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撰文｜林建明（萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼CEO） 来源｜《现代商业银行》杂志 真正的人工智能是AGI，也就是生命3.0。它们能够自主地思考、学习和决策，并且可能超越了人类的能力。 今年“人工智能+”首次被写入政府工作报告，上升到国家战略高度。在顶层设计的强力推动下，人工智能深入金融、互联网、制造、医疗等千行百业中发挥新质生产力主引擎的作用，引领数字经济高质量发展。“旧世界的船票无法登上新世界的航船，科技是金融业数智化转型最大的驱动变量。” AIGC开启了AI大航海时代，并以超预期的速度到来。生成式AI正在席卷金融业，释放新的生产力，以前所未有的方式重塑全球金融业态。作为在科技金融领域工作了20多年的“老兵”，想为从业者、创业者、投资人、科研人员、政府部门人士提供极具操作性的金融数智化转型方法论和落地路径图。 全球金融业积极布局新质生产力锻造“利剑”，数字人、智能营销、风险信用评估、智能投顾等应用场景初露锋芒。AIGC扮演了关键角色，成为金融业内部生产效率的‘催化剂’。萨摩耶云科技集团探索利用AIGC算法提升金融业务的自动化运营水平、数据分析效率、财务报告自动生成、风险管理效率以及人机协作，力图为金融机构带来显著的降本增效。 人类似乎难以接受未来可能不再是智能金字塔的顶端。诺伯特·维纳说：“如果我们使用一台无法有效干预的机器来实现目标……我们最好非常确定，机器的目的与我们的真实意图一致。”AI能力指数级爆炸，这让我们既兴奋又担忧。如何确保AI与人类共生？ 生命从 1.0 向 3.0 进化 坦率地说，目前AI大模型的应用能力仍处于初级阶段，但ChatGPT、Sora、人形机器人和脑机的先后涌现，已经为未来创造了无限想象力空间，加速AI向通用人工智能（AGI）迈进。生命3.0似乎开始逐渐显现于现实之中。当我们重读《生命3.0》中关于人与AI的分析，或许更有助于理解AI的前景。 麻省理工学院物理学家马克斯·泰格马克（Max Tegmark）将生命定义为一个能够保持自身复杂性并进行复制的系统，包括硬件和软件。地球上的生命体被划分为三个阶段：生命1.0，系统无法重新设计自己的软件和硬件；生命2.0，通过学习获得许多复杂的新技能，例如人类；生命3.0，系统能够自行设计软件和硬件，例如人工智能。 美国未来学家雷·库兹韦尔更是大胆猜测，2045年，AI将穿越“奇点”，进入一个“智能爆炸”时代。当AI跨越这个奇点后，未来社会很可能会出现智能水平达到甚至超越自然演化所创造的超级智能生命，传统意义上的“人类”也可能不再是智能金字塔的最顶端。生命3.0阶段，超级人工智能的力量是难以预测甚至想象的。AI未来会不会取代人类，人类如何与人工智能生命体共同形成可持续共生社会，是关乎人类生存发展的重要议题。 不做毫无准备的乐观主义者 从目前来看，大多数人工智能开发者的研究都聚焦在狭义人工智能上，就是用数据和算法驱动机器。像自动驾驶汽车、阿尔法狗，谷歌助理等等，它们只能在受限的范围内执行特定任务，缺乏通用智能和自我意识。真正的人工智能是AGI，也就是生命3.0。它们能够自主地思考、学习和决策，并且可能超越了人类的能力。 Sora虽然掀起新一轮AI热潮，也被不少人视作通向AGI奇点的关键工具。但现在的Sora只能通过算力来进行模拟现实世界，还无法理解世界运行的规则，离真正的技术奇点还有很大的距离。不过Sora 也带来了一个侧面启示，它为OpenAI 铺下了迈向 AGI的 “踏脚石”。OpenAI 科学家认为，新奇的东西，都是催生更新奇事物的潜在“踏脚石”。 AI距离人类的智慧还差之千里。不能做一个毫无准备的乐观主义者，而是要成为一个警觉的乐观主义者。生命3.0时代，面对强大的人工智能时代的策略：既不过分自大，又不过分自卑；同时抱有恐惧、敬畏和好奇之心。的确，人工智能的浪潮势不可挡，我们要做 好准备迎接挑战。恐惧，可以激发创造力；敬畏，可以规范技术的发展；好奇，可以驱使我们无畏艰险一路向前。 AI价值对齐重要且紧迫 在我们步入“智能爆炸”时代的同时，也不能忽视人类自身的进化。人类拥有一项人工智能尚未具备的本领，那就是意识。人类大脑之所以神奇，是因为八百亿神经元组合起来能够构建出复杂的智能，但我们对大脑如何产生智慧的机理仍然知之甚少。未来人工智能的一个发展路径可能是学习人脑神经元的复杂组合方式。 当各种“类人”和“超人”能力不断涌现，我们面临一个重要的问题：如何确保人工智能系统的能力和行为与人类的价值观、真实意图和伦理原则对齐，从而确保人类与人工智能在合作中安全可靠。 解决人工智能价值对齐问题是重要和紧迫的，这需要长期投入，多方联动努力，探索研究人类反馈的强化学习（RLHF）、“宪法性AI”模式、有效干预训练数据、有害内容过滤、对抗测试以及推进模型可解释性等工作。 AI 的未来取决于人类 人类该如何发挥自身的先天优势，与AI共存？希望以下观点，有助于大家重新审视人类与人工智能之间的关系： 一是成为人类的助手和伴侣，高阶智能工具在家庭、医疗、教育、娱乐等领域为人类提供更加个性化、细致化的服务； 二是人机共创，人类与人工智能系统合作，共同进行音乐、艺术创作、科学研究等活动，开拓新价值； 三是人机深度融合，人类借助AI能力提升自身认知、理解和判断能力。AI借助人类的表达、推理和决策能力更加智能化和自然化，实现更高水平的协同共生关系； 四是“取代”人类工作。人类将重复性、机械性的工作交给人工智能来完成，更多地从事创造性和高级智能的工作。 人工智能并不可怕，真正可怕的是人们没有变革的内心和行动。我们需要认识到，技术本身并没有道德属性，其影响取决于人类使用方式。人工智能对辅助和扩展人类能力至关重要，它的终极意义是为人类提供更多的可能和支持，而不是取代我们。只有以开放、理性和负责任的态度，建立可信AI应对科技治理挑战，才能确保人工智能的发展符合人类利益。正如《AIGC重塑金融》书里的那句话所说，“并不是我们的宇宙将意义赋予了有意识的实体，而是有意识的实体将意义赋予了我们的宇宙。”

来源：【人民周刊】 当前，我国经济社会发展进入“百年未有之大变局”，既遭遇前所未有的国内外新挑战，也体现出坚韧性和内在潜力。 近10年全球经济普遍进入内生增长动力弱化的局面，相比而言，据统计2013至2021年，我国经济年均增长6.6%，远高于2.6%的同期世界平均增速，对世界经济增长的平均贡献率达38.6%，超过七国集团（G7）国家贡献率的总和。 近年来，在数字经济与数据要素的加持下，党中央推动建设“数字中国”，为夯实经济发展基础和激发更多活力提供了重要“抓手”。最近中央金融工作会议强调，“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”，数字化将成为协同促进金融高质量发展的核心要素。 虽然在底层重大技术创新方面还有所不足，但我国金融业应用技术创新已呈现百花齐放的局面，大模型正在重新定义金融科技，甚至重塑金融新业态。伴随生成式预训练转换器（Generative Pre-trained Transformer）在全球的快速应用，我国也掀起了人工智能生成内容（AIGC）的创新浪潮，AIGC在金融领域对提升面向客户的服务能力、改善机构工作流程与效率、文本处理和信息技术（IT）支持等方面展现了价值。在人民银行《金融科技发展规划（2022—2025年）》、原银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》（银保监办发〔2022〕2号）等引领下，包括AIGC在内的新技术将成为推动金融业数字化转型的重要动力。 在此背景下，为帮助广大党员干部深入认识在新形势下如何处理好生成式AI大模型与金融的关系，了解金融大模型的发展路径，从而充分运用金融手段，发挥金融潜能，助力经济高质量发展，人民日报出版社组织出版《生成式AI大模型：赋能金融业变革》一书，通过集聚学界、监管层专家学者及行业代表的理论与实践思考，结合典型金融机构与企业的应用实践从不同视角探究和解读生成式AI大模型赋能金融业变革。 首先，该书对生成式AI大模型赋能金融业改革所涉及的基本逻辑和相关概念等进行探讨，使读者对大模型生态建设有更加系统的理解和认识。其次，结合具体实践，阐述大模型赋能金融业的应用路径。最后，探讨人工智能大模型的未来发展方向。 在上篇“大模型考验治理智慧”部分，中国证监会科技监管司司长姚前，国家金融与发展实验室副主任杨涛，中国社科院科学技术和社会研究中心主任段伟文，中国社会科学院金融研究所金融科技研究室主任尹振涛，北京国家金融科技认证中心资深专家温昱晖、段力畑分别撰文，阐述金融业应用人工智能存在的挑战与风险，对于生成式人工智能跨过“障碍”，实现大模型深度应用升级，促进金融业高质量发展提出治理方案与对策。 在中篇“大模型如何改变金融业”部分，工商银行首席技术官吕仲涛、民生银行数据管理部总经理沈志勇、中国农业再保险有限公司首席投资官俞勇、华夏银行首席信息官吴永飞、易方达基金投顾金科业务主管刘玮分别撰文展开深入探究。这些大模型与金融领域的前沿实践者，围绕诸多成功案例进行了“庖丁解牛”式的分析，并分享了各自基于实践的思想精华，可以更好地帮助读者了解大模型赋能金融业变革的现实意义与解决方案。 在下篇“人工智能还将走多远”部分，交叉信息核心技术研究院（清华大学设立）常务副院长林常乐、蚂蚁集团研究院院长李振华、沃丰科技技术专家庞斌、开放银行论坛研究院发起人孙中东，通过分析洞察场景大模型应用示例，以及阐释大模型的“生产资料”——数据的价值属性，指出AI大模型在金融行业的应用前景。 中央多次强调要推动“科技—产业—金融”良性循环，数字化改变原有经济社会发展模式，金融高质量发展同样离不开数字化的加持。这既是因为数字经济带来了全新的金融需求，使得金融业需要进行适应性变革；也是由于金融业是特殊的信息处理行业，数字化引发信息技术迭代，也对金融功能、要素、市场带来深刻影响。 在金融业这一特殊的垂直行业，迄今为止，AI大模型所展现出的价值主要集中在边际改善上。着眼未来，如果金融机构能够与技术企业通力合作，共同致力于解决痛点难点问题，或许能够在大模型金融应用中顺利“闯关”，实现带来更加深远的变革。当然，对于金融业来说，面对AI大模型这样的新技术，既要避免“短期高估”，也要避免“长期低估”。如果“短期高估”，容易导致一哄而上、盲目跟风；如果“长期低估”，一旦产生颠覆效应，就会错失发展机会。因此，该书综合考虑实际情况，内容既包括大模型的治理智慧，又有案例实践，通过找出大模型与金融业内在关联的“痛点”，指出其未来的应用前景与发展方向，这也是该书的创新之处。 相信该书能够给政府部门与监管者、研究者、金融从业者，以及对大模型赋能金融业变革感兴趣的读者带来思想与实践的价值体验，也期待该书能够为更好地促进大模型在新形势下落地金融场景打开新思路。 （作者为国家金融与发展实验室副主任，本文为人民日报出版社《生成式AI大模型：赋能金融业变革》前言） 来源：《人民周刊》2024年第6期 责编：汪翠萍 本文来自【人民周刊】，仅代表作者观点。全国党媒信息公共平台提供信息发布传播服务。 ID：jrtt

原标题：国雄资本董事长姚尚坤：拥抱AI变革，助推沪港企业金融数字化转型 深圳商报·读创客户端记者 涂竞玉 “在数字化时代，应积极拥抱技术变革，AI在金融科技领域将有重要作用。”日前，国雄资本董事长姚尚坤在沪港企业家圆桌会上表示，国雄资本将为沪港企业提供全周期金融服务。 “过去五年，国雄资本经历了电子化、信息化到数字化的升级。”姚尚坤强调，数字化时代需在观念上转变，从数字原生角度优化金融科技为银行等金融机构服务。技术进步催生新公司与业态，拥抱变革的企业方能在时代浪潮中立足。 姚尚坤对AI大模型话题感触深刻，看好AI赋能金融科技的前景。他指出，在银行业，许多岗位如客服、理财师等处理非结构化数据，传统AI技术难以应对，但AI大模型为这些问题提供了解决方案。他强调，未来要战略上全面投入AI，行动上则将AI技术应用于各个领域。 姚尚坤表示，AI大模型技术将改变人力密集行业如银行和保险等的运营模式，AI助手有望普及至每个岗位，解决问题，他对此充满期待。“AI革命和新能源发展是大势所趋，但投资需谨慎。在这样的多变环境中，蕴藏着巨大的投资机遇，修炼投资‘理性’、减少情绪干扰是穿越迷雾的关键。”返回搜狐，查看更多 责任编辑：

原标题：2024中关村论坛年会｜金融业的AI革命：创新动力与安全挑战 金融是“AI+”的最理想应用场景，而AI是普惠金融的核心驱动力之一。4月29日，在2024中关村论坛年会——金融科技平行论坛上，国家金融监督管理总局政策研究司司长李明肖表示，要高度重视人工智能技术应用过程中数据安全和消费者隐私保护问题。 中国人民银行此前印发的《金融科技发展规划（2022—2025年）》中明确提出，要抓住全球人工智能发展新机遇，以人为本全面推进智能技术在金融领域的深化应用。在多位与会嘉宾看来，人工智能的蓬勃发展为金融业带来了无限可能，数据要素在其中发挥着至关重要的作用。但与此同时，“牢牢守住不发生系统性金融风险的底线”仍是关键词，行业呼唤对数据安全更严格的保护与要求。 AI的金融渗透力 “根据最近一项市场研究，人工智能已应用于香港金融业多个领域，其中聊天机器人和辨识认证是应用程度最高的领域。研究也指出，人工智能的进一步应用将为企业带来大量机遇，特别是在算法交易及自动化客户服务等应用范畴。”会上，香港特别行政区财经事务及库务局局长许正宇说道。 人工智能与金融相遇，为金融科技领域发展带来了创新和变革的可能。值得注意的是，金融业的数字化基础好、应用场景密集，也为人工智能应用提供了广阔空间，是“人工智能+”落地的重点行业之一。 李明肖表示，当前，人工智能在智能客服、工程评估、信贷审批等数字金融领域已经有了一些应用，提高了金融服务的个性化和智能化水平。数字金融的发展为人工智能技术的创新和应用提供了丰富的产品和技术资源。同时，监管部门利用人工智能技术，能够更好地识别风险，识别股东股权关联关系及资金往来，有效提高监管效率。 许正宇进一步指出，在现今信息化的时代，金融业面对大量数据和复杂的市场环境。人工智能具有强大的数据处理和分析能力，能够从庞大的数据库中挖掘出具有价值的信息，协助金融机构更好地理解市场趋势和客户需求，提供准确的预测和决策支持，同时有助于提高金融交易的效率和速度，为金融创新开拓新的可能性。 此外，人工智能可应对金融业人手短缺的问题，将相对简单的工作自动化，以腾出人力资源集中处理复杂的增值工作，包括监督、系统开发和品质保证，有助于金融机构提升生产力和效率。 网商银行副行长江浩以公司业务为例，他表示，作为一家互联网银行，AI永远是网商银行探索的一个重要领域。最初，网商银行的AI应用重点在客户服务，面对每天百万级的线上客群做融资；第二阶段，将AI用于辅助风控。而到如今，AI能力进一步升级，帮助客户挖掘价值。例如，一些小微客户对金融常识没有概念，当线下面对客户经理时，并不知道该提供什么。网商银行提供的AI解决方案使小微融资过程变得简单，客户只要把租赁合同、店面照片等有价值的所有东西都拍下来并上传，剩下的都可以交给AI。 对人工智能的重视，已成为了一种产业趋势。2023年以来，生成式AI、大模型产品爆发式涌现，并被金融机构广泛运用于智能客服、智能营销甚至风控领域。有统计显示，2023年生成式人工智能的私人投资金额达250亿美元，比前年增长9倍。 基础建设方面，北京推进国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区建设，打造具有全球影响力的人工智能创新策源地，积极拓展人工智能在智能客服、智能贷款审批、信用贷款等金融领域应用场景，健全应用场景发布机制，促进供需研发应用服务技术的双向赋能，并利用“冒烟指数”等工具加强监管，实现风险“四早”管理。海淀区正在打造全球AI创新策源地和产业高地，建立科技企业与金融机构的常态化对接机制，支持数字金融创新。 安全与合规难题 而与此同时，一些挑战仍然存在。“安全”与“合规”是金融业绕不开的话题。人工智能加速金融与科技深度融合的同时，对于数据要素的保护和应用成为制约金融机构高质量发展的重要因素。 许正宇直言，金融机构应用人工智能时或会涉及大量数据，其中包括个人和敏感资料。此外，数据的准确性及人为监督对人工智能的运作至关重要。 在交银金融科技有限公司副总裁王浩看来，金融机构利用数据要素提升实体经济服务水平，带来了新平台、新视野、新连接、新模式。一方面，随着各类数据的融合深入，这些要素形态不断发生变化，新技术驱动的场景、平台不断出现，从而提升了金融机构服务效率。 王浩指出，另一方面，各类商务平台、流量平台、自媒体平台层出不穷，企业也在进行数字化转型，从而衍生出各类的数据要求。如何将金融服务融入这些新的平台、新的业态，只有通过数据要素之间的连接，运用隐私计算等技术打通不同主体之间的流程和数据壁垒，才能为广大客户提供更加有效的服务。 “未来，谁能更好地掌握数据要素，谁就能掌握金融发展的制高点。”有业内人士这样认为。第四范式（北京）技术有限公司联合创始人兼总裁胡时伟同样表示，数据要素给金融业带来的价值，一是释放，二是升级。当前，大模型在金融业不能有效落地并提供服务，问题在于愿景不清晰、路径不明确、分配不合理。有效解决这样的发展挚肘，需要从数据中寻找答案。 大模型新路径探讨 不可否认的是，人工智能等数字技术的迭代速度快，在蓬勃发展机遇中也蕴含了一定的偏差空间。因此，如何平衡人工智能带来的业务效率提升与用户数据安全的问题，尤其值得金融机构警惕。 对此，许正宇强调，金融机构必须采取稳妥的网络安全措施，例如全面加密个人和敏感资料、定期进行保安审查，以及建立注重数据安全的机构文化。在应用人工智能时，金融机构必须尊重个人资料隐私，以及严格遵守所有适用的个人资料隐私及保护知识产权的相关法律。 中国国际金融股份有限公司专精特新企业服务业务执行负责人黄弋进一步提出，对于隐私的保护是“极容易出问题的”，因此，更需要在规则的前置层面上以及技术底层上就加以逻辑上的区分和管理。 胡时伟则提供了一条新的路径。当前，大语言模型对C端处在“不敢用”的状态，究其原因，是大语言模型“直通”外界带来的注入风险与加装额外保护造成的成本提升的矛盾。如果换一种思路，不是选择把所有的敏感数据都“一股脑”塞进去，而是清晰地知道构建怎样的智能、用的什么数据以及服务产品对外的核心价值，选择把原始的数据转化为知识、转化成经验，即数据服务化，从某种意义上来讲是解决安全问题的一个很重要的方式。 除了对数据与隐私的把控，另一些安全问题或成为人工智能助力金融路上的“绊脚石”。许正宇举例到，金融机构可能需要第三方服务供应商提供人工智能所需的技术和基础设施。由于市场上的人工智能服务供应商较为集中，如有突发情况导致服务中断或故障，便会影响金融机构的营运。因此，金融机构必须制定全面的应变计划，以确保金融系统畅顺运作。 此外，人工智能模型可以按指示撰写流畅而且高质量的分析，也可以理解图像、处理声音及创作视频。然而，人工智能模型也存在幻觉风险，有机会输出看似符合逻辑但不合乎事实的错误资料。许正宇对此表示，金融机构及从业人员不能完全倚赖人工智能，人工智能也不能取代金融专业人员的独立思考和判断。 北京商报记者岳品瑜董晗萱返回搜狐，查看更多 责任编辑：