全国政协委员周鸿祎:支持大模型向垂直化、产业化方向,助力加快形成新质生产力

作者:包建羽 责任编辑:包建羽 2024.03.04 18:02 来源:通信世界全媒体

通信世界网消息(CWW)两会召开之际,全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在2024年两会提案中建议,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,助力加快形成新质生产力。

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周鸿祎认为,中美在人工智能领域的竞争,一方面是对抗Open AI的通用大模型基础战;另一方面是差异化、特色化的大模型应用战。当前,中国在通用大模型核心技术上赶超美国还需要时间,但在大模型应用方面,2024年是大模型应用场景元年,中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路。

周鸿祎指出,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,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,助力加快形成新质生产力。

中国发展垂直化、产业化大模型十分必要

通用大模型在企业级场景中无法直接应用,发展垂直化和企业化的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。

一是通用大模型是“通才”,但缺乏行业深度,试图用一个大模型解决企业所有问题不现实;

二是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;

三是通用大模型存在数据安全隐患,易造成企业内部数据泄露;

四是通用大模型存在“幻觉”,无法保障内容真实可信、有据可查;五是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。

可从三方面有所作为

1、场景很重要,大模型在垂直领域大有可为,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。企业用大模型不能冒进,而是要用AI逐步改造业务,循序渐进,积小胜为大胜。在实践中要拆分场景具体分析,在业务流程上找准切入点,选择与大模型成熟能力匹配的业务环节切入,切入点虽小,但纵深推进,对业务影响很大,改造收效更大。近期,国资委召开中央企业人工智能专题推进会,10家央企率先倡议社会开放应用场景,建议政府和央国企持续提供更多应用场景,为发展垂直化、小型化、低成本的大模型开放更多“小切口、大纵深”的落地机会,助力百行千业数字化转型,实现数转智改。

2、知识很重要,基于“暗知识”的垂直大模型能更好解决企业问题。建议鼓励企业在定制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。大模型的数据、知识只是人类知识的冰山一角,企业还有大量的“暗知识”,如战略规划、产品设计图等企业具有的独特知识,只存在于特定企业中,在互联上难以找到。建议鼓励企业构建知识平台,将“暗知识”汇总起来,打造企业专属知识库,做好管理,在此基础上,通过垂直训练,深入企业级场景,满足企业需求。

3、业务融合很重要,建议鼓励和引导企业将大模型与数字化业务系统深度结合,同业务流程相结合,充分发挥大模型价值。大模型像发动机,不是用来秀的,而是要与业务相结合,特别是传统制造业,大模型是推动数转智改的利器。大模型与业务场景的融合,关键是智能体应用与企业数字化系统的连接打通。企业层面,通过打通组织、人员、业务、流程,构建业务协作平台,促进与大模型的全面融合。国家层面,鼓励企业拿出一至两个业务场景与大模型融合,创造大量可落地推广的与业务紧密融合的大模型,推动这些大模型与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作用,本质上成为新质生产力的重要部分。

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