上周，2023世界人工智能大會在上海舉辦。騰訊高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生出席大會，并發表主題演講。湯道生強調基于行業構建AI大模型的重要意義，以及如何運用企業專屬模型釋放AI的潛力。本文提煉了湯道生的演講要點及其此前關于AI的見解，以饗讀者。

在過去五年里，AI技術取得了顯著的進步，在學習、輸出和安全方面取得重要進展。在此期間，騰訊變革性的人工智能技術和產品也在各行各業落地生根。

我們的數智人已“入職”130多個行業，擔任金融客服、虛擬主播等“數智員工”，為用戶提供個性化的服務，滿足用戶的獨特需求。

企業擁抱大模型的方式

為充分發揮大模型的變革性潛力，企業應做到以下幾點：

• 聚焦企業自身業務需求。基于行業大模型構建企業專屬模型。
• 維護服務合規和數據隱私。確保遵守法律法規，保護數據產權和隱私。
• 確保訓練數據質量。優質數據對AI的高效落地至關重要，需要使用高效率的平臺開發工具。 
• 利用云服務。使用云廠商工具，搭建一體化的模型服務，節約訓練、運維的時間和成本。

構建專屬AI模型，提升工作效率

專屬AI模型的優勢之一在于，它們能夠為用戶提供精確、高效的服務。通用大模型一般是基于廣泛的公開文獻和網絡信息來訓練的，網上的信息可能有錯誤、有偏差。雖然它們可以在各種場景中解決七八成問題，但往往無法充分滿足企業的具體需求。

為此，企業應基于行業大模型，結合專業知識并利用自身數據進行精調，構建出自己的專屬模型。這些專屬模型具有更高的效率，能夠為用戶提供量身定制的精準服務。此外，專屬模型參數比通用大模型少，訓練和推理的成本更低，模型優化也更容易。

保護數據安全

在AI模型的落地過程中，保護企業數據至關重要。數據是大模型的基礎，在訓練期間應保護核心和敏感數據，避免出現數據泄露的情況。行業大模型和模型開發工具可通過私有化部署、權限管控和數據加密等方式，幫助企業安全訓練和部署模型，同時保護他們寶貴的數據資產。

借助高效率的平臺開發工具實現持續優化

AI模型在產業中的落地要經過數據處理、算法構建、模型部署等一系列環節，每個環節都不能“掉鏈子”。然而，模型的應用也不是一次性部署完就結束了，還需要持續優化。為簡化這一過程，高效率的平臺開發工具必不可少。這些工具支持系統化數據管理、迭代模型測試和持續優化，確保AI模型的平穩運行和有效性。

引入騰訊云MaaS服務

為解決現實挑戰和迎合企業需求，我們于近日公布了騰訊云MaaS（模型即服務）。MaaS基于騰訊云TI平臺構建，提供廣泛的行業大模型，涵蓋金融、醫療、媒體和教育等多個行業場景。在這些能力模型的基礎上，合作伙伴們只需要加入自己獨有的場景數據，即可快速生成自己的“專屬模型”。我們也可通過模型的私有化部署、權限管控和數據加密等方式，幫助企業用戶在使用模型時保護好自身數據，更加安心。

成功范例

接下來我想分享幾個真實的行業應用，它們的成功體現出AI模型的優勢。

例如，騰訊與國內頭部在線旅游公司合作，基于“文旅大模型”打造了機器人客服。當我們基于行業大模型，加入企業數據進行模型精調之后，客服機器人的回答變得更加精準和詳細。它為用戶提供全面的假期規劃服務，包括交通、酒店安排，甚至可以直接提供預訂鏈接。這不僅改善了用戶體驗，也提升了銷售轉化能力，這才是企業所需要的。

另一個案例是騰訊企點整合AI模型。企點是一個先進的CRM解決方案。企點智能客服基于行業模型，結合客戶業務需求進行訓練與精調，可以提供更精準、更詳細的回答，用戶體驗也更加人性化。同時，借助企點分析平臺，銷售人員用自然語言提問就可以實現準確的商業分析，不需要花費大量時間學習復雜的軟件，從而簡化這一過程。

AI前瞻

伴隨著大語言模型的發展，產業和社會正在從數字化、網絡化走向智能化。AI帶來了巨大機遇，但也給人類發展、倫理和教育帶來了一系列挑戰。

不過，我們始終認為人工智能發展的根本目標是落地于產業，服務于人。能真正解決用戶需求、不斷靠近特定場景和數據的企業將有機會在大模型的未來大放光彩。

騰訊將攜手各方伙伴，以優質模型、澎湃算力讓每個企業的“黃金數據”發揮出高效用，助力產業創新發展，同時提高用戶生活質量。