封面新闻记者 欧阳宏宇
从ChatGPT面世,到GPT4.0再度火爆出圈,大量数据被投入训练,让大模型变得越来越智能。行业应通过哪些手段让AI反馈的答案更加精准?又该如何平衡语料投入后,可能引发的企业和用户的数据安全风险?
“要让公共AI大模型在对话中提供人们最想要的内容,就必须告诉真实想法和信息、数据,但这也会让个人隐私和商业机密变成公众信息。”11月22日,联想集团董事长兼首席执行官杨元庆在“《财经》年会2024:预测与战略”上表示,人们希望拥有跟大模型高效便利交互的体验,又希望数据只在内部流动,这需要提高端侧的智能计算能力,让AI PC成为顺应大模型发展趋势的必然和必需。
杨元庆
如何让AI大模型在效率和安全上做到“既要又要”?在杨元庆看来,通过公共大模型和个人大模型、企业级大模型等私有大模型的混合并用就可实现。他认为,部署在个人智能设备或者企业内部的服务器上后,私有大模型不仅可以像公共大模型那样通过对话提供答案、创作内容,而且更加精准贴切,甚至能根据用户思维模式预测任务,并自主寻求解决方案。“除非用户授权,否则你的个人数据不会被共享或者发送到公有云上,从而确保了隐私和数据安全。”
“未来的AI大模型将是个人、企业和公共大模型共存的混合式人工智能,跟公有云、私有云、混合云的概念一脉相通。”谈及如何实现混合式的人工智能,杨元庆表示,随着大模型用户规模的不断扩大,用于推理计算负载的需求将会迅速提升,很快会超过训练的计算负载,从而推动大模型计算负载逐渐由公有云向边缘侧和端侧下沉。“PC作为个人最重要的生产力工具,AI PC成为顺应大模型发展趋势的必然和必需。”
基于此,相较于今天的个人电脑,未来的AI PC也将有所不同。在杨元庆看来,AI PC要具备五大核心特质:第一,能够运行经过压缩和性能优化的个人大模型;第二,具备更强的算力,能够支持包括CPU、GPU、NPU在内的异构计算;第三,具备更大的存储,能够容纳更多个人全生命周期的数据并形成个人知识库,为个人大模型的学习、训练、推理、优化提供燃料;第四,具备更顺畅的自然语言交互,甚至可以用语音、手势完成互动;第五,具备更可靠的安全和隐私保护。
“也就是说,你未来的人工智能个人电脑,既能作为公共大模型的入口,又能独立运行个性化的私有大模型,它掌握最全面的个人数据和信息,又能严守你的秘密。只有你能唤醒它、使用它,同时也只有它最懂你,远胜于公共大模型。”杨元庆说,未来我们的电脑、手机,亦或是汽车,都是数字延伸和数字镜像,成为人们个人的人工智能双胞胎,大幅提升我们的生活品质和工作效率。
“未来,越来越多人工智能的推理任务将会在边缘和设备端进行。”杨元庆预测,构建和优化大模型,支持更多生成式人工智能的应用,行业不仅需要提升云端算力,在边缘和端侧也需要更强大的算力配合,形成端边云混合的计算架构,实现更加平衡的算力分配。
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