我可以肯定，类似与chatgpt一样的人工智能一定是科技发展的重要领域，我们不能落后，必须要追上去，因为人工智能不同于其它东西，并不能随意的使用别的国家的大模型，必须慎重，为什么呢？中国在这方面有什么大布局吗？我们从chatgpt的泄密开始说起。

大模型与人类

Chatgpt，你的秘密我都知道

众所周知，当你使用chatgpt的时候，你给它的话它都要先上传到它自己的服务器，然后再根据规则去对比数据，生成回答，但这里最关键的是，你上传自己的数据到别人服务器，那就代表你在它眼中就是完全没有秘密的，举个例子，三星紧急禁用事件。

三星泄密

大名鼎鼎的三星，最开始也是看到了人工智能能够带来的高效率，于是也接入了chatgpt大模型来辅助设计与生产，然而不到20天，三起涉密事件直接让三星再次禁止了chatgpt。据韩国媒体《economist》2023年3月30日报道，三星内部发生三起涉及ChatGPT误用与滥用案例，包括两起“设备信息泄露”和一起“会议内容泄露”。报道称，半导体设备测量资料、产品良率等内容或已被存入ChatGPT学习资料库中。

具体说来就是前两次是将芯片设计代码发给chatgpt让它帮忙检查错误和优化，结果导致了芯片源代码一小部分泄露；一次是让chatgpt整理会议记录，结果会上的内容存在泄密的可能。

这是芯片，大家可以想象，如果一个国家没有自己的人工智能，于是企业开始使用国外的人工智能，导致很多的信息都被其他国家的企业，甚至可能是竞争对手掌握了，这是什么后果？而如果你不用，别的国家的企业使用chatgpt让生产和科研速度加快了，而你却没有，相当于全世界都用汽车，就你还坚持使用自行车，那国家发展就落后了。到时候，用chatgpt你的企业存在泄密的可能，不用就落后，你说怎么办？

自行车与汽车赛跑

所以现在很多国家都开始禁用chatgpt，就是处于安全考虑，但这只是第一步，禁止容易，关键是能不能拿出自己的人工智能跟上时代发展，而我们中国人，未来必须要用chatgpt这样的人工智能，但是必须是一切掌握在自己国家的人工智能，只有这样，发展才有确定性。

死结悖论：我谁都信不过！

但这个保密问题还有一个几乎是死结的地方，不仅是国家之间数据需要保密，同一个国家的各个企业，特别是同一行业之间也是竞争对手关系，数据也必须保密，我中国企业可以将数据发给中国的人工智能公司（指大模型提供方），但你怎么保证不会泄露给竞争对手或者是拿我数据做其他事呢？这就对人工智能提出了几乎是一个死循环的问题：我们每个企业都要用你开发的人工智能，但是我们的数据任何人都不能看到，包括人工智能企业本身。这个问题就如同，我让你帮我看下我今天穿的衣服搭配不？但你又不能看到我穿的什么衣服。那这种悖论怎么解决？

不信

之前有人提出的方案是，人工智能公司提供自己的大模型给每个需要的公司，然后这些公司自己在自己的服务器部署人工智能，内部询问和使用，这样就不用担心任何自己的企业信息泄露了。这办法看起来真的是太好了，然而马上被人工智能公司拒绝了，我把自己的人工智能放到你的服务器上去，我如何保证我的数据不泄露，你直接把我的源代码破解了，然后拿去开另一个公司怎么办？所以企业信不过人工智能公司，人工智能公司也不能完全相信企业啊。

那怎么办呢？那就没法发展了吗？当然不是，还是有方法的，解决办法就是相互监督，安全互信计算。

信任就是相互监督不要看

2023年6月28日，火山引擎V-Tech体验创新科技峰会上所谈到的火山方舟就是一个可以解决这个办法的产品。

火山方舟不是大模型ai公司，而是一个全面的大模型服务平台。简单解释就是它作为整合方，将多个大模型公司的产品联系起来，同时来对接需要大模型的公司，并配套相关工具和服务，提供了一个类似于桥梁的功能。火山方舟构建了大模型服务平台，所以想要应用大模型的公司可以在平台上看到，并自由选择多个大模型，看哪一个更适合自己；同时大模型公司也可以通过火山方舟接触到客户，能够主动去提供客户需要的服务。

更重要的是，它在业内首创大模型“安全互信计算架构”，通过技术手段保障人工智能公司（模型提供方）和模型使用企业双方的数据安全，让数据可用不可见。模型公司、火山方舟、客户公司之间用沙箱隔离、加密这些技术手段来信任彼此，企业和大模型交互的数据，只有企业自己能看到，大模型公司和云平台都没有权限去访问，彻底解决了前面的不相信悖论。

安全互信计算方案

如果不明白的话，那我给大家打个比方，假设有三个人，小明、小红和小刚。他们都想知道自己的身高在班里排第几，但是又不想让别人知道自己的身高。他们怎么办呢？

他们可以找有信用度的老师，来帮助他们计算。老师可以给他们每人一个密钥，让他们用密钥把自己的身高加密成一串数字，然后把加密后的数字发给老师。老师收到了三个数字，但是不知道它们分别代表谁的身高，也不知道它们的真实值。老师只能用一种特殊的算法，来比较这三个数字的大小，从而得出他们的排名。然后老师把比较结果发给他们，让他们用密钥解密出自己的排名。这样，他们就可以知道自己的排名，而不暴露自己的身高。

而火山方舟就相当于这里的老师，它可以通过密匙加密，私有网络、安全沙箱的方法，来完成大数据的传递与加工，但是任何大模型供应商包括火山自己都不知道用户的任何数据信息，从而保证了双方的安全。

信任后，还得知道应该用谁？

问个问题，大家猜一猜，中国现在有多少家大模型AI了？我们直接使用一张官方图片：

大模型统计

中国大模型，从2020年开始，到2023年，3年的时间，已经发布79个大模型，但这就带来一个很大的问题，一个企业现在要选择哪个大模型呢？眼花缭乱的各种大模型，各自有各自的特点，很多技术水平都不同，企业要怎么选，你选择了一个，投入了大量的时间和成本去精调、推理一个适应你公司和行业的细分模型出来，结果才发现这个模型并不是很适合自己场景的，那一切就作废了。要知道，训练大模型很昂贵，但是从长期来看，模型的推理开销会超过训练开销。

实际上，很多行业并不需要非常通用的、巨大的基本大模型。火山引擎总裁谭待判断，企业使用大模型，未来可能会呈现“1+N”的模式：“1”是通过自研或深度合作，形成1个主力模型；由于成本和场景复杂多元等原因，在这个主力模型之外，还会有N个模型同时应用。比如银行客服不需要模型会写代码，房产中介也不需要模型会做化学题。对于一个金融公司的大模型，掌握非常深的金融知识，以及能提供给客户各种金融方案就可以了。每个公司选择一个基本大模型，然后用自己行业的特有数据去持续训练它，让其成为自己的主力模型；一些独特的场景，再去挑更适合自身业务需要的模型。

如何选用更适合自身业务需要的模型组合？企业不用碰运气了，火山方舟独特的多模型架构，企业可同步试用多个大模型，以统一的工作流对模型进行评估、精调和推理。据了解，“火山方舟”提供了丰富的模型精调和评测支持，企业可以用统一的工作流对接多家大模型，对于复杂需求可设置高级参数、验证集、测试集等功能，再通过自动化和人工评估直观对比模型精调效果，在不同业务场景里还可灵活切换不同的模型，实现最具性价比的模型组合。这些自定义指标和评估数据的积累，将成为企业在大模型时代宝贵的数据资产。

服务平台

我个人觉得这才是比较合理的发展路线，那么多行业，那么多场景，一个大模型怎么能解决企业所有的需求，“1+N”才是最有可能的。

我们需要什么？

任何一个行业的发展都离不开客户，一方面是70多个大模型诞生在中国，而这些大模型要去面对社会找客户，并且让客户相信自己合适，是一个比较有挑战的事情；而另一方面是大量的企业想要拥抱大模型，但是自己又不知道该怎么选？选了以后应该做什么？自己的数据又不敢交出去，于是只能拖着，看着国外竞争对手更快的发展。

所以中国当下迫切需要的可能是一个火山方舟这样的平台，能够联系起大模型提供方和客户公司，真正促进我国的大模型快速落地，以及发展到每个角落。各位觉得呢？#七款国产大模型登陆火山方舟#