随着人工智能技术的迅速发展,大模型已经成为人工智能技术的重要基础。国家高度重视人工智能的发展,加强了基础研究和关键技术攻关,相关政策措施利好也在不断地促进行业发展,AI产业链加速升级。
近日,在由北京市委网信办指导、首都互联网协会主办、品玩承办的首届“青年思享会”青年先锋论坛上,北京市委网信办相关负责人表示,“企业在发展过程中要强化主体责任,既要把握人工智能等新技术、新应用带来的机遇,营造创新生态;又要保持正确的大局观、发展观、安全观,重视防范风险。”
青年先锋论坛近日在北京举行。中新网记者 吴涛 摄
与会专家和企业代表分享了自己的经验和实践。中国科学院计算所多语言大模型“百聆”负责人、计算所研究员、博士生导师冯洋称,要提升大模型中文生成能力,首先需要收集大量的语料,去提升基座模型的能力;接下来还需要构建一些中文的指令,来提升大模型在中文上和人类对齐的能力,以及完成任务的能力。
“大模型还面临一个非常重要的问题,就是安全性和伦理道德的问题。大模型和传统的模型有一点不同,它是一个开放的模型,是个黑盒子,我们无法知道它生成什么。那如何对它进行监测是我们下一步要考虑的问题。”冯洋表示。
百度AI技术生态总经理马艳军表示,行业大模型必须以通用的大模型为基础,否则跟以前的普通模型没有什么区别,所以现在大家提行业大模型,根基依然是通用的技术模型。
奇安信集团首席安全专家翟胜军称,发展新技术,不应该因噎废食,但在使用新技术带来的便利同时,也应该尽量地减少负面作用,要健全符合数据安全的基础安全设施,把制度、管理体系到位,保证整个安全落实到实处。
映宇宙集团高级合规专家游涛表示,“对于AI失控的管理才是最重要的。要加强对人工的培训,怎么样让更多的人员了解到AI的问题,做数据的标签将是关键。同时要建立内容举报机制,监督人工智能的语言和内容,关注内部培训,适应AI环境下的人文素养。”
中国科学院自动化研究所副研究员、“中科闻歌-中科院自动化所”联合实验室主任孔庆超表示,国外的一些大模型,很多数据都是公开的,集合到一起大家去训练,所以如何推动数据共享或构建数据交易场所,对大模型的快速发展起到一定作用。
云测数据总经理贾宇航表示,数据的质量对决定大模型最终结果的好坏起到非常重要的作用,“我们要做好数据标注,以标准化数据接口的方式,跟企业的数据库打通,完成原始数据到标注数据中的快速积累,包括模型训练、模型仿真。”
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