AI迭代將創(chuàng)造什么價值
微軟的人工智能實驗室OpenAI于2022年11月30日推出的人工智能聊天程序ChatGPT，2個月內(nèi)突破月活躍用戶1億大關，被稱為人工智能技術發(fā)展的奇點。
ChatGPT的全稱是Chat Generative Pre-trained Transformer，可理解為“具有生成能力、經(jīng)過預訓練的人機對話轉換程序”。ChatGPT有基于超級算力的學習能力、邏輯能力和語言能力，能夠?qū)W習、掌握和運用大數(shù)據(jù)庫中各門各類的知識，能夠?qū)W習、理解和使用人類的語言和表達方式，能夠區(qū)分語境進行人機對話交流，能夠完成撰寫郵件、論文、文案、代碼以及翻譯等任務。
2月7日，微軟將ChatGPT整合到Bing搜索引擎和Edge瀏覽器，解決負荷過載問題；3月14日，GPT-4發(fā)布，建立文本-圖像映射關系，支持圖片輸入、表格輸入和以圖編程、據(jù)圖寫作等應用。
在ChatGPT的帶動下，上半年AI應用迅速擴展。Google的Bard將生成式AI融入電子郵件、圖片編輯和在線工具，最初僅向美英開放，現(xiàn)在擴展到180個國家。百度的生成式AI產(chǎn)品“文心一言”可以用于商業(yè)文案制作、文學寫作、數(shù)理推算、中文理解、多模態(tài)生成等場景。Character.AI開放IOS和Android下載，用戶可以創(chuàng)建角色，對話內(nèi)容涵蓋撰寫郵件、答問、編程等。虎博科技的多語態(tài)大語言模型TigerBot對外開源，對話AI邀請內(nèi)測。
ChatGPT是目前最先進的AIGC（AI Generated Content/人工智能生成內(nèi)容）模型。有人挑選評定人類理性思維的4類經(jīng)典測試任務，包括語義錯覺類任務、認知反射類任務、證偽選擇類任務、心智程序性任務共26道題目，做了一個測試，GPT-3.5的正確率為58%，GPT-4的正確率高達88%，高于應試人類62%的平均正確率。用戶發(fā)現(xiàn)，應用ChatGPT確實能夠提高編程、翻譯工作的效率，增強視頻、圖片創(chuàng)作的效果。一些大學拒絕接受AI模型輔助完成的論文。
新的AI模型能夠為開發(fā)者直接創(chuàng)造商業(yè)價值。例如，ChatGPT Plus用戶每月須支付20美元，OpenAI的市場估值大幅攀升。新的AI模型也將為企業(yè)創(chuàng)造價值：能夠精確、快速、自動執(zhí)行例行任務，從而提高產(chǎn)出；能夠提升工業(yè)流程、物流流程、服務流程的自動化程度，從而節(jié)約成本；能夠檢測、發(fā)現(xiàn)、診斷生產(chǎn)經(jīng)營各環(huán)節(jié)的運行缺陷，從而提升管理效率。
至于AI迭代對數(shù)字經(jīng)濟社會的具體貢獻，還有待經(jīng)濟學家的深入評估。
AI迭代可能帶來哪些沖擊與挑戰(zhàn)
我們必須關注的是，AI迭代揭示的數(shù)字技術變局對我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可能造成的沖擊和挑戰(zhàn)。
其一，算力集中與算力競爭。
算力一般指數(shù)據(jù)計算的能力。人們一般認為，數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)要素，算力構成新的生產(chǎn)力。算力基礎設施包括以服務器為中樞的硬件和以算法程序為核心的軟件。2022年我國算力總規(guī)模達到每秒180E（1.8萬億億次/1.8萬京次）FLOPS（浮點運算），據(jù)說排名在美國之后居全球第二。
在數(shù)字技術應用中，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算都需要巨大的算力支撐，人工智能計算能力反映最前沿的算力。
ChatGPT堆砌了超級的算力，算力競爭集中表現(xiàn)為AI模型水平的競爭。模型的本質(zhì)是對基于數(shù)據(jù)的客觀規(guī)律的發(fā)現(xiàn)和表達，通過模型的學習和優(yōu)化，可以得到相對準確、可信、可用的預測結果。模型可以用于自然語言處理、計算機視覺、智能駕駛、智能醫(yī)療保健、智能家居、智能制造、環(huán)境監(jiān)測等場景和任務。在高階的自然語言處理、計算機視覺任務中，需要萬億級到千萬億級參數(shù)的大模型，需要超級的計算資源和數(shù)據(jù)，需要更加復雜的算法和技術，需要更長的訓練時間，方可在浩瀚的數(shù)據(jù)中提取出更加典型、更高維度的特征和模式，從而提高模型的準確性和時效性。
算力也在很大程度上決定金融競爭力，智能化的信用評估、客戶篩選、風險定價、風險控制、投資顧問、保險精算、數(shù)字員工等，都需要數(shù)據(jù)、算力和模型的支撐。微軟的OpenAI從2015年以來投入巨大財力、人力培育超級算力，終于實現(xiàn)AI技術迭代升級，成功打造出ChatGPT，形成AI大模型技術的優(yōu)勢。
能夠支持AI大模型的算力基礎設施建設需要持續(xù)投入巨大的財力、人力，要花得起錢、找得對人，還要耐得住寂寞，這就勢必導致算力集中：一是向主要國家集中，據(jù)非官方統(tǒng)計，美中兩國的算力占全球算力的60%左右；二是向資本巨頭和科技巨頭集中，絕大多數(shù)小企業(yè)自有的財力、人力不足以自建有價值的算力。
因此，算力競爭將是主要經(jīng)濟體之間的國家級競爭，以及資本巨頭、科技巨頭之間的企業(yè)級競爭。我們需要探討的是，如何構建一個全球領先的國家級算力基礎設施；如何構建一個技術可信任、資源可共享、商業(yè)可持續(xù)、市場主體可受益的算力生態(tài)圈。
其二，數(shù)據(jù)鴻溝與數(shù)據(jù)治理?！?/strong>
不同領域、不同場景的應用程序各有不同的性能和覆蓋范圍，因而對數(shù)據(jù)資源、AI模型各有不同的需求。并非所有的應用場景都需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)或大模型。但立足于國家級、企業(yè)級的算力競爭，就必然要求國家級、企業(yè)級的數(shù)據(jù)支持。
OpenAI用于ChatGPT學習和預訓練的數(shù)據(jù)資源基本上是開放和共享的，總體上獲得了無斷層的數(shù)據(jù)供給。要打造與ChatGPT媲美的AI大模型，就一定需要無斷層、無障礙的數(shù)據(jù)供給。
盡管我國具有海量數(shù)據(jù)規(guī)模和豐富應用場景的優(yōu)勢，但問題在于，派生于行政體制、支付模式、地緣政治的數(shù)據(jù)鴻溝，有可能影響我國順利達成建設一流算力、一流AI模型的科技目標。
一是數(shù)據(jù)共享模式的局限可能影響數(shù)據(jù)價值的深度開發(fā)。
例如，涉及企業(yè)的信用數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，分散在金融機構、金融監(jiān)管、工商行政管理、稅務、海關等不同的局域系統(tǒng)中，開放共享的水平不高，形成行政性的數(shù)據(jù)鴻溝。又如，我國移動支付用戶規(guī)模高達9億，數(shù)字化支付成為主要數(shù)據(jù)入口，互聯(lián)網(wǎng)平臺擁有超大規(guī)模的個人數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)，但互聯(lián)網(wǎng)平臺與金融機構之間的數(shù)據(jù)關連、數(shù)據(jù)共享尚未達成成熟的模式，數(shù)據(jù)鴻溝有待填充。
二是地緣政治沖突可能影響全球數(shù)據(jù)資源供給格局。
美國為首的西方發(fā)達國家依托長期發(fā)展累積而成的數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢，在諸多關鍵領域構建了西方主導的數(shù)據(jù)資源供給格局。
以醫(yī)療健康為例，美國國立醫(yī)學圖書館的Medline是全球最權威的生物醫(yī)學文獻數(shù)據(jù)庫，收錄1966年以來70多個國家和地區(qū)出版的3400多種生物醫(yī)學期刊的文獻，每年遞增30-35萬條記錄，涵蓋基礎醫(yī)學、臨床醫(yī)學、環(huán)境醫(yī)學、營養(yǎng)衛(wèi)生、職業(yè)病學、衛(wèi)生管理、醫(yī)療保健、微生物、藥學、社會醫(yī)學等細分領域。我國的生物醫(yī)學文獻數(shù)據(jù)庫成長迅速，但目前仍然存在數(shù)量級的差距。中國醫(yī)學科學院1994年研發(fā)的“中國生物醫(yī)學文獻數(shù)據(jù)庫CBM”是一個集檢索、個性化定制、全文傳遞為一體的生物醫(yī)學中外文整合文獻服務系統(tǒng)，檢索系統(tǒng)兼容美國國立醫(yī)學圖書館醫(yī)學文獻數(shù)據(jù)庫Medline的檢索平臺Pubmed。2018年1月21日，檢索平臺Pubmed因美國政府財政資金斷流導致停更，對全球醫(yī)學實驗造成重大影響。
需要警惕的是，在地緣政治環(huán)境中，美國聯(lián)合西方國家對中國設置的技術壁壘不斷升級，很有可能從高端芯片、核心軟件延伸到數(shù)據(jù)資源領域，人為制造數(shù)據(jù)鴻溝。
為此，我們需要探討的是，如何完善數(shù)據(jù)治理體系，構建適應數(shù)據(jù)特征、符合數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律、能夠保障國家數(shù)據(jù)安全的數(shù)據(jù)基礎制度，充分實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素價值；如何把握全球數(shù)據(jù)共享的方向和原則，參與數(shù)據(jù)跨境流動，在維護數(shù)據(jù)主權的同時，充分利用全球數(shù)據(jù)資源，打造算力競爭優(yōu)勢。
其三，AI合成與AI信任?！?/strong>
AI合成是指應用深度學習、虛擬現(xiàn)實等生成類算法制作圖像、音頻、視頻、虛擬場景等深度合成內(nèi)容。隨著AI合成擬真水平的進化，最新的深度合成算法甚至可以對抗通用的技術性甄別，可以制作高仿的擬真聲紋。人們開始擔憂AI虛假與AI操縱對社會構成的威脅。
據(jù)統(tǒng)計，在愛奇藝、騰訊視頻、優(yōu)酷、抖音、YouTube、Twitter等10家主流平臺上，2021年新發(fā)布的深度合成視頻作品24317件，比2017年增長13.5倍。深度合成內(nèi)容關注度呈指數(shù)級增長，市場動力充沛，2021年新發(fā)布的深度合成視頻的點贊數(shù)超過3億。
深度合成內(nèi)容可以模糊真實和虛假的邊界。菜鳥級別的AI虛假已經(jīng)被用于實施經(jīng)濟詐騙，還可能被用于詆毀個人信譽和企業(yè)商譽。骨灰級別的AI操縱則可能被用于抹黑政治人物或政權實體，操弄負面輿情，制造政治惡意，破壞政治信任，激化社會矛盾。
因此，我們迫切需要重構AI信任。需要探討的是，如何在技術上和制度上有效對抗AI虛假，如何建立防范AI操縱的防火墻，維護數(shù)字經(jīng)濟時代的國家安全。
如何適應AI迭代與算力競爭新形勢
面對AI迭代和算力競爭的新形勢，我們必須加快構建高水平的算力基礎設施和先進的數(shù)據(jù)基礎制度，激活數(shù)據(jù)要素潛能，做強做優(yōu)做大數(shù)字經(jīng)濟，增強經(jīng)濟發(fā)展新動能，構筑國家競爭新優(yōu)勢，維護國家數(shù)字安全。
第一，建設布局合理、全球領先的算力基礎設施。
2023年2月中共中央、國務院印發(fā)的《數(shù)字中國建設整體布局規(guī)劃》提出：系統(tǒng)優(yōu)化算力基礎設施布局，促進東西部算力高效互補和協(xié)同聯(lián)動，引導通用數(shù)據(jù)中心、超算中心、智能計算中心、邊緣數(shù)據(jù)中心等合理梯次布局。整體提升應用基礎設施水平，加強傳統(tǒng)基礎設施數(shù)字化、智能化改造。推動公共數(shù)據(jù)匯聚利用，建設公共衛(wèi)生、科技、教育等重要領域國家數(shù)據(jù)資源庫。
長三角、珠三角和京津冀三大經(jīng)濟圈是數(shù)據(jù)發(fā)生、數(shù)據(jù)計算和數(shù)字技術人才的集聚區(qū)，西部北部一些地區(qū)則具有電價低、氣溫低的優(yōu)勢。算力基礎設施的布局和建設應該錨定全球領先的目標，硬件與軟件并重并行，國家級與企業(yè)級聯(lián)動聯(lián)調(diào)，新中心與老中心集約集成，人力資源與運營成本統(tǒng)籌兼顧。
AI模型的價值只有通過市場才能實現(xiàn)，沒有市場需求的技術創(chuàng)新是不可能變現(xiàn)的。因此，AI大模型的構建固然要掌握領先的核心技術，也要適應市場的需求。人工智能需求具有多樣化、碎片化的特點，AI小模型個性化定制研發(fā)的投入產(chǎn)出比偏低。AI大模型提供了一種可行方案，據(jù)專家解釋，新一代的AI大模型大致分為三層，底層是基礎模型，上層是面向用戶的應用層，中間層是模型精調(diào)、推理遷移學習的工具箱。用海量數(shù)據(jù)預訓練基礎模型，再根據(jù)不同需求調(diào)適差異化的應用，可以有效降低AI模型開發(fā)的邊際成本，同時擴展模型適用的范圍。金融服務和管理的需求大同小異，應用AI大模型，有可能實現(xiàn)高效率、低投入、個性化的創(chuàng)新需求。
建設算力基礎設施，需要專業(yè)化的企業(yè)、專業(yè)化的隊伍，需要“軟硬兼施”、“形神具備”、能打能干、愛拼會贏的市場主體。實踐已經(jīng)證明，在技術創(chuàng)新進程中，民營隊與國家隊完全可以并駕齊驅(qū)。要更多鼓勵民營隊，重要的是為民營企業(yè)創(chuàng)造更加公平、更加寬松的營商環(huán)境。要真正激勵國家隊，重要的是促進國有企業(yè)建立符合市場經(jīng)濟和科技規(guī)律的激勵機制、決策機制和問責機制。在關鍵領域，有必要啟動舉國體制，集中力量辦大事，盡快取得突破。
第二，建設高品質(zhì)、高效率、高動能的數(shù)據(jù)要素共享體系。
提高數(shù)據(jù)品質(zhì)，擴展數(shù)據(jù)規(guī)模，促進數(shù)據(jù)流通，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，發(fā)掘數(shù)據(jù)價值，是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基本動能。中共中央、國務院《關于構建數(shù)據(jù)基礎制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》對構建數(shù)據(jù)基礎制度、更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用制定了規(guī)范，被稱為“數(shù)據(jù)20條”。
數(shù)據(jù)基礎制度涵蓋數(shù)據(jù)產(chǎn)權制度、數(shù)據(jù)要素流通和交易制度、數(shù)據(jù)要素收益分配制度、數(shù)據(jù)要素治理制度等四個方面。數(shù)據(jù)產(chǎn)權界定為數(shù)據(jù)資源持有權、數(shù)據(jù)加工使用權、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)營權，分別建立公共數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)、個人數(shù)據(jù)的確權授權機制，保護數(shù)據(jù)要素各參與方合法權益，完善數(shù)據(jù)全流程合規(guī)與監(jiān)管規(guī)則，構建規(guī)范高效的數(shù)據(jù)交易場所，培育數(shù)據(jù)要素流通和交易服務生態(tài)，構建數(shù)據(jù)安全合規(guī)有序跨境流通機制，健全數(shù)據(jù)要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬機制，更好發(fā)揮政府在數(shù)據(jù)要素收益分配中的引導調(diào)節(jié)作用，建立政府、企業(yè)、社會多方協(xié)同的安全可控、彈性包容的數(shù)據(jù)要素治理制度。
這些規(guī)范是我國數(shù)字經(jīng)濟基礎制度建設的指南，我們要認認真真執(zhí)行和落實。一是遵循發(fā)展規(guī)律，創(chuàng)新制度安排，完善數(shù)據(jù)要素市場體制機制；二是堅持共享共用，釋放價值紅利，增強數(shù)據(jù)要素共享性、普惠性；三是強化優(yōu)質(zhì)供給，促進合規(guī)流通，提高數(shù)據(jù)要素供給數(shù)量和質(zhì)量；四是完善治理體系，保障安全發(fā)展，積極有效防范和化解各種數(shù)據(jù)風險；五是深化開放合作，實現(xiàn)互利共贏，積極探索數(shù)據(jù)跨境流動與合作的新途徑新模式。
第三，建設可信、可靠、可控的數(shù)字安全制度。
數(shù)字技術創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展和社會進步，同時也給國家經(jīng)濟安全和社會安全帶來風險和挑戰(zhàn)。
對AI虛假與AI操縱必須高度警惕。重點是提升深度合成內(nèi)容鑒別技術，及時發(fā)現(xiàn)并證明AI虛假，提供對抗AI虛假的公共服務；建立AI信任制度，加強AI監(jiān)管，在立法和執(zhí)法層面明確禁止AI造假和AI欺詐，賦予合格企業(yè)AI信任標識，在國家層級建立預防AI操縱的防火墻，維護數(shù)字經(jīng)濟時代的國家安全。
去中心化金融既是未來全球金融監(jiān)管的熱點，也可能是未來國際金融競爭的熱點。例如，以太坊的去中心化金融協(xié)議涵蓋數(shù)字資產(chǎn)管理、交易、借貸等金融功能，已經(jīng)形成去中介、可自洽、可獨立的鏈上金融體系。有必要深入分析分布式對等架構、去中心化架構等數(shù)字化技術已經(jīng)具備及潛在的顛覆性性能，重點研究去中心化金融工具穿越金融基礎設施屏障、穿越貨幣金融主權邊界的可能路徑，研究技術對策和政策預案，構建數(shù)字金融安全屏障。
軟件開源已經(jīng)滲透到越來越多的軟件產(chǎn)品，包括AI模型。開源協(xié)作的規(guī)則包括自由再發(fā)布、源代碼公開、允許派生作品、維護作者源代碼完整性等。
可信的開源能夠成為數(shù)字技術創(chuàng)新的可行路徑，我們不可能拒絕開源。必須注意的是開源的AI模型與生俱來的系統(tǒng)綁定與技術依賴，一是開源模型技術的天花板難以超越，二是由外國數(shù)據(jù)預訓練的模型未必能夠通過微調(diào)以適應本土需求，三是開源模型一旦中止開放勢必造成技術斷橋。
因此，在開源格局中，要建立軟件安全技術標準和軟件審核認證制度，防止存在安全隱患的開源軟件進入我國；要加大投入，加大政策扶持，鼓勵我國自己的科研機構、科創(chuàng)企業(yè)和數(shù)字技術人才開發(fā)具有自主產(chǎn)權的軟件，實現(xiàn)核心軟件基礎性能、擴展性能、安全性能的優(yōu)化和均衡，促進我國軟件產(chǎn)業(yè)的進步與成長。
作者李禮輝系新金融聯(lián)盟理事長、中國銀行原行長，本文來源于新金融聯(lián)盟NFA，文章僅代表作者個人觀點，不代表CF40立場。
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