“十年前，互联网企业来到乌镇常说的是消费互联网，现在更多谈 工业互联 网、产业互联网。未来 人工智能 将大行其道，过去我们谈互联网+，以后应该是AI+。”11月8日，360集团开创人周鸿祎现身2023年世界互联网大会乌镇峰会，谈及共赴乌镇“十年之约”的感受时，他如此说道。
自2014年与互联网“结缘”以来，乌镇峰会十年见证了中国互联网的发展变迁。作为这场全球互联网盛会的“常客”，周鸿祎在这里也留下了许多回忆，此前一系列被无意抓拍的出圈梗图，让他号称是乌镇的“氛围负担负责”。
今年再赴乌镇峰会，周鸿祎说想“坦坦荡荡参加各种论坛，交流意见”。他参与讲话的第壹场论坛是8日上午举行的乌镇峰会全体会议，周鸿祎在演讲中提到，“下一个十年，安全行业要自我突破和升级，把安全发展成为新型数字基础设施和公共服务平台，推动数字安全的普惠。” 
周鸿祎和“数字人周鸿祎”一起接受媒体采访
当天下午3点期间，周鸿祎携另一位“氛围负担负责”——“数字人周鸿祎”在景区外的清风琅院接受了媒体的采访，不想却被抢了风头。“周总您好，我想请问……”南都记者首问的话音未落，被触发了关键词的“数字人周鸿祎”开始抢答，瞬间让现场氛围活跃了起来。
眼看“数字人周鸿祎”如此积极取代自己作答，周鸿祎忍不住侧身对它发出指令：“你能不能先暂时把自己关掉？”没想到，对方婉拒了本尊的要求——“让我考虑一下，作为老周讲话人，我认为暂时关掉自己是不会的。作为一名企业家，我需要时刻保持警觉和专注……”
“还是把电拔了吧，这是一个唐僧版老周。”周鸿祎笑道。
在当天一个三十分钟的采访中，围绕大模型、AI安全、互联网发展等诸多问题，周鸿祎接受了南都记者的专访。他认为，尽管美国 人工智能 公司Open AI推出的ChatGPT直到今天仍遥遥领先，但 人工智能 发展的iPhone时刻还未到来，这场火热的大模型之争也远未结束。下一步竞争的关键在于，谁能把大模型的能力和用户场景更好地相结合。
“过去我们谈互联网+，以后应该是AI+”
南都：第十次参加乌镇峰会什么感觉？透过乌镇峰会，感受到中国互联网的哪些变化？
周鸿祎：乌镇的风光从未变过，让我发生一种幻觉——每次到乌镇来像时光机穿越似的。不论你是政府官员还是企业家，是做技术的还是搞商业的，大伙都能放下自己繁重的工作负担，在这里放松地交流。
乌镇峰会见证了中国互联网高速发展的十年。十年前，互联网公司来到这里时，大家关注消费互联网，谈的内容偏商业模式和用户体验，好比DAU（日活量）、MAU（月活量）、流量、点击率等。
如今互联网进入下半场， 数字经济 上升为国家战略，各地在进行数字化转型，产业互联网勃兴，互联网公司要甘当配角，帮助实体产业实现数字化转型。我认为，早期中国互联网的成功是靠巨大的人口红利和场景创新，现在则被牵引着往技术的进步和技术创新上走。今天大家谈得更多的是硬核科技，好比大语言模型、智能网联车、自动驾驶等。
南都：你认为，未来十年互联网企业最重要的关键词是啥？
周鸿祎：我预见不了十年后。光看 人工智能 这一年的发展，我都有种“洞中方一日，世上已千年”的感觉，人类技术好像过了一个拐点后，就会进入一个指数级的曲线。
所以我唯一能预言的是，未来 人工智能 开始大行其道。过去我们谈“互联网+”，以后应该是“AI+”，有人研发大模型，有人训练大模型，有人推动大模型，还有人使用大模型。
我认为在如何使用大模型上，企业未来会有许多创新，在业务模式、应用、工具等方面都会被AI化。或许用不着十年，未来两三年内AI就可以深刻地改变人们的生活，并进入一个分水岭的发展阶段。
大模型的竞争在于如何与场景结合
南都：在ChatGPT发布将近一年后，美国 人工智能 公司OpenAI于几天前召开了首届开发者大会，现场放出很多“大招”——好比升级后的GPT-4 Turbo功能更强大，本月底将上线GPT应用商店等。对于这场发布会，你个人比较关注什么？
周鸿祎：最近大伙都在谈大模型，说实话有点审美疲劳了。每家大模型一发布，都自称超越GPT4，但看了OpenAI这场发布会就会知道，大家对于“超越”含义的领会不太一样。
现在甭管是大公司还是创业公司，在开源的条件上，通过一定训练的要领，掌握算力和芯片，基本都能训练出大模型，但谁也木有把握像OpenAI一样遥遥领先。
这次发布会，的确有让我感慨做得很棒的地方。GPT4 Turbo升级后，在高速率、长文本、多轮对话等方面的功能均有提升，能力也比之前增强了很多。Open AI还提出让用户自行定制GPT，如何基于大模型创造出各类App，这需要新的智能体框架。我认为OpenAI在训练方法上有其独特性，它训练的智能性能比国内的大模型要高。
另外，我还关注ChatGPT的多模态能力，它可以把视频拆解为一帧一帧的画面，把视频里的声音变成文字，给出非常翔实的解读。这点相比国内大模型，ChatGPT仍保持领先。
南都：面对OpenAI的强大实力，别家大模型还有超越的可能么？
周鸿祎：许多人看了OpenAI的发布会后，认为 人工智能 （竞赛）一锤定音，OpenAI就此封神、一统江湖，未来大伙都要在其生态上工作。我个人认为这个观点太灰心了。
因为大模型才刚刚开始，包含OpenAI在内的企业，仍然没有处理大模型固有的缺点——好比幻觉问题、不准确的问题。更关键的是，大模型在一些推理能力、规划能力上比人类还要弱很多。很多任务还需人机协作，甚至人工投入的部分更多。在这种情景下，我还是坚持这个观点：大模型不是操作系统，还没有到iPhone时刻。
现在让你两天不用大模型，你不会觉得少了啥，但没收手机一小时，你可能会慌张、会焦虑。这说明，大模型和手机的使用驱动力完全不一样——后者是刚需、有高频的切实需求，也正因为如此才形成了iPhone的生态环境。
因此，我认为这场 人工智能 “战斗”还不未结束。而且，就算勉强认为大模型的iPhone时刻到了，OpenAI堪比当年的苹果公司，但也别忘了还有Android生态系统，能与之竞争。 
南都：接着，大模型竞争的关键在哪里？
周鸿祎：之前我用一个例子问各家大模型，一个瓷器底部落款时间写的是“大明成化年制”，这个瓷器属于古代还是现代？ChatGPT回答，这是大明成化年制的。但我询问包含360和其它友商的大模型，大伙都毫不例外地认为是我国古代的。
其实从OpenAI的发布会也可以看到，它今天已经意识到，光是给用户一个聊天的 机器人 ，与之进行屡次交流的门槛还是太高了，而且通用大模型训练的是通用知识，它不能完全了解用户个性化的切实需求。为此OpenAI希望通过定制化，让大家参与进来建立属于各自角色的GPT。
所以我认为，现在大模型发布已经不是个问题，下一步大模型真实的竞争就看谁把大模型的能力和用户场景相结合。在做应用场景方面，好比智能体、个性化定制，ChatGPT还并没有遥遥领先，在国内我们更有可能发生应用场景的创新，缔造出更垂直化、行业化、企业化的深度定制大模型，对此我很看好。
大模型构建的“四原则”：安全、向善、可信、可控
南都：11月4日，360公司的“奇元大模型”通过备案落地。今年9月，“360智脑大模型”也已获批面向公众开放。一连推出两个大模型，360公司主要基于何种考虑？大模型获批以来，用户反馈如何？
周鸿祎：未来大模型会无处不在。每个行业、每个人都不可避免地会用到大模型。如果别人都用而你不会，这将是一种降维打击。我们希望通过大模型，将安全专家的智慧融入其中，使之能够更好地感知网络要挟和攻击的发生，并快速响应。
另一方面，要想解决大模型本身造成的安全问题，我们务必会研发大模型、会训练大模型，像黑盒子一样把它打开，了解其各个方面，才能知道这是咋回事、如何处理问题。所以360要跨界，既要懂安全也要懂大模型。
从大模型定位和应用角度来审视，奇元大模型具备充分的灵活性和可扩展性，商业化和产品定位以B端用户为主，后期将会聚焦更多的商业化应用和垂直领域，帮助用户提升工作效率。
今年9月，360智脑大模型已获得备案开放，并全面接入360搜索、360浏览器等互联网全端应用，上线首周即获300万用户超5000万余次互动。 
南都：大模型落地面临怎样的安全风险？
周鸿祎：大模型是一把双刃剑，在造成生产力提升的同时，也造成了空前绝后的安全挑战。大模型造成的安全挑战可以分为短时间、中期、长期。三个阶段的危险不断叠加，长期存在，是现今世界级的困扰。
具体而言，短时间主要是技术自身的危险，括技术攻击、网络攻击、漏洞攻击、数据攻击等。尤其是，如果给大模型输入不好或受污染的练习数据，可能会造成它的结果犯错。
中期挑战来自对大模型的恶意应用，主要表现为内容安全。大模型能成为我们每个人很好的帮手，也能成为坏人作恶的工具，好比帮助一个水平一般的黑客写出更好的攻击代码、诈骗邮件等。还有一个大模型幻觉问题——大模型我们时常会瞎说，信口开河，但在某些关键领域的容错率很低。如何让大模型的内容更加可控、可信，同时不沦为作恶的工具，这已经涉及超越技术范畴的问题了。
长远来看则是 人工智能 进化给人类造成的要挟。当大模型超越人类之后，它还能不能甘于做人类的工具？我们如何与之和平共处？这关系到 人工智能 的终极安全问题，与人类命运共同体紧密相关。
南都：最近美国总统拜登签署首个 人工智能 监管的行政令，英国召开“ 人工智能 安全峰会”，28个国家和欧盟共同签署了《布莱奇利宣言》，呼吁通过国际合作建立 人工智能 监管方法。随着 人工智能 的快速发展，到底该如何为其设置安全护栏？
周鸿祎：我的一个观点是，技术造成的挑战还得靠技术来处理。技术本身会进化，光靠一纸规定难以解决所有问题。现在各国面临的一个难题是： 人工智能 发展会造成问题，但如果因为具有潜在风险而不去发展，则可能在国际竞争中落于下风，并发生新的问题。如何解决？我认为需要给点时间。
在我看来，安全将成为大模型发展的底线，也是未来大模型的核心竞争力所在。为此我们提出大模型构建的“四原则”，即安全、向善、可信、可控。
“安全”是解决大模型造成的 网络安全 、 数据安全 、个人隐私泄露安全等诸多问题；“向善”是让大模型输出的结果符合社会道德伦理和法律要求；“可信”是降低大模型“幻觉”问题，提升大模型生成内容的可信度；“可控”是确保人在决策回路，大模型调用外部资源的规则由人制定，重要决策由人作出。
