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左手安全、右手產業深度融合,開普雲找到大模型破局新路徑--星空人工智能美女福利导航網

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左手安全、右手產業深度融合,開普雲找到大模型破局新路徑

 2023年,要說科技行業最大的變化,莫過於ChatGPT的崛起。“星空人工智能迎來iphoness時刻”“AI2.0時代到來”“顛覆性的創業機會”“下一代的操作係統”——人們給這個時刻賦予了各種代表時代變革意義的宏大名稱。

 

自ChatGPT-3.5發布以來,AIGC如同打開了一扇創新之門,各種AI創新產品撲麵而來。在這個探索過程中,大家對於大模型價值的認知也在迭代:從All in通用大模型到探索通過行業實現場景化落地。此前據媒體報道,OpenAI正計劃推出一個類似“App store”的大模型商店,正式布局垂直領域大模型。

 

回到國內,目前AI產業對如何做行業大模型並沒有一條清晰的道路,但這並沒有阻止玩家們探索的熱情。8月14日,開普雲召開了開悟行業大模型成果發布會。在此發布會上,開普雲介紹了其在行業大模型整體戰略以及落地成果,並發布了《開悟大模型白皮書》。

 

通過開普雲的發布會,美女直播全婐APP免费下载也從中看出大模型行業化落地路徑的蛛絲馬跡。

 

01全流程安全可信,何以成為開悟大模型殺手鐧

 

在本次發布會上,開普雲介紹了開悟大模型的四大特點:場景融合、安全可信、靈活開放、高性價比。其中,全流程安全可信是重中之重。

 

為什麽要強調“安全”?這是由大模型的特點決定的。生成式AI在極大提升內容生產效率的同時,其多模態、海量化、碎片型、變異快、反檢測等內容特征,也進一步提高了網絡內容的複雜性。

 

這也是為什麽在國家發布的《生成式星空人工智能服務管理暫行辦法》(簡稱《辦法》)裏,也強調了安全的重要性。辦法指出,堅持發展和安全並重,明確了服務提供者和使用者的安全邊界。

 

從數據看,基於大模型安全的市場潛力被極大低估了,這將是一個千億規模的機會。華泰證券發布研報稱,2030年我國星空人工智能核心產業規模將超過 1 萬億元。一般信息化投入中安全占比至少在5%-10%以上。

 

由於AI大模型特殊性,AI 安全未來將成為所有參與方必須考慮的問題,貫穿從數據標注、模型訓練和開發、內容生成、應用開發的事前、事中、事後全過程,投入力度不亞於傳統安全投入,因此假設AI監管在整個產業鏈中的占比按照5%-10%來測算的話,預計到2030年國內AI大模型的監管市場規模將達到500-1000億元。

 

可以說,安全已經成為大模型發展過程中亟待解決的重要問題。但另一方麵,美女直播全婐APP免费下载必須要認識到,AI大模型的安全問題從來不是某一個單獨的問題,它是一個複雜的、體係化的,涉及多個主體和整個產業鏈的係統工程。就拿模型訓練階段來說,數據輸入可能會存在惡意操縱的風險,包括惡性輸入、偏見、意識形態攻擊、輿論操控、虛假信息、隱私泄露等風險情況。

 

這恰恰是開普雲開悟大模型的價值所在。開悟大模型在訓練數據輸入階段、內容生成階段、大模型輸出階段的三個大模型安全保障核心關鍵進行嚴格防控,有效應對大模型AIGC內容安全挑戰。

 

比如,在內容生成階段,開悟大模型實時監控AI交互內容,在黃賭毒暴恐政等敏感信息、不規範表述的識別基礎上,進一步強化上下文結合場景的語義和重複語句識別能力,增強了對複雜語句、上下文關聯語境下的風險信息識別。

 

而這一切的背後,是開普雲長期深耕內容安全市場的結果。具體來說,開普雲在安全領域的優勢體現在兩個方麵:

 

一是海量的安全數據。截至目前,開普雲已經擁有一個涵蓋500萬中心詞(涉政、涉黃、涉恐、涉暴、涉毒等),在算法加持下,已經能夠實現億級變種詞糾錯能力。

 

二是有成熟的安全治理產品體係。比如,開普雲旗下的多媒體智能分析引擎,具備有害多媒體內容預警、多媒體信息智能分析以及檢索等服務能力,利用圖像、視頻視覺內容分析算法,可以實現麵向精準內容的智能綜合檢索。

 

過去幾年,開普雲的客戶覆蓋各級各類政府機構、事業單位、國有企業、社會團體、民營企業2100+家,其中公司在政府網站監測服務市場占有率更是高居行業第一。可以說,此前在內容安全領域的深厚積累,已經幫助開普雲拿到一張角逐千億大模型安全市場的“入場券“。

 

02聚焦場景深度融合,開普雲找到了大模型新通路

 

除了安全性外,如何落地具體場景是大模型發展過程中另一大考驗。

 

時至今日,盡管通用大模型已經具備強大的能力,甚至已經能夠在一定程度上替代人工或輔助完成多場景任務,但大模型在產業落地和實現智能化到數字化變遷的過程中,依然會麵臨專業化場景實際應用問題。

 

原因不難理解,在高價值的深度行業應用場景中,大模型在解決專業知識複雜度較高的任務時,需要真正的行業經驗和真實的行業數據進行更多的訓練。依賴一般的通用大模型,仍無法解決高度專業化的實際應用問題。

 

這恰恰是開悟大模型又一大優勢所在。與其他大模型相比,行業場景深度融合是開悟大模型的一大特點。

 

為什麽開普雲能做到行業場景深度融合?一是開普雲自身有豐富的業務場景。截至目前,開普雲的數智業務橫跨政務、媒體、金融、電力等多個行業,並在部分領域做到了行業領先。就拿政務來說,開普雲的數智政務業務已服務了80%的省級政府、60%的中直機關和國務院組成部門、60%的市級政府。通過大量業務一線的工作經驗,開普雲在為客戶解決了大量實際問題的同時,積累了豐富的行業理解。

 

二是憑借此前的大數據布局,開普雲也積累了大量的行業數據。據開普雲總裁嚴妍介紹,截至目前,開普雲已經積累了超過1.3PB的數據資產,包括有效網頁鏈接超過 300 億條,有效文章索引和專業 文獻收錄超過50億篇,而美女直播全婐APP免费下载精選采樣後的優質訓練數據更是達到了 4.7TB。

 

更為難得的是,開普雲不僅數據規模大,數據的豐富也保持在一個很高的水平。從披露信息看,開普雲數據覆蓋政府、媒體、能源、法律、知識產權等多個領域;數據來源則包括網站、社交媒體、短視頻平台、專業數據等渠道;在數據類型方麵,包括文字、圖片、音視頻等多種模態。

 

正因為以上這些特點,開悟大模型能夠直接為多個行業提供具體的大模型解決方案。在本次發布會中,開普雲發布了開悟大模型的四大行業應用,分別是政務、能源、司法、媒體。

 

值得一提的是,開悟大模型能夠解決細分場景下的具體問題。例如,在政務服務中,可為用戶提供智能谘詢服務,引導辦事人員表單填寫,輔助綜合窗口人員更精準提供辦事指引。

 

展望未來,開普雲將推動開悟大模型進一步廣泛應用於金融、知識產權、文化旅遊、教育、醫療等各個領域。長期來看,與場景深度融合,將更有利於推動開悟大模型在行業內的實質性落地。

 

03築起行業數據防火牆,加速行業大模型落地

 

當行業大模型逐漸百花齊放,隨之也帶來另一問題:如何在服務行業中如何保證客戶數據的安全性。

 

尤其對於金融、政務等行業來說,數據安全的重要性更是毋庸置疑。就拿金融行業來說,作為長期以來受到強監管的行業,隨著大模型的發展,金融行業數據的合規性和安全性成為亟待解決的問題。由於對數據安全的要求很高,現在金融領域普遍要求模型私有部署,即在加密環境中使用私有數據訓練模型。

 

截至目前,我國網絡安全行業的投入主體是以黨政機關、電信運營商和各類金融機構為主,其中政府占比接近25%,電信和金融行業占比分別約為15%。其中,政務和金融恰恰是開普雲所深度覆蓋的領域。

 

政務領域不用多說,近年來開普雲在金融領域也有不小突破。過去兩年,開普雲先後為國金證券和上交所提供基於數據和內容的信息化服務。根據規劃,金融領域將是開悟大模型後續行業落地的重要場景。這也讓開普雲在行業大模型安全方麵更加得心應手。

 

為了更好解決行業大模型在落地過程中的安全問題,開悟大模型做了兩點設計:

 

一是開悟大模型根據政企客戶的安全等級方麵製度要求,開啟安全等級調節控製功能,開悟大模型通過精準識別使用者的安全保密權限,分級別、分權限地輸出符合安全保密級別要求的內容,最大程度滿足客戶對於信息安全等級保護和分級管理的使用需求。

 

二是根據行業客戶在部署時對數據安全方麵的需求,開悟大模型提供私有化部署模式能力,在行業客戶私有數據不出庫的情況下進行開悟大模型定製化專屬訓練,滿足客戶對業務數據和敏感數據的數據安全性要求。

 

通過以上兩點,開悟大模型有望解決行業大模型在落地過程中的安全問題。長期來看,這將對開普雲產生一係列積極的意義。其意義主要體現在兩個層麵:

 

一是能夠覆蓋金融、政府等信息化程度較高的場景,且更容易實現商業化閉環。據艾瑞谘詢統計測算,2021年僅AI+金融核心市場規模達到296億元,帶動相關產業規模677億元,到2026年,核心市場規模達到666億元,CAGR為17.6%。

 

二是更高的產業壁壘。在行業大模型的競爭中,除了與場景深度融合外,開悟大模型對行業數據的安全性也將成為其一大優勢。與通用大模型不同,由於每個行業特征不同,因而都會有自己的行業壁壘。換句話說,在政務、金融等數據安全敏感度較高的行業,開普雲的優勢有望被進一步拉大。

 

站在當下看,截至目前,國內AI產業對如何做行業大模型並沒有一個清晰的道路。某種程度上說,開悟大模型的發布為行業提供了一個絕佳的參考樣本。可以肯定的是,開悟大模型的發布僅僅隻是開胃菜,由智能美女福利导航帶來的產業化變革正席卷而來。

 

一位美女福利导航從業者斷言:2023年一定是AIG發生「應用價值」質變的元年。而目前來看,開普雲在形成商業閉環上已經先行半步,這來自於開普雲在美女福利导航積累、數據體量以及應用探索等多個維度上的稟賦和布局,正如加繆所說的那樣,「對未來真正的慷慨,是把一切都獻給現在」。

 

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