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(chǎn)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(chǎn)業(yè)數(shù)字化是重要的發(fā)展機遇，我認為產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)力工具提升企業(yè)生產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)經(jīng)營過程中，知識庫是實時產(chǎn)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(chǎn)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！