张勇首度回应未来将专职阿里云的原因,周鸿祎首提公有大模型四方面不足|产业最前线

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张勇首度回应未来将专职阿里云的原因,周鸿祎首提公有大模型四方面不足|产业最前线

360集团创始人周鸿祎晒出了他与阿里巴巴集团董事会主席兼CEO张勇、百度CEO李彦宏的合影。来源:周鸿祎

6月25日至27日,以“人工智能时代:构建交流、互鉴、包容的数字世界”为主题的世界互联网大会数字文明尼山对话在山东济宁曲阜举行。会上,阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官、阿里云智能集团董事长兼首席执行官张勇、百度CEO李彦宏和360集团创始人周鸿祎等多位来自互联网领军企业的代表人物热议数字经济发展趋势,畅谈数字化转型带来的机遇和挑战。

张勇:人工智能技术应该可用、可靠、可信

会上,前不久宣布卸任阿里巴巴控股集团董事会主席兼CEO职务的张勇,首度回应了其未来将专职阿里云的原因:“我比任何时候都更加相信,云计算、大数据和人工智能等核心技术的发展,将会给社会带来巨大变革,战略意义非常重大,这是我决定全身心投入阿里云智能集团的重要原因。”他透露,阿里云正在不断推进全球化,特别是在东南亚、中东等重点国家和区域进行长期持续的投入。

此外,张勇还谈及人工智能技术的安全问题,他表示,人工智能技术应该“可用、可靠、可信”,科技企业在追求技术先进性的同时,必须坚守社会责任感。

在张勇看来,中国人工智能发展具备基础扎实、场景丰富、数实融合这三方面的优势,随着社会各界的高度重视和创新生态的发展壮大,这些优势正在不断巩固和加强。从数字化走向智能化,计算成为基础设施不可或缺的组成部分。2009年阿里云写下中国自研云计算操作系统的第一行代码,开启中国的云计算时代,经过14年的努力,中国已经形成全球第二的算力规模,算力产业年增长率近30%。阿里云的目标,是提供高质量、高性能的算力,“让算力更普惠、让AI更普及”。

与此同时,张勇还指出,创新中有很多不确定性,科技企业在追求技术先进性的同时,必须坚守社会责任感,要更加严肃、谨慎地对待自身的技术能力和影响力。今年1月,阿里巴巴发布《科技伦理风险审查管理制度》,提出“负责任的人工智能技术”三原则——可用、可靠、可信,认为人工智能技术应该增进人类文明福祉,并解决真实的问题,应该有先进和稳定的技术,应该注重隐私保护和数据安全,并展现普惠、互信和尊重。

李彦宏:大模型发展的下一个前沿,不仅是模仿人类,更是帮人类突破新极限

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在题为《大模型重塑数字世界》的演讲中表示,过去一年,人工智能在技术、产品、应用等各个层面,都以“周”为迭代速度向前突进。大模型成功压缩了人类对于世界的认知,让我们看到了实现通用人工智能的路径。大模型发展的下一个前沿,不仅是模仿人类,完成人类的“规定动作”,更是帮助人类去研究和发现未知领域,突破人类过去没有突破过的极限。如果能够迈出去这一步,将更加意义非凡。

大模型是当下全球科技创新的焦点,也是全球人工智能竞赛的主战场。李彦宏认为:“新的国际竞争战略关键点,不是一个国家有多少个大模型,而是你的大模型上有多少原生的AI应用,这些应用在多大程度上提升了生产效率。如果我们能挤上牌桌,获得竞赛入场券,中国将拥有更壮大的数字化产业,数字经济规模将获得巨大增长。”

张勇首度回应未来将专职阿里云的原因,周鸿祎首提公有大模型四方面不足|产业最前线

李彦宏认为:“无论从技术趋势,还是产业应用来看,大模型都绝不是昙花一现的风口,而是影响人类发展的重大技术变革,是拉动全球经济增长的引擎,是绝对不能错过的重大战略机遇。”

周鸿祎:现有公有大模型仍存在四方面不足之处

会上,360集团创始人周鸿祎谈及大模型时,首次提到现有公有大模型存在四方面不足之处:

第一,公有大模型虽然是通才,但它缺乏行业深度,“我们之前认为GPT什么都会,但如果你是一个行业专家,你会发现GPT在安全、金融这些垂直领域,知识深度是不够的。很多公司自己训大模型都发现了这个特点,想让它能力很均衡,就会牺牲深度。”

在周鸿祎看来,未来垂直大模型是重要的发展方向,通用模型和各领域专有的知识数据结合,让大模型从“万事通”变成政府通、行业通和企业通,这才是真正的价值,“最新资料表明,GPT4也是由8个垂直模型组成的,从侧面印证了这个观点。”

第二,公有大模型容易造成企业内部数据泄露。一方面,公有大模型不是本地部署,它与外部进行信息交流时必然存在数据泄露的风险;另一方面,公有大模型也无法实现组织内部权限的分级管理。因此,政府、企业使用公有大模型必然存在安全风险。

第三,对企业来讲,公有大模型无法保障内容真正可信。周鸿祎表示,大模型存在“幻觉”,也就是常说的一本正经地“胡说八道”,经常出现张冠李戴的问题,需要通过企业的内部搜索、内部知识库进行矫正。

第四,公有大模型无法实现成本可控。他举例称,许多企业其实只需要大模型写代码的能力,百亿级垂直大模型就能满足需求,如果使用千亿级大模型就是成本的浪费。在控制成本方面,垂直大模型将会有很大优势。在用公开数据训练的“通识”大模型基础上,训练专有大模型,就能做到“事半功倍”,为企业降本增效。(本文首发于钛媒体App,作者 | 任敏敏)

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