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周鸿祎这次要大战“红孩儿”

【TechWeb】很久没见到“红衣大叔”周鸿祎如此激动了。在1个多月间,360集团创始人周鸿祎已经在不同场合、数次谈及生成式人工智能产品GPT4、ChatGPT。

在3月29日的“2023数字安全发展与高峰论坛”360的主场上,周鸿祎更是花了1个多小时全面阐释了他眼中的GPT4、ChatGPT。整个大会高潮则出现在周鸿祎当场演示360GPT产品“360搜索”——周鸿祎口中“刚出生的孩子”时。

周鸿祎认为,人工智能大模型是全人类知识的集大成者,能够赋予普通人更强大的能力。对于人工智能将带来“失业潮”他持乐观态度,人工智能训练师的职位可能会先出现。使用GPT,学会“问问题”是最关键的技能。

同时,周鸿祎称,因为GPT训练的高成本,未来很多GPT服务可能都是收费服务。

在周鸿祎看来,目前利用GPT对产品重塑改造,微软走在了前面。

周鸿祎对ChatGPT代表的AI大语言模型的研究和判断,塑造360对自身GPT产品的构建。

360“红孩儿”露面

在论坛现场,360的GPT 产品——集成了GPT能力的360搜索亮相。

周鸿祎称:“很多人关心360的人工智能进展,今天把‘刚出生的孩子’抱出来给大家看看。”

因为周鸿祎说,360的GPT 产品“叫360GPT还是360AI还没想法,希望大家多提宝贵意见,帮它起个名字”。于是一众网友在直播间戏言“红孩儿”出世。

360方面对这个“红孩儿”的名字似乎也挺满意。

周鸿祎现场提问“红孩儿”:周鸿祎为什么老爱穿红衣服?

360“红孩儿”回答”周鸿祎为什么总谈论GPT话题?”

周鸿祎点评称,生成式AI和搜索的最大的区别是,搜索是严格按照关键字匹配,而生成式AI和人类大脑一样,能够联想,有自己的主观观点。

针对当天突发的最新事件提问:“为什么要暂停训练GPT5?”
360“红孩儿”回答的也不错。

不过,当现场观众提问“梅西在阿根廷国家队进了几个球”时,360“红孩儿”给出的答案是:100个球。

公开信息显示,这个问题的答案应该是102个球。周鸿祎要求“红孩儿”重新回答后,给出的仍然是“100个球”的错误答案,公开“翻车”。

这一场秀,360“红孩儿”被周鸿祎称为“刚出生的孩子”,并非真正意义上的产品发布,只是满足大家的好奇心,向观众演示目前的产品雏形。

不过对360集团的人工智能战略,周鸿祎已经有了清晰规划。

周鸿祎认为“微软已经走在了整个行业的前面”,微软已经陆陆续续把全家桶产品包括办公套件、代码编辑器、安全产品等都用 GPT 做了重塑。

周鸿祎也非常看好OpenAI的发展模式,他认为OpenAI一方面在技术上不断创新,一方面跟微软合作,走了一条快速的产品化、商业化道路。

因此,周鸿祎给360也定下了“两翼齐飞”的AI战略,即先占据场景,同步发力核心算法技术。

周鸿祎介绍了360大模型战略在ToC、ToSME、ToG&B方面的商业化场景落地计划。

在To C端,360将推出新一代智能搜索引擎,并基于搜索场景推出人工智能个人助理类产品;

在To SME(中小企业)端,将基于生成式大模型推出SaaS化垂直应用,如结合生成式AI的“苏打办公套件”和“企业即时通讯工具-推推”等,以解决中小微企业数字化转型难题;

在To G&To B端,360将核心数字安全能力融入安全AI模型,计划结合数字安全业务推出企业私有化AI服务,满足客户对私有知识、资产的索引需求。

从这一战略安排来看,周鸿祎已经规划好如何将360的产品全家桶用大模型重塑一遍,未来会有更多360“红孩儿”们出现。

这一场AI大模型对产品的重塑之旅,在技术、产品化、商业化方面还面临诸多挑战。不论如何,周鸿祎已然投身这场和AI“红孩儿”们的大战中。

对于AI大模型技术、GPT4、ChatGPT,周鸿祎还分享了自己的观点。TechWeb进行了整理,希望对面临AI冲击的你也有一些帮助。

对于大火的ChatGPT、GPT4,AI大模型,周鸿祎给出了三个观点:

观点一:GPT4有真正的“智能” AI拐点或已提前至2023年

ChatGPT的成功是全方面的,不是只有技术ChatGPT的出现使得每个人和人工智能的距离缩小为零。它把复杂的巨大的高难度的技术体系藏在背后,用最简单的界面和交互方式示人,个人要用人工智能开个账号就能用。

GPT4已经是世界上最聪明的“人” 。

GPT 人类历史上第一次把人类所有的知识都学进去,正因为它理解了人类所有的知识,甚至理解了很多人说的所谓的梗,使得它能完整地了解我们这个世界,才能很自如地跟我们进行对话。

GPT 的参数数量到 GPT-4 就开始保密,我从它的能力上给大家反向做一个推理,基于 GPT-3.5 的初版 ChatGPT 大概用了 300 万到 500 万本书籍支持训练,GPT-4 的训练量应该是它的 10 倍,可以估算为 4000 万本图书。

一个人一生能读多少本书?人生不过百年,也就 3 万多天,你一天读一本书也就读 2 万多本书,可是 GPT 能读几千万本书,和人类知识量非常不一样。

所以在 GPT 之前的人工智能我把它叫做人工智能的 1. 0,或者叫弱人工智能。GP3.5是一个拐点,GPT-3.5开创了一个通用人工智能的时代,可以叫强人工智能。

有人可能会跟我争论,说你还没看到 GPT 有那么多缺点呢?

大家一定要注意一点, GPT 这个模型是可以不断地通过训练、持续学习来进行改进的。人类的进化速度可能是线性的甚至很缓平的曲线,但是 IT 数字行业的发展一旦过了某个拐点,就是指数型的进步。

最近两个月每天都在发布新产品,每天都有新技术的突破,这个突破有三个要素,一个是需要更大量级的参数,代表了神经网络的连接能力,第二个是更大量的源发性知识的输入,还有一个最重要的是各种能力的训练。光把知识灌输到 GPT 里还不行,需要给它更多的人工训练,就像小孩学完了数学,很多奥数题还不会做。这很正常,因为需要老师教他,老师教过一个题目之后,这一类的题目他就能够举一反三,他就会做了。

GPT 最强大的地方是它能够基于人类给出的大量标准问题和答案,通过“做例题”的方式来挖掘自身的潜力和能力。

这是我今天分享的第一个最重要的观点,就是不要把GPT看成一个玩具,不要只把它看成一个聊天机器人,也不要把它看成新一代的搜索引擎,这些都是它为了推广做的伪装,是为了更贴近普通用户而进行的产品包装。

真正强大的是藏在聊天窗口背后的超级大脑,它代表了一个超级人工智能时代的来临。

观点二:任何行业都值得被人工智能重塑 微软已经走在了前面

GPT是一场新工业革命,是一场工业革命级的生产力的提升的一个武器。

数字时代的重要特征大数。但实话说,大数据怎么利用?其实每个企业的需求都不太一样,所以很难统一的模式。

但是今天 GPT 大语言模型就像发电厂一样,而大数据就像煤炭,我们把煤炭送进发电厂燃烧,然后产生电力,因为有了标准化的电力,这个电力传输给百行千业,就能产生工业革命级的效果。

所以我在内部讲,所有的软件、APP、网站都值得重塑一遍。如果你所在的行业、所在的领域将如何被重塑?

事实上微软已经走在了整个行业的前面,微软这几天陆陆续续把它的全家桶产品,它的办公套件、代码编辑器,包括这两天发布的安全产品,都用 GPT 做了重塑,美国也有更多的公司,像 Adobe 等都在比赛如何快速把自己的产品进行重构或者重塑。

观点三:要赶上国外GPT们,中国的AI大语言模型还需要2年时间

到底中国有没有能力发展的是一个大语言模型。对这个问题,我的答案是。

现在我们跟GPT4有没有差距?我相信GPT5已经在路上,我觉得有差距。

这个差距多少呢?

就拍脑袋算了一遍,我觉得肯定不是“一个月”,认为比较乐观的看法是有“两年”也就是24个月的差距。

我认为都有相当的差距,但这个差距不是不可逾越的,不是很难追上,但是需要时间训练,也需要大家更多的支持、理解和宽容。

我们不要走两个极端,要么就很悲观,说我们根本就赶不上,要么就很极端,说我们两个月就赶上国际GPT的水平了。我觉得这两个观点对于中国发展GPT都是有害的。大家保持合理的期望,给中国GPT产业1年到2年的时间。

也要意识到我们还是有很多优势,比如工程化、产品化、商业化的优势。

我认为会有一种新的职业,叫“人工智能训练师”。我们每年有上千万的大学毕业生,总不能毕业了都去送外卖吧,可以鼓励更多的大学毕业生、高素质的人才来做人工智能训练师。

GPT的成本很高,如果没有商业化最终这个服务是做不下去的,全部靠免费往里塞广告,这个模式也难一直保持下去。所以很多GPT服务,未来可能都是收费服务。
 

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