庆云古诗词

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人工智能重构服务 如何提高人工智能的服务效率

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2023年11月20日 每日一猜答案: 答案:ABC
每日一猜答案分析:

人工智能重构军校,人工智能重构 内容却不变,人工智能重构教育,人工智能构建

01

生成式AI是我这几个月的重点研究领域,我也先后发表了20多篇文章,20来条视频节目,现在也在写作一本相关书籍,在业界也有那么一点点影响。

所以当生成式人工智能服务管理办法的征求意见稿发布后,很多人来询问我的看法,也接受了一些媒体的采访,但感觉有些观点还是应该专门写篇文章。

这篇文章我写起来很慎重,加上这两天也在出差,所以拖了这么久才写好,这颇有点不像我的风格。

02

我最近关于ChatGPT的讲课中,有这么一页PPT:

这一页PPT说的是ChatGPT的一个特点――擅长一本正经的胡说八道,大家可以看看它讲述关公战秦琼的故事,是多么的精彩,是精彩的胡说八道。

但是ChatGPT的这个特点,反而让我觉得它可爱,这让我感觉ChatGPT更像是一个人,而不是一台冷冰冰的机器。只有人类,才会一本正经的胡说八道。

这也是ChatGPT这类生成式AI的一个特性,它们在模仿人类,模仿人类的思维。

比方说我,我在特定的场景下也会一本正经的胡说八道。比如这两天我正在出差旅行,如果同行者有女孩子的话,她们碰到好看的花、特别的树,就会问我「刘老师,这个花好漂亮啊,这是什么花?」「刘老师,这个树好特别啊,这是什么树?」

这个时候的我,怎么能拒绝呢?这样会打击女孩子们的求知欲的,会剪灭她们对世界的好奇心的,所以这个时候的我,通常就开始一本正经的胡说八道了,「这花 ,这是XX花……」

另外,这也是生成式AI和搜索引擎原理不一样的地方,它只能给出一个答案,而且除了特殊情况,它通常不会拒绝,都会给出答案的,答案的准确性确实不能保证。

所以我一直强调,目前的ChatGPT,只做到了可用,还做不到可信。

征求意见稿的第四条第四点说,利用生成式AI生成的内容应该真实准确。

既然是征求意见稿,那我就说说我的意见:语言模型的推理生成过程本来就是一个概率问题,具有一定的概率性和创作性,无法完全保证生成结果的准确性和稳定性,包括ChatGPT在内的所有生成式AI都无法保证,所以它们才会常常一本正经的胡说八道。

但是通过RLHF以及搜索增强等方式,可以尽可能提高输出内容准确性的概率,却始终无法100%保证真实准确。

03

征求意见稿第五条提到:利用生成式人工智能产品提供聊天和文本、图像、声音生成等服务的组织和个人(以下称“提供者”),包括通过提供可编程接口等方式支持他人自行生成文本、图像、声音等,承担该产品生成内容生产者的责任。

说白了,生成式AI只是个工具。比如我让ChatGPT模仿鲁迅口吻写的这篇文章,知识产权应该归谁?归鲁迅?归我?还是归ChatGPT?

这个问题目前全球都有很大争议。但目前学界大多倾向于应该是知识产权归使用者,同样的,也是使用者去承担相应的责任。

我也咨询了一些知识产权界、法律界的朋友,大多观点是ChatGPT生成的内容不是作品,不受我国现行著作权法保护。

他们认为ChatGPT生成的内容,是纯机器生成的,而作品必然是有机的自然人创作的,即便有些作品属于法人作品,由法律拟制人享有著作权,那也必须先由自然人创作,所以ChatGPT生成的内容不属于法律规定的作品,也不符合著作权法立法目的,著作权法立法机制是建立在激励人的创作上,只保护基于人类心智而产生的作品。

AI生成的内容在不同的场景使用可能会产生不同的影响,生成式人工智能提供方应该无法确定使用者的具体用途,不正当用途(比如涉及版权问题等)产生的影响,应当由使用方负责。

卖菜刀的,建议只负责卖菜刀。如果出事,应该追究的是使用菜刀的人。

04

OpenAI在周二发布公告,正式上线漏洞赏金计划,将向报告其AI统漏洞的用户提供最高达2万美元的奖励。

OpenAI与领先的漏洞赏金平台Bugcrowd合作管理提交和奖励过程。用户反馈的漏洞将按照Bugcrowd评级进行分级,比如关于ChatGPT的漏洞可等级分为P1~P4四个等级,按照报告漏洞严重程度不同,用户能获得200~20000美元奖励。

OpenAI的公告中,有这么一段话:This initiati【【微信】】mmitment to develop safe and ad【【微信】】. As we create technology and services that are secure, reliable,and trust worthy,we need your help.

翻译过来就是:这一举措对于OpenAI致力于开发安全和先进的Al至关重要。在我们创造安全、可靠和值得信赖的技术和服务时,我们需要您的帮助。

OpenAI可以开放性请用户纠错,这是新技术的必经阶段。这个公告,值得我们好好琢磨。

05

生成式AI受到政策关注,强调安全是为了更好地促进发展,但不应该按暂停键,也建议「安全带」不要变成「紧箍咒」。

前些天,马斯克和千名科技大佬发出一份公开信,呼吁AI实验室暂停训练比GPT-4更强大的AI系统至少6个月,称其「对社会和人类构成潜在风险」。

那个操作让我想起了19世纪的红旗法案。

红旗法案是一个古老的英国法规,当时为了道路安全限制汽车速度,要求汽车前面走一个人,手持红旗或红灯。这实际上阻碍了汽车技术的发展。如今看来,红旗法案很好笑,未来我们也许会觉得这封公开信也相当可笑。

同时,这部法案一定程度上使英国失去汽车发展的先发优势,美国、德国的汽车产业后来居上。所以,签署这份公开信的人里,不排除有看到其他企业在AI方面跑得太快了,自己追得有点累,就想办法让对方停一停的人。

每次科技变革都会引发恐慌,如蒸汽机、汽车、电力、计算机。恐慌过后,我们需要思考的是技术进步与社会风险的平衡,需要制定的是防范未然的策略,需要反思的是技术创新的道德责任。

这些都很重要,但应该和技术的发展同步进行,而不是举红旗限速,更不是按暂停键。

06

人工智能经过了70多年的发展,才有了ChatGPT这种水平的产品。目前的生成式AI本质上还是人类的工具,给它一个指令,它来生成相应的文字、图片等内容,距离具备自主性还非常的遥远。

这个领域,我们发展本来就比美国慢了很多,本来就有算力差距。这个时候,建议让马儿放开手脚好好跑一跑,即使追不上,也能尽量缩小一些差距。

在马儿快速奔跑的过程中,我们只要别让马儿跑偏。至于马儿怎么跑,奔跑的姿势对不对,先让它们快速跑一跑再看看,毕竟,还都是些刚出生的小马。


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  PDF为AI天然应用场景,公司业务海外覆盖范围广,具备先决条件优势。1)公司收入主要为海外。公司产品销售范围覆盖全球200余个国家和地区,2022H1海外收入占比高达91%。公司以中国为软件产品开发设计中心,以欧美日等经济发达国家为主要市场区域,并辐射亚太、中东、南美等新兴经济区域,已在美国的硅谷、亚特兰大、德国柏林、澳大利亚墨尔本及日本东京等国家和地区设有子公司或销售代表处,主要客户包括加拿大共享服务局、亚马逊、谷歌、微软、英特尔、康菲石油、纳斯达克等海外知名企业以及机构。2)PDF为AI天然应用场景。在行业层面,在PDF电子文档领域,AI可以构建新型人机交互方式,对用户大量数据进行智能分析、提取关键信息等,提高企业业务管理运营效率和经济效益。在公司层面,公司设有两个AI团队,主要研究文档智能项目,如文档脱密处理等,公司在AI方面的研究投入已有三年多。此外,在海外AI大模型方面,公司正研究将AIGC技术与公司现有的产品进行结合,预计可利用的产品或技术不仅限于OpenAI;在国内AI大模型方面,公司也已宣布成为百度“文心一言”首批生态合作伙伴。我们认为,公司主要收入在海外,具备接入OpenAI等海外大模型的先决条件,在AI加持下,公司业务迎来新的机遇。

  云订阅优先+渠道优先双转型,国内垂直行业场景端发力。公司以订阅优先与渠道优先的双转型战略为导向,根据公司2022年半年报,2022H1国内市场订阅模式实现收入1422.96万元(占比55.68%),同比增长33.47%,代理销售收入同比增长135.60%;国外市场订阅模式实现收入4023.82万元(占比15.50%),同比增长48.22%,代理销售收入同比增长23.96%。双转型效果初显,公司目标为两到三年内,订阅及渠道收入占比均实现10%-20%增长,到2025年实现收入主要来自订阅及渠道。同时,依托福昕PDF底层核心技术,结合特定行业与专业垂直领域的业务场景,公司拓展了PDF版式文档在更多行业更高附加值的应用:2022年,公司打造了云端一体化的面向家装领域的家装智能设计、云服务平台,并发布了福昕船舶图纸管理系统。

  多年坚持自主研发,形成较高技术壁垒。公司始终坚持自主研发的技术发展路径,致力于实现软件国产化及进口替代,其中“福昕互联PDF可控文档协同平台”取得了信息系统安全等级保护三级认证。同时,PDF格式生成、渲染、转换与版面识别等关键技术壁垒高,目前全球仅有少数软件企业可通过自主研发的方式掌握完整技术。公司研发团队多年自主研发,已筑起高技术壁垒。

  股权激励:2022年8月,公司发布了《2022年限制性股票激励计划(草案)》,激励对象包括公司董事、高级管理人员、核心技术人员等,共计181人,占比高达22.60%。

  投资建议:预计公司2022-2024年营收分别为5.80、6.62、7.84亿元,同比增速分别为7.13%、14.19%、18.43%;归母净利润分别为-0.02、0.32、0.65亿元,对应2022-2024年EPS分别为-0.05、0.67、1.35。首次覆盖,给予“买入”评级。

  风险提示:转型推进不及预期、AI应用不及预期、市场竞争加剧的风险。