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凤凰彩票攻略2024-08-07

【网络强国这十年】微步在线薛锋:创业维艰,创新更艰******

  【网络强国这十年——创业心得篇】

  随着云计算、大数据和虚拟化技术的不断涌现,数字化转型推动全球云市场井喷式发展。然而,在数字化转型不断深入带来业务场景的多样化的同时,云端服务背后也存在各类安全问题。威胁情报防范作为保障信息数据的重要一环,扮演着信息产业“把关人”的角色。

  近日,微步在线创始人、CEO薛锋做客光明网“网络强国这十年”专栏,畅谈创业经历,讲述创业初心与选择,并对当下网络安全行业创业者的发展方向给出建议。

【网络强国这十年】微步在线薛锋:创业维艰,创新更艰

  瞄准行业需求,专精“威胁情报”

  微步在线成立于2015年,是我国最早一批关注互联网威胁情报的企业。薛锋表示,2014年大众创业、万众创新的社会氛围浓厚,作为偏技术管理型的工作者,自己对网络安全行业有一定理解和洞察,看到威胁情报技术极有可能成为使网络安全技术发生变革的节点,便决定创业。

  薛锋说,相比创业维艰,他觉得创新更为艰难。在创业过程中,无论是做一个新的商业模式,还是推广新产品给客户传递新价值,都承载着教育市场推广的新理念,需要经历很长的周期,这个过程可以说很契合“创业维艰,创新更艰”理念。

  对于选择威胁情报作为创业细分赛道,薛锋表示,与传统的安全防御不同,威胁情报防范的核心在于主动“出击”,这基于一种全新的网络安全认知理念:通过大数据分析,可以有效预判危机并且进行主动防御。即从不计其数的报警信息中筛查,提前获取攻击者的攻击工具、攻击途径、攻击意图等信息,精准找出威胁所在,从而响应并把损失降到最低。这也就要求借助AI、大数据、云计算等新型技术,进行海量数据存储计算。而在微步创立之初,这些技术已经趋于成熟,微步正是发现了威胁情报的可能性,确定其为切入点,开拓创新,期待为行业带来一些变革性的技术。

  “云化”服务体系,聚焦新安全探索

  作为国内新兴网络安全公司,微步在线长期植根于威胁检测领域,积累了强大的威胁情报和威胁检测分析能力,研发了基于流量和终端的“云+流量+端点”全方位威胁检测响应产品矩阵,帮助企业建立全方位的威胁监控体系,持续为客户提供专业的技术、产品和服务。

  针对当下网络安全行业中,威胁端和需求端同步变化,“新安全”业态应运而生,微步在线聚焦技术提升和产品服务,进行了一系列新探索。

  “过去上网都会用到DNS服务做域名解析,在此过程中,就可能有钓鱼网站、木马等的威胁存在,而微步创新使用云化的交付方式,便捷用户体验。”薛锋表示,这种云化交付、按年订阅、重视实战效果的方式,能以较低的成本帮用户持续解决安全困扰问题。这种云化的创新服务,不仅是国内首家,也深受用户欢迎。

  薛锋介绍,目前大概有几千家单位通过这种云化方式,基本上实现“分钟级”就能使用微步的服务,大大区别于传统网络安全终端不易移动、时间成本高的特点。

  不是“一劳永逸”,而是“日日常新”

  当今世界百年未有之大变局加速演进,我国所面临的传统安全与网络安全威胁交织,网络空间对抗已成为大国博弈的常态化手段,筑牢网络安全防线已成为维护国家安全和社会稳定的关键。

  党的二十大报告指出,要健全国家安全体系,完善国家安全法治体系、战略体系、政策体系、风险监测预警体系、国家应急管理体系,构建全域联动、立体高效的国家安全防护体系。

  薛锋表示,作为数字时代网络安全技术创新型企业、网络威胁发现和响应的领军者,团队将结合自身优势,落实党的二十大报告要求,建立全面的风险监测预警体系,不断扩展,努力应用于国家网络安全关键信息基础设施上,同时坚持守正创新。

  当下,网络安全行业内基础设施和客户需求都在发生变化,这就要求行业内各类企业持续不断开拓创新,在此过程中,要认识到网络安全并不是“一劳永逸”,而是“日日常新”,这样才能做到“知己知彼、百战百胜”。

  “我一直觉得,网络安全行业其实非常像医疗行业,医疗行业应对的是现实世界中存在的生物病毒体,而网络安全行业其实应对的是网络世界中的黑客或病毒。”谈及未来规划,薛锋表示,下一步,微步在线将继续沿着精准及时发现多样化网络威胁、帮助用户做出积极响应的大方向,健全风险监测预警体系,深化“客户成功”概念,助力构建网络空间命运共同体。

  监制:张宁 李政葳

  采访:雷渺鑫 李飞

  拍摄/后期:雷渺鑫

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ChatGPT搞钱行不行******

  一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本,每月收取20美元。免费了两个月,月活用户却达1亿的ChatGPT,终于踏上了自己的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道,ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

  免费服务仍将继续

  “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。

  去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。

  当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。

  但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

  据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。

  烧不起的模型成本

  尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。

  有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

  “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

  但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

  “钱景”在哪

  长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

  洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。

  但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。

  天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。

  张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

  AIGC商业化,侵权与被侵权

  AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

  张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

  此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

  郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。

  北京商报记者 杨月涵

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