全国政协委员周鸿祎:寻求大模型垂直化和产业化落地,赋能百行千业观点
全球新一轮技术变革加速来临,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。
全球新一轮技术变革加速来临,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。在这一关键时期,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。
周鸿祎介绍,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,虽然通用大模型在人工智能领域扮演着重要角色,但它们在企业级场景中的应用常常“水土不服”,例如缺乏行业深度、与业务结合不足、存在“幻觉”内容难验证等。而垂直大模型在解决这些问题方面具有明显优势。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。
针对如何推动大模型垂直化、产业化落地,周鸿祎提出了三点具体建议:
首先,场景很重要。大模型在垂直领域大有可为,周鸿祎建议政府、央国企率先提供更多应用场景,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。同时,建议企业用大模型不能冒进,而是要用AI逐步改造业务,在实践中要拆分场景具体分析,在业务流程上选择与大模型成熟能力匹配的业务环节切入,以点带面,循序渐进,逐步推动业务的数字化转型,实现数转智改。
其次,知识很重要。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,基于“暗知识”的垂直大模型能更好解决企业问题。因此,周鸿祎建议鼓励企业在定制AI前,做好“暗知识”的管理,将企业大数据平台升级为企业专属知识平台,在此基础上通过垂直训练,深入企业级场景,满足企业需求。
最后,业务融合很重要。周鸿祎强调了业务融合的重要性,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,充分发挥大模型的价值。周鸿祎认为,大模型与业务场景的融合是实现智能化转型的关键,国家应鼓励企业拿出一至两个业务场景与大模型融合,创造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,从而推动产业数字化和新型工业化的发展。
1.TMT观察网遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源;
2.TMT观察网的原创文章,请转载时务必注明文章作者和"来源:TMT观察网",不尊重原创的行为TMT观察网或将追究责任;
3.作者投稿可能会经TMT观察网编辑修改或补充。