:楊靖)
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