《安安訪談錄》是界面財聯(lián)社執(zhí)行總裁徐安安出品的一檔深度訪談類欄目。從投資角度對話1000位行業(yè)領(lǐng)軍人物，覆蓋傳媒創(chuàng)新、VC/PE、信息服務(wù)、金融科技、交易體系、戰(zhàn)略新興等方向。

科創(chuàng)板日報《連線創(chuàng)始人/CEO》是由《安安訪談錄》出品的針對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型未上市企業(yè)創(chuàng)始人的訪談欄目，以企業(yè)創(chuàng)始人/CEO的訪談為一手信源，讓成長中的創(chuàng)業(yè)公司走入公眾和市場視野，并發(fā)掘最新技術(shù)和產(chǎn)業(yè)趨勢。

本期訪談人物：

大模型特別考驗一個公司能否實事求是、腳踏實地做事情。

▍個人介紹

冰鑒科技創(chuàng)始人兼董事長顧凌云畢業(yè)于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機學(xué)院并獲博士學(xué)位，專注人工智能領(lǐng)域25載。顧博士已獲得近190項中美發(fā)明專利及軟件著作權(quán)，并發(fā)表20余篇學(xué)術(shù)論文。榮獲國家科技部創(chuàng)新人才、上海浦東開發(fā)開放30周年有突出貢獻科技工作者、《哈佛商業(yè)評論》拉姆·查蘭管理實踐獎等多項榮譽。

顧博士于2015年創(chuàng)辦冰鑒科技，其AI解決方案已在金融、安防、政務(wù)、醫(yī)療、教育等多個行業(yè)場景落地，始終致力于以人工智能技術(shù)推動中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

▍第一標簽

NLP（自然語言處理）前沿探索者，“AI+金融”知行合一

▍企業(yè)簡介

冰鑒科技是以人工智能技術(shù)提供企業(yè)級服務(wù)的高科技公司，成立8年來積極探索AI在各行業(yè)的應(yīng)用，客戶包括國有六大行在內(nèi)的一千多家銀行、保險、消金公司、政府企事業(yè)單位等。近年來冰鑒科技響應(yīng)國家“一帶一路”建設(shè)號召，客戶已遍布新加坡、泰國、馬來西亞、柬埔寨等東南亞諸國及北美、大洋洲、拉美等地區(qū)。

要說近來科技最熱的領(lǐng)域方向，ChatGPT所引爆的生成式人工智能熱潮絕對是繞不開的一個詞。

截至目前，國內(nèi)的科技公司、高校、研究機構(gòu)已發(fā)布了30多款A(yù)I大模型產(chǎn)品。在百度文心一言最先公開邀測后，阿里、知乎等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，科大訊飛、商湯、云從等AI公司的大模型先后亮相……

在國內(nèi)GPU仍整體受限的情況下，缺乏算力支持的大語言模型領(lǐng)域為何看似一片繁榮？這波ChatGPT國產(chǎn)浪潮如何直面海外競爭，將去往何方？近日，記者采訪了冰鑒科技創(chuàng)始人顧凌云，暢談了對于國產(chǎn)版ChatGPT 的看法。

——安安訪談錄

01

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短期內(nèi)超越GPT-4很難

“我可能相對比較悲觀，不覺得中國的GPT賽道中，在短時間內(nèi)會出現(xiàn)可以跟GPT-4一較高下的大模型。” 顧凌云向記者直言。

其中的一大限制因素在于算力。作為大模型研發(fā)中必不可少的三大基礎(chǔ)要素，算力是制約大模型成果水平的關(guān)鍵因素。

在國內(nèi)還處于GPU整體受限的情況下，大語言模型之所以呈現(xiàn)出一種比較繁榮的景象，顧凌云表示，是因為國內(nèi)還有不少存量GPU，以支撐目前這一波的大語言模型訓(xùn)練。

“主要國內(nèi)還有一部分存貨，現(xiàn)在像英偉達A100的價格都炒得挺高，但以后就不可持續(xù)了。而算力對于大模型的訓(xùn)練速度有決定性影響。英偉達的3090在訓(xùn)練速度方面比起A100，要慢很多。這也意味著，我們用同樣的錢訓(xùn)練大模型，要花費比別人多幾倍的時間。而且每次訓(xùn)練，并不能保證結(jié)果一定對的。訓(xùn)練了半天結(jié)果不對，還要再進行下一次訓(xùn)練。這極大地阻礙了國內(nèi)想要追趕ChatGPT的腳步?！?/p>

同時，從算法層面來說，ChatGPT產(chǎn)生的效果雖是王炸型的，但實際其技術(shù)是漸進式的，依靠的是算力和數(shù)據(jù)支撐下的長期迭代。

“通過大量基于GPU的有效訓(xùn)練，GPT把大量數(shù)據(jù)經(jīng)過不斷的人工標注，以及一次一次的迭代，最后在漸進式的累積下出現(xiàn)了量變到質(zhì)變的結(jié)果。在GPT已經(jīng)擁有了先發(fā)效應(yīng)的情況下，國內(nèi)企業(yè)在硬件、軟件以及用戶數(shù)據(jù)積累上都不具備優(yōu)勢?！?顧凌云坦言。

截至目前，國內(nèi)已發(fā)布了30多款A(yù)I大模型產(chǎn)品。包括百度、阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大模型產(chǎn)品陸續(xù)亮相。在這些大廠中，顧凌云較為看好阿里和騰訊的后續(xù)進展?！膀v訊在自然語言處理方面做得不錯。我認為，大模型特別考驗一個公司能否實事求是、腳踏實地做事情?！?/p>

02

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創(chuàng)業(yè)公司的機會在模型層和應(yīng)用層**

大模型產(chǎn)業(yè)鏈，可簡單分為提供算力的基礎(chǔ)層、模型層和應(yīng)用層。對于創(chuàng)業(yè)公司而言，做底層基礎(chǔ)大模型的難度較難，機會主要集中在對基礎(chǔ)模型的調(diào)參以及具體應(yīng)用上。

“大廠已經(jīng)修了從上海到南京的高速公路了。創(chuàng)業(yè)公司最多再修一條滬寧高速公路二號通道。不可能每家都去修高速公路，這沒有意義。創(chuàng)業(yè)者在行業(yè)模型或者針對企業(yè)的定制化模型上，會有更多的機會?！?顧凌云分析。

在具體的應(yīng)用場景上，顧凌云看好增強現(xiàn)實AR、市場營銷、文本分析等領(lǐng)域的發(fā)展。

“通過AIGC來生成文本，在此基礎(chǔ)上進行修改。企業(yè)可最大限度地提高勞動效率。我相信，很多常規(guī)性、事務(wù)型的工作都可能被AIGC所取代，但有創(chuàng)造性的工作并不用擔(dān)心。”

顧凌云以炒股為例，“以前大家要閱讀各種文章、訂閱很多周刊，了解行業(yè)專家到底怎樣分析的，然后再決定如何投資。未來，可用GPT算法對這些數(shù)據(jù)直接進行分析，來提供炒股建議。像會后總結(jié)這些有固定模板的內(nèi)容，也都能交給AI來生成?！?/p>

此外，GPT模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用潛力也受到關(guān)注。目前，GPT模型已貫穿從診前到診后的整個臨床流程。比如，在診前階段，GPT模型可利用的資料檢索和推理能力增強對患者疾病的預(yù)測，從而提升分診導(dǎo)診的準確性。在診中階段，GPT模型有望在輔助診斷、AI影像及手術(shù)機器人等多個細分場景發(fā)揮作用。

其中，輔助診斷是GPT模型應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域的焦點所在?；诨颊叩牟v、癥狀和疾病歷史等多模態(tài)數(shù)據(jù)，GPT模型通過數(shù)據(jù)分析和智能算法可為醫(yī)生提供輔助診斷、指導(dǎo)治療方案和預(yù)后方案。

“在醫(yī)藥的研制創(chuàng)新、醫(yī)療診斷等不同的領(lǐng)域。GPT模型均有應(yīng)用的空間?！?顧凌云說，“特別是在輔助診斷方面，GPT模型有很大的發(fā)揮價值。大模型可以分析病人的癥狀，輔助醫(yī)生進行開藥，并追蹤后續(xù)病人的癥狀是否得到緩解改善?！?/p>

03

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把金融領(lǐng)域的算法做到最優(yōu)

展望未來，人工智能的應(yīng)用將向縱深進一步發(fā)展，而不僅僅是在寬泛的領(lǐng)域當(dāng)中進行大規(guī)模的應(yīng)用，因而豐富智能化應(yīng)用場景變得非常重要。

據(jù)悉，冰鑒科技在金融、保險、政府服務(wù)等領(lǐng)域均已開展探索。5月20日，在江蘇發(fā)展大會上，顧凌云博士代表冰鑒科技推出面向銀行和保險領(lǐng)域的、具有自主知識產(chǎn)權(quán)的大語言模型——本立道生（Origin One）。

“我們更多是在銀行保險領(lǐng)域的營銷、反欺詐等方面。在大語言模型的基礎(chǔ)上，把這一場景的底層代碼，調(diào)優(yōu)成效果最好的算法，這是我們最近三年的目標。” 顧凌云提到。

ChatGPT熱潮引發(fā)關(guān)注的同時，其技術(shù)合規(guī)和安全性亦備受重視。4月11日，中國國家網(wǎng)信辦正式發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》（下稱“意見稿”），促進生成式人工智能技術(shù)健康發(fā)展和規(guī)范應(yīng)用。

“這確實是非常重要的點，但迄今還沒得到解決。”顧凌云說，“現(xiàn)在還很難判斷，AI的回答究竟是恰如其分，還是超出了規(guī)范。就連OpenAI也沒有解決這一問題。從真正的監(jiān)管角度來說，算法不僅僅要能夠生成內(nèi)容，還要能識別對方的提問，是否在設(shè)置陷阱讓AI往里面跳?！?/p>

“經(jīng)過兩三年更新迭代后，GPT可能不會再犯這樣的錯誤，但是現(xiàn)在仍比較困難?！?顧凌云判斷。