每經(jīng)記者 楊煜    每經(jīng)編輯 陳俊杰    

高質(zhì)量發(fā)展理念已深植于企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略之中，數(shù)字化、智能化成為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要推動力。今年，“人工智能+”首次被列入政府工作報告，人工智能賦能行業(yè)應(yīng)用進(jìn)一步走深、走廣。

民營企業(yè)在推動人工智能發(fā)展上發(fā)揮著生力軍作用。從智能識別到智能生成，民營企業(yè)多次挑起產(chǎn)業(yè)變革與實踐的大梁。未來，民營企業(yè)如何在AI發(fā)展中展現(xiàn)更大作為？

近日，在國家發(fā)展改革委民營經(jīng)濟(jì)發(fā)展局舉辦的民營經(jīng)濟(jì)人士培訓(xùn)班期間，360集團(tuán)首席運營官葉健接受了《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者的專訪。葉健強(qiáng)調(diào)，大模型的場景化是中國發(fā)展人工智能更具優(yōu)勢之處，大模型應(yīng)用將是中國彎道超車的好機(jī)會。

據(jù)葉健介紹，目前360集團(tuán)在大模型應(yīng)用領(lǐng)域主要著力于賦能個人、賦能企業(yè)、賦能業(yè)務(wù)三方面。他指出，大模型的出現(xiàn)不意味著可以跳過數(shù)字化直接到智能化，但數(shù)字化的很多部分可以通過大模型得到很大優(yōu)化，通過大模型也可以去調(diào)動原來的一些數(shù)字化系統(tǒng)，這些加起來可以讓企業(yè)的生產(chǎn)力得到極大的提高。

360集團(tuán)首席運營官葉健 企業(yè)供圖

“聯(lián)手作戰(zhàn)”、關(guān)注應(yīng)用，中國如何彎道超車？

2022年11月，由美國OpenAI開發(fā)的ChatGPT橫空出世，將以大模型為代表的人工智能產(chǎn)業(yè)推至新的高潮。國產(chǎn)大模型開啟“百模大戰(zhàn)”，中美人工智能競爭日趨激烈。隨著大模型面世之初的興奮褪去，國內(nèi)這一波人工智能產(chǎn)業(yè)的熱潮將會涌向何方？

葉健指出，從大模型的通用技術(shù)能力來看，國內(nèi)相比于美國OpenAI公司仍然存在一定差距。“差距一方面來自先發(fā)優(yōu)勢。另一方面，美國在算力上對我國的各種限制也造成一些影響。”葉健表示，在通用技術(shù)層面，360集團(tuán)的對策是把旗下AI瀏覽器作為入口，構(gòu)建CoE技術(shù)架構(gòu)，聯(lián)合國內(nèi)共16家大模型，“通過16家取長補(bǔ)短，發(fā)現(xiàn)整體表現(xiàn)比GPT-4o更好，媲美OpenAI o1”。

葉健將16家大模型“聯(lián)合作戰(zhàn)”中使用的技術(shù)稱之為“慢思考”。“舉個例子，有時候可能國內(nèi)某個模型先回答問題，另一家模型可能去反思第一個大模型回答的是對還是錯，第三個模型整合一下雙方模型，最后再給個答案出來。”

而在通用大模型之外，業(yè)內(nèi)更為關(guān)注的是大模型的場景化，在葉健看來，這反而是中國更具優(yōu)勢之處。“由于我國的人口優(yōu)勢，以及工業(yè)門類比較齊全，在大模型應(yīng)用上是我們彎道超車的好機(jī)會。”葉健說。

實際上，如何讓大模型更好地應(yīng)用于千行百業(yè)，已成為這一波人工智能討論的主旋律。一個常常被提出的問題是：大模型帶來的價值提升究竟有多大？從“百模大戰(zhàn)”到應(yīng)用實踐，企業(yè)對這一問題的回答亦是對人工智能生命力的檢驗。

葉健坦言，大模型對于個人提升工作效率來說有明顯效益，但在賦能業(yè)務(wù)這方面，既要考慮到大模型技術(shù)，也要考慮到業(yè)務(wù)自身的一些問題，這部分確實要花很多的精力，不是一朝一夕做成的事情。“我們經(jīng)常提到一個詞叫小切口、大縱深。”葉健說，“找到這些小切口，真做進(jìn)去以后，慢慢整個鏈路會發(fā)生一些優(yōu)化，最后重塑業(yè)務(wù)”。

360集團(tuán)找到的一個小切口是知識管理。葉健指出，數(shù)據(jù)變成知識是一個復(fù)雜的過程，這些“暗知識”可能藏在各種流程中，可能藏在員工自己的電腦里，也可能是多模態(tài)的知識，大模型出現(xiàn)后，由于能處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，因此在整合數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為知識上有非常大的優(yōu)勢。“這一塊我們會慢慢形成一個標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品，再與客戶進(jìn)行更多合作。”

談AI產(chǎn)品同質(zhì)化：深入業(yè)務(wù)與場景，差異也會出現(xiàn)

360集團(tuán)以安全產(chǎn)品和瀏覽器業(yè)務(wù)而為公眾所熟知，不過，隨著近兩年公司大舉投入人工智能領(lǐng)域，資本市場對360集團(tuán)的預(yù)期也在發(fā)生變化。人工智能將為360集團(tuán)業(yè)務(wù)帶來哪些增量價值？

葉健將大模型業(yè)務(wù)帶來的價值分為四層。第一，賦能個人。“這塊我們做了非常多的探索，例如AI助手、AI搜索，同時我們也把現(xiàn)在很多辦公工具AI化，通過大模型技術(shù)提高個人生產(chǎn)率”。第二，賦能企業(yè)，“大模型的出現(xiàn)能夠使數(shù)據(jù)迅速‘蒸餾’為知識，再加上我們的搜索技術(shù)，企業(yè)能在這方面形成一定競爭力”。第三，賦能業(yè)務(wù)，如果把大模型跟現(xiàn)有的IT系統(tǒng)結(jié)合起來，就能真正地實現(xiàn)對業(yè)務(wù)的重塑。最后，是大模型如何幫助我們更好地創(chuàng)新。

“目前為止我們主要在前三層做了很多工作，這對我們的業(yè)務(wù)和客戶應(yīng)該說還是非常有幫助的。”葉健補(bǔ)充道。

這些年，360集團(tuán)在企業(yè)數(shù)字化服務(wù)領(lǐng)域已積累了不少經(jīng)驗。談及公司提供的數(shù)字化與智能化服務(wù)的關(guān)系，葉健表示，大模型在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上天生更有優(yōu)勢，因此可以對數(shù)字化做一些重塑。此外，大模型也可以與原來的數(shù)字化系統(tǒng)連接，例如智能體。

葉健進(jìn)一步指出，數(shù)字化還是繼續(xù)往下做，但數(shù)字化的很多部分可以通過大模型得到很大的優(yōu)化，反過來通過大模型還可以去調(diào)動原來的一些數(shù)字化系統(tǒng)，這些加起來可以讓企業(yè)的生產(chǎn)力得到極大的提高。

值得一提的是，在360集團(tuán)選擇的這條“賽道”上，“參賽選手”不在少數(shù)，AI搜索、AI辦公、AI助手等類型產(chǎn)品已不再是稀缺品。那么，360集團(tuán)如何脫穎而出？

葉健坦言，基于大模型的通用能力，大家確實可能會想到一些相同的主意，這時要看各自的能力沉淀。例如，360集團(tuán)選擇AI搜索、AI瀏覽器，這是因為在這方面有大量的沉淀，所以確實能夠做得更與眾不同，再加上公司在技術(shù)上率先采取了“慢思考”的方式。

葉健同時指出，在360集團(tuán)深入業(yè)務(wù)、深入場景之后，差異也會出現(xiàn)。“在那個時候，你可能不僅僅要懂大模型技術(shù)，可能還要對客戶的業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)痛點也比較了解，到那個領(lǐng)域里，應(yīng)該說大家的競爭就非常廣泛了。”葉健說。因此，360集團(tuán)不僅需要算力合作伙伴，也需要行業(yè)的合作伙伴，與行業(yè)伙伴共同訓(xùn)練針對某個行業(yè)的基礎(chǔ)模型，并針對某個場景真正實現(xiàn)優(yōu)化。

“用大模型來管理大模型”，防范注入攻擊

伴隨大模型應(yīng)用愈加豐富，大模型發(fā)展過程中的知識產(chǎn)權(quán)糾紛、內(nèi)容安全、數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險等引起公眾注意，出現(xiàn)風(fēng)險事件的數(shù)量與類型也愈加繁雜。

作為一家兼具數(shù)字安全與人工智能“兩翼”的科技企業(yè)，360集團(tuán)將人工智能安全問題分為技術(shù)安全、內(nèi)容安全和人類安全三類問題。

其中，技術(shù)安全主要涉及大模型技術(shù)本身引發(fā)的安全問題，如網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)和生成內(nèi)容的安全；內(nèi)容安全則是對大模型的控制、濫用、誤用和惡意應(yīng)用等問題；人類安全問題則是大模型強(qiáng)大后帶來的安全可控問題。

葉健表示，針對上述問題，360集團(tuán)提出大模型應(yīng)用的四個原則，第一是安全，包括訓(xùn)練時和上網(wǎng)以后，主要集中在網(wǎng)絡(luò)安全方面；第二是向善，這體現(xiàn)在大模型的價值觀方面；第三是可信，大模型有時會產(chǎn)生“幻覺”，360集團(tuán)希望大模型的數(shù)據(jù)做到可信；第四是可控，大模型如果與現(xiàn)有的信息技術(shù)合在一起，可能調(diào)用現(xiàn)在的IT系統(tǒng)，如果大模型失控了，引起的問題就非常嚴(yán)重。

目前，大模型最常見的安全問題之一為“注入攻擊”，即通過使用惡意指令作為輸入提示的一部分，來操縱語言模型輸出的技術(shù)。針對這一問題，葉健提出的對策是“以模制模”。

葉健解釋道，大模型在預(yù)訓(xùn)練的過程中一般采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)，例如，模型學(xué)習(xí)的時候會盡量讓它看各種各樣的書，看各種書的時候難免會有各種知識進(jìn)入模型，但我們不希望其中一些知識用在不好的場景。這時可以使用“以模制模”的方法，在大模型上線之前，用另一個大模型進(jìn)行價值觀對齊；同時在上線之后，還會有另一個模型來監(jiān)督它，通過語義判斷大模型的回答是否有風(fēng)險，“用大模型來管理大模型”。