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【導讀】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

中國基金報記者吳娟娟

2月22日,，在上海資產(chǎn)管理協(xié)會和智能投研技術(shù)聯(lián)盟（ITL）主辦的“資產(chǎn)管理機構(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，人工智能研究者和應(yīng)用人工智能的機構(gòu)需要持續(xù)創(chuàng)新才能推進技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用落地。

本次活動由資產(chǎn)管理與人工智能聯(lián)合創(chuàng)新實驗室（AIAM Lab）和上海市虹口區(qū)金融服務(wù)中心承辦,，中國基金報等媒體機構(gòu)為支持單位,，活動吸引了約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辦公室副主任葛平,、上海市虹口區(qū)副區(qū)長陳帥為活動發(fā)表致辭，智能投研技術(shù)聯(lián)盟（ITL）主席楊強和上海資產(chǎn)管理協(xié)會會長賈飆發(fā)表致辭,，上海資產(chǎn)管理協(xié)會秘書長韓康出席活動,，上海資產(chǎn)管理協(xié)會副會長,、數(shù)字金融專委會主任委員羅水權(quán)主持活動,。

葛平：市委金融辦支持、加速推動技術(shù)從實驗室到金融業(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)域各方行動迅速，積極探索創(chuàng)新,，金融領(lǐng)域的大模型具體實踐應(yīng)用不斷地深化和強化,。相關(guān)的金融基礎(chǔ)設(shè)施，銀行,、保險,、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，希望各機構(gòu)聚焦風控,、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“五篇大文章”做深做實,。

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)學研用的深度融合,，期待金融機構(gòu)、科技企業(yè),、高校院所等應(yīng)用主體和創(chuàng)新主體強化合作,，結(jié)合算力、語料,、數(shù)據(jù),、人才等各項資源，共同建設(shè)發(fā)展的生態(tài),。

第三,，以底線思維護航穩(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)浪潮中加強金融科技倫理建設(shè)，牢固樹立風險底線意識，技術(shù)創(chuàng)新和安全合規(guī)必須雙輪驅(qū)動,，實現(xiàn)穩(wěn)中求進,、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)量推進全球金融科技中心行動方案》，進一步提出了推動金融科技與資產(chǎn)管理的深度融合,，提升資產(chǎn)管理機構(gòu)的數(shù)字化水平,。

他表示，市委金融辦將一如既往支持,、加速推動技術(shù)從實驗室到金融業(yè)務(wù)場景的轉(zhuǎn)化,，共同書寫上海科技金融中心和資產(chǎn)管理中心建設(shè)的嶄新篇章,。

楊強：人工智能過去60年實現(xiàn)了指數(shù)級的發(fā)展

智能投研技術(shù)聯(lián)盟（ITL）主席,、中國人工智能學會（CAAI）榮譽副理事長、微眾銀行首席人工智能官,、“吳文俊人工智能杰出貢獻獎”獲得者楊強在致辭中表示,，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,，與各成員機構(gòu)攜手共進,，推動國產(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,，楊強從2024年人工智能研究者榮獲諾貝爾獎?wù)f起。他提到,，2024年諾貝爾物理學獎授予美國科學家約翰·霍普菲爾德和英國裔加拿大科學家杰弗里·欣頓,，以表彰他們在“使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習方面的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。2024年諾貝爾化學獎,，授予美國華盛頓大學西雅圖分校的戴維·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)展歷史上高光時刻再次到來,。

他緊接著回顧了人工智能的發(fā)展。楊強表示,，1950年,，圖靈測試被提出以衡量計算機系統(tǒng)的智能性。1956年人工智能概念正式提出,。此后,，科學家不斷提出各種實現(xiàn)人工智能的方法，包括感知機,，即淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),；20世紀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)遭到了嚴重挫折，因為其根基不穩(wěn),，通用型人工智能仍然未能實現(xiàn),。直到2012年，深度學習獲得突破,。2017年Transformers這一全新的機器學習神經(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)表為標志),，人工智能發(fā)展才進入新的階段。Transformers將一個輸入序列轉(zhuǎn)換或改變?yōu)橐粋€輸出序列,，它通過學習上下文并跟蹤序列組成部分之間的關(guān)系來實現(xiàn)這一點,。

談到人工智能發(fā)展上的關(guān)鍵節(jié)點。楊強介紹了強化學習技術(shù),。1998年《強化學習簡介(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)境互動而學習的機制。根據(jù)Sutton和Barto在書中介紹的內(nèi)容,，強化學習的要點包括：與環(huán)境互動,、獎勵機制等。楊強認為,，強化學習技術(shù)帶來了人工智能發(fā)展方面的范式改變,。強化學習機制令研究者明白，雖然我們不知道很多知識背后的道理,，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)來學習的能力。

他進一步介紹道,，2014年,，一個新的構(gòu)想出現(xiàn)：“我們不僅要一個個單個的應(yīng)用上實現(xiàn)人工智能,，我們還希望設(shè)計一個通用的智能系統(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,，并不受大家重視。因為許多人并沒有計算資源,，而生成式人工智能對計算資源的要求很高,。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,。”

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,。

最近科學界有人認為大模型的發(fā)展不可持續(xù),，原因是公域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)有限。全球人類標注和制造數(shù)據(jù)的速度遠不如計算機發(fā)展快,。因此,，如何利用帶有隱私特性的數(shù)據(jù)訓練或者微調(diào)大模型成為挑戰(zhàn)。例如,，金融機構(gòu)的很多數(shù)據(jù)尚未參與大模型訓練,。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，楊強認為,，人工智能行業(yè)面臨數(shù)據(jù)“無米之炊”,、本地化和隱私保護等問題。

如何破局,？他介紹道,，目前的一大熱點是智能助手(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,、自我審視能力,，能夠在不同智能體之間學習。智能體是垂域?qū)＜?，能夠?qū)W習,、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,，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,，要解決多個機構(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構(gòu)的問題,，多家機構(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)邦學習通過多個模型協(xié)作,，通用大模型教會本地小模型，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”可以互相交流和學習。遷移學習,，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,。在機器學習中,，這被稱為遷移學習。

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領(lǐng)域，形成智能體,、合成數(shù)據(jù),，并具備遷移和聯(lián)邦學習能力，以保護數(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)新實驗室（AIAM Lab）”,。本次資產(chǎn)管理機構(gòu)數(shù)智技術(shù)研修班的舉辦是在當前以國產(chǎn)大模型為標志的人工智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下,，以支持、配合會員單位數(shù)字金融發(fā)展而舉行,。

編輯：江右

校對：紀元

制作：艦長

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