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快三彩票|-(中国)360百科

来源:快三彩票2023-12-26 17:48

  

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2022西湖论剑|谭建荣院士:为数据安全筑起更多防火墙、安全墙******

  前沿技术在数据安全可控方面发挥着哪些作用?在2022西湖论剑·网络安全大会期间,中国工程院院士谭建荣就新兴数字产业、工业互联网、智能制造、区块链技术等热点话题接受了媒体记者提问,阐述了他对未来网络安全的思考。

  记者:“十四五”规划指出要培育壮大网络安全等新兴数字产业,在新业态背景下,我们应该如何把握这个机遇,加速推动网络安全产业成长壮大和持续发展?

  谭建荣:网络安全产业随着网络安全技术的发展而发展,网络技术开放了,网络技术推广应用了,网络安全产业就随之形成,并且壮大。网络技术的先进性是关键,只有具备先进的网络安全技术,网络安全产业才可能具有自主知识产权,才可能做到自主创新、自主可控。有了先进的网络安全产业,我们就形成了网络安全队伍,有了高水平人才,我们才能做大网络安全产业,做到可靠性、可用性、可信性、可控性,才能把网络安全技术应用好、推广好,才能做大做强网络安全产业。

  记者:近年来数据泄露等网络安全事件不时发生,您认为各相关方应该怎样携手应对,才能确保网络安全、信息安全和数据安全?

  谭建荣:网络安全本身就是“矛”和“盾”的关系。网络安全既有攻又有防,没有一劳永逸的网络安全。网络安全只有起点没有终点,我们要不断的追求网络安全技术的先进性,才能够有效进行网络安全的“攻和防”。网络安全既要攻得下,又要防得牢,所以这是一对矛盾,就是这对矛盾促进了网络安全技术不断提升、不断发展。只有掌握最先进的技术,才能防得牢。我们首先要有正确的网络安全观,在这个正确的网络安全观指导下,不断提升我们的技术,使我们的防护能力不断增强。

  记者:您之前提到在工业互联网中数据是至关重要的元素,请您谈一谈数据对于工业互联网发展的重要性体现在哪些方面?

  谭建荣:我们通过网络产生了工业互联网,把互联网技术用到工业领域,而在工业领域中很大一方面是制造业。在制造过程当中,从产品设计、加工、装配、销售、使用、维护全生命周期来看,每一个环节都产生了大量数据,我们既是大量数据的产生者,又是大量数据的利用者。工业数据,技术数据、管理数据、服务数据、商业数据,对每个企业来说都至关重要,企业的核心竞争力体现在产品上、标准上、自主知识产权上,而最核心、最底层的就体现在工业数据上。企业是行业的领头羊,也是行业的大数据中心,必须要掌握行业数据、发展趋势、商业模式的数据等。

  工业互联网最核心问题是产生了大量工业数据,而工业产品加工生产的过程,既是数据利用的过程,也是利用数据产生的源头,在这方面同时要利用好、维护好、保护好这些数据。工业数据、数据安全、工业互联是一个三角形关系,每一个环节都必不可少。

  记者:在智能制造转型升级过程中,需要不断推动智能化大数据创新。如何保障数据安全,推进智能制造又好又快发展?

  谭建荣:智能制造过程,就是把人工智能技术跟产品实际制造技术融合起来,用人工智能技术解决产品设计、加工、装配、使用、维护等过程当中出现的技术问题,用人工智能提升产品创新能力,改善产品质量。在这个过程中,每一个环节都产生了大量数据,而人工智能一个重要方法就是深度学习,通过人工神经网络训练,用数据训练。人工智能、智能制造归根到底是数据挖掘、数据利用、数据演练的过程,在这个过程当中数据安全是非常重要的,这些数据在哪些行业中,在多大范围使用,给多少人使用,这些都涉及到数据安全。

  第二个方面,在贸易过程当中,客户服务产生了大量商业数据、技术数据,也包括管理上的数据,这三部分数据安全使用的范围、使用的权限、使用的密码都有一整套管理方法。我们要把智能制造推向深入,必须要通过数据挖掘、数据训练,而在这个过程当中我们要把数据安全做的更好,筑起更多的防火墙、安全墙,这样企业才可以放心地用数据,客户也可以放心地用这些数据。

  记者:区块链技术在数据安全保障中发挥了哪些具体作用?

  谭建荣:区块链是基于零信任,把数据公开、透明、去中心化,然后再加密和进行权限管理。区块链技术在数据安全保护方面非常重要,区块链技术应用的最成功、最必要的是金融管理行业、投资融资行业,区块链是公开、透明、去中心化、权限分散等一整套管理制度。我个人理解,区块链技术是互相制约的一个机制,互相制约、互相约束,才能够做到数据安全。(姚坤森)

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******

  聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

  “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?

  本报记者 时斓娜

  阅读提示

  全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

  产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

  人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。

  “真正像人类一样聊天交流”

  “我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

  随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

  中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。

  实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

  创新交互为AIGC带来新启发

  随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

  以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。

  在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。

  目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

  根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

  “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

  商业化落地需克服技术和伦理问题

  尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

  中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

  “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

  在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”

  在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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