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在倫敦舉行的 AI 技術(shù)演講中，微軟首席執(zhí)行官 Satya Nadella 探討了人工智能如何變革計(jì)算界面，并為智能代理設(shè)定了目標(biāo)。他在演講中明確表示，微軟的目標(biāo)是通過(guò)技術(shù)賦能英國(guó)的每一位個(gè)人和組織，幫助他們實(shí)現(xiàn)更高成就。這不僅包括提升小企業(yè)的生產(chǎn)力，還涵蓋提高跨國(guó)公司的競(jìng)爭(zhēng)力，以及增強(qiáng)公共部門的效率。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，微軟正在構(gòu)建三個(gè)關(guān)鍵平臺(tái)。其中不僅有作為 AI 用戶界面的 Copilot，還有一個(gè)完整的 AI 技術(shù)棧，以及支持新設(shè)備的 Copilot 設(shè)備。這些措施展示了微軟在推動(dòng)人工智能普及和應(yīng)用方面的承諾，旨在為社會(huì)帶來(lái)切實(shí)的提升和變革。Satya Nadella 在倫敦演講的核心觀點(diǎn)包括：

·  技術(shù)能力的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)：薩提亞·納德拉強(qiáng)調(diào)了“人工智能時(shí)代”的到來(lái)，提出了“AI 擴(kuò)展定律”，即技術(shù)能力每六個(gè)月翻倍，這得益于計(jì)算能力的提升和更優(yōu)的數(shù)據(jù)及算法使用技術(shù)。

·  計(jì)算界面的根本性變化：隨著自然語(yǔ)言處理和多模態(tài)輸入輸出能力的發(fā)展，計(jì)算界面將經(jīng)歷一場(chǎng)革命。推理引擎的進(jìn)化將使其能夠處理數(shù)據(jù)并擁有更豐富的上下文和記憶。

·  技術(shù)平臺(tái)的協(xié)同作用：微軟致力于通過(guò)三個(gè)平臺(tái)——Copilot 作為 AI 用戶界面、完整的 AI 技術(shù)棧，以及支持新設(shè)備的 Copilot 設(shè)備——來(lái)幫助個(gè)人和組織實(shí)現(xiàn)更多成就。這些平臺(tái)將通過(guò)智能代理連接起來(lái)，使用戶能夠創(chuàng)建自己的智能代理和應(yīng)用程序。

·  邊緣設(shè)備的重要性：納德拉預(yù)見(jiàn)到邊緣設(shè)備在 AI 時(shí)代的重要性，認(rèn)為它們的發(fā)展將成為關(guān)鍵。他提到了將 CPU、GPU 和 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）結(jié)合在一起的 Copilot 設(shè)備，這將開啟一個(gè)新時(shí)代，允許在邊緣設(shè)備上進(jìn)行更復(fù)雜的應(yīng)用開發(fā)。同時(shí)，他強(qiáng)調(diào)了可信的 AI、隱私和安全的重要性，認(rèn)為技術(shù)信任是技術(shù)擴(kuò)散的核心。

以下是本期內(nèi)容的完整翻譯，我們作了不改變?cè)獾膭h減。

技術(shù)能力每六個(gè)月就會(huì)翻倍成長(zhǎng)

薩提亞·納德拉（Satya Nadella）

早上好。很高興再次回到倫敦，回到英國(guó)，特別是在這一新技術(shù)平臺(tái)即將面世之際。今早，我意識(shí)到微軟已經(jīng)在英國(guó)扎根四十年，而我個(gè)人在過(guò)去三十多年里也多次來(lái)到這里。回想起 1990 年代初我在英國(guó)的首次演講，那時(shí)我演示的是 Excel。這段科技之旅讓我目睹了 PC 客戶端服務(wù)器的興起、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，以及云計(jì)算與移動(dòng)技術(shù)的革命。

如今，我們正處于人工智能時(shí)代技術(shù)轉(zhuǎn)型的初期。理解這股核心驅(qū)動(dòng)力是我們大有裨益。我在 1992 年加入微軟時(shí)的技術(shù)見(jiàn)解主要源于摩爾定律，該定律奠定了我們對(duì)未來(lái)技術(shù)發(fā)展的理解基礎(chǔ)。而今天，我們面臨一股新的潮流，即“AI 擴(kuò)展定律”。這一經(jīng)驗(yàn)法則顯示，技術(shù)能力每六個(gè)月就會(huì)翻倍成長(zhǎng)，這主要得益于計(jì)算能力的提升以及更優(yōu)的數(shù)據(jù)和算法使用技術(shù)。

我們可以看到計(jì)算界面的根本性變化。自然語(yǔ)言處理以及多模態(tài)輸入和輸出的能力將徹底革新每一種計(jì)算界面。此外，我們還見(jiàn)證了推理引擎的進(jìn)化，它不僅能處理數(shù)據(jù)，還有更豐富的上下文和記憶。

我們的目標(biāo)是通過(guò)技術(shù)幫助英國(guó)的每個(gè)人和每個(gè)組織實(shí)現(xiàn)更多成就。這包括提升小企業(yè)的生產(chǎn)力，提高跨國(guó)公司的競(jìng)爭(zhēng)力，以及增強(qiáng)公共部門的效率。我們現(xiàn)在正致力于建立三個(gè)平臺(tái)：Copilot 作為 AI 用戶界面、完整的 AI 技術(shù)棧，以及支持新設(shè)備的 Copilot 設(shè)備。

Copilot 將把這些智能代理連接起來(lái)，就像 PC 或電話成為用戶接口一樣，而 Copilot 是 AI 的用戶界面。更重要的是，它能通過(guò) Copilot Studio 讓用戶創(chuàng)建自己的智能代理和應(yīng)用程序。通過(guò)這種方式，任何人都可以輕松創(chuàng)建和使用 AI 代理。

這些工具已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域，尤其是銷售、市場(chǎng)營(yíng)銷和客戶服務(wù)中取得了顯著的影響。不僅提升了效率，還降低了成本。這種變革正在英國(guó)的各個(gè)行業(yè)發(fā)生，我們正在見(jiàn)證這些創(chuàng)新工具為用戶帶來(lái)的積極變化和反響。

賈里德·斯帕塔羅（Jared Spataro）

感謝 Satya。很多人對(duì)麥肯錫公司都很熟悉，這是一家全球領(lǐng)先的管理咨詢公司。對(duì)于麥肯錫來(lái)說(shuō)，客戶體驗(yàn)是其首要任務(wù)，他們始終致力于優(yōu)化和改善與客戶的每一個(gè)接觸點(diǎn)。因此，當(dāng)他們同意與我們合作，利用 Copilot Studio 開發(fā)一個(gè)自動(dòng)化代理簡(jiǎn)化客戶體驗(yàn)時(shí)，我們感到非常高興。讓我們一同來(lái)了解一下這一過(guò)程。

一切都始于一封潛在客戶發(fā)來(lái)的電子郵件，正如你在屏幕上看到的。在過(guò)去，他們需要安排人員接收這些郵件，并逐一解析，以確定下一步行動(dòng)：郵件需要轉(zhuǎn)交給誰(shuí)？公司內(nèi)部有什么專業(yè)知識(shí)？這正是自動(dòng)化代理介入的地方。現(xiàn)在，郵件一到，代理就立即開始工作。你可以看到，代理在解析郵件，處理人類語(yǔ)言的模糊之處，比如識(shí)別會(huì)議主題，檢查會(huì)議記錄，并將其映射到行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)。最后，它會(huì)在公司內(nèi)部鎖定合適的人選推進(jìn)下一步。掌握這些信息后，代理會(huì)撰寫一封總結(jié)郵件，并發(fā)送給相關(guān)人員。這正是你在屏幕上看到的內(nèi)容。

面對(duì)大量郵件的涌入，代理能夠處理、總結(jié)并將信息發(fā)送給公司中合適的合作伙伴以采取行動(dòng)。現(xiàn)在，我們需要停下來(lái)反思所見(jiàn)所聞。發(fā)生這一切的速度之快，可能讓你錯(cuò)過(guò)了核心要點(diǎn)。這個(gè)代理系統(tǒng)只需一套通用指令，就可以處理所有人類交流中的復(fù)雜性，并判斷出客戶所需的正確接觸點(diǎn)。更令人興奮的是，我們將追溯回去，看看建立這樣一個(gè)代理是多么簡(jiǎn)單。

為此，我們進(jìn)入了 Copilot Studio。在這里，你可以看到，我們與麥肯錫合作開發(fā)了這個(gè)代理， 而不是依賴復(fù)雜編程，而是用自然語(yǔ)言，就如同向同事解釋任務(wù)一樣。你還可以看到建立這個(gè)自動(dòng)化代理的關(guān)鍵在于設(shè)置一個(gè)所謂的觸發(fā)因素。在這個(gè)例子中，觸發(fā)因素是監(jiān)控一個(gè)電子郵件地址，郵件送達(dá)即觸發(fā)反應(yīng)。實(shí)際上，你也可以將其設(shè)置為監(jiān)控更廣泛的系統(tǒng)事件，始終準(zhǔn)備響應(yīng)。此外，你還可以像對(duì)待普通同事一樣，添加知識(shí)，如 Word 文檔、SharePoint 站點(diǎn)和會(huì)議數(shù)據(jù)庫(kù)。

當(dāng)然，還可以添加其他知識(shí)來(lái)源，包括 SAP 或 ServiceNow 等業(yè)務(wù)平臺(tái)，甚至是數(shù)據(jù)庫(kù)。最后，為了讓代理完成任務(wù)，你需要為它提供一系列的操作。在這個(gè)流程中，我們看到這些操作包括提取相關(guān)信息和總結(jié)人類撰寫的內(nèi)容。所有這些結(jié)合起來(lái)，使代理系統(tǒng)強(qiáng)大無(wú)比，能夠輕松處理人類交流中的不確定性。現(xiàn)在，我們收到了一封新的客戶會(huì)議郵件。令人振奮的是，這一流程具備可擴(kuò)展的潛力。它是如何實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性的呢？我們進(jìn)入活動(dòng)面板，查看它正在處理的大量會(huì)議列表。放大頂部區(qū)域，可以看到它完成了超過(guò) 1,300 次會(huì)議，目前還有 33 個(gè)正在進(jìn)行中。如果需要了解更多細(xì)節(jié)，進(jìn)入分析選項(xiàng)卡即可。這意味著代理系統(tǒng)一直代表公司在高效運(yùn)作，這讓我們深感振奮。

與此同時(shí)，雖然代理系統(tǒng)非常出色，但有時(shí)仍需要人類的幫助。因此，我們深入一個(gè)案例，從第二步開始，看看遇到的一些問(wèn)題。當(dāng)你查看時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)代理完成了前面的步驟，但在尋找合適的合作伙伴上遇到了難題。如果進(jìn)一步查看，可以發(fā)現(xiàn)原因，比如它找到的合適合作伙伴已經(jīng)離職。此時(shí)，指令要求匯報(bào)給人類管理者，以尋找其他合適的人選。為了進(jìn)一步查看，我們轉(zhuǎn)到 Copilot，觀察與人類管理者的互動(dòng)界面。在右下角，你會(huì)看到在 Copilot 中出現(xiàn)了一條通知。然后，管理者獲得所需的信息，來(lái)確定誰(shuí)是合適的郵件接收人。

回到總部的代理系統(tǒng)，你會(huì)看到它獲取這些信息并完成需要執(zhí)行的內(nèi)容。對(duì)此我們感到振奮，因?yàn)辂溈襄a的試驗(yàn)證明這項(xiàng)技術(shù)能將交付周期縮短 90%，并降低 30%的行政管理成本。查看這份列表，我們可以設(shè)想這是一種編排機(jī)制，幫助個(gè)人、團(tuán)隊(duì)和部門簡(jiǎn)化并自動(dòng)化流程。這些代理的創(chuàng)建非常簡(jiǎn)單，任何人都可以做到。你將在 Copilot Studio 中設(shè)計(jì)和配置這些，而 Copilot 則與它們互動(dòng)。我們對(duì)此技術(shù)感到興奮，期待與您分享其應(yīng)用。

薩提亞·納德拉（Satya Nadella）

希望這些信息能讓您理解 Copilot 如何發(fā)展成為一個(gè)優(yōu)化工作、工作流程和創(chuàng)造工作的集成平臺(tái)。Copilot Studio 和代理在這個(gè)過(guò)程中實(shí)際上扮演了協(xié)調(diào)者的角色，通過(guò)與 Copilot 接口，幫助各個(gè)代理在個(gè)人、組織或業(yè)務(wù)流程的背景下協(xié)同工作。這就是這些元素協(xié)同運(yùn)作的方式。

現(xiàn)在，我想介紹下一個(gè)平臺(tái)，即 Copilot 與代理?xiàng)；?AI 平臺(tái)。我們的最終目標(biāo)是讓每位軟件開發(fā)人員利用我們?cè)?Copilot、Copilot Studio 和代理中構(gòu)建的各層技術(shù)棧，開發(fā)自己的 AI 系統(tǒng)。要實(shí)現(xiàn)這一切，需要最廣泛的基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)談到 Azure 時(shí)，我們將其視為全球計(jì)算平臺(tái)，目前已在 60 多個(gè)地區(qū)擴(kuò)展。在英國(guó)，我們有 UK West 和 UK South。

去年，我們宣布將通過(guò)超過(guò) 25 億美元的投資來(lái)進(jìn)一步擴(kuò)展這項(xiàng)設(shè)施，這讓我們倍感振奮。這是一個(gè)持續(xù)發(fā)展的過(guò)程。我們將為英國(guó)帶來(lái)最佳的基礎(chǔ)設(shè)施，包括傳統(tǒng)計(jì)算和 AI 計(jì)算，讓您能夠利用這一基礎(chǔ)。我們正在進(jìn)行大量工作以確保基礎(chǔ)設(shè)施能夠?qū)?AI 負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化，包括與 NVIDIA 合作開發(fā)的硅片。我最近還看到了即將上線的 GB200 及其浸沒(méi)式液體冷卻技術(shù)。事實(shí)上，我們也通過(guò) Maia 的硅片設(shè)計(jì)工作借鑒了部分浸沒(méi)式液體冷卻技術(shù)，目前這項(xiàng)技術(shù)甚至可以在不同的硅片上使用。我們還與 AMD 合作，在硅片層面建立了出色的伙伴關(guān)系。

接下來(lái)，我們致力于打造最佳的優(yōu)化方案，無(wú)論是用于訓(xùn)練還是推理，以便您能夠構(gòu)建自己的 Copilot。在核心基礎(chǔ)設(shè)施方面正在進(jìn)行大量工作。對(duì)于任何開發(fā) AI 應(yīng)用程序的開發(fā)人員來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)是另一個(gè)非常關(guān)鍵的因素，因?yàn)闊o(wú)論是用于訓(xùn)練還是推理，執(zhí)行諸如檢索增強(qiáng)生成之類的操作，您都需要完善的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，您需要能夠?qū)⑺袛?shù)據(jù)遷移到云端，并與 AI 結(jié)合。這實(shí)際上是一種引力效應(yīng)，無(wú)論 AI 計(jì)算在何處，數(shù)據(jù)都會(huì)隨之遷移。因此，我們正在確保您可以將 Oracle 資產(chǎn)、Snowflake 資產(chǎn)等數(shù)據(jù)資源遷移到云端。基于此，我們建立了一流的云原生數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，適用于從 OLTP 開始的各類數(shù)據(jù)庫(kù)，包括 Cosmos DB，SQL 和 Postgres。

邊緣設(shè)備的發(fā)展將成為關(guān)鍵

薩提亞·納德拉（Satya Nadella）

實(shí)際上，考慮到 AI 與數(shù)據(jù)的結(jié)合，每一個(gè) AI 應(yīng)用程序都需要存儲(chǔ)狀態(tài)。AI 的 API 是無(wú)狀態(tài)的，但一旦涉及到實(shí)際應(yīng)用和真實(shí)工作負(fù)載時(shí)，就會(huì)變得相當(dāng)有狀態(tài)。例如，ChatGPT 就是像 Cosmos DB 或 Azure Search 這樣的服務(wù)的最大用戶之一。這表明，當(dāng)你構(gòu)建像 Copilot 或 ChatGPT 這樣的應(yīng)用時(shí)，需要一個(gè)穩(wěn)健的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。我們正著手構(gòu)建應(yīng)用服務(wù)。

如果你擁有基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)，自然就需要應(yīng)用服務(wù)。我記得以前提到過(guò) 。NET 的相關(guān)工作中做了很多貢獻(xiàn)。事實(shí)上，現(xiàn)在我們進(jìn)入了一個(gè)新的應(yīng)用服務(wù)時(shí)代。我們?yōu)樵圃鷳?yīng)用程序構(gòu)建各種服務(wù)，無(wú)論是容器應(yīng)用還是應(yīng)用服務(wù)，AKS 和函數(shù)依然是必要的。回顧 ChatGPT 的架構(gòu)，實(shí)際使用的每個(gè) GPU 都有基于 AKS 的常規(guī)計(jì)算比。這樣就涉及到應(yīng)用服務(wù)，以及新興的 AI 應(yīng)用服務(wù)。事實(shí)上，AI 應(yīng)用服務(wù)在開始時(shí)就提供了最廣泛的模型選擇。

我們對(duì)于與 OpenAI 的合作創(chuàng)新感到非常興奮，包括從 GPT-o1 到 GPT-4o 以及所有頂尖的前沿模型，還包括開源模型如 Llama 和 Mistral，甚至閉源的提供商如 Cohere，都提供了豐富的模型選擇。一旦擁有最廣泛的模型，AI 應(yīng)用服務(wù)接下來(lái)提供的就是監(jiān)督微調(diào) （SFT），以便在這些模型基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)并集成到應(yīng)用中。我們有所有工具來(lái)支持這些功能，例如 Azure Search 幫助你在數(shù)據(jù)或應(yīng)用中將大型語(yǔ)言模型 （LLM） 與數(shù)據(jù)結(jié)合。不僅如此，還提供確保應(yīng)用安全的服務(wù)。對(duì)于應(yīng)用服務(wù)領(lǐng)域的每一次創(chuàng)新，我們都感到興奮。你擁有應(yīng)用服務(wù)、AI 應(yīng)用服務(wù)和最強(qiáng)大的工具鏈。

事實(shí)上，我感到最自豪的是自 1975 年以來(lái)，Microsoft 對(duì)為軟件開發(fā)者構(gòu)建工具的投入。這是我們的核心所在。利用 VS Code 和 GitHub 以及 GitHub Copilot，軟件開發(fā)者能夠借此工具鏈達(dá)到新的高度。我最近看到的最酷的事情之一就是 O1 映射到 GitHub Copilot，你可以使用 AI 實(shí)現(xiàn)接下來(lái)的優(yōu)化。幻燈片上展示了我們用 O1 優(yōu)化的 GitHub Copilot 自編碼器。試想一下其遞歸性，我們正在用 AI 構(gòu)建 AI 工具，以打造更佳的 AI。這是一個(gè)全新生產(chǎn)力提升的領(lǐng)域。

GitHub 計(jì)劃在接下來(lái)的 GitHub Universe 活動(dòng)中展現(xiàn)我們的成就，我對(duì)此充滿期待。我非常期待看到我們?cè)?GitHub Copilot 工作空間中的努力結(jié)晶。事實(shí)上，僅在英國(guó)就有 370 萬(wàn) GitHub 開發(fā)者。這一快速增長(zhǎng)使英國(guó)位列全球第五，增長(zhǎng)率達(dá)到了 22%。看到這些發(fā)展令人振奮，我認(rèn)為這會(huì)成為一個(gè)真正的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。門檻降低后，我總開玩笑說(shuō)，現(xiàn)在每個(gè)周末我都能重新寫代碼。因?yàn)?GitHub Copilot，我們?nèi)魏稳硕寄芸焖倏寺〈a庫(kù)，并在有限時(shí)間內(nèi)完成項(xiàng)目。這真是令人興奮。

今天早上，我有機(jī)會(huì)見(jiàn)到了許多合作伙伴，包括英國(guó)心臟基金會(huì)，他們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 的應(yīng)用上表現(xiàn)卓越。Azure 語(yǔ)音服務(wù)甚至被用來(lái)模擬緊急呼叫，讓人在關(guān)鍵時(shí)刻更為安心，這是一個(gè)重要的應(yīng)用例子。匯豐銀行也在積極應(yīng)用 AI 工具，提升客戶經(jīng)理整個(gè)過(guò)程中對(duì)信用審批的處理效率。他們有效創(chuàng)建了一個(gè) AI 代理，整合到了他們的移動(dòng)應(yīng)用，并為客戶經(jīng)理提供支持。我還見(jiàn)到了 Mondra 的開發(fā)團(tuán)隊(duì)，他們正在為英國(guó)及其他地區(qū)構(gòu)建一個(gè)完整的食品安全和供應(yīng)鏈數(shù)字孿生，借此改善其可持續(xù)性。這一產(chǎn)品在現(xiàn)實(shí)世界中必將產(chǎn)生積極影響。

另一家讓我關(guān)注許久的初創(chuàng)公司是 Wayve。Wayve 探索了一種 AI 優(yōu)先的方法，致力于從根本上重新構(gòu)建 ADAS 系統(tǒng)，以更好地實(shí)現(xiàn) AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛理念。

薩提亞·納德拉（Satya Nadella）

接下來(lái)，我想討論最后一個(gè)平臺(tái)，即 Copilot 設(shè)備。Copilot 設(shè)備與 PC 搭配，是我們?cè)诎肽昵巴瞥龅模覀儗?duì)其代表的意義感到十分振奮。這開啟了一個(gè)全新的時(shí)代，允許在邊緣設(shè)備上使用 CPU、GPU 和 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）。

仔細(xì)思考一下，盡管摩爾定律在云端一直表現(xiàn)優(yōu)異，但我認(rèn)為展望未來(lái)，AI 時(shí)代不僅由云端發(fā)展決定，邊緣設(shè)備的發(fā)展也將成為關(guān)鍵。我們甚至可能在某些模型架構(gòu)上取得基礎(chǔ)性突破，實(shí)現(xiàn)這種混合應(yīng)用方式。因此，不應(yīng)再將其視為傳統(tǒng)的客戶機(jī)和服務(wù)器模型，因?yàn)檫@已不再適用。我們必須將其視作一個(gè)連續(xù)分布的架構(gòu)，而這正是我們的設(shè)計(jì)理念。我們并不將 Copilot PC 視為獨(dú)立存在的設(shè)備。當(dāng)然，它可以用來(lái)保護(hù)隱私，但更重要的是，它能與云端進(jìn)行全面的整合。這就是這些設(shè)備即將帶來(lái)的變革。

對(duì)于你們這些游戲玩家而言，令人激動(dòng)的是，當(dāng)充分利用 GPU 時(shí)，還可以利用 NPU 進(jìn)行所有向量化操作，這種應(yīng)用開發(fā)類型將逐步實(shí)現(xiàn)。這將成為一個(gè)新平臺(tái)，正如人們?yōu)?PC 和 GPU 構(gòu)建創(chuàng)新應(yīng)用一樣，現(xiàn)在你會(huì)看到人們開始為一個(gè)由 NPU、GPU 和 CPU 組成的世界構(gòu)建。這將是一個(gè)非常有趣的世界。所以我想通過(guò)談?wù)撨@三個(gè)平臺(tái)可能具備的基礎(chǔ)特性來(lái)結(jié)束，我認(rèn)為這些特性至關(guān)重要，即可信的 AI、可信的隱私和可信的安全。因?yàn)榧夹g(shù)信任將是我之前提到的所有擴(kuò)散的核心。如果人們不信任它，就無(wú)法使用它，這對(duì)任何人都沒(méi)有好處。

因此，我們所做的非常明確。首先，我們制定了一套核心原則，無(wú)論是關(guān)于安全、隱私還是 AI 安全。比我們承諾更重要的是，我們實(shí)際構(gòu)建了什么能力來(lái)實(shí)現(xiàn)這些承諾。事實(shí)上，即便是今天，當(dāng)你考慮安全性時(shí)，在部署新的 AI 模型時(shí)，首先要做的就是測(cè)試它抵御對(duì)抗性攻擊的能力。這不僅涉及發(fā)現(xiàn)漏洞，還包括一些如提示注入攻擊對(duì)模型產(chǎn)生的影響。能夠模擬對(duì)抗攻擊是一個(gè)重要的考慮因素。

此外，我們?cè)陔[私方面結(jié)合機(jī)密計(jì)算的工作，必須與最新、最優(yōu)的模型結(jié)合進(jìn)行。同樣，我們知道大語(yǔ)言模型（LLM）會(huì)出現(xiàn)幻覺(jué)，因此，在討論 AI 安全時(shí)，使用 AI 來(lái)評(píng)估任何輸出的基礎(chǔ)性是非常重要的。這些是我們?cè)谄脚_(tái)中集成的具體能力，使軟件開發(fā)人員可以信任它們，并確保這些 AI 平臺(tái)開發(fā)的軟件產(chǎn)品的用戶對(duì)其充滿信任。我認(rèn)為這是我們的核心所在。所有這些都回到我最初所說(shuō)的，技術(shù)最終必須對(duì)現(xiàn)實(shí)世界產(chǎn)生影響，包括對(duì)個(gè)人和組織，無(wú)論在英國(guó)還是其他地方，只有這樣我們才能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和盈余，真正改善整個(gè)經(jīng)濟(jì)體的表現(xiàn)。我對(duì)未來(lái)幾年在這里看到的一些創(chuàng)新及你們和合作伙伴通過(guò)這些創(chuàng)新將實(shí)現(xiàn)的成就感到無(wú)比振奮。非常感謝大家。謝謝。

來(lái)源：毫河風(fēng)報(bào)