以ChatGPT为代表的生成式AI工具，仍在持续翻涌热浪。一方面，各大企业纷纷追赶浪潮，另一方面，数据隐私安全、社会伦理等威胁论甚嚣尘上。通用大模型的红线，在何方?
在此背景下，明略科技集团高级技术总监赵亮做客Donews直播间，聚焦生成式AI的数据安全问题，探讨发展之路。
ChatGPT的突破性在哪里?
上线2个月，月活跃量破亿，ChatGPT是具有突破性的。比如大家感受到对话上下文的理解更加完整和准确，生成的内容更加自然、流畅。技术角度上，ChatGPT通过Prompt(自然语言提示)注入知识的方式将以往相对封闭的AI系统变得更具开放性，但在应用和评价时，伊莉莎效应 (ELIZA effect) 是不能忽视的。
从技术角度来看，ChatGPT是一个通用语言模型，一个见得更多、容纳更多“上下文历史”/“细节条件判断”的大语言模型。此外，可以把它看做是一个知识存储装置，可以通过Prompt来提取知识。当它具有知识，并能综合各个“细节条件判断”生成结果时，就呈现出像人一样的智能。目前大家都认为它是迄今为止最接近通用人工智能的(产品)，但与标准通用人工智能的原型——“人”相比，它也有诸多不足，比如：人在实施行动前，能够预判行为可能产生的影响，加以判断并修正行为再预判，如此循环直至产生合理的行为或者终止。
如何平衡数据隐私安全和AI能力之间的关系?
生成式AI在当前在应用中存在不足，在整个落地应用的链条环节中，需要多方参与协助，去安装“保险栓”，以及制定安全协议，共同去维护数据安全。
明略科技集团面向ToB市场，会更加注重保护企业的数据安全。大模型的浪潮席卷，甚至改写了行业工作流，最为直接的优势之一是能够降本增效，在这样的背景下，明略科技提供一个灵活的、自适应的模型训练服务，以帮助客户充分利用自身积累的数据，在信息安全的基础上训练适合他们的模型，再将模型进行私有化部署，保护企业数据安全。
生成式AI是否会引发第四次工业革命?
马云曾经讲过：“很多人输就输在，对于新兴事物，第一看不见，第二看不起，第三看不懂，第四来不及。”
生成式AI工具，比如ChatGPT，引起了很多产业上一些重新的思考和变化，不管是不是一次工业革命，至少它已经引起了很大的变化。所以更多需要思考的是，在这个变化下，不同角色的人应该如何去拥抱它，或者是在这个变化中发展。
生成式AI相关领域，您认为目前有哪些机会?
生成式AI工具爆火后，其能力表现的确引发了很多想象，这些想象如果能够跟具体需求结合的话，就是机会点。
另外，ChatGPT的出现，带来的不止是新的垂直大模型领域的机会，也为历史遗留的技术问题带来的新的解决范式，旧问题得以解决，用户在需求层面也会带来新的变化，创造更多新的机会。可以说，ChatGPT的出现，掀起了AI应用探索的新高度。
以明略科技来说，明略在营销领域有17年的探索历程，积累了大量的营销侧数据。众所周知，模型的训练结果要依靠数据，掌握精准和优质的数据就意味着能够在模型的打造上更具竞争力。明略科技凭借17年来的行业探索累积了大量的知识图谱丰富经验，特别是在消费类行业，如美妆、3C、汽车、大健康等领域，知识图谱的知识表达形式更加高级，具有实体和连接，并且可以进行逻辑推理。图谱中的实体和关系决定了基于图谱生成的文章或图片的真实性、专业性和逻辑性。明略科技可以帮助客户将私有知识与大模型进行互搏，类似微软的普罗米修斯架构，从而使客户的数据飞轮更好地运转。
未来，生成式AI是否有替代人就业的可能性?
人是不可替代的，产生如此担忧的源头是我们对新兴事物发展情况和未来的不可知，当下我们要做的是积极调整心态，去拥抱新技术。归根结底，生成式AI只是一个工具，我们要把这个工具用好，去提升自身能力，将工作重心转为创新侧。
当下，我们仍在探索AIGC的能力边界，究竟它能够做到一个什么样的水准?真的会完全颠覆我们的生产和生活么?无论结果是什么，可以肯定的是，当下我们已经走在了探索之路上，通用大模型的发展，AIGC的发展，以及ChatGPT的成就，都让我们看到了AI应用探索的希望，知晓了它们能够做到的，远比我们想象的要多。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
