“目前國內跟GPT-4真正的差距，我覺得主要是在所謂的超強‘涌現’能力上，但是這個差距不是算法上的，也不是模型上的差距，而是預訓練數據和訓練方法的差距，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硬件新品發布會后采訪中，周鴻祎對雷峰網如此說道。
“涌現”在人工智能領域中經常被提到。那么什么叫智能涌現?過去的人工智能是，想讓機器學會什么技能，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學會了“無師自通”，也就是“涌現”。
業界普遍認為500—600億參數，是大模型是否具備涌現AI能力的一個門檻。于是，千億參數，目前已經成了大模型的“標配”，時下不少大模型產品，都把自己叫做“千億模型”，但真正能為產業賦能提高生產力的模型少之又少。
那么周鴻祎是怎么看待“涌現”能力?360智腦大模型和視覺大模型他們之間的關系是怎樣的?360又是如何利用大模型為產業賦能的呢?在會后采訪中周鴻祎與雷峰網在內的一眾媒體進行了深入的探討。
談“涌現能力”：跟模型大小沒關系
周鴻祎認為，目前行業內也沒有統一的說法，有人認為一千億參數才有涌現能力，也有人認為300億就可以。這其實跟模型大小沒關系，跟預訓練的數據和訓練方法有很大的關系。這就好比小孩兒頭腦不夠聰明，腦子容量不夠，肯定是學不出來。但是，腦子容量夠，還得跟你的學習方法有很大關系。
在周鴻祎看來，國內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，能夠拿出來和GPT-3.5基本上有一比的東西，已經是很大的一個進步了，如果要縮短兩者之間的差距，還是需要一些時間。
他認為，趕上這個差距的時間可能是半年，在這個時間內基本上訓練中很多的方法以及訓練模型，大家踩“坑”踩的差不多了。涌現能力很大程度上跟預訓練的知識含量有很大的關系，因為現在中文數據普遍還是缺乏高質量的知識數據，必須大量的補充英文語言的高質量素材。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，他涌現復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?傳統的感知層面的計算機視覺可能最多認出是一張人像，不一定能認出是蒙娜麗莎，即便認出蒙娜麗莎，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，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。在這個基礎之上，再給很多圖文，然后進行訓練，視覺大模型做出來后反過來也可以加強大語言模型的能力，例如對圖片進行問答，為下一步理解視覺打好基礎。
他認為，視覺大模型是個垂類大模型，過去要訓練一張照片是貓是狗，首先要做很多人工標注，而且就算識別了是貓是狗，也是根據你標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，現在在大語言模型的基礎之上，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行預警，這就是多模態的能力。
談及選擇AI跟硬件結合去做落地的原因，周鴻祎表示：“原來的AIoT只是垂直AI，不是通用AI，經過大模型賦能的AIoT才是‘真AI’。”
過去的人工智能是弱人工智能，在此基礎上打造的智能硬件不具有真正的智能。大模型出現后，計算機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，大模型的出現標志著通用人工智能到來，AI完成了從感知層到認知層的進化，不僅對傳統人工智能而言是一場顛覆性的革命，還能夠推動自動駕駛、蛋白質計算、機器人控制等領域的發展。
“大模型將帶來一場新工業革命”，周鴻祎認為，所有軟件、APP、網站，所有行業都值得用大模型進行重塑，而智能硬件是硬件化的APP。從大模型的發展趨勢來看，多模態是大模型發展的必經之路，GPT-4最重要的變化是擁有了多模態的處理能力。因此，周鴻祎預言，多模態大模型與物聯網的結合將會成為下一個風口。
談AI安全問題：不發展才是最大的不安全
隨著GPT等AI技術的應用，利用“AI換臉”“AI換聲”等虛假音視頻，進行詐騙、誹謗的違法行為屢見不鮮。
周鴻祎認為AI的安全問題必須重視，他說360現在也成立了內部專門的AI安全團隊，科技部也給了360一個AI安全的科技平臺，360承擔著解決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，未來除了傳統的網絡安全之外，還要警惕數據安全和人工智能安全。因為可能未來AI會形成超強的AI能力，會產生意識和自我認知。
那360為什么必須要做大模型呢?周鴻祎談到兩點：第一，不發展是最大的不安全，因為AI是一場工業革命，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，未來不光解決網絡安全，還要解決數據安全和人工智能安全。
第二，數字化時代，大模型是數字化的頂峰，是從數字化到智能化，因此這個時代誰沒有掌握大模型這一核心技術，沒有大模型實際場景的使用，誰就會被行業淘汰掉，這就是工業革命，就像有了電、蒸汽機、電腦，基本上所有的業務都要重塑一遍。所以我們作為一家互聯網公司，有很多數字化的技術積累，所有的大數據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
周鴻祎認為首先要把大模型的核心技術牢牢抓在自己手里，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大模型應用場景已經很明確了，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，面向生態伙伴開放大模型的API，提供給中小企業SaaS化服務;三是，打造企業、政府和城市的專有GPT，未來不會只有一個大模型，公有大模型存在數據安全問題，專有或私有大模型更符合用戶場景;四是，攜手行業伙伴，打造行業的垂直GPT，例如企業咨詢行業的GPT、還有可以賦能IOT行業等。
談及大模型未來的發展，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域、行業領域、企業領域，其實對大模型的能力的要求反而是降低了。”周鴻祎提出，例如在法律、醫學、教育訓練一個專門的GPT，這就比訓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，仔細冷靜下來思考，它要真正能夠變成生產力工具，能為我們所用，還是要走垂直化的路。”
