“大模型本身不会淘汰任何人，不会用大模型的人只会被那些用大模型的人所淘汰。”8月26日，在2023亚布力中国企业家论坛第十九届夏季高峰会上，嘉宾们围绕“世界需要怎样的人工智能”展开高端对话。360集团创始人、董事长周鸿祎表示，大模型在各行各业的应用已成不可逆转的潮流，而把大模型做“小”，是未来产业数字化的关键。

大模型带来大机遇

【资料图】

大算力+大模型基础+大数据+大用户流量=大模型，这是周鸿祎对于大模型的理解。他表示，OpenAI最大的创新，是突破了所有公司的局限性。它尝试把人类所有的知识都训练到大模型里，“书读千遍，其义自现”。

人工智能其实并不是很新鲜的概念，一度被炒得很热，却一直没有得到广泛的应用，周鸿祎认为，这是因为人工智能在每个领域用的算法都不统一。而在他看来，OpenAI最大的突破就是用一种处理数据的方法，将很多人工智能垂直领域的问题给统一起来了，这是具有划时代意义的。

“跟智能音箱对话过的人都有一种感觉，就是聊几句就聊不下去了，人们因此调侃人工智能是人工智障。而这次大模型解决了一个对人类自然语言理解的问题。”周鸿祎表示，这是另一个巨大的创新突破。但他同时提醒大家，不要误解大模型只适用于语言处理。他认为，有了自然语言的处理基础之后，计算机视觉、机器人控制等课题也将拥有无限可能，甚至蛋白质分析、基因分析等复杂问题都可以通过大模型来解决，“这是非常了不起的”。

尝试把大模型做“小”

大模型进入百行千业已成不可逆转的趋势。周鸿祎表示，在种种因素制约下，中国企业与其像OpenAI一样追求“大而全”，不如结合自己的产业、企业，将大模型做“小”。

“大家都有体会，ChatGPT似乎是万金油，无所不知，但是一旦被问及行业的深入问题，它就开始绕圈子，说明它缺乏对行业深刻的理解。大部分应用都是拿通用的数据去训练的，它对你的企业了解吗？企业为了提出很多要求，就要把企业很多的数据传给它，但这可能就会导致企业数据的泄露。此外还涉及一个成本问题，ChatGPT4号称训练一次的成本高达2000万美元。这样的话，人工智能离所有的企业还非常远”。周鸿祎提出，现在需要把大模型“拉下神坛”。

周鸿祎认为，可以从行业化、企业化、专业化、垂直化四个方面入手，把大模型做得“小而精”。“在一个公有大模型的基础之上，再来加入企业内部很多知识的训练。这个大模型，我认为未来是企业数字化最核心的数字资产，所以一定要私有化控制，私有化部署。”周鸿祎表示，这种小型化的大模型不需要太高的成本，也不需要太大的数据支撑，企业完全可以结合自己的需求去训练。“每个企业甚至可能拥有若干自己的大模型，这种方式也有助于解决算力的矛盾。中国已经是‘百模大战’了，未来‘万模群舞’的时候，就能实现这个设想——只需要少数的公司用大规模的投入把基础模型训练出来，然后提供给很多企业。企业用小规模的算力进行微调和部署，一样可以进行推理和计算。”

周鸿祎提出，中国虽然在原始创新方面尚需要时间去追赶，但人口多、企业多、场景多，这是我们的优势。“深圳就有几十万家这种企业，如果都训练出来自己的小规模的大模型，那么大模型无处不在。这里面会产生很多产业创新的机会”。周鸿祎说。

如何拥抱大模型？

360涉足研发大模型，有人调侃他们是不务正业，周鸿祎在对话中也给出了正面回应——“如果360不了解大模型，我们就没有办法去解决大模型的安全问题。大模型要面临的最重要的一个挑战就是在面向用户的时候，大模型可能会胡说八道。这是未来在企业应用中需要去解决的。如何保证它的真实性和正确性？这些内容安全的问题也都需要行业去探讨、解决。”

在汹涌而至的大模型潮流下，未来企业的各种业态可能都会被重塑，周鸿祎建议企业家们不要逃避，“你不做大模型，不利用大模型，你的同行会利用”。很多企业面对大模型还很迷惘，不知该如何在自己企业落地，周鸿祎给他们的建议是：“Just do it（尽管去做）,大模型目前虽然不是万能的，虽然有很多缺点，但是我发现它有两个能力非常成熟，大家都应该尝试结合自己企业的场景去用：一个是知识问答，企业里的知识管理，还有一个是企业里面各种各样文书的辅助写作。先从这两个小切口、大众化的场景出发，先让员工都用上自己的大模型。然后再过半年，当企业对大模型都接受的时候，再来设想自己的业务与大模型更多的结合。”