周鴻祎：發(fā)展大模型要有AI信仰

　　2023(第二十一屆)中國企業(yè)*年會與12月9日-10日在北京舉行，360公司創(chuàng)始人、董事長兼CEO周鴻祎在會上精彩發(fā)言。

　　以下為部分發(fā)言實錄，投資界（ID：pedaily2012）整理：

　　1、長期主義

　　提起企業(yè)家精神，*，永遠在創(chuàng)新，通過創(chuàng)新在市場上尋找新的機會;第二，把一件創(chuàng)新的事長期主義堅持下去。

　　2023年最創(chuàng)新的事是人工智能大模型的突破，大模型絕不只屬于少數(shù)做大模型的公司，而是在我們各個企業(yè)家生意里的各個場景，未來這些場景和大模型的結合會帶來很多紅利。

　　此次大會的主題叫“致敬長期主義”，為什么大模型和OpenAI誕生在美國?OpenAI用到的技術都是開源的技術，很慚愧地說，國內(nèi)包括我在內(nèi)的很多企業(yè)家，還是有點缺乏長期主義，我們都比較現(xiàn)實地用人工智能模型解決自己廣告的點擊率問題，解決自己很多眼前現(xiàn)實的問題。

　　OpenAI是真正擁有長期主義。他們就想到底人類能不能做出通用的人工智能，到底能不能把人類知識訓到一個大模型里。其實這個大模型原來早就有，谷歌、Facebook也有，但是從來沒有人想過把人類的所有知識訓練到一個大模型里，后來他們?nèi)�嘗試了，結果大力出奇跡，用很暴力的方法把很多人類的知識訓練到一個大模型里就產(chǎn)生了GPT。

　　盡管ChatGPT已經(jīng)問世一年了，依然有很多人不相信大模型是一次真正的突破，質(zhì)疑大模型它不是真的人工智能。我們做了20年的搜索引擎、做了很多自然語言處理的工作，如果你真正去用這些大模型會發(fā)現(xiàn)，這次確實是狼來了，確實是通用人工智能一個拐點，因為它是人類*次讓電腦能夠把人類所有的知識理解、存儲、推理，對人類的語言有了完整的了解。

　　語言為什么這么重要呢?因為我們?nèi)祟惡蛣游?的差別，是我們用語言在描述這個世界，所以一旦機器理解了人類的語言，跟人類能夠自如地對話，就意味著機器也理解了這個世界的模型，在此基礎之上很多問題就會迎刃而解。

　　在這個突破之前我們?nèi)斯ぶ悄茏龅牟唤腥斯ぶ悄�，叫人工智障，很多人都深受其害，比如你跟家里的智能音響或者跟蘋果手機里的siri較勁半天，稍微復雜的話他就不理解，因為沒有很多先驗知識的儲備。這次大模型真正實現(xiàn)了這個突破，我覺得這是長期主義成功的例子。

　　2、不要低估大模型未來發(fā)展的潛力

　　很多人走了另外一個極端，說我們做一個養(yǎng)豬大模型吧，大家對大模型充滿了無限的向往和不切實際的膜拜。我認為不要高估現(xiàn)在大模型的能力，但是也不要低估大模型未來發(fā)展的潛力。大模型的技術路線突破也就短短幾年，我覺得還存在著很多缺點，比如很多領域的知識依然缺乏，最典型的就是經(jīng)常會胡說八道，其實人*的特點也是胡說八道。

　　希望大家對大模型有一個正確的認知，現(xiàn)在已經(jīng)可以開始和你的業(yè)務相結合，但是它還不能完全全面去接管業(yè)務，我們還要揚長避短，發(fā)揮大模型的長處。人類大概從上世紀60年代研究人工智能，到現(xiàn)在花了60年的時間，實際這個曲線是很平的，但是到了2023年一旦到了突破的拐點，未來的發(fā)展是指數(shù)型的。

　　今天所有來的企業(yè)家都很聰明，但我們今天沒有辦法把我們的大腦連在一起進行疊加，而大模型可以，只要你有錢買英偉達更多的顯卡、芯片、內(nèi)存、算力，它的能力就可以不斷提升。

　　反過來，今天大模型對知識學習的能力也快突破了一個拐點，比如說人類有史以來創(chuàng)造的知識，如果用書來做比喻，大概1億種書，現(xiàn)在大模型應該已經(jīng)學習了5000萬本到8000萬本，所以很多人就開始擔憂，大模型很快將無書可讀了，怎么超越人類的智慧呢?

　　最近OpenAI鬧宮斗，他們內(nèi)部說有了突破，像阿爾法狗一樣，自己跟自己下棋，每天左右互搏，進步很快。ChatGPT發(fā)明了一種方法，人工智能產(chǎn)生內(nèi)容對人工智能進行訓練，如果這個是真的，那就是自產(chǎn)自銷，自己產(chǎn)生自己的資料。

　　最近谷歌雙子座*的突破是什么?我印象最深的是多模態(tài)的能力，它已經(jīng)不僅能讀書了，已經(jīng)跟我們?nèi)艘粯娱_始迷戀看短視頻了，能看得懂圖片、聽得懂聲音、看得見電影。谷歌手里有YouTube，現(xiàn)在年輕一代孩子可能已經(jīng)不看書了，直接看視頻學習知識。他有了多模態(tài)的能力，把視頻里人類拍的電業(yè)、所有視頻再學習一遍，我們將來的攝像頭再被它接管了，我們每天在這兒開會，機器就能學習。

　　這里指數(shù)躍進，試想今天大模型，無論是Gemini，還是GPT4，我覺得已經(jīng)超過了我們?nèi)祟惖膫�體人，他的知識廣度和深度都超越了個人，下一步進一步能力提升我認為就是時間問題。

　　3、大模型技術發(fā)展的三個方向

　　大模型在理解了自然語言之后，下面很重要的能力是多模態(tài)。我剛剛講到了對圖片、聲音、視頻音樂直接的處理和產(chǎn)生。我為什么要講三個方向呢?很多人老以為大模型只在語言方面能產(chǎn)生作用，語言就是生成網(wǎng)頁、搜索引擎，這是一個誤解。

　　首先，幫助機器理解了我們這個世界之后，他對機器人的工作會帶來巨大的推動，因為過去你給機器人做沒法訓練，比如你跟機器人說，到*排把一個杯子給我拿過來，機器人很多知識不具備的時候，他不懂什么是*排、他不懂什么叫杯子，就沒有辦法執(zhí)行這個操作。

　　第二，智能駕駛一直沒有獲得突破，是因為自動駕駛大家一直在爭論裝幾個攝像頭、裝幾個激光雷達，還是工作在感知層面，但是人在開車的時候是在認知層面的，前方出現(xiàn)一個盒子，我就毫不猶豫的把它撞過去，前方有一個嬰兒車，我就得把車停下來。所以下面一兩年可以看到，用大模型加持的自動駕駛會讓人類自動駕駛真正實現(xiàn)突破，這也是為什么埃隆·馬斯克一方面說大家不要干人工智能了，一方面買了1萬塊卡做了一個人工智能公司。

　　第三，最終大模型的重要發(fā)展方向是成為科學研究的工具，無論在生物、化學、新物質(zhì)、物理方面都會成為人類科學家的好助手，因為人類只有在基礎科學上獲得突破，我們才能走向星辰大海。

　　最近我趁著APEC的東風跑美國溜達兩圈，四年沒去了，見到很多投資人、創(chuàng)業(yè)者，實際上投資人都認為這個不亞于1995年互聯(lián)網(wǎng)的誕生，不亞于1982年個人電腦的出現(xiàn)，所以美國的投資人現(xiàn)在投項目非AI不投，所有的創(chuàng)業(yè)者無論做什么業(yè)務，都至少要說我用OpenAI的API加持，都得有AI的含量，沒有AI含量的公司大家就覺得你out了。

　　我跟很多同學吃飯，很多同學在美國待了二三十年，在美國一些大公司打工，他們公司內(nèi)部現(xiàn)在都在儲備英偉達的顯卡，為什么?未來人工智能的工業(yè)革命這就是你的武器、這就是你的門票。

　　美國人把它稱為工業(yè)革命級別的技術創(chuàng)新，如果美國賭這次人工智能是新的革命，很多矛盾就會迎刃而解，其他國家對它的競爭就不在一個維度上。

　　這讓我聯(lián)想起，當年的廣場協(xié)議，說美國跟日本競爭世界經(jīng)濟*名的時候，美國強迫日本簽了一個廣場協(xié)議，日本就一蹶不振。我也不知道故事是不是真的，但是我看到的是，日本*錯過了PC和互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)升級機會。所以我覺得對我們國家來說，不發(fā)展才是*的不安全。

　　關于大模型的定位，國內(nèi)有一種方法論，認為大模型是操作系統(tǒng)，未來只有兩三套，讓我想起來1950年、1960年代IBM說，全世界需要電腦5臺就夠了，事實證明今天全世界人均不止一臺電腦。

　　我認為大模型真正的發(fā)展是產(chǎn)業(yè)化、垂直化，所以大模型會無處不在，會成為數(shù)字化系統(tǒng)的標配，你一定希望擁有私有的對自己更了解的個性化的垂直化的大模型。

　　高通、蘋果最近出了新的CPU，就是支持大模型可以部署在電腦上，兩年內(nèi)我認為所有的網(wǎng)聯(lián)車都會布一個車載的大模型，所以以后每一個大一點規(guī)模的公司、大一點的政府機構都會有自己的大模型。

　　有了開源的大模型之后，*的挑戰(zhàn)不再是對大模型的研發(fā)，最重要的任務是應該找到自己工作的場景，和大模型進行融合，找到合適的數(shù)據(jù)，如何訓出屬于自己的大模型。

　　4、中國的機會是大模型的產(chǎn)業(yè)化

　　老有人擔心大模型威脅人類，我的觀點是：*，大模型現(xiàn)在的發(fā)展還遠遠沒有到達可以威脅人類的時間;第二，在大模型的發(fā)展過程中也有像360這樣的公司，為什么要做大模型，就是我們要勵志解決大模型的安全問題;第三，中國和美國還是有差距，包括大模型能力、算力以及對大模型認知的差距。

　　今天國內(nèi)大模型的能力已經(jīng)做到GPT-4大概70分的水平，如果用各位的垂直領域，培養(yǎng)一個垂直的專家，這個能力已經(jīng)夠用。所以中國的機會是大模型的產(chǎn)業(yè)化、行業(yè)化、垂直化、深度定制。

　　今天中國整個國家戰(zhàn)略是數(shù)字化轉型、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，我們擁有全世界最全的產(chǎn)業(yè)鏈，工業(yè)門類最全，我們擁有最多的企業(yè)場景紅利，大模型是最典型的生產(chǎn)力工具，和產(chǎn)業(yè)相結合是大家應該關注的機會。

　　這里面我提出一個觀點，落地的顆粒度要非常細，目前籠統(tǒng)地說做一個金融大模型、教育大模型是無從下嘴、無從下手的，只有把金融場景分解成50個目標，把教育場景分成比如100個細微的場景，你才能做到對這個行業(yè)進行改變。

　　美國有三家公司在AI上掙到了錢，分別是微軟、Adobe和Salesforce，他們沒有拿AI做任何新東西，他們是在自己已有產(chǎn)品的業(yè)務鏈條里用AI做了加持，讓他的產(chǎn)品實現(xiàn)了更新升級換代。

　　5、AI信仰

　　現(xiàn)在仍然有很多人AI是一個玩具，但我認為：

　　*，AI信仰。你相信不相信強AI是真AI?你相不相信AI是工業(yè)革命級的生產(chǎn)力工具?你相信不相信AI將重塑你所有的產(chǎn)品和技術?如果不擁抱的AI的公司和個人，可能在未來幾年里就會被用AI的同行淘汰掉，所以你不會被AI淘汰掉，你會被那些善于用AI的對手淘汰掉。

　　有AI信仰之后就All in AI，All in AI不在于你買了多少顯卡、也不在于你挖了多少AI專家、更不在于你把公司所有錢都砸到AI上，我覺得是一種精神上的All in，就是你應該用你的核心團隊思考幾個問題：*，AI和其他很多數(shù)字化技術不一樣，不是一個只給老板用的東西，而是企業(yè)從內(nèi)到外、從上到下都使用的東西;第二，你的內(nèi)部業(yè)務流程，哪些環(huán)節(jié)可以被AI改造，如果你不改造，你的對手改造了會有什么樣的后果。

　　舉個例子，Salesforce是全世界*的客戶管理公司，他不聲不響的干了一件事，自己練了一個大模型之后，在他的客服系統(tǒng)中，可以幫你給客戶寫封郵件，他在非常細節(jié)的環(huán)節(jié)上進行了AI優(yōu)化和賦能。

　　下一個問題，對外提供的產(chǎn)品和服務哪些功能可以被AI加持、同行會怎么做?我自己感覺做了很多案例之后，大家不要覺得做AI就是要拿AI做一個全新的產(chǎn)品，做AI就是你現(xiàn)在不是在造新東西，而是把你企業(yè)從上到下你的組織結構，從內(nèi)到外你的業(yè)務流程，你的客戶到你的產(chǎn)品，不見得是全面的改造、不見得是大幅度改造，而是要找到一些小切口的點進行降噪。

　　最后我提出一個衡量的指標叫含AI量，就是你有多少員工熟悉AI、你的產(chǎn)品、你的業(yè)務流程有多少細節(jié)能夠為AI加持，可能剛開始的含量不是很大，但是隨著你去不斷考核這個指標，你的業(yè)務就慢慢被AI所改造。

　　對很多大企業(yè)來說分三步走：*，部署私有化的通用大模型，先讓自己內(nèi)部的員工用起來;第二，在通用大模型的基礎之上尋找一些特殊的場景，訓練垂直大模型;第三，把垂直大模型通過智能體框架和公司的數(shù)字化業(yè)務相結合。

　　我覺得企業(yè)家精神不是一句空喊的口號，我建議所有的企業(yè)不光蓄勢擁抱AI，通過AI去做創(chuàng)新。中國要發(fā)展大模型，企業(yè)家才是創(chuàng)新的主體，創(chuàng)新要靠企業(yè)家精神，躺平和企業(yè)家精神是相違背的。