对话全国政协委员周鸿：用大模型驱动业务 就是在打造新质生产力
对话全国政协委员周鸿 ：用大模型驱动业务 就是在打造新质生产力
2024年伊始，OpenAI发布的文生视频大模型Sora再次惊艳了世界。如果说，一年前ChatGPT的横空出世打开了人类通往AGI的大门，那么Sora的诞生，则帮助人类切换到通往AGI的快车道。
Sora发布后，全国政协委员、360集团创始人周鸿 第一时间评论称，“Sora意味着AGI的实现将从10年缩短到2~3年”。
去年，周鸿 化身“GPT布道者”，乐此不疲地在各种场合宣讲“大模型”。其创办的360公司，也要求全员拥抱人工智能，并加速把业务与大模型进行结合。周鸿 认为，“大语言模型是一场新工业革命，直接对标电力和计算机的发明，搭不上这班车的企业就会被淘汰。”
对于Sora，周鸿 近日在接受21世纪经济报道记者采访时提出，“Sora是在ChatGPT的基础上，实现了对现实世界的理解和模拟，这是一个了不起的突破。”
差距主要在方向感上
2023年，火热的大模型席卷全球，中国科技圈也变得热闹起来。而Sora的出现，又为尚未止息的“百模大战”开辟出新战场。
周鸿 认为，就像ChatGPT一样，一旦OpenAI宣布了新的技术方向，国内的模仿很快就会跟上，所以肯定又有很多家企业会做出类似的文生视频工具。
与此同时，Sora也让其他公司与OpenAI的差距进一步拉大，其中包括众多中国公司。
“我觉得OpenAI手里还有一些秘密武器没有亮出来，比如GPT-5，这个什么时候发布，完全取决于奥特曼的心情和他的节奏感。”周鸿 说。
如果细究差距的本质，周鸿 认为，“差距主要是在方向感上，一旦方向确定，中国公司的学习能力和模仿能力会很快跟进。”比如，transformer模型不是OpenAI发明的，但OpenAI是一个选择了一种新方法，通过往模型中无限增加参数，最终真的“大力出奇迹”，跑出了ChatGPT。
而这次Sora在技术上也有一个巨大的成果，即用transformer架构成功实现了对文字、图片、声音以及视频的归一化处理。
“之前也有很多文生视频产品，但他们的核心还是用Diffusion模型来做，就是把动画看成多帧图片，然后用一张张图画出来。而Sora是用transformer模型先去理解世界很多元素之间的互动关系，所以在这种方向性的创新上，OpenAI做得非常好。”周鸿 表示。
在采访过程中，周鸿 也提到了很多Sora生产的视频内容。比如他说，“画一个静止的雪和狗，这件事不需要掌握知识，有图像照着画就可以。但是要画出狗在雪地里撒欢，狗鼻子还能粘上雪已经表现出雪的松软性质，没有对这个世界的长时间学习是做不到的。”
周鸿 还提出，如果Sora开放测试账号，他想让Sora画一场篮球赛。“如果一个人根本没有看过篮球，不懂得篮球轨迹、得分规则，它是画不出来的。你可以想象一个人如果没有看过篮球，让他复现篮球比赛是几乎不可能的。”
面对与OpenAI的差距，周鸿 认为只有正视差距，才能进行追赶。同时，他也指出，中国企业在AI领域与头部企业的差距并没有想象的那么大，因为无论是transformer模型还是Sora，本质上还是软件，所以这个差距在掌握方向之后，可能用一到两年的时间就可以去解决。
大模型带来新质生产力
当下，“新质生产力”是一个十分火热的话题，在周鸿 看来，用大模型驱动业务，本身就是在打造新质生产力。
他表示，新质生产力是科技创新驱动的生产力，现在很多传统行业的科技创新是靠产业数字化。而数字化的本质是智能化，只有智能化才能实现业务的自动化，大模型解决的就是自动化的一部分。
不过，虽然很多企业对AI都充满向往，但却不知道从何切入，特别是非AI企业距离AI都还比较远。对此，周鸿 认为，企业首先应该建立AI信仰，“有了AI信仰之后，我们主张企业要往all in AI的方向走”。
但他进一步表示，所谓all in AI不是说把所有钱都拿去买显卡，而是要考虑改造自己的业务流程和产品服务流程，在流程中找到尽可能多的环节用AI进行加持和赋能。“企业不一定要拿AI做一个新东西出来，微软也没有做出新东西，而是把office、浏览器、搜索全部拿AI做了赋能。所以，含AI量是一个指标，来衡量企业对AI的认知、企业中AI应用人才的多少，以及企业员工对AI的熟悉程度等。”
至于具体如何拥抱AI，周鸿 也为其他企业提供了详细的建议，大概分为三步：
第一步，是企业先不要着急把AI和自己的业务做整合，而是先玩AI。“企业可以先搞一个私有化的通用大模型，这个模型不解决任何直接业务问题，但它具备通用大模型常见的能力，目的是让企业员工和领导先用上，进而去熟悉和了解大模型。”
第二步，是企业在定制AI前，要先做好AI的基础设施，其中最重要的是把企业大数据平台升级为企业的知识平台。“企业要训练AI，首先要有相应的知识，但很多知识都是‘暗知识’，这些知识在外面的互联网上找不到，只有企业才有，但在企业中，这些知识也散落在很多人脑、电脑以及邮件、聊天记录中，所以把这些暗知识汇总下来，以及把过去收集的大数据变成可以训练AI的知识，很重要。”
第三步，是有了知识平台后，企业要在业务中选择几个小场景，然后先训练一些垂直小模型来跟业务结合，后面再逐渐把企业的业务用大模型进行赋能。在周鸿 看来，“做这件事的过程，就是提升新质生产力的一个重要体现”。
AI不会颠覆行业
另外，对于大模型的发展，很多人表现出担忧，认为许多行业都会被颠覆。对此，周鸿 向记者表示，AI是人类有史以来发明的人类最好的朋友，也是最好的工具，它可以让很多人解锁更多技能。
“特别对年轻人来说，AI可以让你从一个资历非常浅的人，马上跟那些有丰富经验的人站在同一起跑线上。”周鸿 称，所以AI并不会带来行业的崩溃，它实际上会给很多行业，比如短视频、影视、广告等，带来正向推动，只有那些不用AI的人才会被用AI的人淘汰。
而且在现阶段，大模型的发展仍然面临诸多挑战，比如大模型的可信、可控、可靠问题。在接受采访时，周鸿 便提到了大模型的幻觉问题和注入攻击问题。
他说，幻觉是大模型智能的体现，也是一个双刃剑。在做文艺创作时，幻觉带来的是创造力，但是用在企业内部时，幻觉带来的就是不准确。所以，如何解决幻觉问题，这是目前全世界企业都在探索的事情。
另外对于注入攻击问题，周鸿 提出，大模型可以成为好人的帮手，也可以成为坏人的帮手。“大模型的发展，让网络攻击的门槛变得更低，现在有很多安全大模型是用来抵御攻击的，但如果有人不怀好意的让大模型帮他写攻击代码，大模型最后可能会成为犯罪的帮手。所以，如何提高大模型的反PUA能力，能够识别并拒绝这些恶意需求，也是大模型发展需要解决的问题。”
正因为这些问题的存在，周鸿 提出，“我不觉得监管会对人工智能的进步带来阻碍，相反，如果今天没有任何监管，企业拼命做出各种工具后，好人不一定用得很及时，反而会成为坏人作恶的工具。所以，合理的监管，会对人工智能的发展带来正向的推动作用。”
除了安全问题，周鸿 还认为，算力会是影响大模型发展重要因素。“相比文本，视频所占的存储量要大得多，对算力的需求自然也大幅提升。这次Sora能生成一分钟的视频，从能力上来说，意味着它也能生成十分钟的视频，但它没有做，可能就是由于算力和成本的限制。”
(作者：白杨)
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