21世紀經濟報道記者 王俊 北京報道

人工智能成為2023年當之無愧的“辣子雞”，大模型發展進入“百模大戰”階段，業界、學界、公眾高度關注。

(資料圖)

7月2日，由北京市人民政府聯合工業和信息化部、國家網信辦、商務部、中國科協共同主辦的全球數字經濟大會在北京召開，其中包括人工智能高峰論壇。

在論壇上，360公司創始人周鴻祎指出，大模型的發展要和國家的產業數字化戰略相結合，一方面要發展核心技術，另一方面尋找各種應用場景。

在周鴻祎看來，企業級垂直大模型更為關鍵。公有大模型無法實現成本可控，企業級應用應該使用百億級基礎模型，根據不同需求訓練不同的垂直模型，企業只需要負擔垂直訓練成本。“就是把大模型拉下神壇，變成每個企業、政府部門都感覺能夠直接使用的東西?！?/strong>

同時，他也強調了安全：不能馬上向大模型開放API、函數；要采取監控審計手段，把大模型“關在籠子里”。大模型定位是“副駕駛”“助手”的角色。

大模型必須“通用” 賦能百行千業才能引領工業革命

此前有聲音指出，大模型是風口和泡沫。“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、每個組織的生產力，同時實現賦能。電腦剛發明的時候并未帶動工業革命，距離普通人、普通企業很遠，后來電腦走入家庭和企業才改變了世界。

他指出，對行業而言，只有大模型走進千家萬戶、賦能百行千業，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，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，而是像數據庫一樣，變成每個數字化系統的標配，從手機部署、到汽車部署，也包括在企業和政府內部的部署。

產業數字化是國家戰略，大模型發展應該順勢而為，為產業數字化賦能。周鴻祎認為，大模型發展真正的機會在中國，政府、城市、企業都有廣闊的應用市場，中國做大模型最應該抓住產業互聯網發展的機會。

公有大模型無法滿足垂直場景要求、存在數據安全隱患

做安全起家的周鴻祎，也指出了企業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，但缺乏行業深度。公有大模型與組織內部業務結合不緊密，知識不互通；不能滿足企業級應用場景的垂直性、專業性要求。

第二，公有大模型存在數據安全隱患。組織內部知識庫不適合訓練到公有大模型中；公有大模型易造成企業內部數據泄露。

第三，公有大模型無法保障內容可信。大模型存在“幻覺”，無法保障內容真實可信、有據可查；此外，企業內部數據更新迭代速度快，公有大模型無法實現知識實時更新。

第四，公有大模型無法實現成本可控：直接訓練和部署千億級參數大模型成本過高；企業級應用應該使用百億級基礎模型，根據不同需求訓練不同的垂直模型；企業只需要負擔垂直訓練成本。

“對很多企業來說，訓練企業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、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、行業化。一定要有行業深度訓練的數據才有價值。

二、企業化。需要和企業內部知識庫進行配合，做到實時迭代更新，從而保證大模型更懂企業。

三、垂直化?！?strong>不要試圖用一個大模型解決所有問題，大模型未來在企業落地形態一定是多個垂直模型組合，垂直模型解決專業問題的能力更強。”他表示。

四、小型化。做小規模的大模型，百億參數的大模型成本更低，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，產業化方案需要遵循安全、可信、可控。

安全方面，要注意網絡安全、數據安全、算法安全、生成內容安全

可信要做到搜索矯正、知識矯正、對齊訓練，解決“幻覺”知識模糊，知識不能及時更新問題，以及通過向量數據庫、企業搜索和外部知識庫進行校正。

可控方面，他強調，不能馬上向大模型開放API、函數；要采取監控審計手段，把大模型“關在籠子里”。大模型的定位是“副駕駛”“助手”的角色，最后需要人來決策。

企業大模型落地要找準剛需和痛點，“小切口、大縱深”

企業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。以現在的大模型為例，總結下來，最擅長的是兩點：一個是問答對話，一個是內容創作。無論是政府、企業使用大模型應該先從成熟的角度切入，要是大模型一下子就和企業業務系統緊密耦合在一起，做成很復雜的應用，恐怕難以收斂。

其次，找準企業剛需和痛點，“小切口、大縱深”。比如面向員工有企業知識搜索、知識管理和培訓，面向領導有信息決策和輿情分析，對內有辦公生成辦公協作，對外有提高用戶體驗的智能客服。目前企業的數字化、智能化程度不高的情況下，這些場景是企業辦公的痛點，也是大模型最能夠提高效率的地方。

周鴻祎同時強調，目前，讓大模型剛開始先開啟副駕駛模式，與現有業務系統保持相對獨立和隔離度，做到安全可控、安全落地、快速執行。如果非要和現有系統結合在一起，存在安全風險。，

再者，AI普惠，讓企業“從上到小”每個人都用起來。另外，大模型發展要“以人為本”，好用、易用是第一原則。

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