人工智慧如何「既要」「也要」？楊元慶給答案

10月24日，聯想集團在舉行的Tech World上公佈了全面的人工智慧產品技術，以及「AI for All」的願景。

聯想集團董事長兼CEO楊元慶稱，人工智慧技術第一次變得如此真實，與每個人、每家企業都息息相關。在為科技進步歡欣雀躍的同時，我們也開始了更深層的探求。

生成式人工智慧和大語言模型的效用是在哪些「關鍵卻無形」的要素支援下發揮的呢？毫無疑問，數據是數位轉型的第一階段必備的要素。演算法與模型的訓練與推理是關鍵，但同時也離不開運算力的支持，無論是雲端或邊緣與端側的強大運算能力都是不可或缺的

要打造全景式的人工智慧，「從口袋到雲端」的運算能力, 多種形態的應用都是我們所需要的，而不同產業的解決方案也十分關鍵。

這裡有一個兩難的處境，使用者如果想要公共大模型在回答你的問題或和你對話時，是你想要的正確恰當的內容，那你就必須真實地告訴它你的真實想法，真實的記錄、數據，但那樣的話，使用者的個人資料甚至隱私還有企業的商業機密就變成了公眾資訊的一部分。

人們既希望擁有大模型回答問題的功能，又希望自己的資料僅僅留存在自己的裝置上或自己的企業內部。如何能夠做到 「既要-也要」呢？答案顯然不限於公共大模型，我們可以透過個人大模型和企業級大模型來實現。

聯想的大模型壓縮技術能讓我們自己的智慧終端和設備擁有運行個人級大模型的能力。在這些支援人工智慧功能的終端和邊緣設備上，將建有本地知識庫，更了解使用者。個人大模型將使用儲存在設備或家庭伺服器上的個人資料進行推理。除非使用者授權，否則使用者的個人資料永遠不會被共享或發送至公有雲，從而確保了個人隱私和資料安全。

而企業級大模型將與公用大模型和公有雲並存，構成混合形態、混合部署的人工智慧。在許多場景中，這種混合的趨勢都已經出現，例如混合辦公和數位化辦公空間。

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