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環球觀焦點:AI大模型應用加速落地 發展勢不可擋風險不容忽視

2023-05-31 08:14:22 萬隆證券網

人工智能(AI)大模型正以空前的速度發展,奏響了“冰與火”之歌。

一方面,國內AI大模型數量顯著增長、相關應用加速落地,行業未來發展路徑逐漸明晰,大模型自身算法和模型也持續迭代優化;另一方面,國內與AI相關的詐騙頻繁發生,相關新應用上線后甚至遭到部分企業禁用。


(資料圖片)

證券時報·e公司記者與國內AI大模型領域專家交流發現,業界對AI大模型未來前景已達成共識,發展勢不可擋,大模型帶來了人工智能的“iPhone時刻”。但與此同時,AI所引發的風險、安全等問題也不容忽視,已引起企業、政府等各界關注。

有企業已實現在生成式AI輸入輸出內容方面的全面控制,亦有企業在逆向設計解碼和分辨AIGC(生成式AI)輸出結果的產品。專家集體呼吁社會加大對人工智能應用的監督和審核,提高對人工智能的辨別能力和防范意識,發揮大模型優勢,克服其缺陷問題。

發展迅猛

國內AI大模型呈現快速發展之勢。

5月29日,在中關村論壇上,中國科學技術信息研究所所長、科技部新一代人工智能發展研究中心主任趙志耘表示,據不完全統計,中國10億以上參數規模的大模型已經發布了79個,從地區來看北京和廣東最多,分別有38個、20個大模型,自然語言處理是大模型研發最活躍的領域。

“中國大模型呈現蓬勃發展態勢,各種技術路線都在并行突破,特別是在自然語言理解、機器視覺、多模態等方面,出現了多個在行業有影響力的AI大模型。”趙志耘說。

百度智能云AI與大數據平臺總經理忻舟向證券時報·e公司記者表示,自3月16日啟動內測以來,文心一言的性能在持續升級,已完成多次大的版本迭代,推理性能大幅提升。

5月18日,科大訊飛董事長劉慶峰稱,現在訊飛星火離ChatGPT只有一步之遙,與100分相比只差兩分,在今年10月份之前就會超越它。此前,劉慶峰曾表示,訊飛星火認知大模型在文本生成、知識問答、數學能力三大能力上已超ChatGPT。

“大模型和生成式AI有兩個大的特點,一是改變了人與機器的溝通方式,讓人可以通過自然語言的方式和機器或各種接口做交互,這是顛覆性的創新。”忻舟對記者表示,“另一大特點是會持續迭代和優化,未來的產品會想盡一切辦法和生成式AI自然語言交互結合,同時相關交互數據能夠形成閉環,持續迭代來進一步提升交互效率。”

商用增多

AI大模型的相關應用正加速落地,行業人士普遍認為,未來AI大模型應用會越來越多。

百度智能云AI應用產品部總經理劉倩向記者透露,目前,已有超過15萬家企業申請測試文心一言,其中有超300家生態伙伴在400多個具體場景取得測試成效,不管是政務、金融、媒體、電商、零售還是其他行業,都存在著大量應用需求,內容創作、智能客服、智能營銷、企業知識管理、辦公提效等方面是高頻出現的應用場景。

金蝶軟件有限公司蒼穹平臺解決方案事業部總經理徐昊表示,金蝶正在與文心千帆大模型平臺共同探索大模型與企業管理軟件在智能財務管理、智能人力資源管理、智能運營管理等AI應用場景的落地。

劉倩還介紹,百度智能云的六大智能產品系列,也將基于文心大模型全面升級,包括:政務、金融、智能創作、智能客服、數字人直播平臺、企業知識管理等,未來將在安全評估完成后上線。以智能客服為例,升級后知識生產效率提升9倍,多輪對話構建成本下降65%,可讓終端用戶獲得更聰明、更擬人的客服體驗。

近日,教育部等十八部門聯合印發《關于加強新時代中小學科學教育工作的意見》要求,要改進學校教學與服務,探索利用人工智能、虛擬現實等技術手段改進和強化實驗教學,彌補優質教育教學資源不足的狀況,也在一定程度上為生成式AI未來發展、應用落地提振了信心。

除此之外,OpenAI、華為、阿里等企業均在加速推進AI大模型的落地,其中OpenAI于5月19日率先面向蘋果手機推出ChatGPT應用,在推進ChatGPT應用落地方面邁出了重要一步。

“無論是增量市場還是新興機會,預計在未來12-24個月內,將為人工智能市場增長帶來新的拐點。”IDC中國研究總監盧言霞表示,“新一代AI形成市場規模需要12個月以上的時間,但是其落地速度以及可能帶來的產業沖擊不可小覷。市場參與者與行業用戶均需認真考慮其可能為當前業務帶來的影響,并積極引入新一代AI。”

加速滲透

除了B端、C端應用加速落地或基于AI大模型升級外,大模型還催生了另一種商業模式,即將大模型服務化,對外賦能千行百業,構建符合各企業、行業特色的行業大模型,以此降低全社會開發AI大模型及其相關應用的成本,加速AI大模型在各行各業的滲透。

此種模式出現后,應用開發者可以降低對應用底層架構或開發邏輯的關注,而注重用戶端與企業開發端之間端到端的連接與交互等。百度智能云推出的文心千帆大模型平臺即采用這一模式,它不但提供包括文心一言在內的大模型服務,還提供開發AI應用的各種工具鏈及整套環境,支持各類第三方的開源和閉源的大模型,成為大模型生產和分發的集散地。

換言之,AI大模型面市后,云計算行業的產業規則被徹底改變,云服務市場的商業模式在此前Iaas(基礎設施即服務)、Paas(平臺即服務)、SaaS(軟件即服務)之外,新增了一種商業模式MaaS(模型即服務)。云服務商可以直接將大模型產品、服務化賺取利潤,有意開發或訓練大模型的企業,只需要購買云服務商的MaaS,從中選擇合適的模型及購買方式,便可以較低的成本實現企業自身大模型的開發及訓練、推理等,無需自建、訓練從0開始的基礎大模型。

“通常情況下,我們不建議企業從0開始訓練大模型,因為成本非常高。例如,Meta發布的全新大型語言模型LLama,大概用了45T數據,用了120萬卡時、120臺服務器,訓了一個多月,整個成本可能需要上百萬美元,它只是訓一個基礎的模型。對于企業來說,企業訓一個專屬大模型是很重要的,但是沒必要從0開始。”百度智能云AI與大數據平臺總經理忻舟說。

至于外界擔心的公有云部署數據是否安全的問題,忻舟告訴記者,數據存在公有云,百度會有標準的符合云的安全機制,同時也會有資源隔離機制等物理隔離方式等保護用戶數據安全。

阿里云智能集團CTO周靖人近日也表示,“以模型為中心的開發范式(MaaS)已成為行業標準,未來應用開發的整個鏈路都會基于這一理念來做。”

百度智能云副總裁朱勇對證券時報記者表示,“過去企業選擇云廠商主要考慮的是計算、存儲、網絡這些基礎云服務,今天我們更應該去看模型好不好、框架好不好,以及芯片、模型、框架和應用這四層架構之間的協同是否高效。未來我們的AI開發者,也主要是基于大模型進行開發,不需要過多關注其他更底層的技術細節。”

“AI應用主要有兩部分成本,一是基礎設施成本,比如算力、存儲,包括服務器等,第二是AI應用開發成本,這方面會需要大量的人力、算法專家等,類似文心千帆大模型平臺出現后,企業開發AI應用門檻顯著降低,成本也大幅降低。”朱勇說,隨著應用的興起、大模型平臺的惠普等,AI大模型訓練、推理以及與此有關的AI應用開發成本將快速下降。

“未來AI大模型發展方面,可能僅有少數企業會開發基礎大模型,其他各行各業將根據自身業務需求、數據量等接入大模型平臺開發屬于自己的大模型,整個行業發展路徑已日益清晰。”一位AI行業人士對記者表示。

正視風險

AI大模型未來可期,但由快速發展帶來的風險或安全問題不容忽視。

近期近期警方密集發布AI詐騙案例,9秒鐘被騙245萬元、10分鐘被騙430萬元……安徽、上海、福建等地的多位受害者收到“親友”的視頻通話,以各種理由要求轉賬。然而,視頻通話竟是詐騙分子利用AI合成的視頻,受害者因視頻“確認”對方身份被騙。

此外,盡管OpenAI已率先面向蘋果手機推出ChatGPT應用,但蘋果公司卻禁止員工使用ChatGTP以及其他AI工具。知情人士向媒體透露,這是因為蘋果擔心公司機密數據可能會在使用過程中泄露。

可見,與AI相關的風險、安全問題,已對社會造成了一定的負面影響,應引起高度關注。

薩摩耶云科技集團首席經濟學家鄭磊對記者表示,AI詐騙是技術發展中必然出現的問題,業界也覺察到了這個問題的重要性,在設計逆向解碼和分辨AIGC輸出結果的產品,但是這種產品會落后于AIGC技術的發展,需要不斷補漏。

“后續總會有相應的解決方法,目前需要采用其他方式,比如行業自律和法律處罰,或者要求AIGC輸出內容必須內置特殊標識,能夠表明其來源,可以被追溯。”鄭磊表示。

“造假是一個只有極少數人得利,大部分人受損的做法,必須形成全社會對這個問題的正確認識,提高人們對AI造假行為的辨別和防范能力。”鄭磊認為,“這個問題很重要,如果人們對AIGC高度懷疑,會限制行業的健康發展。”

AI算法專家、連續創業者黃頌對記者表示,人工智能算法不斷進步升級,越來越能“以假亂真”,然而由于這些技術還沒有被大眾充分認知,很多人并不了解人工智能已經具備這樣的能力。“正因為存在這種認知誤差,讓一些不法分子找到了機會進行詐騙。當然,其它新技術出現初期也存在著被濫用的情況,社會各界應積極采取行動一起避免或減少此類現象。”黃頌說。

黃頌認為,科技從業者、信息內容監管部門、公安部門、媒體應該通力合作,共同制定應對策略。在立法和執法層面,相關人員需要充分研究新形勢和新犯罪手段,及時調整和補充相關的法律法規,以震懾不法分子;在科技手段層面,相關人員應積極投入研發用于檢測和限制AI技術濫用的工具和方法,以壓制潛在的犯罪空間,提供偵測工具手段;在社會輿論宣傳方面,社會應積極宣傳新技術日新月異的變化,同時提醒公眾存在的風險和騙局。

全聯并購工會信用管理委員會專家安光勇、中國數實融合50人論壇智庫專家洪勇、獨立國際策略研究員陳佳、財經評論員張雪峰等專家也向證券時報記者表達了類似觀點,呼吁社會各層面合力防范AI風險問題,共同推動人工智能健康發展。

資料來源:證券時報

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