“目前國內(nèi)跟GPT-4真正的差距，我覺得主要是在所謂的超強(qiáng)‘涌現(xiàn)’能力上，但是這個差距不是算法上的，也不是模型上的差距，而是預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練方法的差距，還是有一些‘坑’沒有踩完，但這個時間差也就不到半年的時間。”5月31日，在三六零視覺大模型及AI硬件新品發(fā)布會后采訪中，周鴻祎對雷峰網(wǎng)如此說道。

“涌現(xiàn)”在人工智能領(lǐng)域中經(jīng)常被提到。那么什么叫智能涌現(xiàn)？過去的人工智能是，想讓機(jī)器學(xué)會什么技能，就教它什么技能。教過的有可能會，沒教過的就不會。而大模型讓AI學(xué)會了“無師自通”，也就是“涌現(xiàn)”。

業(yè)界普遍認(rèn)為500—600億參數(shù)，是大模型是否具備涌現(xiàn)AI能力的一個門檻。于是，千億參數(shù)，目前已經(jīng)成了大模型的“標(biāo)配”，時下不少大模型產(chǎn)品，都把自己叫做“千億模型”，但真正能為產(chǎn)業(yè)賦能提高生產(chǎn)力的模型少之又少。

那么周鴻祎是怎么看待“涌現(xiàn)”能力？360智腦大模型和視覺大模型他們之間的關(guān)系是怎樣的？360又是如何利用大模型為產(chǎn)業(yè)賦能的呢？在會后采訪中周鴻祎與雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))在內(nèi)的一眾媒體進(jìn)行了深入的探討。

談“涌現(xiàn)能力”：跟模型大小沒關(guān)系

周鴻祎認(rèn)為，目前行業(yè)內(nèi)也沒有統(tǒng)一的說法，有人認(rèn)為一千億參數(shù)才有涌現(xiàn)能力，也有人認(rèn)為300億就可以。這其實跟模型大小沒關(guān)系，跟預(yù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練方法有很大的關(guān)系。這就好比小孩兒頭腦不夠聰明，腦子容量不夠，肯定是學(xué)不出來。但是，腦子容量夠，還得跟你的學(xué)習(xí)方法有很大關(guān)系。 

在周鴻祎看來，國內(nèi)目前這些廠商大家做的時間也就不到半年，長的有5個月，短的可能有3、4個月。所以，這么短的時間內(nèi)，能夠拿出來和GPT-3.5基本上有一比的東西，已經(jīng)是很大的一個進(jìn)步了，如果要縮短兩者之間的差距，還是需要一些時間。

他認(rèn)為，趕上這個差距的時間可能是半年，在這個時間內(nèi)基本上訓(xùn)練中很多的方法以及訓(xùn)練模型，大家踩“坑”踩的差不多了。涌現(xiàn)能力很大程度上跟預(yù)訓(xùn)練的知識含量有很大的關(guān)系，因為現(xiàn)在中文數(shù)據(jù)普遍還是缺乏高質(zhì)量的知識數(shù)據(jù)，必須大量的補(bǔ)充英文語言的高質(zhì)量素材。舉個例子，如果一個小孩兒從小看的都是類似故事會的文章，沒有邏輯推理性，他涌現(xiàn)復(fù)雜的邏輯推理能力的概率就非常低。

談視覺大模型與智腦：從感知到認(rèn)知

如果給出一張全身肌肉的蒙娜麗莎像，問他有什么怪異的地方？傳統(tǒng)的感知層面的計算機(jī)視覺可能最多認(rèn)出是一張人像，不一定能認(rèn)出是蒙娜麗莎，即便認(rèn)出蒙娜麗莎，也感覺不到怎么一個女的蒙娜麗莎長了一身男人的麒麟臂，而360的視覺大模型就可以解讀出意思，這是從感知到認(rèn)知的變化。

周鴻祎表示，視覺大模型和語言大模型是兩個不同的基礎(chǔ)，首先要有一個大語言模型，大語言模型能夠充分地理解人類的知識，理解人類的自然語言。在這個基礎(chǔ)之上，再給很多圖文，然后進(jìn)行訓(xùn)練，視覺大模型做出來后反過來也可以加強(qiáng)大語言模型的能力，例如對圖片進(jìn)行問答，為下一步理解視覺打好基礎(chǔ)。

他認(rèn)為，視覺大模型是個垂類大模型，過去要訓(xùn)練一張照片是貓是狗，首先要做很多人工標(biāo)注，而且就算識別了是貓是狗，也是根據(jù)你標(biāo)注的圖像匹配出來的，它沒有理解是怎么回事，它也不知道狗是什么意思，貓是什么意思。所以，現(xiàn)在在大語言模型的基礎(chǔ)之上，它對自然語言能夠理解，在識別圖片過程中對這個圖片不僅做了物體的識別，還可以做很多語義的解讀。比如小孩兒站在一個很高的柜子上，或者老人躺在地板上，就可以識別出來不合理并進(jìn)行預(yù)警，這就是多模態(tài)的能力。

談及選擇AI跟硬件結(jié)合去做落地的原因，周鴻祎表示：“原來的AIoT只是垂直AI，不是通用AI，經(jīng)過大模型賦能的AIoT才是‘真AI’?！?/p>

過去的人工智能是弱人工智能，在此基礎(chǔ)上打造的智能硬件不具有真正的智能。大模型出現(xiàn)后，計算機(jī)第一次真正的理解這個世界，并能夠賦予AIoT真正的智能。他表示，大模型的出現(xiàn)標(biāo)志著通用人工智能到來，AI完成了從感知層到認(rèn)知層的進(jìn)化，不僅對傳統(tǒng)人工智能而言是一場顛覆性的革命，還能夠推動自動駕駛、蛋白質(zhì)計算、機(jī)器人控制等領(lǐng)域的發(fā)展。

“大模型將帶來一場新工業(yè)革命”，周鴻祎認(rèn)為，所有軟件、APP、網(wǎng)站，所有行業(yè)都值得用大模型進(jìn)行重塑，而智能硬件是硬件化的APP。從大模型的發(fā)展趨勢來看，多模態(tài)是大模型發(fā)展的必經(jīng)之路，GPT-4最重要的變化是擁有了多模態(tài)的處理能力。因此，周鴻祎預(yù)言，多模態(tài)大模型與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合將會成為下一個風(fēng)口。 

談AI安全問題：不發(fā)展才是最大的不安全

隨著GPT等AI技術(shù)的應(yīng)用，利用“AI換臉”“AI換聲”等虛假音視頻，進(jìn)行詐騙、誹謗的違法行為屢見不鮮。 

周鴻祎認(rèn)為AI的安全問題必須重視，他說360現(xiàn)在也成立了內(nèi)部專門的AI安全團(tuán)隊，科技部也給了360一個AI安全的科技平臺，360承擔(dān)著解決AI的安全問題的使命，但是這個問題比一般的問題要復(fù)雜。一方面，AI把對普通人使用的要求降到最低，AI很容易被利用做壞事，所以如果要對抗，就要加大犯罪和反擊方面的成本，例如在AI作品里加入指紋等。另一方面，周鴻祎表示AI的安全問題不僅僅是這些，未來除了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全之外，還要警惕數(shù)據(jù)安全和人工智能安全。因為可能未來AI會形成超強(qiáng)的AI能力，會產(chǎn)生意識和自我認(rèn)知。

那360為什么必須要做大模型呢？周鴻祎談到兩點：第一，不發(fā)展是最大的不安全，因為AI是一場工業(yè)革命，我們不能因為它有一些安全的問題就因噎廢食；第二，去做大模型的過程就是在了解它的原理和整個完整的過程，而不是把它當(dāng)作黑盒子，這樣才能在過程中提出更好的安全方案。

談及360布局大模型的整體思路和扮演的角色，周鴻祎表示360就做好兩件事：

第一，數(shù)字化的安全底座，360安全有比較成熟的方案，未來不光解決網(wǎng)絡(luò)安全，還要解決數(shù)據(jù)安全和人工智能安全。

第二，數(shù)字化時代，大模型是數(shù)字化的頂峰，是從數(shù)字化到智能化，因此這個時代誰沒有掌握大模型這一核心技術(shù)，沒有大模型實際場景的使用，誰就會被行業(yè)淘汰掉，這就是工業(yè)革命，就像有了電、蒸汽機(jī)、電腦，基本上所有的業(yè)務(wù)都要重塑一遍。所以我們作為一家互聯(lián)網(wǎng)公司，有很多數(shù)字化的技術(shù)積累，所有的大數(shù)據(jù)最后都要用到大模型里。

談大模型與場景：沒有場景的大模型是沒有生命力的 

周鴻祎認(rèn)為首先要把大模型的核心技術(shù)牢牢抓在自己手里，不僅要自己打造，也會跟伙伴合作；其次是要抓好場景，人工智能不是閉門造車，只有和用戶、場景結(jié)合才行，沒有場景的大模型是沒有生命力的。

他表示，360大模型應(yīng)用場景已經(jīng)很明確了，主要分為四路：一是，ToC消費者場景，主要是瀏覽器、桌面和搜索、手機(jī)瀏覽器等存量場景，圍繞著360智腦的核心能力打造每個人的個人助理，在這方面360得目標(biāo)是保證在前三名左右；二是，打造了一個SaaS商店，未來將升級成AI商店，面向生態(tài)伙伴開放大模型的API，提供給中小企業(yè)SaaS化服務(wù)；三是，打造企業(yè)、政府和城市的專有GPT，未來不會只有一個大模型，公有大模型存在數(shù)據(jù)安全問題，專有或私有大模型更符合用戶場景；四是，攜手行業(yè)伙伴，打造行業(yè)的垂直GPT，例如企業(yè)咨詢行業(yè)的GPT、還有可以賦能IOT行業(yè)等。

談及大模型未來的發(fā)展，周鴻祎表示大模型未來一定是在小型化、輕量化、快速化，包括訓(xùn)練都在追求自動化。

“大模型這個市場很大，如果大家都說我要干掉你，你要干掉我，為了爭奪誰是中國的ChatGPT，那市場就很窄，如果把大模型用到垂直領(lǐng)域、行業(yè)領(lǐng)域、企業(yè)領(lǐng)域，其實對大模型的能力的要求反而是降低了?！敝茗櫟t提出，例如在法律、醫(yī)學(xué)、教育訓(xùn)練一個專門的GPT，這就比訓(xùn)練一個通用大模型要求降低很多。

周鴻祎最后表示：“GPT剛出來大家被震撼了一下，仔細(xì)冷靜下來思考，它要真正能夠變成生產(chǎn)力工具，能為我們所用，還是要走垂直化的路?！?/p>

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