发布于2026-08-04 阅读(0)
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硅谷那场关于AI风险的辩论,热度一直没降过。但真正让AI拥护者坐不住的,倒不是那些反对声音,而是担心大型AI实验室可能借专有模型玩“特洛伊木马”的把戏。
说白了,就是初创企业和大型企业把敏感资料喂给模型后,模型提供商能慢慢摸清客户的业务底细,甚至用积累下来的知识开拓同类业务,最终跟客户直接竞争。这可不是小事。
当地时间12日,纳德拉在博客里直接点出了这个问题。他警告说,企业用AI其实付了两遍钱:一遍是明码标价的token费用,另一遍则在毫无察觉的情况下交出了有价值的数据。“你实际上付了两次钱,一次用金钱支付,另一次则用更宝贵的东西支付,也就是为了让AI真正发挥作用而必须披露的专有知识。你越希望模型表现得更好,就越需要向模型提供更多知识!”
这话听着有点扎心,但确实在理。企业为了让模型更懂自身需求,实际上正在一点点把经营诀窍教给模型。“模型会从‘使用痕迹’中学习,包括人们输入的提示词、智能体调用的工具,尤其是模型犯错后人们给出的纠正。每一次纠正最终都会变成企业内部积累的经验。”竞争对手无论花多少钱,都很难买到同样的经验,企业却在使用模型的过程中主动把经验交了出去。

所以,纳德拉主张,既然AI企业可以抓取互联网内容训练模型,企业也应当有权反过来研究并“蒸馏”AI企业的模型。所谓“模型蒸馏”,就是分析一个模型给出的答案,从中摸清模型如何工作,再据此训练成本通常更低的新模型。
他的核心观点很明确:模型提供商不能只允许自己利用别人的数据。模型提供商可以用全世界的数据训练模型,却不准其他人以类似方式研究其模型,这显然是双标行为。“模型提供商拥有合理使用公共数据训练模型的权利,由此带来的重大创新确有必要,但目前的做法却是转过头来限制模型蒸馏,我认为很讽刺。”纳德拉尤其警惕模型提供商在服务条款中“保留从客户使用数据和互动数据中学习的权利”。
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