近年来，基于网络大模型的生成式Al业务快速发展，展现出巨大的创新潜力，将带来整个信息产业和信息社会的深远变革。但在5G时代，完全集中在网络侧的Al计算架构也引发了一些潜在的问题与担忧。如图1-5所示，集中式Al计算主要依赖在云端运行的Al/ML模型进行Al训练和推理，终端仅仅是为云端Al/ML模型提供训练数据、执行云端Al/ML推理结果的非Al设备，而5G系统仅仅是上传Al训练数据、下发Al推理结果的管道。

Al算力与知识的垄断：Al计算过度集中于网络数据中心，可能造成Al算力垄断和Al知识垄断，普通用户不得不依赖于Al服务提供商的网络算力，对与自身工作生活直接相关的Al算力也无法控制。

Al智能对人类智能的替代：人类几百万年演进的历史，是人类普适智能与个体智能共同发展、良性互动的历史。个体智能的普适部分凝聚为人类公认的普适智能，但同时多样性的个体智能仍然蓬勃发展，与普适智能保持一定的差异，并不断推动普适智能的修正与演进。但当前集中式Al依托强大算力和海量数据，总是能给出“最优”的答案，给人“一个超强的Al大脑，可以替代人类个体思考”的错觉，诱导人类放弃自身的思考，完全依赖Al解决所有问题。这种依赖有可能造成人类智能的趋同和去个性化，进而导致人类智能的退化与中止演进，最终被Al智能替代。

个人信息安全问题：在集中式Al架构中，终端用户的数据全部上报用于网络侧Al模型的训练与推理，终端用户自己不能对自身数据进行初步训练和推理，可能沦为Al数据的单纯提供者，存在个人数据安全和隐私泄露的风险。

来源：OPPO

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