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以ChatGPT為代表的生成式AI工具,仍在持續翻涌熱浪。一方面,各大企業紛紛追趕浪潮,另一方面,數據隱私安全、社會倫理等威脅論甚囂塵上。通用大模型的紅線,在何方?

在此背景下,明略科技集團高級技術總監趙亮做客Donews直播間,聚焦生成式AI的數據安全問題,探討發展之路。

ChatGPT的突破性在哪里?

上線2個月,月活躍量破億,ChatGPT是具有突破性的。比如大家感受到對話上下文的理解更加完整和準確,生成的內容更加自然、流暢。技術角度上,ChatGPT通過Prompt(自然語言提示)注入知識的方式將以往相對封閉的AI系統變得更具開放性,但在應用和評價時,伊莉莎效應 (ELIZA effect) 是不能忽視的。

從技術角度來看,ChatGPT是一個通用語言模型,一個見得更多、容納更多“上下文歷史”/“細節條件判斷”的大語言模型。此外,可以把它看做是一個知識存儲裝置,可以通過Prompt來提取知識。當它具有知識,并能綜合各個“細節條件判斷”生成結果時,就呈現出像人一樣的智能。目前大家都認為它是迄今為止最接近通用人工智能的(產品),但與標準通用人工智能的原型——“人”相比,它也有諸多不足,比如:人在實施行動前,能夠預判行為可能產生的影響,加以判斷并修正行為再預判,如此循環直至產生合理的行為或者終止。

如何平衡數據隱私安全和AI能力之間的關系?

生成式AI在當前在應用中存在不足,在整個落地應用的鏈條環節中,需要多方參與協助,去安裝“保險栓”,以及制定安全協議,共同去維護數據安全。

明略科技集團面向ToB市場,會更加注重保護企業的數據安全。大模型的浪潮席卷,甚至改寫了行業工作流,最為直接的優勢之一是能夠降本增效,在這樣的背景下,明略科技提供一個靈活的、自適應的模型訓練服務,以幫助客戶充分利用自身積累的數據,在信息安全的基礎上訓練適合他們的模型,再將模型進行私有化部署,保護企業數據安全。

生成式AI是否會引發第四次工業革命?

馬云曾經講過:“很多人輸就輸在,對于新興事物,第一看不見,第二看不起,第三看不懂,第四來不及。”

生成式AI工具,比如ChatGPT,引起了很多產業上一些重新的思考和變化,不管是不是一次工業革命,至少它已經引起了很大的變化。所以更多需要思考的是,在這個變化下,不同角色的人應該如何去擁抱它,或者是在這個變化中發展。

生成式AI相關領域,您認為目前有哪些機會?

生成式AI工具爆火后,其能力表現的確引發了很多想象,這些想象如果能夠跟具體需求結合的話,就是機會點。

另外,ChatGPT的出現,帶來的不止是新的垂直大模型領域的機會,也為歷史遺留的技術問題帶來的新的解決范式,舊問題得以解決,用戶在需求層面也會帶來新的變化,創造更多新的機會。可以說,ChatGPT的出現,掀起了AI應用探索的新高度。

以明略科技來說,明略在營銷領域有17年的探索歷程,積累了大量的營銷側數據。眾所周知,模型的訓練結果要依靠數據,掌握精準和優質的數據就意味著能夠在模型的打造上更具競爭力。明略科技憑借17年來的行業探索累積了大量的知識圖譜豐富經驗,特別是在消費類行業,如美妝、3C、汽車、大健康等領域,知識圖譜的知識表達形式更加高級,具有實體和連接,并且可以進行邏輯推理。圖譜中的實體和關系決定了基于圖譜生成的文章或圖片的真實性、專業性和邏輯性。明略科技可以幫助客戶將私有知識與大模型進行互搏,類似微軟的普羅米修斯架構,從而使客戶的數據飛輪更好地運轉。

未來,生成式AI是否有替代人就業的可能性?

人是不可替代的,產生如此擔憂的源頭是我們對新興事物發展情況和未來的不可知,當下我們要做的是積極調整心態,去擁抱新技術。歸根結底,生成式AI只是一個工具,我們要把這個工具用好,去提升自身能力,將工作重心轉為創新側。

當下,我們仍在探索AIGC的能力邊界,究竟它能夠做到一個什么樣的水準?真的會完全顛覆我們的生產和生活么?無論結果是什么,可以肯定的是,當下我們已經走在了探索之路上,通用大模型的發展,AIGC的發展,以及ChatGPT的成就,都讓我們看到了AI應用探索的希望,知曉了它們能夠做到的,遠比我們想象的要多。

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