文章摘要
【关 键 词】 大模型技术、AI应用、数据安全、人工智能、社会影响
在近期的讨论中，大模型技术的应用落地成为了人工智能领域的关键话题。中关村科金总裁喻友平和OpenAI前杰出研究员Kenneth Stanley共同探讨了大模型在实际应用中的挑战与机遇。喻友平指出，大模型技术在To C端的应用主要体现在AI搜索、问答和创意创作，而在To B端则聚焦于提升客户服务质量和营销转化率，以及内部知识管理和运营服务的效率。Kenneth Stanley则关注大模型和人工智能领域的发展，特别是scaling law，即大模型是否会随着数据和计算的增加而继续扩展，这关系到我们是否正朝着通用人工智能（AGI）迈进。
两位专家都认为，大模型在编程和创意应用领域展现出巨大潜力，尤其是在图像、视频、音乐生成等方面。然而，大模型应用落地面临诸多挑战，包括模型幻觉、创造性错觉、响应速度和企业客户对大模型的认知问题。在数据安全和隐私保护方面，喻友平强调了中关村科金严格的数据管理制度和政策，而Kenneth Stanley提到OpenAI在API业务中对安全和隐私的重视。
关于大模型应用的推广，Kenneth Stanley认为需要解决模型本身的基础问题，以提高客户接受度。喻友平则通过在特定领域训练模型，提升了电话营销等领域的营销转化率。在讨论大模型可能导致的社会不平等和工作取代问题时，Kenneth Stanley提出，虽然人工智能可能带来广泛的经济影响，但目前还不清楚这种影响的严重程度。喻友平则认为，只有简单和重复性的任务会被大模型取代，而大模型将创造新岗位。
最后，喻友平观察到国内外大模型应用落地的差异，主要在于服务方式和商业模式。他认为，尽管国内外在技术层面没有太大区别，但在应用落地上存在差异。在当前科技环境下，喻友平认为我们无需苛求完备即可拥抱新技术，大模型技术已在多个领域落地，中关村科金将聚焦于帮助企业提升内部知识和数据的应用，以及提升企业对客户的服务和营销能力。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★☆
