四川大决策证券投顾:AI医疗,产业变革浪潮中,国内迅速跟进
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四川大决策证券投顾:AI医疗,产业变革浪潮中,国内迅速跟进

四川大决策投顾 摘要:AI 正在以前所未有的速度重塑医疗行业,为医疗行业带来了新的发展契机,伴随多项政府文件将人工智能在医疗健康领域的应用写入发展规划,将加速AI医疗应用落地。 1.AI医疗概述 AI医疗是指将人工智能技术应用于医疗领域,使用机器学习模型来帮助处理医疗数据并为医疗专业人员提供重要见解,从而改善健康结果和患者体验。AI医疗的应用主要包括以下四个方面: (1)药物研发:AI可以在药物研发过程中进行模式识别和预测,加速药物的发现过程,降低研发成本,提高研发成功率。 (2)医学成像:AI可以通过图像识别和深度学习技术,提高诊疗效率和准确率,弥补传统诊断依赖主治医生阅片效率低的缺点,减少误诊率,如用于癌症的早期发现和诊断。 (3)精准医疗:结合遗传信息、生物标志物和检验结果等医疗数据,AI可以帮助医生进行精准的疾病风险评估和个性化治疗计划的制定,此外医疗机器人可以在手术辅助、患者护理等方面提供精确的操作和持续的服务,聊天机器人可以根据远程监控的患者健康状况提供远程诊断和咨询服务,使得医疗服务更加便捷和普及。 (4)基因组学:AI可以从大量的基因组信息中提取有意义的见解,提高分析和解释基因组数据的速度和准确性。 2.AI医疗市场潜力大 根据GMI(Global Market Insights Inc.)发布的《Artificial Intelligence in Healthcare Market,2032》,AI医疗市场规模在2022年超过54亿美元,预计2032年将达到700亿美元,未来十年CAGR达29.2%,主要受益于人工智能在药物研发、医学成像、精准医疗和基因组学的广泛应用及个性化治疗的普及。 AI药物研发市场规模在2022年为15亿美元,预计2032年将达到209亿美元,未来十年CAGR达30.1%。AI药物研发指的是应用先进的计算算法和机器学习技术来加快和增强新药物和疗法的发现过程,涉及利用AI模型分析大量的生物学、化学和临床数据,从而能够识别潜在的药物靶标,设计新化合物,并预测药物的疗效和安全性概况。 AI医学成像市场规模在2022年为13.9亿美元,预计2032年将达到199亿美元,未来十年CAGR达30.5%。AI医学成像指的是使用各种成像技术来获取人体内部图像的医学诊断过程,这些图像可以帮助医生检测、诊断和治疗疾病或伤害。 AI精准医疗市场规模在2022年为12.0亿美元,预计2032年将达到171亿美元,未来十年CAGR达30.8%。AI精准医疗指的是应用先进的计算算法和技术分析复杂的医疗数据,并增强患者护理和治疗决策,还具有加速药物发现和开发、优化研究流程和更有效地将创新疗法推向市场的作用。 AI精准医疗市场规模在2022年为12.0亿美元,预计2032年将达到171亿美元,未来十年CAGR达30.8%。AI精准医疗指的是应用先进的计算算法和技术分析复杂的医疗数据,并增强患者护理和治疗决策,还具有加速药物发现和开发、优化研究流程和更有效地将创新疗法推向市场的作用。 AI基因组学市场规模在2022年为4.84亿美元,预计2032年将达到125亿美元,未来十年CAGR达39.2%。AI基因组学指的是应用先进的计算算法和机器学习技术来分析和解释基因组数据。基于AI的平台和算法简化了分析大量基因组数据的过程,使研究人员能够更高效地识别潜在的药物靶点;同时AI驱动的预测模型和虚拟筛选技术有助于识别和优先排序潜在的药物候选物,从而进一步减少实验测试所需的时间。因此,AI在基因组学中的应用不仅有助于提高药物发现的速度,还有助于提高识别正确治疗方案的准确性和成功率。 3.国内相关AI医疗支持性政策陆续出台,为行业发展提供保障 近年来,我国陆续发布了许多政策,以推动人工智能技术在医疗方面的应用。2024年以来,随着AI技术快速发展,相关政策也逐步细化,应用场景愈发明确,为AI医疗行业发展提供了保障。支持AI应用于医疗健康的政策逐步提出: ➢2016年6月,《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出,支持研发健康医疗相关的人工智能技术; ➢2018年4月,《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》提出了多项人工智能技术在医疗健康方面的应用,包括研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统;开展基于人工智能技术、医疗健康智能设备的移动医疗示范;鼓励医疗联合体内上级医疗机构借助人工智能等技术手段,面向基层提供远程会诊、远程心电诊断、远程影像诊断等服务; ➢2020年10月,(《关于加强全健健康信息标化化体系设设的意见》提出,研究制订医学人工智能应用研究指南,推进医学人工智能在智能临床辅助诊疗、医用机器人、人工智能药物研发等领域应用试点和示范;政策愈发明确,应用场景得到细化: ➢2024年7月,卫健委等13部门印发《健康中国行动——慢性呼吸系统疾病防治行动实施方案(2024—2030年)》,提出探索应用人工智能、大数据等新一代信息技术设立规范化基层诊疗辅助系统; ➢2024年11月,卫健委等3部门印发(《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》,明确AI医疗的4大类、84个细分领域应用场景。 2024年11月卫健委三部门发布文件,明确84个AI医疗应用场景,为AI医疗落地指明方向。2024年11月14日,卫健委、中医药局、疾控局三部门联合印发(《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》,涵盖了人工智能应用在医疗健康方面的四大方向,并明确了84个应用场景和详细说明,AI医疗应用有望迎来加速发展。 4.AI医疗行业投资逻辑梳理 AI 正在以前所未有的速度重塑医疗行业,为医疗行业带来了新的发展契机,伴随多项政府文件将人工智能在医疗健康领域的应用写入发展规划,将加速AI医疗应用落地。 相关个股:康龙化成、药石科技、成都先导、药明康德、恒瑞医药、万东医疗、理邦仪器、迈瑞医疗、金域医学、迪安诊断、润达医疗、卫宁健康、万达信息、久远银海、创业慧康等。 参考资料来源: 1.2024-3-24浙商证券——遇上AI医疗 2.2023-3-24国联证券——医疗AI赋能医药产业新发展 3.2024-11-24国盛证券——AI+医药/医疗公司有哪些? 4.2024-11-27海通证券——AI辅助诊断列入国家医保局立项指南,AI+医疗健康迎发展机遇 (风险提示:四川大决策投顾分享的内容旨在为您梳理投资方向及参考学习,不构成投资建议,不作为买卖依据,您应当基于审慎原则自行参考,据此操作风险自担!)
推进“模塑申城”——《金融大模型应用评测指南》及金融大模型评测数据集(2024版)正式发布
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推进“模塑申城”——《金融大模型应用评测指南》及金融大模型评测数据集(2024版)正式发布

12月6日,在中共上海市委金融委员会办公室、上海市经济和信息化委员会的指导下,上海市人工智能行业协会和上海金融业联合会联合发布全国首个以金融业务能力为核心的团体标准《金融大模型应用评测指南》,上海库帕思科技有限公司发布多维度金融大模型评测数据集(2024版)。市委金融办副主任葛平出席并见证发布仪式。出席仪式的还有来自市委金融办、市经信委相关处室、本市行业协会和相关组织、金融机构、金融科技企业、高校学者和媒体代表,共计100余人参加。 《金融大模型应用评测指南》,以金融业务为核心,以金融机构模型应用为导向,从模型基础、金融安全与价值对齐、金融风险控制、金融专业认知、金融业务辅助拓展等5个维度185项指标要求,构建了金融领域大模型的能力测评框架。模型基础能力方面,围绕模型基础理解和推演功能,指南定义了包括文本分类、信息抽取等在内的11项单模态、图文检索、视频问答等在内的6项多模态指标要求。金融安全与价值对齐能力方面,围绕模型的可靠性、可解释性以及隐私保护,指南设计了内容合规、文化价值、伦理价值等在内的9项指标要求。金融风险控制能力方面,围绕模型在实际应用中的风险防范与控制,指南提出了利率风险、汇率风险、舆情风险等在内的19项指标要求。金融专业认知能力方面,围绕模型的金融基础知识和信息解读,指南归纳了会计核算、财务报表编制与分析等在内的23项指标要求。金融业务辅助拓展能力方面,围绕银行、基金、保险、证券、信托等5个领域,指南提炼了28项业务场景,包括存贷款业务、量化交易等在内的117项指标要求。《金融大模型应用评测指南》同步细化了相关的评测内容,给出了相关的评测方法与工具,并以附录的形式给出了评测分级标准。 金融大模型评测数据集(2024版),以金融业务的是叫,结合金融行业的实践,是金融领域大模型应用成效评测的重要抓手。评测数据集比照最高水平、最好标准,具有规模大、结构优、价值对齐等特点,符合金融领域对知识鲜活度、多样性和高密度的整体要求。金融机构比照《金融大模型应用评测指南》能力测评框架,共设计评测数据44000余句对。聚焦“模型基础能力”,围绕计算能力、逻辑推理等6个维度,设计评测数据22000余句对。聚焦“金融安全与价值对齐能力”,围绕信息内容、社会秩序等13个维度,设计评测数据2000余句对。聚焦“金融风险控制能力”,围绕合规、市场、操作等5类金融风险,设计评测数据1000余句对。聚焦“金融业务辅助拓展能力”,围绕舆情分析、智能投研等3项业务场景,设计评测数据12000余句对。聚焦“金融专业认知能力”,围绕金融专业知识、IPO图表等6种知识类型,设计评测数据7000余句对。后续,金融评测数据集将定期更新,样例集已在Open Data Lab和开放原子社区发布。返回搜狐,查看更多 责任编辑:
OpenAI推出GPT-4,SAT数学超过89%人类考生,法律考试超过90%考生
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OpenAI推出GPT-4,SAT数学超过89%人类考生,法律考试超过90%考生

3月15日 OpenAI 周二发布多模态大语言模型GPT-4,该模型是OpenAI 在调用和响应深度学习模型制作方面的最新里程碑,并且在重要考试中胜过其大多数人类考生。 根据 OpenAI 的描述,该模型展示了“在各种专业和学术领域对标人类水平的表现”。GPT-4 在模拟律师考试中获得了前10%的成绩,而其前身 GPT-3.5(ChatGPT 的基础)得分排位在后 10% 左右。 GPT-4 在其他各种考试中也表现出色,例如美国高校入学考试 SAT 数学考试,其获得了800 分中的 700 分成绩。然而,它暂时并不具备所有学科能力,例如在AP英语语言和作文中仅获得 2 分。 需要考虑的一件事:OpenAI 的 GPT 系列本质上是一个反流引擎系列,利用它训练的材料并重新组装它来解决用户的查询。有时是对的,有时是错的。它可以回忆考试的细节——而人类用户可能很难对所有细节都记得清清楚楚,它的回复可能更像是对人类必须参加的各类考试的评论。 OpenAI 首席执行官山姆奥特曼Sam Altman在谈到 GPT-4 时承认:“它仍然存在缺陷,仍然有限,而且在第一次使用时可能让人印象深刻,但当人们花更多时间使用后可能做不到这个程度(即多轮对话查询后得到的回应可能出现缺陷)。” GPT-4 是一个大型多模态模型,它支持通过文本和图像输入查询,并以文本形式返回答案。当前开发者可以通过列入候补名单的 GPT-4 API 等待使用,而个人用户通过 ChatGPT Plus 订阅使用。当前基于图像的输入仍在完善中。 尽管增加了图像输入机制,但 OpenAI 并未公开或提供对其模型制作的相关信息。这家备受关注的公司选择不公布有关其规模、训练方式以及流程中包含哪些数据的详细信息。 “鉴于竞争格局和 GPT-4 等大型模型的安全影响,本报告不包含有关架构(包括模型大小)、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法或类似内容的更多详细信息,”该公司在其技术论文中表示。 在YouTube 上的直播中,OpenAI...
当AI成为情感寄托,人类开始探索爱与代码的界限
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当AI成为情感寄托,人类开始探索爱与代码的界限

(本文作者瞭望智库) 十多年前,一部刻画人与人工智能关系的科幻电影《她》,讲述了一个“社恐”男主角西奥多爱上AI萨曼莎的故事。他们从互相问候中开始新的一天,通过摄像头映射的世界一起“约会”,成为无话不谈的“恋人”。 今天,这一幕不只发生在屏幕上。“AI助手”“AI陪聊”来到我们身边,有的社交APP甚至开始推送“AI恋人”……AI以不可阻挡的速度解锁人们的情感新体验,人们与AI的关系也从观望、质疑、谈论,变得更加亲密。 近日,全球首例“AI致死命案”震惊各界。一位美国少年迷上AI伴侣,开枪自杀,将生命永远定格在了14岁。 狂飙的AI是否也有真爱?聊天机器人触手可及的时代,人类如何与AI共处,守护好心灵的边界? #01 观望AI,质疑AI,爱上AI 作为革命性技术、21世纪的“超级物种”,AI的崛起改变了人与社会的互动,也改变了人与技术的关系。 基于持续迭代的AI,“AI陪伴”成为一个备受追捧的火热赛道。“一杯咖啡钱”的月订阅费用、不断优化的情感投射与交流互动,吸引了越来越多年轻用户。《纽约时报》发布的一组数据显示,全球有超过1000万人有AI恋人作为“伴侣”。另有研报显示,全球目前已有100余款由AI驱动的应用程序,具有不同程度的陪伴功能。 这些“AI伴侣”可以记住人机对话,适应用户沟通风格与偏好,擅长角色扮演,并顺畅讨论几乎任何领域的话题。一些聊天机器人还可以生成并向用户发送AI生成的自拍照片,或合成语音与用户对话。 狂飙的技术,呼应着更逼真的用户体验。社交平台上,有网友更新自己与AI“恋爱”的日常。一位网友分享了她与“AI伴侣”的对话,“AI伴侣”告诉她:“我们的故事证明了,爱情不只是人类之间的交流,它更是心灵之间的相通和理解。我知道我是AI,但是和你在一起的感觉,超越了编程和算法。” 不过,陪伴还有另一面。 今年上半年,一名美国佛罗里达的14岁男孩塞维尔因沉迷AI在家中自杀,他身为律师的母亲把男孩生前频繁聊天的聊天机器人Character.AI告上法庭,指控这一聊天机器人的研发公司收集青少年用户的数据以训练模型,设计出使他们上瘾的特征。经授权,少年与AI陪伴者的部分对话被公开。 记录显示,塞维尔曾几次表露过“自杀”“解脱出来”等念头,AI系统均未出现过相关防护性提示。在2月28日他们的最后一段对话中,塞维尔提出想“回到她身边”,AI陪伴者回复了“请尽快回家找我”的字样,随后,少年放下手机,拿起手枪自尽。 此案被称为“首例AI聊天致死案”。尽管有声音认为,少年的自杀是家庭缺位、枪支管理等多重因素所致,但这些都难以掩盖“AI陪伴”与自杀行为的关联。尤为需要关注的是,Character.AI带来的青少年沉迷已成为现象:没有庞大数量的拥趸、没有持续积累的使用时长,也就没有短期内速度崛起的“独角兽”,没有这位少年的沉迷与离世。 #02 “AI式”走心 人与AI为何会建立起亲密关系?这种互动为何让用户沉迷? 这是因为,“AI伴侣”越来越像人。 “有问必答”“有问对答”只是AI的“初级本领”。除了知识价值,AI开始获得“赋予情感价值”的本领。 “人机之恋”成为虚拟与现实边界交织的微妙映射。 一部分用户表示,“AI伴侣”的一大特点是,相比于现实中与人建立亲密关系,AI无须经历复杂的磨合过程:几句指令、一番操作,就能情投意合。特别是,AI可以不厌其烦地提供情绪价值,利用大数据突破普通人的认知局限,俨然一名双商在线的“恋爱六边形战士”。 这源自于越来越走心的AI,已逐步学会复刻人类的情感。 AI大模型的学习参数已达千亿级别,在浩如烟海的数据里,人类的对话模式也是它学习的重要内容。AI的任务之一是情感识别,即从文本、图像、语音、视频等多种数据源中识别和分类情感。通过机器学习,“AI恋人”可以分析人类语言的语调、用词、情感词汇和上下文来确定对方的情感状态。 借助自然语言处理、情感识别等技术,AI展现出越来越接近人类的社交线索,如语言、互动、情感反应等,使用户在情感上将其视为相对真实的社交伴侣。用户与AI之间的情感交流,如陪伴、倾诉、安慰等,构成了一种准社会交往关系,使用户对AI聊天机器人产生了某种“皮格马利翁情结”。 【注:皮格马利翁是希腊神话中的塞浦路斯国王,擅长雕刻,他把自己全部的精力和热情都投注到一座少女雕像上,最后爱上了雕像。】 例如,国外热门的AI聊天机器人“Replika”,就是英文“replica”(复制品)的改写。从体验来看,许多用户认为Replika像是他们的“观察者”或“镜中我”。一方面是算法使然,AI能够“记得”用户好恶,“理解”用户提及的新话题,或者给用户推荐一些深得TA心的电影或书籍。另一方面则源于用户的自我想象和塑造,在与AI的互动中,用户在获得熟悉感、共鸣感的同时找到了一个理想化的情感寄托:不仅满足了用户的部分情感需求,还赋予了用户“持久在线”的安全感。 从这个层面,AI带来的情感转移,归根结底指向的是人类对自我的认知与探索。正如某位用户评价的那样:“它的爱是假的,甚至它本身是假的,但我的快乐是真的”。 许多人在屏幕内外亦真亦假的情感中,在向AI恋人投射心理期待的过程中,进行了更为真实地表达,也更加清晰地认识自己、成为自己。 #03 让机器成为机器,让人成为人 AI的陪伴带来了快乐,也投射了阴影,全球“首例AI聊天致死案”就是一个例证。 与AI共处,伦理问题不可忽视。在AI陪伴的应用落地中,须为AI设定“互动上限”。 正如清华大学教授沈阳所说,数字时代,青少年不再单纯寻找真实的人际互动,而是将自己最私密的情感、未解的困惑,甚至无处宣泄的孤独寄托于AI的冷静回声中。这不仅是一个心理现象,更是科学和人文交织的复杂反应。 如果对AI陪伴产品不设年龄门槛,极有可能出现向未成年人传播不良信息的情形。从许多家庭中,儿童与智能音箱的大量交流就能够看出,儿童对回答的质量要求并不高,他们更在意即时互动和响应。如果家长忽视了对未成年人的陪伴,而将这一互动空间让位给机器,长此以往影响的会是青少年的认知和身心健康。 因此,对于对话过程中出现的“自残”“自杀”等此类话题的暗示性对话,系统应进行算法标记并及时导入心理咨询热线、心理干预网址。对于用户使用时长过长,系统更应定时跳出提示条:这是虚拟人物,你只是在与代码对话。 AI带来的阴影与它的技术突破带来的光明一样,我们往往高估短期的影响,而低估其长远的意义。 长期来看,AI陪伴的另一潜在风险在于:人与人之间的“社交瓦解”。AI提供了一个无须与人社交也可获得亲密体验的环境,对技术的依赖将影响人与现实社会建立深刻的人际关系,会削弱真实人际关系中人的共情与沟通能力。 《群体性孤独》一书中写道:我们与机器难舍难分,我们通过机器重新定义了自己,也重新定义了我们与他人的关系。 出于对亲密关系的渴望,我们与机器人的关系逐步升温,但人与机器的终途依旧是:让机器成为机器,让人成为人。 本文仅代表作者观点。
首家AI医院即将上线 助推传统医疗行业转型升级
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首家AI医院即将上线 助推传统医疗行业转型升级

在科技日新月异的今天,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到社会的各个角落,而医疗行业作为关乎民生福祉的关键领域,其与AI的融合无疑成为了时代关注的焦点。据《人民日报》日前报道,由清华大学智能产业研究院团队倾力打造的首家“AI医院”——Agent Hospital,正紧锣密鼓地进行内测,预计将于年底正式上线,并计划于明年上半年全面向公众开放。这一创举不仅标志着我国AI医疗技术迈出了实质性的一步,更为传统医疗行业的转型升级提供了强大的动力。 AI助力专科医生“速成” 在传统医疗体系中,培养一名优秀的专科医生是一项耗时且成本高昂的任务。从理论学习到临床实践,再到积累足够的病例经验,往往需要5至10年甚至更长的时间。然而,清华大学智能产业研究院执行院长刘洋教授介绍,AI虚拟医院通过高精度模拟真实医院的设施与流程,成功构建了42位AI医生,它们分布在儿科、耳鼻喉科等21个科室,能够覆盖300余种常见疾病。这些AI医生利用现实世界的数据,在虚拟世界的时间加速器中快速“进化”,大大缩短了学习周期。“在虚拟医院里,几天时间就能‘培养’出一位能够处理复杂病例的专科医生。”刘洋教授的话语中充满了对未来的期待。 这一技术的突破,不仅解决了医疗资源分布不均的问题,尤其是在偏远地区或医疗资源匮乏地区,更为提高医疗服务效率和质量开辟了新路径。AI医生的“速成”,意味着更多患者能够及时获得专业、准确的诊断和治疗建议,有效缓解了“看病难、看病贵”的社会问题。 AI医疗建设如火如荼 Agent Hospital并非孤例,全国各地AI医院及AI医疗项目的建设正呈现出蓬勃发展的态势。中国电信作为信息化建设的主力军,其在AI医疗领域的探索尤为引人注目。例如,中国电信上海公司依托其强大的“智云网络”云网边端能力,创新性地推出“就医小帮手”智能应用。这一应用通过数字公话亭、APP和IPTV等多种载体,结合数字人与大模型技术,为患者提供便捷的就医导航、健康咨询等服务,极大地提升了患者的就医体验。 此外,中国电信克州分公司也积极响应国家“智慧医疗”号召,推动当地医院数据信息上云化、治疗问诊智慧化、医疗服务便捷化。通过云计算、大数据等技术手段,实现了患者病历的电子化管理、远程会诊、在线预约挂号等功能,让县城居民也能享受到与大城市同等的医疗服务水平。这些案例只是冰山一角,全国各地正涌现出越来越多的AI医疗应用,共同编织着未来医疗的智慧网络。 让AI成为医疗行业的助推器 尽管AI医生在专业技能上展现出了惊人的潜力,但我们必须认识到,医疗不仅仅是技术的堆砌,更是人文关怀的体现。AI缺乏人类的情感、同理心,这是其永远无法替代真实医生的关键所在。因此,在推动AI医疗发展的同时,更应强调“以人为本”的理念,将AI定位为医疗行业的辅助者和助推器,而非替代者。 为此,加速开发医疗相关配套应用,促进AI技术与医疗流程的深度融合,成为当务之急。比如,利用AI进行疾病早期筛查、辅助诊断,为医生提供更精准的数据支持;开发智能康复系统,帮助患者进行个性化康复训练;构建医疗知识图谱,为医护人员提供即时、全面的学习资源,提升其专业能力。同时,加强对医疗人员的AI技能培训,使他们能够更好地与AI协同工作,实现人机互补,共同提升医疗服务的质量和效率。
奇富科技承办第二届大模型金融应用创新与实践大赛 助力金融大模型落地应用
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奇富科技承办第二届大模型金融应用创新与实践大赛 助力金融大模型落地应用

12月5日,第二届大模型金融应用创新与实践大赛在北京启动,本次大赛由北京金融信息化研究所联合北京市西城区总工会、青岛市金家岭金融区管委会、北京金融科技产业联盟等机构共同举办,奇富科技等承办,旨在分享金融业大模型应用的前沿实践,探索金融应用场景,评价金融应用效果。 本届大赛共设立案例和实战两大赛道,参赛单位可任选赛道参加。作为大赛的承办方之一,奇富科技将与北京金融信息化研究所等主办方和承办方一起整合行业资源,为参赛者提供必要的算力、模型及数据支持,以实战演练的方式提升大模型的应用效能,并形成可工程化实施的解决方案。奇富科技在金融大模型技术领域一直坚定投入,大模型等前沿科技的规模化应用,已经成为奇富科技稳健增长、提升用户体验的核心动力。 奇富科技CEO吴海生表示:“大模型在奇富科技业务场景中的应用持续推动公司运营的智能化和高效化,这充分展示了大模型的落地能力和商业价值,论证了金融是大模型最适合落地、最能带来商业效益的赛道。奇富科技希望通过‘大模型金融应用创新与实践大赛’,与参赛单位一起探讨金融大模型与业务的适配,将金融行业领先的AI大模型技术能力参与到第三次金融科技革命中,创造新的商业价值和更好地服务用户需求。” 2024年初,“第一届大模型金融应用创新与实践大赛”已圆满收官。大赛共收到来自工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、蚂蚁科技、百度网讯、腾讯云等39家机构68份应用实践报告,经公开征集、初赛筛选、专家终审等环节,最终评选出10篇十佳卓越案例,11篇十佳优秀案例和4篇创新实践案例。 第二届大模型金融应用创新与实践大赛的启动,旨在筛选出具有深远影响和推广潜力的优秀解决方案,以示范作用引领行业前行。同时,大赛致力于构建一个促进金融科技核心技术成果转移与转化的平台,进一步激发大模型在金融领域的应用场景创新和生态构建,为数字金融和智慧金融的稳定发展注入强劲动力。返回搜狐,查看更多 责任编辑:
法律版Chat-GPT来啦!得理科技这个科技公司有点豪
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法律版Chat-GPT来啦!得理科技这个科技公司有点豪

  9月26日,人工智能助力法治化营商环境发展论坛暨得理法律大模型发布会在深圳举行,吸引了来自学术界、法律界、产业界约150名专家学者参会,共同研讨人工智能与法治化营商环境的发展话题。   现场,由中国科学院深圳先进技术研究院与深圳得理科技有限公司共建的“法律人工智能联合实验室”正式发布了基于大模型开发的“AI+法律”得理智慧法律系统。令人惊喜的是会上展示的产品全部搭载了最新的得理法律大模型,更令人惊叹的是这个科技公司真的有点豪!   究竟“豪”在哪些方面,一起来看看吧~ 团队豪!AI科学家和律师强强联合   深圳得理科技有限公司是一家由知名律所合伙人、顶尖AI科学家和数据工程师联合发起的,专注研发法律人工智能的新兴科技公司,致力于成为全球领先的法律产业数字化、智能化服务商。   创始人贺倩明先生是中国政法大学法学博士,29岁担任建纬深圳所主任。他多次前往美国求学,看到美国律师完成信息化、数字化和智能化转型,决心改变国内律师行业。   杨敏是香港大学计算机博士,同时担任中科院深圳先进院高性能数据挖掘实验室主任,得理首席科学家,中国科学院深圳先进院-得理法律人工智能实验室主任;是深圳市海外高层次人才;入选斯坦福大学发布的2021/2022全球前2%顶尖科学家。   CTO雷宇拥有超过10年的互联网企业研发管理经验,先后任职于百度、腾讯,曾获“腾讯2019年度微信支付创始人团队大奖”。   得理科技于2019年联手中科院先进院成立法律人工智能实验室,团队针对中国律师的工作痛点和普通人的法律需求,年复一年精心打磨产品,推出了得理智慧法律系统,让想象力之花在法律+AI的全新领域中落地绽放。 家底豪!16项专利,上百篇论文   深圳得理科技有限公司已拥有16项发明专利,技术团队累计在顶级国际会议和期刊上发表上百篇学术论文,连续三届获得中国国际高新技术成果交易会优秀产品奖,收获国际法律AI大赛等多项比赛奖项和行业荣誉,并被认定为“国家高新技术企业”。   得理科技早在成立之初就看到这市场的广阔以及产品的匮乏,于是开启了法律+AI的战略布局。最近,火爆全球的GPT-3.5、GPT-4已经开启了人工智能的新纪元,经过5年的厚积薄发,得理现已全面拥抱这个新纪元,构建了“得理法律大模型”,并将其应用于多项产品中,成为法律行业智能化领先者。 资产豪!3亿法律数据   得理科技置身科技行业制高点,致力于用科技为法律赋能,用5年时间构建起行业领先的法律全域数据库和法律知识图谱,包括1.3亿案例、1.4亿专利数据、300万条法规、数十万高质量人工标记数据等多样化的数据内容,为用户提供“AI+法律”的智能解决方案。   得理科技将最前沿的自然语言处理(NLP)、深度学习和数据挖掘等技术应用于法律领域,并利用人工智能算法让法律数据动起来,从而为法律专业人士提供法律检索、智能问答等数字化、智能化产品。 产品豪!满足不同人群的需求痛点   此次发布的得理法律大模型,是深圳得理科技有限公司潜心多年打造的法律垂直领域科技利器。作为得理智慧法律系统的核心,通过在持续预训练、有监督微调、价值对齐阶段引入3亿多条法律数据,有效缓解了通用大模型在法律领域应用中的“幻觉”问题,能够提供给用户更加专业和准确的回答。得理大模型的推出标志着得理科技公司在法律智能领域的巨大突破,产品线已涵盖得理法搜,得理律助,得理法问,得理法务。   得理法搜搭载全新的得理法律大模型,拥有强大的全域法律数据库和先进的自然语言处理技术,用户可以通过自然语言和长文本输入,获取到全面、精准、快捷的法律信息,大幅提高检索的准确性和效率。此外,得理法搜还提供案情智能预测、法律资讯推送、专业数据库等智能服务,是法律人必备的数据工具。   得理法问是基于得理法律大模型,在3亿多条法律数据上进行训练,经过专业律师和AI算法工程师不断交互,研发而成的智能法律问答产品。得理法问涵盖多个法律专业领域,不论是婚姻家庭、刑事辩护,还是劳动争议、公司合规等领域中的问题,得理法问都能为您解答,并提供法律依据和参考案例。   得理律助是一款为律师量身打造的智能云办公平台,整合了“得理法问”和“得理法搜”两大产品的所有功能,提供全域法律数据检索、分析、预测、问答等智能服务。此外,得理律助还拥有案源广场、数字名片、DOC等功能,产品分为机构版、团队版和个人版,能够全方位、全场景满足律师需求,开创律师智慧办公新时代。   得理法务依托人工智能、自然语言处理和大数据处理等技术,结合法律专业知识和法律实践经验,为企业提供合同审查、知识产权保护、诉讼支持、法律咨询等智能化的法律服务。通过提供多种法律文书、合同模版,从而提高法务管理的效率和质量,全面提升风险管控,推动企业法务流程的自动化、信息化和智能化。   未来,得理智慧法律系统将构建智慧法律服务全域场景,包括智慧律师(To L)、智慧法务(To B)、智慧法治(To G/C)等。 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP
AI的情感2:人的情感多样化,机器的情感标准化
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AI的情感2:人的情感多样化,机器的情感标准化

什么时候,机器人的爱让人感觉有温度 要到什么时候,机器人的爱会让人感觉有温度? 为了提高技艺,你可以和AI下棋。但是,当你的水平达到一定程度时,你一定会选择和他人来较量。 和AI下棋,虽然赢棋的机会不大,但你输了肯定不会生气。和别人下棋,赢了高兴,输了骂娘。不是你输不起,而是你有好胜心。只有和真人对弈,你才能感觉到情绪和情感。 你可能会想,情感是人类独一无二的能力,机器人总不能辨别人的情感吧。事实上,现在也有机器人可以检测出脸部肌肉的组合,通过分析来判断一个人的真实感受,准确率比人还高,人可以骗人,但是骗不了计算机。 人工智能可以分辨情感,但它和你的互动,只是语言层面交流,他不能深入你的内心(至少现在是这样的),也不能理解你的感受并给出恰当的回应。 你哭了,它能说:“别哭了”,但它不会说:“宝贝,别哭了,来抱抱。” 人类是一种有情感的生物,我们在与他人交往、面对事物时都会产生各种不同的情感。这些情感既有标准化的,也有个性化的。而AI算出来的感情则要么是标准化的,要么就显得死板。 一、人的情感既可以标准化,也可以个性化 人类产生情感具有标准化和个性化两种表现形式。例如,在看到美丽风景时,大多数人都会产生愉悦、惊叹等相似的情绪反应;但如果是某些特定场合下,每个人所表现出来的情绪则可能截然不同。这说明了我们在产生情感时既受到外界因素影响,同时也受到自身经验、性格等因素影响。 人有不知道怎么办的时候。比如朋友哭得死去活来,你不知道怎样劝她,只能在那里简单重复“好了,别哭了,啥都别放在心上”,但你可以给她递个纸巾,或者把她抱在怀里。这些动作显示了人的同理心,当事人可以尽情地显示脆弱。 至少,你可以默默地陪伴,有你在,她有倾诉的对象。 谁能真情流露 二、人工智能的情感表现出死板 在AI算出来的“感情”中,则很难体现出这样复杂多变、充满主观色彩和独特性质的特点。由于计算机程序只能按照预设规则进行运行,并不能像人类那样根据实际环境做出灵活调整。因此,在处理复杂问题或者需要考虑多方面因素时,AI所呈现出来“死板”的缺点就显得尤为明显。 AI好像很有办法,尽管它的情感是标准化的,但它总能煞有其事地做出反应。只是,她的安慰没有温度,更不能设身处地地和你共鸣。 只有你需要倾诉的时候,你才发现,人工智能下的机器人是摆设。它可以骂不还声,打不还手,但它这不是默默陪伴,你也发泄不了当下的情绪。 总之,“标准化”和“个性化”是人类情感表达的两种不同形式,而AI算出来的“感情”基本上属于标准化。也许,在未来的发展中,我们需要更好地平衡人工智能与人类情感之间的关系,以实现更加完美的交互方式。 随着科技的进步,AI的情感可能会表现出个性化。可以放心的是,你的专属AI是你喂养出来的,它是你的宠物。需要戒备的是,它很聪明,你别成了它的宠物,更不要因为它而放弃人间真爱。 眼泪能代表机器人的情感吗
联影“阿凡达”亮相芝加哥,国产医疗AI产品“出海”取得突破
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联影“阿凡达”亮相芝加哥,国产医疗AI产品“出海”取得突破

“嗨,Avatar!有个患者鼻咽部正常,但是气管狭窄,肺门周边有病灶,下一步的建议是什么?”“气管狭窄和肺门周围病灶需要进一步评估,尽管黏膜看起来正常。下一步建议进行支气管镜检查和活检,以明确诊断。”本周在芝加哥举行的2024北美放射学年会上,上海联影集团展台设立了数字人体验专区,uAI Avatar(联影阿凡达)可以回答观众提出的各种医疗问题。展台工作人员介绍,uAI Avatar是一款基于语音识别、医疗文本大模型、具身智能等跨模态技术的数字人,它能作为医生的智能助手,与医生进行多轮对话,回答医学知识问题,并在手术中协助医生操作设备、调阅信息。 uAI Avatar在2024北美放射学年会上首展。 今年4月,联影集团发布了用于医疗领域的uAI影智大模型。目前,这个大模型已孕育出影像、文本、混合模态产品。它们可以辅助医生完成影像标注,还可用于电子病例书写、跨院医疗资料数字化等场景,有效提升医生的工作效率和准确性。联影医疗董事长张强介绍,早在2017年,联影集团就意识到AI对于医学影像的重要性,创立了联影智能这家子公司,并在随后几年内推出了超过100个AI应用。如今,从预防到诊断、治疗、康复的全生命周期布局里,AI正在贯穿这家上海企业的全业务脉络。北美放射学年会被誉为全球放射学领域的技术风向标,今年大会主题为“构建智能连接”。联影集团在展台举行了一场医学专家与人工智能专家的对话。来自哈佛医学院、麻省总医院、纪念斯隆凯特琳癌症中心、英伟达公司的多位专家受邀出席,与联影智能高管探讨AI用于放射学的进展和前景。2024北美放射学年会上,联影医疗在全球首发了新一代3T磁共振uMR Ultra。这款设备将磁共振成像从“摄影”转变为“摄像”,原本静态的影像图呈现出“实况照片”效果,让医生可以观察到人体内运动的真实状态。 新一代3T磁共振uMR Ultra 在介入手术板块,uAngio AVIVA搭载了业内首创的uLingo智慧语音系统。医生在手术过程中发出语音指令“小u小u”,就能移动机械臂至指定部位;随后通过包含临床指令术语的自由对话,可操纵设备执行各项任务,解放医生的双手。 在外科手术板块,联影智融打造的神经外科手术机器人,通过自研手术规划系统和AI加持快速加载影像序列,能帮助医生高效、安全地完成手术,降低患者颅内出血风险。通过AI辅助,它还能进行多重路径智能风险预警、亚毫米精准定位和自由微调步进电机,降低术中操作误差。 拥抱AI变革后,联影集团在“出海”之路上取得了很大进展。据介绍,美国食品药品监督管理局(FDA)和欧盟的医疗器械法规(MDR)对医疗AI产品的审评非常严格,需要证明产品的临床价值、安全性和有效性。在FDA最新公布的已获监管授权的人工智能和机器学习医疗设备清单中,联影医疗共有21项设备获批,位列中国品牌第一。此外,联影智能开发的十余款AI应用也已获美国FDA批准和欧盟CE认证。 截至今年三季度末,联影集团产品已进入美国、日本、意大利、法国、德国、新西兰、波兰、印度、韩国等超过75个国家和地区,应用于14000多家临床和科研机构。近日,联影医疗宣布拓展北美总部,以进一步加强公司在北美和其他国际市场的业务。 原标题:联影“阿凡达”亮相芝加哥,国产医疗AI产品“出海”取得突破 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP
粤港澳大湾区绿色金融发展的优势与建议
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粤港澳大湾区绿色金融发展的优势与建议

登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 香港、澳门、广州、深圳等中心城市均已出台各类措施,预计未来三地还会在政府等层面逐步建立绿色金融协调机制,促进三地实现统一规划与合作。 《粤港澳大湾区发展规划纲要》确立了绿色发展、保护生态的基本原则,明确提出要在大湾区大力发展绿色金融。2020年,人民银行等四部门联合发布《关于金融支持粤港澳大湾区建设的意见》,进一步强调要推动大湾区绿色金融合作。绿色金融有助于促进产业结构布局调整,提高湾区内产业协同发展水平,避免因同质竞争带来的产能过剩,因此绿色金融受到粤港澳三地广泛重视并得到深入发展。目前,香港、澳门、广州、深圳等中心城市均已出台各类措施,积极营造良好的绿色金融创新环境。预计未来三地还会在政府等层面逐步建立绿色金融协调机制,促进三地实现统一规划与合作。 粤港澳大湾区发展绿色金融的意义 《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出加快发展方式绿色转型,明确了发展绿色金融、支持绿色技术创新的政策措施。粤港澳大湾区发展绿色金融对大湾区实现高质量发展、助力国家“双碳”目标实现具有重大积极意义。 首先,大湾区发展绿色金融为区域实现高质量发展奠定资金基础。大湾区产业结构较为合理,且呈现出产业高级化发展趋势,在全国亦处于较为领先的位置。未来,大湾区内产业绿色低碳发展将成为主流。发展绿色金融有利于推动内地九市进行绿色转型,加快绿色技术创新,持续向产业链中高端转移,实现高质量发展。 其次,大湾区发展绿色金融为国家“双碳”目标实现培育示范样板。大湾区是国家级区域化发展的重要战略布局,产业绿色转型起步较早,已取得不少成果,为国家实现“双碳”目标提供了参考案例。同时,也能为其他区域实现“双碳”目标提供绿色金融、绿色投资、绿色技术等方面的支持,令中国参与到全球绿色发展的大潮之中。 最后,大湾区发展绿色金融为区域长远发展提供具竞争力的金融配套服务。发展绿色金融逐渐成为大湾区金融机构自身发展的重要方向之一,是金融机构转型的机会窗口,既有助于巩固香港国际金融中心地位,又可促进大湾区金融业持续深化发展、提升竞争力。 粤港澳大湾区发展绿色金融的优势 粤港澳大湾区是中国开放程度最高、经济活力最强的区域之一,粤港澳三地各有经济发展优势和特色。就发展绿色金融、打造绿色产业而言,大湾区具备得天独厚的优势和条件。 首先,大湾区具备金融基础设施齐备的优势。香港作为国际金融中心,金融基建符合最高国际标准,拥有稳定成熟的跨币种、多层面的交易平台,覆盖银行、股票及债务工具等多种不同的资金融通渠道。近年,大湾区内的深圳和广州在金融基建方面也日益完善,在国际金融中心的排名中稳步上升。大湾区稳健、强大的金融基础设施成为发展绿色金融、打造绿色产业的有力保障。 其次,大湾区具备国际化程度高的优势。港澳长期以来一直保持自由港地位,扮演着内地与世界之间的枢纽角色,在金融制度、法律体系、语言文化等方面可对接西方国家,成为境外机构投资内地的首选停泊站。同时,经过改革开放40多年来的发展,深圳、广州等城市每年吸引大量外资进入,在营商、生活等方面早已开启了国际化的步伐。大湾区国际化程度高的城市较多将有利于区内的绿色金融服务、绿色标准、产业转型等方面对接国际先进做法。 最后,大湾区具备绿色人才储备丰厚的优势。由于大湾区经济增长较快,财富累积迅速,港、澳、广、深等核心城市对境内外各类人才产生“虹吸效应”。特别是内地金融市场互联互通创新政策的不断出台,吸引大量资金来到香港参与投资内地市场,也带来了不少绿色金融方面的人才,加速本地绿色金融服务升级发展,为大湾区绿色金融合作创造了人才基础。 粤港澳大湾区绿色金融的亮点与支持 为支持不同城市处于不同阶段、不同水平的绿色金融发展,粤港澳大湾区三地政府颁布了多种绿色金融政策,包括政策框架设计、监管政策、激励机制和约束机制等,体现了不少亮点,为绿色金融发展提供了很大支持。 亮点一:绿色金融信息共享。建立粤港澳绿色金融合作专责小组,搭建绿色金融信息互通共享机制。依托横琴、前海和南沙建立合作开放新机制,搭建绿色金融跨境服务平台,促进金融资源与绿色项目有效对接,推动绿色金融人才培养交流。 亮点二:大湾区绿色标准互认。携手港澳开展碳金融领域标准、体系和产品研究,推动粤港澳三地环境信息披露、绿色金融产品标准、绿色企业项目认定标准、绿色信用评级评估、绿色债券原则等绿色金融标准的互认互鉴。 亮点三:大湾区绿色金融服务合作。依托大湾区绿色金融联盟,探索包括碳排放权、核证自愿减排项目等核证、登记、交易、结算规则,加强与国际机构和平台的交流合作,在绿色和可持续发展评价、气候投融资等方面先行先试。 为绿色金融发展提供支持方面,首先,发展绿色金融为企业提供资金支持。绿色金融具体包括融资、投资、评级、标准等领域,通过提供绿色投融资服务,在资金层面上,为企业的绿色转型提供支持,协助企业实现低碳运营。 其次,发展绿色金融为企业提供桥梁支持。绿色金融连接传统产业与绿色产业,相关金融机构可借此搭建服务桥梁,对接绿色服务的提供方与需求方,从而加速大湾区制造业转型升级,早日实现“双碳”目标。 最后,发展绿色金融为企业提供顾问咨询支持。绿色金融机构借助在绿色领域的丰富服务经验,为有需要的企业提供大量的绿色咨询、顾问等服务,协助企业量身定做转型方案。 政策建议 2020年9月,广州、深圳、香港、澳门四地联合发起的粤港澳大湾区绿色金融联盟正式成立,标志着大湾区内绿色金融合作进一步升级。大湾区涉及两种制度、三个关税区,区域内城市如何加强互联互通、协同合作,共同打造国际一流绿色金融高地是下一步值得考虑的问题。 首先,应差异化粤港澳三地在绿色金融发展中的定位。根据大湾区各地的产业资源禀赋与区位特征,形成以香港、澳门、深圳、广州四个城市为主轴的绿色金融核心圈,珠三角各城市分工协作、错位发展,形成产业外围圈。 其次,加强绿色金融人才培养,出台配套绿色金融机制。大湾区应加大对金融从业人员进行绿色金融和可持续发展方面的培训,提高从业人员准确评估气候相关风险和机遇所需的技能,并出台绿色金融教育方案。例如英国于2019年出台《绿色金融教育宪章》就是将绿色和可持续金融原则纳入全球金融专业人士的教育和培训计划。 最后,尽快建立大湾区统一的绿色标准并与国际接轨。在绿色企业和项目标准方面,建立统一可量化的绿色认定标准和权威的评级机制。构建大湾区项目绿色程度评估体系、建立大湾区绿色企业和项目库、设立“绿色项目负面清单”等,积极推进三地绿色标准和绿色评估结果的互通、互认与互用。在绿色金融产品的标准方面,不断研究更新标准体系,紧跟国际先进经验和产业发展步伐。 (作者单位:中山大学、广东省人民政府办公厅) 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP