班长哭了能不能再抠游戏里面的钱对话齐向东：大模型应用距离成熟，至少还要5年 |班长哭了能不能再抠游戏里面的钱 科创100人

对话齐向东：大模型应用距离成熟，至少还要5年 |班长哭了能不能再抠游戏里面的钱 科创100人

“民意调查表”，有人念出了声，知道是咋回事后，主动凑到书记面前来拉话。不一会儿，围上来的人越来越多。习近平同志请大家坐下聊，当场征询意见，解答问题。

　　文班长哭了能不能再抠游戏里面的钱|新浪科技罗宁　　期数：No.53　　嘉宾：全国政协委员、全国工商联副主席、　　AI时代，网络安全成为全球焦点。近期，图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智就表示：“AI会将管理数据安全的困难放大100倍。”　　作为国内网络安全领域“一哥”，奇安信近年来不断推出“AI+安全”新技术。从大模型卫士到AI安全整体应对方案，奇安信在AI安全框架、AI安全解决方案和安全检测工具等领域深挖。　　在齐向东看来，“AI时代是虚实相生的时代，网络安全是时代‘底座’之一。”然而，AI的智力水平和技术应用仍有诸多不成熟之处。他说：“现在的大模型应用还停留在书呆子水平，把一个书呆子变成行业专家还需要很长的路要走。”　　以下为齐向东访谈。（为方便阅读，《科创100人》进行了文本优化）　　《科创100人》：在您看来AI算力和大模型发展的理想模式是怎样的？　　齐向东：生成式人工智能是第四次工业革命的核心技术，所以大家都在抢占市场先机，不想输在起跑线上。导致算力价格不断攀升，一年算力价格涨了一倍甚至更多，这对于大模型发展来说有好有坏。　　好的方面，在大模型应用还没完全成熟的情况下，通过百模大战，会推动整个算力产业的发展，毕竟算力产业是大模型发展的基石，先有算力后有AI+千行百业。　　但坏的方面，也会造成未来很大的投资的浪费，包括投资大模型和投资算力的，因为算力毕竟是IT资源，它还遵循摩尔定律，每18个月价格下降一半，性能提升一倍，而且有可能这个指数比摩尔定律还要陡峭。　　总的来看，没有大模型的应用就不存在算力，没有强大的算力支撑，也不可能有大模型的应用发展，二者不能出现价值的背离，随着算力技术的提升，随着大模型应用的发展，会让整个算力价格回归到理性。　　《科创100人》：前阵子英伟达市值达到全球第一，但是公司整体的盈利却远低于美国科技七大巨头中的其他几家，您怎么看英伟达现在的超高市值？　　齐向东：英伟达的高市值，来自大家对于几个方向的预期。　　一是战略发展方向，AI是第四次工业革命的核心技术，AI的基础就是算力，算力的基础就是芯片，这是对市场发展的预期。　　二是公众对技术壁垒的预期，算力是大模型的基础，哪怕性能就高20%、30%，都会让你在市场上一骑绝尘，而英伟达的GPU芯片在市场上的性价比目前为止是没有竞争对手的，但是搞GPU的技术壁垒又特别高，很难会有人追赶上。　　所以大家一想到英伟达的未来和它的技术壁垒，就让它在市场上成为唯一的巨人。有点像操作系统行业的微软，搜索引擎行业的谷歌，手机行业的苹果。这样一个能影响未来十年、二十年甚至更长时间的，对社会产业发展关键性不可替代的高壁垒的公司，大家对它的高估值是有道理的。　　相对的，从英伟达的高市值来看，中国对AI相关产业的估值还比较保守，没什么泡沫，中国这个产业的未来也非常好，奇安信是中国最大的网络安全公司，大家对我们有个称呼叫网络安全一哥，我觉得网络安全是未来AI的支柱产业，没有网络安全就不会有AI，AI安全一定是未来人工智能产业的支柱产业。　　《科创100人》：这几天大家都在讨论大模型应用，但是能看到具体的应用却不太多，您怎么看当前的AI大模型行业发展的？　　齐向东：现在AI行业发展还是初期，传统社会问题毕竟是非常复杂的问题，它需要高确定性，而现在的大模型给我们的是建议性，它不是高确定性。　　大模型在行业应用里要想胜出人类，还有很长的路要走。读万卷书行万里路才能产生智慧，大模型也一样，我们在各行各业里经过几十年，达到非常高的水平，这里面涉及很多细节的知识系统，我们笼统地让大模型学习理论方面的知识，让它在具体应用的细节去产生准确的决策和判断，这是不可能的。这就像一个学霸可能在世界顶级的学校里从本科到研究生到博士，学到满腹经纶，但不能跟实际工作相结合，这就叫书呆子，我觉得现在的大模型应用还停留在书呆子水平，把一个书呆子变成行业专家还需要很长的路要走。　　同时，这个行业投资很热，大家都意识到这个行业需要很多钱，让资本陪伴这个行业，花5年到10年时间让这个行业走向成熟，到那个时候大模型应用会无处不在。　　《科创100人》：之前一位院士说过，现在市面上90%的AI大模型都不可信、不太安全，您怎么看待AI时代的大模型安全问题？　　齐向东：全社会、全行业都要重视大模型的安全问题，这样才能解决这个问题。　　奇安信有责任在大模型安全方面不断探索和创新，我们前段时间发布了一个大模型安全体系，这里面包括大模型AI安全框架，AI服务安全框架，AI安全评估工具等，同时我们在去年的时候就发布了大模型卫士，解决客户在使用AI过程中可能出现的安全问题。　　安全本身的问题也要引起高度关注，因为大模型降低了网络攻击的门槛，比如一个不是黑客的程序员通过大模型可能变成网络黑客，可能导致网络攻击者的队伍快速扩大，这对网络尤其是大模型安全造成很大的威胁，所以我们不能用人对抗机器，一定要用机器对抗机器。奇安信去年也发布了全球首个安全　　《科创100人》：您之前说过，AI驱动网络防护能力指数级跃升需“统一度量衡”，这里面的度量衡指的是什么？　　齐向东：统一度量衡就是统一标准，首先就是统一数据输入标准。　　因为我们要用AI来驱动安全，实际上就让AI来辅助我们安全保护体系里面的决策。这个安全体系可能由各种各样的安全设备组成，那就要统一数据输入标准，因为数据输入标准不统一那就没法计算，换句话讲，AI要读懂网络安全的多国语言，需要书同文，车同轨。　　另外，统一输出标准，用AI来助力安全防护体系时，它读懂了网络安全的数据，最终它做出一个判断，发现网络攻击者并阻断，这需要体系里的安全设备工作才能阻断，这样AI安全体系需要给设备发送执行指令，这个执行指令必须让每个设备能读懂，我把这个叫统一输出指令，只有统一输入的数据标准和统一输出的指令标准，AI安全机器人才能充分发挥作用。　　《科创100人》：当前网络安全防护人员数量和资源依然不足，你会建议今年高考的大学生报信息安全专业吗？都在说现在已经不适合学习编程了，安全还适合吗？　　齐向东：我觉得未来程序员肯定不需要那么多了，所以原来读软件不愁找工作这个观点逐渐可能会有问题，但是并不是说不需要软件工程师，行业不需要低端软件工程师，但是亟需高端软件工程师，就是架构师，帮助AI来设计软件架构，相反会大量需要网络安全人才，还是鼓励同学们上大学的时候报网络安全专业。　　网络安全和软件业最大的区别在于，软件属于正向工程，特别适合AI去做，网络安全是逆向的，对抗性的，哪里有攻击哪里就有安全防护，攻击方法决定防护方法，这样一个逆向工程里，安全机器人是离不开网络安全工程师的，因为网络安全工程师是实战性的行业，只有把网络安全工程师不断积累的数据和经验投喂给AI机器人，AI才有更高的判断力和执行力。未来，网络安全行业可能是少数让机器人离不开人的专业。　　责任编辑：刘万里SF014

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编辑:马继

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职业教育现场工程师和传统工程师的培养成本与师资队伍不同。结合世界银行的研究结论，职业教育现场工程师生均培养成本应为同级工程师的2.53倍，因为现场工程师涉及更多的工作场所学习。培养职业教育现场工程师的师资应该有接受职业教育的经历，最好接受过正规的职业教育。如德国职业学校教师起点学历是硕士，硕士毕业后要接受教师学院的培训，至少要有10个月的企业实践经验才可参加教师资格考试。在德国，要想成为企业实训教师，须先接受三年半的职业教育，在企业进行一年以上的实践锻炼，还要经过师傅学校或实训教师培训获得相应证书。因此，我国需要建立职业教育现场工程师指导师傅任职资格和管理制度，重视对师傅带徒成果的考核与奖励，建立指导师傅培养培训制度，对任职培训的基本内容、形式、期限和考核要求作出规定。

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但再多的动作