【编者按】
在全国两会召开之际,本报今起推出“寻擎记”特别策划,以“新质生产力发展图谱”为坐标,观察科技创新与产业创新的共振效应。通过具有代表性的企业样本,探寻它们在科技创新、模式革新、转型升级等方面的独到之处,挖掘企业如何在新质生产力的赛道上脱颖而出,成为行业发展的引擎。
“人工智能(AI)带来的安全问题,是数字安全的一部分。”全国政协委员、360集团创始人周鸿祎近日在接受中国证券报记者采访时表示,大模型快速迭代与成本降低,使得AI技术快速普及,成为带动千行百业生产力提升的新工具,但同时也带来AI幻觉、数据泄露、深度伪造等新出现的大模型应用风险。
“大模型的广泛应用正在构建网络安全新生态。”周鸿祎将大模型带来的安全问题分为基座模型的安全问题、客户端的安全问题、知识数据的安全问题、智能体的安全问题四个层面,给出的解决思路是“以模制模”——用安全大模型来应对人工智能产生的安全问题,为数字世界的新发展构建一个安全底座。
关注大模型幻觉
今年以来,大模型领域各家企业争相发布新品,大模型性能不断提升,同时使用成本大幅降低,“大模型幻觉”也成为公众关注的热点。所谓“大模型幻觉”是指大模型有时会编造出看起来合理或可信的信息,令人真假难辨。原因一方面来自大模型的运行原理,它通过海量的数据训练,生成出现概率最大的内容,另一方面也来自训练数据的局限性,训练数据本身也可能包含错误信息。
周鸿祎认为大模型的幻觉问题需要辩证看待。“幻觉是大模型的固有特点,没有幻觉的大模型不聪明。”周鸿祎在接受记者采访时说,大模型的幻觉使其拥有类似人们所拥有的想象力,可以创作剧本、撰写文章;在有些科学研究领域,大模型的想象力可以发挥关键作用。例如人工智能公司DeepMind开发的AI模型AlphaFold,能准确预测蛋白质与DNA、RNA等生物分子的相互作用,为药物研发和结构生物学带来革命性的进展。
“但同时,大模型幻觉如果出现在医疗、法律、金融、证券、生产制造等不能出错的环节,就会带来非常严重的影响。”周鸿祎说,随着大模型的发展从“不可用”“凑合用”,到“完全可用、能用”,需要采取措施防止大模型幻觉带来的安全风险。
周鸿祎表示,大模型应用软件可以通过链接互联网上的知识库来对信息进行校正,企业在应用大模型时可以接入企业专有知识库对幻觉进行校正。“大模型输出结果的差异来自其训练数据,把企业的重要资料放入知识库提供给大模型,大模型就可以依据知识库,知无不言,言无不尽了。”
解决大模型应用安全
近期,中国初创企业DeepSeek发布开源推理模型DeepSeek-R1,以极低的成本实现高性能表现,搅动了大模型市场格局,同时掀起了大模型领域的开源革命。据不完全统计,已有数百家公司接入DeepSeek研发的大模型,其中包括国内三大基础运营商,国内外云服务企业、金融机构、手机厂商、车企等。大模型的应用已经逐渐渗透到内容创作、金融、电信、自动驾驶等领域。
大模型的快速推广使得大模型应用的安全问题日益突出。周鸿祎认为,在基座模型层面,要解决大模型产生幻觉的问题,可通过连接知识库来校正。在客户端层面,周鸿祎表示:“以后人们许多工作会和公司里的大模型交流互动,因此要防范客户端产生的安全问题,防止来自客户端的安全攻击。”
而当大模型的应用催生出更多智能体(Agent),人们将自己的一部分工作职责移交给智能体,则会带来新的安全风险。“假设以后我的智能体能操作电脑,比如给财务员工发送邮件让对方转一笔钱,岂不是带来风险。”周鸿祎称。此外,如果大模型对接的知识库包含庞杂的知识数据,其中涉及个人隐私、商业机密等内容,则存在知识数据层面的安全问题,需要防范信息泄露风险。
面对大模型应用带来的基座模型、客户端、智能体、知识数据四个层面的网络安全新挑战,传统网络安全模式的局限性愈发明显。周鸿祎的解决思路是“以模制模”,通过研发安全大模型,来管理企业知识库的使用、智能体的调用,并参与管理基座模型产生幻觉的问题等。
激发产业新活力
周鸿祎认为,大模型的开源策略将帮助传统企业降本增效,要推动大模型的应用。“AI要引发工业革命,一定要推动AI技术在企业、政府等各类场景深入地使用,进入千家万户,进入千行百业。”
大模型不仅拥有海量知识,还具备出色的对话和推理能力。以医疗行业为例,大模型可以成为个人的医学顾问或慢性病专家,为人们提供健康指导。对于传统医院,大模型能加速其数字化改造,如有医院利用AI帮助病人完成自动预约、处理病历传真,大幅缩短病人候诊时间。对于新兴的生物制造产业,大模型可作为研究工具,助力探索未知领域。
从挖掘生产力的角度看,大模型能在企业的决策、管理、业务流程等多个环节发挥作用。周鸿祎表示,大模型能为企业管理者提供决策支持,增强员工工作能力,改善内部管理和业务流程,提升产品与服务的质量,有效解决产业发展中的卡点和堵点,实现降本增效。
在企业落地方面,周鸿祎认为企业应用大模型要找准方向。首先是找场景,大模型适合解决企业特定专项、专业场景下的垂直问题,企业应结合自身业务,确定大模型的应用场景。其次,要打造专业知识库,收集企业内部的各种知识,让大模型更专业。最后,要打造智能体,并将其接入企业的OA办公流程,形成完整的应用体系。
(文章来源:中国证券报)