我是科技之光7个月了中国AI大模型还学不来ChatGPT的秘诀

周鸿祎指出，中国在AI大模型方面虽然取得了一定的进展，但仍存在一些不足。首先，大模型缺乏行业深度，这意味着它们不能很好地理解特定领域的复杂性和细节。此外，大模型使用时可能会产生数据安全问题，因为它们需要访问大量敏感信息才能生成高质量的内容。第三，当前的大模型无法保证内容的可信性，因为它们可能会产生虚假或误导性的信息。最后，大型企业级应用中的成本控制是一个挑战，因为训练一个大型模型需要巨大的计算资源和昂贵的硬件。

为了解决这些问题，周鸿祎提出了一些原则。他认为，构建企业级大模型必须坚持三个原则：安全、可信、可控。在安全方面，他强调了网络安全、数据安全和算法安全的问题，并提到治理这些风险比搜索引擎更为复杂。此外，他建议通过向量数据库、企业搜索和外部知识库进行校正来提高输出内容的准确性。

在可信方面，他认为，要解决输出内容准确的问题，可以通过对输入数据进行验证和过滤，以及通过人工智能系统对输出结果进行审查。这将帮助减少错误信息并提高用户对系统所提供信息的信任程度。

至于可控，他主张采取监控审计手段来限制大模型的能力，使其成为辅助工具而不是决策者的“副驾驶”。他还建议采用“助手”模式，让大模型与现有的业务系统保持一定程度的独立，以便更好地管理风险并实现成本控制。

对于如何有效利用大规模的人工智能技术，周鸿祎强调了几个关键点。他提醒说，大型公司不应该忽视小切口、大纵深，而应该专注于那些能够真正解锁价值的地方，比如自动化办公流程或提升客户服务体验。他还建议将数字人作为重要入口，为用户提供更加个性化和易用的服务体验。

此次会议上，也有其他科技公司展示了他们正在开发的大型AI项目，如360智脑发布的一款名为“有灵魂”的数字助理，以及北京市训练的大规模数字人用于政务领域。此外，一家名为TeleChat的大型AI平台由中国电信集团推出，它支持代码编写以及撰写演讲稿等功能，其目标是打造一个具有百亿级别AI服务商的地位。

总之，在未来的发展中，我们可以预见到更多关于如何建设具有全球影响力的AI创新中心以及促进通用人工智能产业健康发展的一系列措施将被实施。这不仅包括政府层面的政策支持，也包括私营部门参与创新的努力，以确保中国在全球竞争中占据领先地位。