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    張勇首度回應未來將專職阿里云的原因,周鴻祎首提公有大模型四方面不足|產業最前線

    2023-06-26 19:34:01來源:鈦媒體APP  

    360集團創始人周鴻祎曬出了他與阿里巴巴集團董事會主席兼CEO張勇、百度CEO李彥宏的合影。來源:周鴻祎

    6月25日至27日,以“人工智能時代:構建交流、互鑒、包容的數字世界”為主題的世界互聯網大會數字文明尼山對話在山東濟寧曲阜舉行。會上,阿里巴巴集團董事會主席兼首席執行官、阿里云智能集團董事長兼首席執行官張勇、百度CEO李彥宏和360集團創始人周鴻祎等多位來自互聯網領軍企業的代表人物熱議數字經濟發展趨勢,暢談數字化轉型帶來的機遇和挑戰。


    (資料圖片)

    張勇:人工智能技術應該可用、可靠、可信

    會上,前不久宣布卸任阿里巴巴控股集團董事會主席兼CEO職務的張勇,首度回應了其未來將專職阿里云的原因:“我比任何時候都更加相信,云計算、大數據和人工智能等核心技術的發展,將會給社會帶來巨大變革,戰略意義非常重大,這是我決定全身心投入阿里云智能集團的重要原因。”他透露,阿里云正在不斷推進全球化,特別是在東南亞、中東等重點國家和區域進行長期持續的投入。

    此外,張勇還談及人工智能技術的安全問題,他表示,人工智能技術應該“可用、可靠、可信”,科技企業在追求技術先進性的同時,必須堅守社會責任感。

    在張勇看來,中國人工智能發展具備基礎扎實、場景豐富、數實融合這三方面的優勢,隨著社會各界的高度重視和創新生態的發展壯大,這些優勢正在不斷鞏固和加強。從數字化走向智能化,計算成為基礎設施不可或缺的組成部分。2009年阿里云寫下中國自研云計算操作系統的第一行代碼,開啟中國的云計算時代,經過14年的努力,中國已經形成全球第二的算力規模,算力產業年增長率近30%。阿里云的目標,是提供高質量、高性能的算力,“讓算力更普惠、讓AI更普及”。

    與此同時,張勇還指出,創新中有很多不確定性,科技企業在追求技術先進性的同時,必須堅守社會責任感,要更加嚴肅、謹慎地對待自身的技術能力和影響力。今年1月,阿里巴巴發布《科技倫理風險審查管理制度》,提出“負責任的人工智能技術”三原則——可用、可靠、可信,認為人工智能技術應該增進人類文明福祉,并解決真實的問題,應該有先進和穩定的技術,應該注重隱私保護和數據安全,并展現普惠、互信和尊重。

    李彥宏:大模型發展的下一個前沿,不僅是模仿人類,更是幫人類突破新極限

    百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏在題為《大模型重塑數字世界》的演講中表示,過去一年,人工智能在技術、產品、應用等各個層面,都以“周”為迭代速度向前突進。大模型成功壓縮了人類對于世界的認知,讓我們看到了實現通用人工智能的路徑。大模型發展的下一個前沿,不僅是模仿人類,完成人類的“規定動作”,更是幫助人類去研究和發現未知領域,突破人類過去沒有突破過的極限。如果能夠邁出去這一步,將更加意義非凡。

    大模型是當下全球科技創新的焦點,也是全球人工智能競賽的主戰場。李彥宏認為:“新的國際競爭戰略關鍵點,不是一個國家有多少個大模型,而是你的大模型上有多少原生的AI應用,這些應用在多大程度上提升了生產效率。如果我們能擠上牌桌,獲得競賽入場券,中國將擁有更壯大的數字化產業,數字經濟規模將獲得巨大增長。”

    李彥宏認為:“無論從技術趨勢,還是產業應用來看,大模型都絕不是曇花一現的風口,而是影響人類發展的重大技術變革,是拉動全球經濟增長的引擎,是絕對不能錯過的重大戰略機遇。”

    周鴻祎:現有公有大模型仍存在四方面不足之處

    會上,360集團創始人周鴻祎談及大模型時,首次提到現有公有大模型存在四方面不足之處:

    第一,公有大模型雖然是通才,但它缺乏行業深度,“我們之前認為GPT什么都會,但如果你是一個行業專家,你會發現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現了這個特點,想讓它能力很均衡,就會犧牲深度。”

    在周鴻祎看來,未來垂直大模型是重要的發展方向,通用模型和各領域專有的知識數據結合,讓大模型從“萬事通”變成政府通、行業通和企業通,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內部數據泄露。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據泄露的風險;另一方面,公有大模型也無法實現組織內部權限的分級管理。因此,政府、企業使用公有大模型必然存在安全風險。

    第三,對企業來講,公有大模型無法保障內容真正可信。周鴻祎表示,大模型存在“幻覺”,也就是常說的一本正經地“胡說八道”,經常出現張冠李戴的問題,需要通過企業的內部搜索、內部知識庫進行矯正。

    第四,公有大模型無法實現成本可控。他舉例稱,許多企業其實只需要大模型寫代碼的能力,百億級垂直大模型就能滿足需求,如果使用千億級大模型就是成本的浪費。在控制成本方面,垂直大模型將會有很大優勢。在用公開數據訓練的“通識”大模型基礎上,訓練專有大模型,就能做到“事半功倍”,為企業降本增效。(本文首發于鈦媒體App,作者 | 任敏敏)

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