“9月5日2024外滩金融峰会的
7个演讲，3个国际对话，10场报告中唯一出现的一个共同的关键字，就是人工智能
。”
上海华东师范大学上海人工智能金融学院的院长
邵怡蕾
在外滩金融峰会期间主持圆桌时这样说。
AI技术不断进展，未来全球AI发展的趋势和方向如何？与主要竞争对手比，中国在AI技术研发、应用创新和产业布局上有哪些差距？……这些问题都成为2024外滩金融峰会上嘉宾关注的重点。
人工智能在生活中的应用“远远不够”
“
人工智能发展都是最近的，从一个人的成长比喻来说，可能还不到1岁
。人工智能已经掀起了轩然大波，在我们生活中也有很多应用，但还远远不够，现在尤其是在经济的影响力和生产上，大家还有更多的期待还没有发生。
”
2024外滩金融峰会
期间，
微众银行首席人工智能官杨强
在圆桌分享中表示，大模型的
基础架构，
多是
基于统计学原理，统计学作为一个数学驱动整个AI的发展，已经有很大的成就，但它的上限、边界在哪里？是不是数据越多越好？到什么时候为止？
Scaling law
到什么时候就无效了？现在缺乏一个科学的探讨。
“
虽然
现在大模型在商业和工程上有长足的表现，但对大模型本身的理解，对它原理的理解，
我们
还没有形成一个大模型研究的科学家群体。这个缺乏，是滞后于大模型工程的。”
微众银行首席人工智能官
杨强
认为，因为
对大模型的原理没有了解，
所以无法
解释大模型的结果，
其
可解释性、透明性非常差，以至于在一些确定性很高的领域不敢用。
“比方金融的很多精算，我们不敢用大模型做；比如医疗领域，人命关天的领域，今天的大模型还远远不够。”杨强
说，
到什么时候够？一方面要对大模型进行系统的科学研究，另一方面我们要继续探索现有的大模型到底可以应用在哪些领域。这个探索并不是那么直接的，需要我们工程师和科学家一起来做这种探索。
大模型参数增长将放缓
智谱AI首席执行官张鹏
认为，大模型，
从现象上、结果上看
是
参数量越大，效果越好，我们简单粗暴就把它表示成一种
scaling law
现象。“早期可能是参数量，十亿、百亿、千亿到万亿，确实是这样增长，但到后来大家发现，其实不是简单的参数量，它会变成参数量乘以数据量（训练量），最后甚至又把它归结为计算量
。所以scaling law这个词虽然是用来概括这个现象的。”智谱AI首席执行官张鹏
认为，
整个过程中，scaling law这个词的内涵、外延走在不断变化，到今天为止，大家基本上可以认为，你有多少算力或有多少计算量，你模型的能力就有多高。所以scaling law是在这个层面上，到今天为止仍然在起效。未来很长一段时间里，我们预测，仍然还是会起效的。
“未来的这个模型，是不是一定
会
这样无限制的十倍十倍的涨上去，我估计会有稍缓的情况，因为考虑到现实世界，比如芯片、卡的限制，能源的限制、成本的限制等，大家也不会无限制投入进去，追求那个简单的参数和计算量的扩展，从技术角度来说，还有很多空间可以
挖掘
。”
张鹏认为，
未来可能会是一个继续向上的突破，scaling这件事还是往前走的，只不过会有新的内涵、定义，但过程中还需要更多的新的技术的研究的点突破，累积起来保持这个scaling law。
“现在有一种说法，agi（通用人工智能
）下一步，是ASI（超级人工智能）。我理解，这两者之间可能就是那个所谓的‘奇点’。”智谱AI首席执行官张鹏
认为
这两个概念也很模糊，边界线到底在哪，可能因人而异。但基本大家公认的一个基础认知，AGI的基本表现，就是能达到一个人类相同的智能水平，不管
是
在数字世界还是在现实世界。
规模效应，AI必须考虑
“
关于智能，
有两个跟我们反常识有关的东西。第一个反常识，我们认为人很难做的事情，对机器来讲比较容易做；而我们认为人容易做的事情，对机器来讲可能很难做。
”科大讯飞联合创始人、科大讯飞原轮值总裁
胡郁
说
，，2016年AlphaGo战胜李世石，下围棋这个对人类最难的事情都被攻克了，
其
主要靠运算智能，算得快、存得多
。
这次ChatGPT突破的是2014年我们提的认知智能，语言的理解、知识的表达、逻辑推理。
不过，
人类显而易见的应该具备的东西、跟智能可能都没关的东西，而对机器来讲，可能根本不需要或根本不是一个维度的东西。
“人对自己身体的控制，
体验
的东西，我的呼吸、消化甚至动手指头，
这
反而不是现在的机器路线跨越运算智能或认知智能，也不是现在讲的具身智能就能完全复刻这套东西的。”胡郁
说。
中金公司首席经济学家、中金研究院院长
彭文生
从另一个角度来看AI，他说，
整个人类社会的发展，生活恢复大幅提升，最关键的载体就是
规模经济效应
。农业社会，重要的生产要素是土地，土地是最不规模经济的。同样的技术，你不可能说增加播种的面积来提升单位土地产出，这个无法实现。到了工业经济时代，就开始有规模经济了，年产5万辆车和年产10万辆、100万辆车，单位成本不一样，由此实现规模经济，人们生活水平大幅提升。
“到了今天，我们讲AI，它的规模效应更加突出。所以，
规模经济
是我们思考AI怎样影响全球经济的重要方面。”彭文生
说。
科大讯飞联合创始人、科大讯飞原轮值总裁
胡郁
认为，
从另外一个角度来看，存在两个智能体以上的东西，在这个平台上协作、博弈就是交易。
而在
交易平台导致的整个商业变化之前，有两个东西必须
准备好
，
要能
充满大量技术创新点的突破，一是消费者进入的终端设备，二是基础设施。
“我认为，
我们现在所有做的东西，不管是基础设施，还是将来的穿戴式终端、机器人，和自动驾驶汽车，都是在过渡期的
。对于节奏，
两三
年后会平台颠覆？还是要过一段时间？
我有一个观点，没有唯一的正确解，需要不同的声音。
”胡郁
说。
智能，将进入未来经济的血脉
对于未来几年通用人工智能的发展，
微众银行首席人工智能官杨强
认为
，
人工智能不仅是一个计算机的技术，它是一个经济学，要算投入产出比，比如现在算力很贵、数据很难得到，人才很贵，这个实际就是在说它的经济学。另外，模型的效果还不是很可信，比如幻觉、准确度。GPT需要跨过
这些
门槛，它的成本足够低、可信度足够高，到那个时候，我们既了解了它的科学本质，又有工程信心，那就会做得更好。
中金公司首席经济学家、中金研究院院长彭文生
则表示，
技术进步有外溢性，我们怎么把它发挥出来？一个是政府投入，但政府怎么知道创新该怎么做？所以资本市场还是非常重要的。金融怎样促进创新，促进人工智能的应用？这是未来几年值得我们关注和期待的。
“看
人类发展历史，重大的科技进步，都是和社会保障体系改善完善联系起来的。如果未来5-10年只有一件事在经济层面对中国社会最大影响，伴随着人工智能，真的像大家今天想象的，对经济对效率的提升有那么大作用的话，必然意味着未来5-10年中国的社会保障体系会有重大的完善和改进，体现在农村老年人的养老保障、低收入人群的医疗保障和其他的一些社会保障。”
彭文生说。
科大讯飞联合创始人、科大讯飞原轮值总裁胡郁
则有三个期待，首先是
对图灵机的认识会有一个重新的定义，意识、情感，跟图灵机好像没什么关系，图灵机根本没有考虑到具身智能的直接的因素……
这些在未来可能是一个理论讨论的点。其次是
性价比的问题，
大模型的成本如何降低，从而匹配产业的需求。
第三
是
关于社会结构的影响和治理，包括伦理的问题，我们已经看到了很多智能的东西导致了现在有些自动驾驶，是人为可以控制的，我认为，在5年之内，关于这方面的认识（会提高），因为原来没有经历过，体验越来越多以后，肯定会在这方面做出一些东西。
上海华东师范大学上海人工智能金融学院的院长
邵怡蕾
则表示，未来5年，
我最想看到的是科技，智能成为另外一种血液，流进我们的社会。因为钱是一种血液，它通过经济体流到了经济体，让我们整个社会发展。在未来的5年里，我们会看到第二种“血液”流进社会机理，这就叫“智能”。而且它一定会流进毛细血管，不是只在大血管里流通。未来，我们经济体里一定有两种血液，一种叫钱，一种叫智能。
“未来5年我非常希望有经济金融界的学者去研究如何管理智能这种新型的‘血液’，希望能有非常多的学术和产业的产出，使得科技和金融这两件事能更好地进入社会，帮助我们进行更好的生活。”邵怡蕾
说。
