近日，科技部副部長吳朝暉在2023年中關村論壇上指出，ChatGPT大模型技術拉開了邁向通用人工智慧的序幕，將引發經濟、社會、文化等領域變革，有望推動人類社會邁進智能增強時代。
「誰也沒想到，在獲得足夠龐大的數據之後，大模型會湧現出如此驚人的能力。對比人腦，大模型的神經元連接權重還遠未到達人腦的地步，但人腦進化花了數億年時間，大模型的進化速度將遠超我們的想像。」中國科學技術大學資訊科學技術學院副院長、教授、博導李厚強在「天馬盃」全國大學科技大賽總決賽上表示。
自從ChatGPT出現後，人工智慧的想像空間被無限放大，專家對人工智慧大模型給予了厚望，各大企業也躍躍欲試，紛紛加大佈局和探索力度，AI大模型或許正成為一個不容錯過的歷史機會。
金融產業，需要「AI擺渡者」
#事實上，每一次人工智慧的高潮，都在推動人工智慧的崛起。如果說，現在的我們正處於一個巨大的軟體網路生態系統中，那麼未來我們或許會進入一個巨大的人工智慧網路生態系統，從目前AI大模型展露出的能力已經足以讓人們想像出未來的科技藍圖。
沒有人能夠預測科技生長的方向，就像沒有人能夠預測到ChatGPT的爆發，但總要有人去攀登科技的「珠峰」。
AI大模型的潛力是有目共睹的，新加入AI大模型的玩家也有些數不清。各個領域都在透過創新形式不斷探索AI大模型的未知領域，或是加大科研投入、或是訪問企業吸取經驗、或舉辦科技競賽集思廣益等。
上面所提到的「天馬盃」全國大學創新大賽是持有消費金融牌照的科技驅動型金融機構－馬上消費主辦的第四屆科技主題競賽，而這屆的主題就是「元啟無限，AI創未來”，是對AI大模型的一場“探索之旅”，共同尋覓生成式AI、NLP等前沿技術落地的有效路徑，據悉，該大賽已吸引了國內外110所高校學子積極參與。
可見，大模型技術確實有足夠的吸引力，確實將對人類的生活、生產以及經濟和社會產生一定的影響。
吳朝暉也表示，要持續加強大模型技術創新發展，推動產業落地應用，強化倫理風險治理，讓人工智慧更能造福人類社會。
但其實AI大模型在發展上還將面臨幾個問題。李厚強將其概括為：AI晶片卡脖子難題、研發過程存在技術細節缺失問題、以及資料難取得的問題。
事實上，不只是底層的大模型技術需要進化，面對新一輪科技迭代，作為底層支撐的金融產業必然也需要隨人工智慧時代到來做出相應的改變。 “AI大模型將為金融產業帶來巨大變革”，李厚強表示。
作為比賽主辦方，我們將盡快利用我們在消費金融領域的專業知識，並採用來自人類回饋的強化學習來訓練語言模型。就目前實務成果來看，其高度擬人的虛擬客服完成重複問題簡單快速處理，達到95%準確率，降低金融服務成本，提升了用戶體驗；依托智能網絡安全，深化7400萬用戶關係圖譜，提供智能機器人服務超10億次，全場景安全驗證可信賴人臉辨識超2億次。
人工智慧技術正貫穿金融產業鏈，為金融業高品質發展注入強勁動力。而馬上消費扮演的正是金融產業中「AI擺渡者」的角色。
協同“產學研究”，解決大模型產業落地難題
重要的是要強調，由於缺乏科技人才，目前人工智慧大模型發展的核心問題在於大學人才培養和人才引進。
從《AIGC⼈才趨勢報告》可以看出，自Open AI在2021年推出以來，對於AIGC相關的人才爭奪就已經開始了。 2021年1-2月，AIGC相關職缺招募較去年同期上升281.88%，而後的2022年和今年的1-2月，招募數量分別維持了76.74%和31.3%的年增幅。
當然人才的培養不可能一蹴而就，需要經歷較長培養週期，並且需要讓人才順利實現從「學術象牙塔」到實際產業的過渡。除了需要考慮人工智慧技術的先進性發展，還需要解決AI與具體產業的專業知識結合問題。只有與產業屬性相符，人工智慧才能實現真正的技術推廣，為企業或產業帶來降本增效的實際價值。 「天馬盃」大賽就是一個將大學學生的理論知識落地到實踐的賽事。
科技只有落地應用才能發揮價值，要理論連結實務。李厚強在訪談中表示，「因為科技不僅要做前沿研究，更重要的還是落地應用，然後才能夠自動發展」。
馬上消費深諳此道，曾聯合南開大學提出了多方移情對話的任務，並發明一種帶有同理心、面對多人溝通的對話技術，可以讓機器人能更有同理心參與多人對話中，基於此撰寫的論文被ACL 2022錄用；與四川大學等聯合申報《雲端平台環境下智慧資料治理與隱私安全的關鍵技術研究及產業化》專案也獲得吳文俊人工智慧科學技術獎等。
最新消息揭露，馬上消費已與中科院、南開大學、華中科技大學等16所大學和科研院所聯合共建實驗室，並在人臉辨識、知識圖譜、深度學習、客服機器人、對話文本摘要等專案中取得突破性進展，加速成果轉換。截至目前，已發表十餘篇頂會論文，包括ACM、MM、EMNLP、ACL等刊物，期刊來源為CCF-A 、CCF-B等。
李厚強表示，國內對AI大模型的研發進展很快，未來還會誕生更多可能。
要注意的是，國外已開始試圖制定業界標準，而業界標準背後，主要還是涉及技術安全。因為技術越強大，危險性越高，尤其是在垂直產業落地。金融產業最為敏感，現已有國內金融機構積極推動相關標準的製定，重點落在規範約束和風險監控兩個面向。
人工智慧技術正加速與金融產業深度融合，隨著科技的發展與不斷優化，將為金融業帶來變革，驅動金融服務更有效率、便利，有溫度。隨著不斷探索人工智慧大模型技術，金融業以及其他產業有望迎來全面智慧化的時代。
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