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对话齐向东:大模型应用距离成熟,至少还要5年 | 科创8x8x拔插拔插影库永久100人

这是2022年11月4日在匈牙利布达佩斯拍摄的吉利几何C型电动汽车。中国吉利汽车集团与匈牙利格兰德汽车中欧公司4日在布达佩斯举行战略合作签约仪式,标志着吉利汽车将首次进入欧盟市场。新华社发(弗尔季·奥蒂洛摄)

  文8x8x拔插拔插影库永久|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:张成基

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