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【网络强国这十年】从换道超车到国民引擎！安天科技潘宣辰：“很自豪让技术融入产业”******

　　【网络强国这十年——行业回顾篇】

　　随着移动互联网快速发展和全面覆盖，移动安全威胁发生重大迁移：一方面，不良应用行为、欺诈诱导营销、用户欺瞒及隐私窃取等侵害用户权益的风险应用出现新一轮扩张；另一方面，移动互联网野蛮生长导致生态出现无序竞争局面，风险应用依附于移动互联网业务，正通过更加多样化的方式侵害用户权益，成为用户安全及权益新痛点，给整个产业的治理带来新的难题。

　　在我国移动安全行业发展版图上，安天移动安全通过将反病毒技术领先优势融入互联网产业，用“关口前移”的方式为超过30亿终端用户织密了移动应用风险防护网，也为主管部门提供了“良赢治理”方案和感知处置能力。

　　近日，安天科技集团执行总裁、武汉市网络安全协会会长潘宣辰，做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈投身移动安全创业故事及行业发展的观察与思考。

　　投身移动安全创业，选择站在同一起跑线上的新赛道

　　2005年前后，85后青年潘宣辰还在武汉大学信息安全专业就读，这是国内第一个信息安全本科专业。在一次演讲授课上，潘宣辰结识了当时在武汉大学做兼职教授的网安前辈安天创始人肖新光（Seak）。

　　当时，我国在PC安全时代的核心技术还处于一个追赶的姿态。Seak给学生时代的潘宣辰渲染了一副宏大的国家安全及民族软件创新产业格局，并提出希望能找到一个新的技术领域或在一个新的操作系统平台上，可以由国内相关的研发团队自主去实现基础核心技术的突破和创新。

　　这个目标打动了潘宣辰。毕业后，在安天的支持下，他选择了移动安全方向创业发展。潘宣辰认为，PC时代几乎所有的技术，包括产品和商业模式在引入到移动场景后，都得到了进一步的叠加演进。结合移动特有的产业及生态结构，在移动安全方向上，必然会形成不一样的产业及生态安全需求，也同样会产生新的技术定义以及商业模式。

　　“得益于移动互联网的蓬勃发展，我们在这个全新的领域，和国内其他优秀厂商以及海外厂商相比，站在一个起跑线上，而且相比之下，安天以往在PC端积累的技术视野，在全新的领域进行技术架构和商业模式创新时，没有太多的历史包袱，又具有科班出身的发展优势。”潘宣辰说。

　　自主研发反病毒引擎，打破欧美安全厂商十余年独大

　　2010年以前，PC时代国内比较领先的安全厂商在海外的排行榜上并不是很靠前，最高排名第8位，多数徘徊在第10名左右。有了这个先例，潘宣辰和团队最开始设定目标是移动安全领域能够进入到世界前8位。

　　当时，团队初期的技术实力在移动领域优势并不明显。潘宣辰坦言，像海外的卡巴斯基、比特梵德，以及国内的瑞星、金山、360、腾讯等，其实都已经关注到，移动安全必然是未来一大趋势，当时大家都在积极投入技术研发。

　　深蹲之后，才能更好的起跳。最初，由于技术理念上有较大的差异，团队的优势并不明显。在和国内外厂商交流之后，才发现这是技术理念上的差异造成的。

　　比如，友商更多的是直接把PC时代的经验快速复制到移动时代，而安天是以本地检测算法引擎以及基于机器学习的专家智能分析工程平台运营体系为主，所以“工程化”传统较重，成果的形成需要较长时间的积累。

　　2013年前后，安天的优势开始凸显。当时，国际知名安全软件评测机构AV-Test的移动安全首次测评中，安天AVL移动反病毒引擎的检出率指标平均领先行业水平10%以上。这是国内安全厂商第一次在世界范围的反病毒领域呈现出技术压倒性优势，也就在那年，安天移动安全打破了欧美厂商的垄断，以100%的检出率成为首个获得AV-Test“移动年度最佳奖项”的亚洲厂商。

　　技术的真正价值，需要用市场和产业的方式来“回答”

　　在2014年取得核心技术突破的时候，他们也有卖掉团队的机会。潘宣辰和团队在“财务诱惑”和“产业挑战”之间，选择了后者。

　　潘宣辰认为，技术本身并没有常胜将军，也并不见得会永远占据优势。“这项技术到底是不是真的有价值，最终还需要用市场和产业的方式来回答。如果不去真正进入市场、进入产业的话，我自己觉得会特别后悔。因为这样就等于止步于技术了。”潘宣辰说。

　　安天移动安全在2015年开始探索商业化路径，选择了关口前移的产业融入线路。即通过选择与手机厂商广泛合作，通过操作系统级的嵌入式来进行技术落地，并且在这个基础上去构建新的商业模式。从2015年至今，安天威胁检测引擎为全球超过三十亿部智能终端设备提供了操作系统内置的安全检测能力。

　　“在移动安全的核心技术领域上，我们目前仍然保持着世界前列的水准。在检测这个技术点上，我们应该一直是第一第二的位置。”潘宣辰说。

　　监制：张宁

　　采访：李政葳

　　拍摄/后期：刘昊 李飞

　　配音：雷渺鑫

“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）