近日,360集团首席运营官叶健在接受记者采访时表示,大模型的场景化应用是中国人工智能发展的优势所在,有望实现弯道超车。360集团正通过大模型赋能个人、企业和业务,优化数字化系统,提高生产力。
每经记者 杨煜 每经编辑 陈俊杰
高质量发展理念已深植于企业发展战略之中,数字化、智能化成为企业转型升级的重要推动力。今年,“人工智能+”首次被列入政府工作报告,人工智能赋能行业应用进一步走深、走广。
民营企业在推动人工智能发展上发挥着生力军作用。从智能识别到智能生成,民营企业多次挑起产业变革与实践的大梁。未来,民营企业如何在AI发展中展现更大作为?
近日,在国家发展改革委民营经济发展局举办的民营经济人士培训班期间,360集团首席运营官叶健接受了《每日经济新闻》记者的专访。叶健强调,大模型的场景化是中国发展人工智能更具优势之处,大模型应用将是中国弯道超车的好机会。
据叶健介绍,目前360集团在大模型应用领域主要着力于赋能个人、赋能企业、赋能业务三方面。他指出,大模型的出现不意味着可以跳过数字化直接到智能化,但数字化的很多部分可以通过大模型得到很大优化,通过大模型也可以去调动原来的一些数字化系统,这些加起来可以让企业的生产力得到极大的提高。
360集团首席运营官叶健 企业供图
2022年11月,由美国OpenAI开发的ChatGPT横空出世,将以大模型为代表的人工智能产业推至新的高潮。国产大模型开启“百模大战”,中美人工智能竞争日趋激烈。随着大模型面世之初的兴奋褪去,国内这一波人工智能产业的热潮将会涌向何方?
叶健指出,从大模型的通用技术能力来看,国内相比于美国OpenAI公司仍然存在一定差距。“差距一方面来自先发优势。另一方面,美国在算力上对我国的各种限制也造成一些影响。”叶健表示,在通用技术层面,360集团的对策是把旗下AI浏览器作为入口,构建CoE技术架构,联合国内共16家大模型,“通过16家取长补短,发现整体表现比GPT-4o更好,媲美OpenAI o1”。
叶健将16家大模型“联合作战”中使用的技术称之为“慢思考”。“举个例子,有时候可能国内某个模型先回答问题,另一家模型可能去反思第一个大模型回答的是对还是错,第三个模型整合一下双方模型,最后再给个答案出来。”
而在通用大模型之外,业内更为关注的是大模型的场景化,在叶健看来,这反而是中国更具优势之处。“由于我国的人口优势,以及工业门类比较齐全,在大模型应用上是我们弯道超车的好机会。”叶健说。
实际上,如何让大模型更好地应用于千行百业,已成为这一波人工智能讨论的主旋律。一个常常被提出的问题是:大模型带来的价值提升究竟有多大?从“百模大战”到应用实践,企业对这一问题的回答亦是对人工智能生命力的检验。
叶健坦言,大模型对于个人提升工作效率来说有明显效益,但在赋能业务这方面,既要考虑到大模型技术,也要考虑到业务自身的一些问题,这部分确实要花很多的精力,不是一朝一夕做成的事情。“我们经常提到一个词叫小切口、大纵深。”叶健说,“找到这些小切口,真做进去以后,慢慢整个链路会发生一些优化,最后重塑业务”。
360集团找到的一个小切口是知识管理。叶健指出,数据变成知识是一个复杂的过程,这些“暗知识”可能藏在各种流程中,可能藏在员工自己的电脑里,也可能是多模态的知识,大模型出现后,由于能处理多模态数据,因此在整合数据并转化为知识上有非常大的优势。“这一块我们会慢慢形成一个标准化的产品,再与客户进行更多合作。”
360集团以安全产品和浏览器业务而为公众所熟知,不过,随着近两年公司大举投入人工智能领域,资本市场对360集团的预期也在发生变化。人工智能将为360集团业务带来哪些增量价值?
叶健将大模型业务带来的价值分为四层。第一,赋能个人。“这块我们做了非常多的探索,例如AI助手、AI搜索,同时我们也把现在很多办公工具AI化,通过大模型技术提高个人生产率”。第二,赋能企业,“大模型的出现能够使数据迅速‘蒸馏’为知识,再加上我们的搜索技术,企业能在这方面形成一定竞争力”。第三,赋能业务,如果把大模型跟现有的IT系统结合起来,就能真正地实现对业务的重塑。最后,是大模型如何帮助我们更好地创新。
“目前为止我们主要在前三层做了很多工作,这对我们的业务和客户应该说还是非常有帮助的。”叶健补充道。
这些年,360集团在企业数字化服务领域已积累了不少经验。谈及公司提供的数字化与智能化服务的关系,叶健表示,大模型在处理多模态数据和非结构化数据上天生更有优势,因此可以对数字化做一些重塑。此外,大模型也可以与原来的数字化系统连接,例如智能体。
叶健进一步指出,数字化还是继续往下做,但数字化的很多部分可以通过大模型得到很大的优化,反过来通过大模型还可以去调动原来的一些数字化系统,这些加起来可以让企业的生产力得到极大的提高。
值得一提的是,在360集团选择的这条“赛道”上,“参赛选手”不在少数,AI搜索、AI办公、AI助手等类型产品已不再是稀缺品。那么,360集团如何脱颖而出?
叶健坦言,基于大模型的通用能力,大家确实可能会想到一些相同的主意,这时要看各自的能力沉淀。例如,360集团选择AI搜索、AI浏览器,这是因为在这方面有大量的沉淀,所以确实能够做得更与众不同,再加上公司在技术上率先采取了“慢思考”的方式。
叶健同时指出,在360集团深入业务、深入场景之后,差异也会出现。“在那个时候,你可能不仅仅要懂大模型技术,可能还要对客户的业务流程、业务痛点也比较了解,到那个领域里,应该说大家的竞争就非常广泛了。”叶健说。因此,360集团不仅需要算力合作伙伴,也需要行业的合作伙伴,与行业伙伴共同训练针对某个行业的基础模型,并针对某个场景真正实现优化。
伴随大模型应用愈加丰富,大模型发展过程中的知识产权纠纷、内容安全、数据泄露风险等引起公众注意,出现风险事件的数量与类型也愈加繁杂。
作为一家兼具数字安全与人工智能“两翼”的科技企业,360集团将人工智能安全问题分为技术安全、内容安全和人类安全三类问题。
其中,技术安全主要涉及大模型技术本身引发的安全问题,如网络、数据和生成内容的安全;内容安全则是对大模型的控制、滥用、误用和恶意应用等问题;人类安全问题则是大模型强大后带来的安全可控问题。
叶健表示,针对上述问题,360集团提出大模型应用的四个原则,第一是安全,包括训练时和上网以后,主要集中在网络安全方面;第二是向善,这体现在大模型的价值观方面;第三是可信,大模型有时会产生“幻觉”,360集团希望大模型的数据做到可信;第四是可控,大模型如果与现有的信息技术合在一起,可能调用现在的IT系统,如果大模型失控了,引起的问题就非常严重。
目前,大模型最常见的安全问题之一为“注入攻击”,即通过使用恶意指令作为输入提示的一部分,来操纵语言模型输出的技术。针对这一问题,叶健提出的对策是“以模制模”。
叶健解释道,大模型在预训练的过程中一般采用无监督学习,例如,模型学习的时候会尽量让它看各种各样的书,看各种书的时候难免会有各种知识进入模型,但我们不希望其中一些知识用在不好的场景。这时可以使用“以模制模”的方法,在大模型上线之前,用另一个大模型进行价值观对齐;同时在上线之后,还会有另一个模型来监督它,通过语义判断大模型的回答是否有风险,“用大模型来管理大模型”。
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