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【導(dǎo)讀】專家表示,，國產(chǎn)大模型正快速縮小與國際領(lǐng)先水平的差距

中國基金報(bào)記者吳娟娟

2月22日,，在上海資產(chǎn)管理協(xié)會(huì)和智能投研技術(shù)聯(lián)盟（ITL）主辦的“資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)數(shù)智技術(shù)研修班（iAMT）——國產(chǎn)大模型在資產(chǎn)管理領(lǐng)域應(yīng)用”上,，與會(huì)人工智能專家表示，國產(chǎn)大模型正快速縮小與國際領(lǐng)先水平的差距,。不僅如此,，在部分領(lǐng)域，國產(chǎn)大模型已從追趕者成為引領(lǐng)者,，在本地化應(yīng)用場景中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢,。面對包括尺度定律（Scaling Law）不可持續(xù)性、隱私安全以及業(yè)務(wù)端的小數(shù)據(jù)等挑戰(zhàn)時(shí),，人工智能研究者和應(yīng)用人工智能的機(jī)構(gòu)需要持續(xù)創(chuàng)新才能推進(jìn)技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用落地,。

本次活動(dòng)由資產(chǎn)管理與人工智能聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室（AIAM Lab）和上海市虹口區(qū)金融服務(wù)中心承辦,，中國基金報(bào)等媒體機(jī)構(gòu)為支持單位，活動(dòng)吸引了約600名業(yè)內(nèi)外專業(yè)技術(shù)人員參與,。

中共上海市委金融委員會(huì)辦公室副主任葛平,、上海市虹口區(qū)副區(qū)長陳帥為活動(dòng)發(fā)表致辭,，智能投研技術(shù)聯(lián)盟（ITL）主席楊強(qiáng)和上海資產(chǎn)管理協(xié)會(huì)會(huì)長賈飆發(fā)表致辭，上海資產(chǎn)管理協(xié)會(huì)秘書長韓康出席活動(dòng),，上海資產(chǎn)管理協(xié)會(huì)副會(huì)長,、數(shù)字金融專委會(huì)主任委員羅水權(quán)主持活動(dòng)。

葛平：市委金融辦支持,、加速推動(dòng)技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室到金融業(yè)務(wù)場景的轉(zhuǎn)化

中共上海市委金融委員會(huì)辦公室副主任葛平在致辭中對資產(chǎn)管理行業(yè)應(yīng)用大模型推動(dòng)數(shù)字金融轉(zhuǎn)型提出三方面要求,。

他表示,，人工智能技術(shù)正在經(jīng)歷革命性的突破，國產(chǎn)大模型正在從技術(shù)跟跑邁向并跑,、領(lǐng)跑,，逐步展現(xiàn)出全球競爭力。上海金融領(lǐng)域各方行動(dòng)迅速,，積極探索創(chuàng)新,，金融領(lǐng)域的大模型具體實(shí)踐應(yīng)用不斷地深化和強(qiáng)化。相關(guān)的金融基礎(chǔ)設(shè)施,，銀行,、保險(xiǎn)、證券,、基金等已經(jīng)開展了系列國產(chǎn)大模型部署和應(yīng)用,。

葛平對資產(chǎn)管理行業(yè)應(yīng)用大模型賦能業(yè)務(wù)發(fā)展提出三點(diǎn)期待。

第一,，以技術(shù)深耕業(yè)務(wù)質(zhì)效,。大模型技術(shù)正在從通用走向垂直，資管領(lǐng)域亟需深化場景應(yīng)用,，希望各機(jī)構(gòu)聚焦風(fēng)控,、投研、投顧等環(huán)節(jié),，探索技術(shù)的落地途徑,，以數(shù)字金融引擎推動(dòng)“五篇大文章”做深做實(shí)。

第二,，以開放協(xié)作共建行業(yè)生態(tài),，金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要產(chǎn)學(xué)研用的深度融合，期待金融機(jī)構(gòu),、科技企業(yè),、高校院所等應(yīng)用主體和創(chuàng)新主體強(qiáng)化合作，結(jié)合算力,、語料,、數(shù)據(jù)、人才等各項(xiàng)資源,，共同建設(shè)發(fā)展的生態(tài),。

第三，以底線思維護(hù)航穩(wěn)健發(fā)展,，大模型在金融領(lǐng)域發(fā)展需要平衡好創(chuàng)新與安全合規(guī)的關(guān)系,，重視數(shù)據(jù)安全等挑戰(zhàn)，在技術(shù)浪潮中加強(qiáng)金融科技倫理建設(shè)，牢固樹立風(fēng)險(xiǎn)底線意識(shí),，技術(shù)創(chuàng)新和安全合規(guī)必須雙輪驅(qū)動(dòng),，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)中求進(jìn)、提質(zhì)增效,。

葛平提到,，上海一直高度重視金融科技中心和資產(chǎn)管理中心的協(xié)同聯(lián)動(dòng)發(fā)展，《上海國際金融中心建設(shè)“十四五”規(guī)劃》提出打造全球金融科技中心和資產(chǎn)管理中心“兩中心”,，是具體體現(xiàn),。2024年9月，上海市發(fā)布了《上海高質(zhì)量推進(jìn)全球金融科技中心行動(dòng)方案》,，進(jìn)一步提出了推動(dòng)金融科技與資產(chǎn)管理的深度融合,，提升資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)的數(shù)字化水平。

他表示,，市委金融辦將一如既往支持,、加速推動(dòng)技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室到金融業(yè)務(wù)場景的轉(zhuǎn)化，共同書寫上?？萍冀鹑谥行暮唾Y產(chǎn)管理中心建設(shè)的嶄新篇章,。

楊強(qiáng)：人工智能過去60年實(shí)現(xiàn)了指數(shù)級的發(fā)展

智能投研技術(shù)聯(lián)盟（ITL）主席、中國人工智能學(xué)會(huì)（CAAI）榮譽(yù)副理事長,、微眾銀行首席人工智能官,、“吳文俊人工智能杰出貢獻(xiàn)獎(jiǎng)”獲得者楊強(qiáng)在致辭中表示，在全球大模型技術(shù)快速發(fā)展的背景下,，國產(chǎn)大模型正在崛起,，成為推動(dòng)中國資管科技創(chuàng)新的重要力量。國產(chǎn)大模型不僅在技術(shù)上逐步縮小與國際領(lǐng)先水平的差距,，更在本地化應(yīng)用場景中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢,。智能投研技術(shù)聯(lián)盟（ITL）將繼續(xù)秉持“開放、協(xié)同,、創(chuàng)新”的理念,，與各成員機(jī)構(gòu)攜手共進(jìn)，推動(dòng)國產(chǎn)大模型在資產(chǎn)管理領(lǐng)域的深度應(yīng)用,。

在主題演講中，楊強(qiáng)從2024年人工智能研究者榮獲諾貝爾獎(jiǎng)?wù)f起,。他提到,，2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)授予美國科學(xué)家約翰·霍普菲爾德和英國裔加拿大科學(xué)家杰弗里·欣頓，以表彰他們在“使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方面的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”,。2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng),，授予美國華盛頓大學(xué)西雅圖分校的戴維·貝克，以及谷歌旗下“深層思維”公司的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀,，以表彰他們“破解了蛋白質(zhì)神奇結(jié)構(gòu)的密碼”,。人工智能發(fā)展歷史上高光時(shí)刻再次到來。

他緊接著回顧了人工智能的發(fā)展,。楊強(qiáng)表示,，1950年，圖靈測試被提出以衡量計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的智能性,。1956年人工智能概念正式提出,。此后，科學(xué)家不斷提出各種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法,，包括感知機(jī),，即淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；20世紀(jì)80年代,，專家系統(tǒng)成為全球人工智能研究熱衷的方向,。然而，專家系統(tǒng)遭到了嚴(yán)重挫折,，因?yàn)槠涓环€(wěn),，通用型人工智能仍然未能實(shí)現(xiàn)。直到2012年,，深度學(xué)習(xí)獲得突破,。2017年Transformers這一全新的機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)被提出(以關(guān)鍵性論文“Attention is All You Need”發(fā)表為標(biāo)志)，人工智能發(fā)展才進(jìn)入新的階段,。Transformers將一個(gè)輸入序列轉(zhuǎn)換或改變?yōu)橐粋€(gè)輸出序列,，它通過學(xué)習(xí)上下文并跟蹤序列組成部分之間的關(guān)系來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

談到人工智能發(fā)展上的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),。楊強(qiáng)介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),。1998年《強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡介(Reinforcement Learning: An Introduction）》由Richard S. Sutton and Andrew G. Barto發(fā)表。Sutton和Barto在書中介紹了人通過與環(huán)境互動(dòng)而學(xué)習(xí)的機(jī)制,。根據(jù)Sutton和Barto在書中介紹的內(nèi)容,，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要點(diǎn)包括：與環(huán)境互動(dòng)、獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制等,。楊強(qiáng)認(rèn)為,，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)帶來了人工智能發(fā)展方面的范式改變。強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制令研究者明白,，雖然我們不知道很多知識(shí)背后的道理,，但是遇到問題我們卻可以使用它們。這揭示出人類具備通過數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)的能力,。

他進(jìn)一步介紹道,，2014年,，一個(gè)新的構(gòu)想出現(xiàn)：“我們不僅要一個(gè)個(gè)單個(gè)的應(yīng)用上實(shí)現(xiàn)人工智能，我們還希望設(shè)計(jì)一個(gè)通用的智能系統(tǒng)來呈現(xiàn)世界的面貌生成新的概率分布問題,，即生成式的人工智能,。生成式的人工智能剛剛被提出時(shí)，并不受大家重視,。因?yàn)樵S多人并沒有計(jì)算資源,，而生成式人工智能對計(jì)算資源的要求很高。不過,，目前我們擁有了算力資源,，可以通過人工智能呈現(xiàn)世界的概率分布?！?/section>

根據(jù)尺度定律（Scaling law）,，算力、數(shù)據(jù),、模型的大小決定了模型的能力,。

最近科學(xué)界有人認(rèn)為大模型的發(fā)展不可持續(xù)，原因是公域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)有限,。全球人類標(biāo)注和制造數(shù)據(jù)的速度遠(yuǎn)不如計(jì)算機(jī)發(fā)展快,。因此，如何利用帶有隱私特性的數(shù)據(jù)訓(xùn)練或者微調(diào)大模型成為挑戰(zhàn),。例如,，金融機(jī)構(gòu)的很多數(shù)據(jù)尚未參與大模型訓(xùn)練。研究者需要微調(diào),，使其變成垂域大模型,。這需要這些行業(yè)數(shù)據(jù)的參與。綜上,，楊強(qiáng)認(rèn)為,，人工智能行業(yè)面臨數(shù)據(jù)“無米之炊”、本地化和隱私保護(hù)等問題,。

如何破局,？他介紹道，目前的一大熱點(diǎn)是智能助手(AI Agent）,，即大模型在垂域經(jīng)過微調(diào)后變成垂域應(yīng)用,。該應(yīng)用具備以下能力：推理、理解問題的能力,，并具備自我意識(shí),、自我審視能力，能夠在不同智能體之間學(xué)習(xí),。智能體是垂域?qū)＜?，能夠?qū)W習(xí),、溝通和推理。數(shù)據(jù)方面,，目前,，人造合成數(shù)據(jù)非常熱門，許多公司正在討論新發(fā)展方向,，我們是否可以通過合成數(shù)據(jù)緩解公域數(shù)據(jù)缺乏的危機(jī)，這也是金融界需要考慮的問題,。

在金融界,，要解決私域數(shù)據(jù)的使用，首先需要考慮隱私問題,。其次,，要解決多個(gè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)聯(lián)合建模的問題。例如,，貸款申請不是一家金融機(jī)構(gòu)的問題,，多家機(jī)構(gòu)需要聯(lián)合解決反欺詐和反洗錢問題，這涉及隱私安全,。

中國在部分領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先地位,。聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過多個(gè)模型協(xié)作，通用大模型教會(huì)本地小模型,，小模型具備的本地專業(yè)數(shù)據(jù)和垂域能力,，可以反過來賦予大模型，“師生之間”可以互相交流和學(xué)習(xí),。遷移學(xué)習(xí),，指具有舉一反三的能力。通用大模型與具體應(yīng)用之間存在一定的概率鴻溝,，建立橋梁將大模型的能力適配到本地至關(guān)重要,。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，這被稱為遷移學(xué)習(xí),。

經(jīng)過六十多年的發(fā)展,，人工智能獲得指數(shù)級的提升。研究者最初使用小計(jì)算和小數(shù)據(jù)形成模型和垂域應(yīng)用,。目前,，人工智能已可完成通用能力建設(shè)和生成式通用能力建設(shè)。在金融界的應(yīng)用需要從整體分散到各個(gè)領(lǐng)域,，形成智能體,、合成數(shù)據(jù)，并具備遷移和聯(lián)邦學(xué)習(xí)能力,，以保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全,。這樣,，我們才能從容面對包括尺度定律（Scaling Law）不可持續(xù)性、隱私安全以及業(yè)務(wù)端的小數(shù)據(jù)等挑戰(zhàn),。

據(jù)了解,，為適應(yīng)資產(chǎn)管理行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型發(fā)展，積極參與上海全球資產(chǎn)管理中心和全球金融科技中心建設(shè),，上海資產(chǎn)管理協(xié)會(huì)與智能投研技術(shù)聯(lián)盟（ITL）緊密合作,，自2023年3月起率先開展大語言模型技術(shù)在資產(chǎn)管理垂直領(lǐng)域應(yīng)用推進(jìn)工作。同年7月,，建立“資產(chǎn)管理與人工智能聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室（AIAM Lab）”,。本次資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)數(shù)智技術(shù)研修班的舉辦是在當(dāng)前以國產(chǎn)大模型為標(biāo)志的人工智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，以支持,、配合會(huì)員單位數(shù)字金融發(fā)展而舉行,。

編輯：江右

校對：紀(jì)元

制作：艦長

審核：許聞

600人現(xiàn)場參會(huì)！全球頂尖人工智能專家倡議國產(chǎn)大模型

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