周鸿祎，用AI再造一个新360

来源：DoNews快讯 2023-06-05 15:53:59

文｜光锥智能，作者｜刘雨琦、郝鑫，编辑｜王一粟

(资料图片仅供参考)

ChatGPT的出现，让一直“沉寂”的科技大佬们再次热血沸腾起来。

比尔盖茨笃定地认为，“GPT是40年内最具革命性的机会”；黄仁勋一路高歌“ChatGPT是人工智能的iPhone时刻”，将英伟达市值拱上万亿美元；李彦宏难掩兴奋，认为“大模型改变了人工智能，也将成为第四次工业革命”；陆奇反复重申“新范式拐点已至，大模型将无处不在”。

周鸿祎也是对这次科技革命反应最快的大佬之一。他将大模型比喻成“发电”技术一般的技术革命，预言“每个行业、企业、个人都会拥有定制化GPT”、“多模态大模型与物联网结合是下一个风口”、“GPT还是要发展，不发展才是最大的不安全”。

相比2016年布局AI时从零开始打地基，这一次，科技公司们因为有了业务基础，也让AI的实践在加速。

尽快落在实处，是这次科技革命中从业者们共同的心情。

短短两个月中，360的动作也相当频繁。3月29日，周鸿祎开了一场发布会，并在发布会前临时决定展示下360大模型，“把刚出生的婴儿抱出来看一看。”4月份周鸿祎发了封内部信，要求360全面拥抱AI，也给所有产品经理留了作业，让大家思考自己的产品如何用大模型重塑。

5月份，在360大模型“360智脑”加持下，互联网的搜索、浏览器和安全卫士陆续交了作业。5月31日，360智慧生活也了交作业，周鸿祎提出了“大模型＋物联网是下一个新风口”，并认为视觉大模型将全面重塑360智能硬件。

“场景成熟一个开放一个”，周鸿祎如是说。

大模型来了，让整个科技界找到了下一个方向，也带给了周鸿祎和360第二春。

01 实践大模型，周鸿祎看中了物联网

“以前我们讲互联网＋，以后可能是人工智能＋。”周鸿祎讲道，智能硬件也是硬件化的APP，我时常会思考，它如何与大语言模型相结合？在这场工业革命中，智能硬件将扮演怎样的角色？

当行业讨论从大模型参数、涌现现象转换到行业大模型时，周鸿祎将目光放在了大模型在物联网的应用场景上，“《流浪地球2》中的大Boss Moss可能就是智能摄像头的终极版本”。周鸿祎认为，大模型与物联网连接的前提是：从语言大模型进化到多模态大模型，并找到场景将多模态大模型与智能硬件进行结合。对于多模态大模型，周鸿祎有着自己的一番理解，他认为在感知层的多模态并不是真正的多模态，认知层的多模态，才算真正的人工智能。举个简单的例子，感知层面的多模态能够识别出“图片中有一只猫和一只狗”，而认知层面的多模态则能够识别出“图片中有一只猫和一只狗打架”。二者中间的变化在于通用的大语言模型对于世界的认知和理解能力。

360的视觉大模型，便是基于通360智脑的千亿参数，打造了一个通用的基于文字的自然语言处理认知大模型；同时，360在智能硬件端的提前布局，在广阔的消费市场积累了数十亿的安防数据，铸就了360视觉大模型。

“大模型发展路上，并不是把大模型简单的放在智能硬件上，而是将多模态大模型的能力与智能硬件结合——从“看见”到“看懂”，明白图中的人物关系、逻辑关系，能读出来一些梗，有人类的认知。”周鸿祎解释道。

拥有了“脑子”的AI摄像头，能够将从事后录像的功能转变为实时判断。比如老人在起居室摔倒了，小孩攀高危险，原来的摄像头能够认出有老人、有小孩，但是并不理解画面的语义。但当大语言模型的多模态能力支撑了一个认知大脑后，摄像头将自然联想到这个老人可能处在危险中，小孩可能掉到窗户外面去，从而就能够提前预警。

多模态大模型和物联网的结合，周鸿祎认为这是下一个风口。“大模型＋物联网，从给物联网赋能角度来讲，实现从感知AI到认知AI，从而能够更好的理解人类的指令，到执行人类的指令。”

于物联网而言，大模型的加入，也将为其带来两个方面的新增量。

一是数据增量：物联网采集数据的维度更多，区别于互联网数据，是大模型时代的数据新增量，尤其是将语音和视觉方案与硬件结合后，终端产生的海量数据将会迎来第二次的数据大爆炸。

二是场景增量：大模型正在找落地场景，和海量硬件的结合无疑是一个巨大的场景增量。

“我有一个预言，因为人类产生的有价值的资料是有限，很多人发愁人类文本不够用了。但我认为只要有了多模态的能力，把全世界很多摄像头和它接上，能够实时采集各种数据，哪怕是老周在这胡说八道，台下观众在窃窃私语，大模型都能通过摄像头来识别获取信息。”

今天，360找到了第一个与AI硬件结合落地的场景——AI智能摄像头，这是一个最基础且可通用的场景。未来，或许会迁移到所有的智能终端中。

同时，智能终端采集回来的数据如果想被大模型更好的利用，也会倒逼应用端的厂商，去解决物联网1.0时代数据分散的问题。

正如2016年，当谷歌带着AlphaGo击败了李世石，亚马逊随即带着智能音箱Echo杀入了物联网。ChatGPT的来临，则一定会拉动实体世界进一步向“万物智联”的方向迈进。

02 批量落地，“场景成熟一个开放一个”

ChatGPT让整个科技界找到了下一个方向。

初识ChatGPT，周鸿祎惊喜之情溢于言表，大模型所散发出的神秘吸引力一如年少时期计算机对他的召唤。

周鸿祎首次向外界展现出对ChatGPT的浓厚兴趣，始于今年2月初与老朋友张朝阳的一次对话。彼时ChatGPT正爆火出圈，席卷全世界，两位大佬交流创业心得，ChatGPT成为了绕不过的话题。

从2020年起就开始持续关注大模型技术的周鸿祎，亮出了自己的判断：“ChatGPT可能代表着‘人工智能历史上一场真正革命的开始’，虽然现在还不完美，有很多缺点，但未来有无限潜力和无限应用场景。”

尽管国内外大多数公司还在观望，但面对即将来临的大模型创业潮，周鸿祎对市场已有了初步的认知，“要看其过去十年有没有在服务器算力上投入，有没有做人工智能的团队，有没有大数据的存储。有泡沫总不是坏事，会有更多优秀的人才，会有更多的资金涌入。”

笃定了大模型方向后，周鸿祎便思考如何让大模型的通用能力与垂类行业结合。“GPT将成为‘发电厂’，数据是煤炭，GPT将‘煤’变成‘电’，输送给千行百业，所有行业都值得用GPT重塑一遍。未来，每个行业、企业、个人都会拥有定制化的GPT。”

4月16日，在“人工智能引领新工业革命”的演讲中，周鸿祎提出了六项观点、四大挑战、两项预测和一大战略。

围绕ChatGPT，周鸿祎分析了ChatGPT成功的原因，得出了“GPT-4已经是世界上最聪明的人”“GPT已经拥有真正的人工智能”的结论，指出GPT仍然存在涌现、幻觉、语言能力迁移、逻辑增强四个不可解释的现象。同时，在大模型狂热之下，周鸿祎敏锐地发现，GPT将带来四大挑战，其中涵盖安全、社会、能源、人工智能进化等问题。

基于对大模型的洞察，周鸿祎认为，中国有能力发展自己的人工智能大语言模型。360作为其中一份子，制定了“两翼齐飞、三路并发”的战略进击大模型，做到一手抓技术，一手抓场景落地。

随后，周鸿祎把战略落实到了公司内部。5月31日，周鸿祎在社交媒体平台表示：“在4月份已经发布了内部信，要求360全面拥抱AI，也给所有产品经理留了作业，让大家思考自己的产品如何用大模型重塑。”多模态大模型与物联网结合的战略，也在4月份便已经埋下了种子。

成果显而易见，正是基于周鸿祎的深思，360才能在大船转弯时刻找到自己的方向。除了此次在智能硬件方面的动作，据悉，360将在搜索、浏览器等业务上充分结合，预计未来将会有进一步披露。

“场景成熟一个开放一个，360做大模型已经准备好打一场持久战”。周鸿祎如是说。

03 安全是AI 2.0时代的必答题

周鸿祎对大模型的思考，并没有因为确定了现在而停滞，他在思考下一个“待办”。

“前两天我因为阳了没有出席行业大会，就用我的声纹克隆了一个自己的数字人，做了一个10分钟的演讲。演讲完效果不错，但我也吓出了一身冷汗。我在想，万一有人利用我的声音，洋洋洒洒讲了一篇我不该讲的话怎么办？这是多模态必然带来的安全问题。”践行上个互联网时代留下的经验，技术的发展总是伴随着安全问题共生。

周鸿祎所担心的问题，也正是当前社会层面对AI关注度最高的问题。

AI诈骗在热搜上停留了数天。国内一公司老板，和诈骗团伙伪造的“朋友”网聊10分钟，被骗走了430万。据警方查实，利用DeepFake仿造面部和声音诈骗成功率接近100%；美国一母亲接到陌生男人电话，电话中传出女儿哭喊和求救声，诈骗分子利用AI仿生，勒索母亲100万美元。AI诈骗在社会上频出，对于毫无经验人群而言，几乎无法判断真假。

“以前耳听为虚、眼见为实，如今眼见也未必为实了。”周鸿祎感慨道。

关于AI安全的技术对抗和法律监管一时间掀起大规模讨论。5月16日，OpenAI首席执行官Sam Altman出席美国国会听证会，围绕AI是否会生成危险内容、AI是否会侵害公民的隐私，以及数据权利、AI是否会影响就业等问题进行讨论。Sam Altman表示，面对日益强大的AI模型，政府监管机构的干预对于控制相关风险来说至关重要，赞同对待AI应该参考核武器的监管方式。

从网络安全、数据安全升级到AI安全，周鸿祎认为要通过AI确权的方式进行升级。“我认为AI安全不能只靠技术对抗，而是要对厂商有规定，比如AI从业者必须要在AI生成的产品中加入指纹，无论是图片、视频还是声音，来加大犯罪成本。”

技术的成本也会增加，但这也是必经之路。

这样的安全问题，可能还会渗透到其他行业。“GPT作为数字化最高境界的产品一定会带来很多安全问题。企业上云、大数据、物联网、电脑从不联网到联网都带来很多安全方面的挑战。”

在这方面，周鸿祎也开始未雨绸缪，源于360在互联网时代的安全积累，AI安全领域的探索比其他人早了半步。

“我们有全球最大规模的网络安全大数据，我们记录了很多攻击样本的数据、很多网络安全攻防的实例。用这些来训练一个安全大脑GPT，让它对恶意攻击的阻断、侦测更加有效。”