如果说2023年是大模型元年，那么2024年就是大模型应用场景元年。全国政协委员、360集团创始人兼董事长周鸿祎提出，中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路，一方面大力深化垂直化、产业化方向的AI应用，另一方面更加重视通用大模型安全问题，研究制定保障通用大模型安全的标准体系，加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。
今年是周鸿祎作为全国政协委员履职的第七年，全国两会之际，他带来《关于深化人工智能多场景应用支持大模型向垂直化、产业化方向发展的提案》、《关于鼓励兼具“安全和AI”能力的企业解决通用大模型安全问题的提案》和《关于全面建设安全云、推广数字安全云化服务的提案》三份提案。
推动大模型垂直化落地
全球新一轮产业技术变革加速来临，通用大模型作为人工智能发展的核心引擎，正引发一场全新的工业革命，去年的ChatGPT，今年的Sora，无不在全球范围内引发浪潮。
不过，在周鸿祎看来，通用大模型在企业级场景中的应用存在很多局限性：缺乏行业深度，试图用一个大模型解决企业所有问题不现实；通用大模型与组织内部业务结合不紧密，不能满足企业级应用场景的垂直性、专业性问题；通用大模型存在数据安全隐患，易造成企业内部数据泄露；通用大模型存在“幻觉”，无法保障内容真实可信、有据可查。
“现在大家觉得大模型能写诗，能逗乐子，能解奥数题，但离工作还太远。Sora给大家带来的震撼多了一些，让大家明显感觉短视频产生在影视工业、游戏行业、广告业能够做点具体的事了，但依然是一个通用的工具。”周鸿祎对《华夏时报》记者表示。
相较于通用大模型，周鸿祎认为，发展垂直化和产业化大模型可以更好地满足企业的个性化需求，提高生产效率和服务质量，促进产业升级。
一方面，垂直大模型相较通用大模型，调试和部署成本更低，训练时间更少，性价比更高，同时垂直大模型所需要算力更小，有助于应对当前算力卡脖子的问题；另一方面，在许多垂直领域，其实不需要千亿规模的大模型，百亿大模型足够赋能百行千业。
周鸿祎指出，中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路。“中国发展大模型的一个重要方向应该是借助产业和场景的优势，将大模型与业务流程、产品功能相结合，寻求多场景应用、垂直化和产业化的落地。”
周鸿祎就此提出三点建议：政府、央国企率先提供更多应用场景，聚焦“小切口，大纵深”，推动大模型垂直化、产业化落地；鼓励企业在定制AI前，做好知识管理，将企业大数据平台升级为企业知识平台；鼓励和引导企业将大模型与数字化业务系统深度结合，配资炒股门户网站同业务流程相结合，充分发挥大模型价值。
至于现在垂直大模型的水平是否足以满足应用场景的需求，周鸿祎回应《华夏时报》记者称，目前，国产通用大模普遍达到了GPT-3.5的水平，这种水平在训练垂直大模型方面已经完全够用，因此不需要等到追赶到国际先进水平，想清楚的企业现在就可以开始做了。
大模型与打造新质生产力
在新一代人工智能技术浪潮中，大模型毫无疑问是这两年最具话题性的一个，恰逢其时，国家也提出要打造新质生产力。
周鸿祎认为，新质生产力的核心是以科技创新驱动生产力，传统行业的科技创新靠的是产业数字化，而数字化的高峰和本质最终的智能化，只有通过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，所以用大模型来驱动业务本身就是在打造新质生产力。
我国拥有全世界最完整的产业链、最全的工业门类、最多的企业场景红利。在周鸿祎看来，大模型作为生产力工具，可以与传统产业进行“数转智改”结合，成为产业数字化的重要赋能者。“比如有一万家企业，每个企业选两个场景做两个大模型，我们就会出现两万个场景大模型，这两万个大模型又能与企业原来的数字化系统融为一体，这将对中国的产业数字化、新型工业化产生巨大的作用，加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。”
值得注意的是，伴随人工智能的影响日益扩大，安全问题也愈发凸显。
周鸿祎指出，AGI（通用人工智能）的进步速度超乎想象，OpenAI系列模型工具发布后，AGI加速实现，将引发更加复杂的安全风险，主要包括技术安全、内容安全和人类安全三个方面。
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；而人类安全问题则是大模型强大后带来的安全可控问题。
就此，周鸿祎提出三点建议：建议国家更加重视通用大模型安全问题，给予兼具“安全和AI”能力的企业专项扶持政策，更好发挥其解决通用大模型安全问题的重要作用；建议国家研究制定保障通用大模型安全的标准体系，推动通用大模型开展安全评测、接入安全服务，降低通用大模型安全风险；鼓励政府、央国企与兼具“安全和 AI”能力的企业在大模型安全领域展开深入合作。
360正是兼具“安全和AI”能力的企业。去年8月，该公司发布了国内首个可交付的安全行业大模型——“360安全大模型”。未来，360还会继续在安全大模型上的探索，周鸿祎称，“在大模型里做偏科生挺好的，不需要很多能力，只要把单向能力做得非常自如。”
文章为作者独立观点，不代表天盛优配观点
