“印度应该投资构建自己的大型语言模型，”Jim Goodnight 说

快速阅读: 《财经快报》消息，吉姆·古德奈特认为生成式AI和大型语言模型功能强大，但需谨慎应对商业风险。他强调数据隐私、安全及治理的重要性，并建议印度发展符合道德的本地化AI生态。未来两年内，AI将在多个领域展现潜力，同时取代旧岗位并创造新职业。

吉姆·古德奈特：生成式人工智能和大型语言模型的兴起引发期待与质疑

世界对生成式人工智能（GenAI）和大型语言模型（LLM）的兴起既充满期待又持怀疑态度。作为AI和数据分析领域的领军人物，吉姆·古德奈特认为GenAI功能强大，但不能独自应对商业风险。古德奈特是北卡罗来纳州SAS公司的首席执行官，该公司由他于1976年共同创立。他在奥兰多接受了Sudhir Chowdhary的采访，讨论了GenAI对商业分析的意义、关于LLM的热议以及印度如何发展自己的AI基础设施。以下是采访摘录：

**问：作为一名技术专家，你最兴奋的是什么？你正在关注的下一个重大技术是什么？**
答：鉴于技术发展的迅速变化，这是一个艰难的选择。但有两个领域特别突出：生成式AI和量子计算。在SAS，我们正在拓展值得信赖的GenAI能力——特别是在合成数据生成、LLM治理以及利用SAS Viya和Viya Copilots进行协调方面。同时，量子计算正快速成为下一个主要的技术前沿。我们的研发团队正积极与顶尖合作伙伴及部分大客户携手合作，探索量子计算如何解决跨行业的复杂问题。

**问：你如何看待目前的热潮源于从传统的基于规则的AI转向生成式AI？**
答：目前的热潮源于从传统的基于规则的AI转向生成式AI，这使语言模型成为焦点。在SAS，我们与大小不同的语言模型合作——有些只有几十亿个参数——以实现像根据自然语言生成SAS代码、解释AI模型中的偏见或将LLM嵌入自动化决策系统等用例。例如，在医疗环境中，它将用于总结病历、自动临床文档记录或增强患者参与度。在银行业，LLM用于解析、总结并提取信用备忘录、监管文件或合同等非结构化文档中的风险指标。组织正在大力投资利用GenAI，但我们的建议仍然是：保持开放心态、灵活且谨慎好奇。数据隐私和安全应始终是优先事项——特别是在受到严格监管的行业。这是我们帮助客户负责任地运营GenAI的指导原则。

**问：DeepSeek是否加剧了中美之间争夺主导地位的竞争？你如何看待两国间的这场技术较量？**
答：像DeepSeek这样的平台的崛起是可以预见的。事实上，我们的2024年全球GenAI研究强调，中国在整体GenAI使用方面领先世界，而美国在全面GenAI实施方面领先世界。我们特别好奇这对那些处于高度监管行业（如银行、金融服务、保险、政府和医疗保健）的客户意味着什么，这些行业对数据隐私和安全最为关注。虽然LLM可以通过现有模型的回答构建，但更重要的是治理的严谨性、透明度以及与伦理框架的契合。

**问：印度应当投入资源开发自己的LLM吗？它如何创造一个让科技公司蓬勃发展的生态系统？**
答：是的，印度应当投入资源开发自己的LLM。进入门槛大幅下降——有大量的开源模型、数据集和文档可供使用。但更重要的是，印度拥有独特的语言多样性、数据需求和行业背景，全球模型可能无法完全满足这些需求。为了成功，我们需要一个具有强大公私合作关系的协作生态系统，投资高质量的数据基础设施、本地化数据集、学术研究支持和明确的监管框架。确保发展符合道德、公开透明且包容将是GenAI时代的重中之重。

**问：你如何看待未来两到三年内AI的进步？**
答：自2022年底以来，我们已经看到了巨大的进步，特别是生成模型变得更加脚踏实地和上下文感知。尽管通用智能仍然是一个遥远的目标，但今天的模型在正确提示下生成相关输出的能力正在提高。在商业上，我们在欺诈检测、客户分析、预测性维护等领域看到了巨大潜力——甚至药物发现也是如此。AI能够帮助甄别有潜力的化合物，加快临床试验设计并改善患者结果。但广泛应用的前提是向用户揭开AI的神秘面纱。人们需要清晰准确地了解AI——它是什么、如何工作以及真正增加价值的地方。

**问：你如何看待AI和就业的问题？**
答：像任何变革性技术一样，AI将取代一些角色——但它也将创造更多的新岗位。但它也能提升多数工人的整体生产效率，并在长期内推动经济增长。AI和高级分析导致运行更好的组织，这些组织更有利可图且更具竞争力。这不仅带来底线增长，也为工人创造了更多机会。AI还将催生新的工作岗位和职业方向。例如，在当今制造业中，新的AI和技术融合的工作岗位包括数据科学家、过程工程师、精密装配工和机器人技术人员。

(以上内容均由Ai生成)