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能的序幕，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。

“誰也沒有想到，在獲得足夠龐大的數據之后，大模型會涌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，但人腦進化用了幾億年時間，大模型的進化速度將遠超我們的想象。”中國科學技術大學信息科學技術學院副院長、教授、博導李厚強在“天馬杯”全國高校科技大賽總決賽上表示。

自從ChatGPT出現后，人工智能的想象空間被無限放大，專家對人工智能大模型給予了厚望，各大企業也躍躍欲試，紛紛加大布局和探索力度，AI大模型或許正成為一個不容錯過的歷史機遇。

(資料圖)

金融產業，需要“AI擺渡者”

事實上，每一次人工智能的高潮，都在推動人工智能的崛起。如果說，現在的我們正處于一個巨大的軟件互聯網生態系統中，那么未來我們或許會進入一個巨大的人工智能互聯網生態系統，從目前AI大模型展露出的能力已經足以讓人們想象出未來的科技藍圖。

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過來。各個領域都在通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、或是走訪企業吸取經驗、或是舉辦科技競賽集思廣益等。

上面所提到的“天馬杯”全國高校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，且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，要繼續加強大模型技術創新發展，推動行業落地應用，強化倫理風險治理，讓人工智能更好地造福人類社會。

但其實AI大模型在發展中還將面臨幾個問題。李厚強將其概括為：AI芯片卡脖子難題、研發過程存在技術細節缺失問題、以及數據難獲取的問題。

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能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。

作為大賽的主辦方，馬上消費基于消費金融領域的專業知識，使用來自人類反饋的強化學習來訓練語言模型。就目前實踐成果來看，其高度擬人的虛擬客服完成重復問題簡單快速處理，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7400萬用戶關系圖譜，提供智能機器人服務超10億次，全場景安全驗證可信人臉識別超2億次。

人工智能技術正貫穿金融產業鏈，為金融業高質量發展注入強勁動力。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”，解決大模型產業落地難題

值得一提的是，當前人工智能大模型發展核心的問題是缺少科技人才，所以高校人才培養、人才引進等非常重要。

從《AIGC?才趨勢報告》中可以看出，自Open AI在2021年推出以來，對于AIGC相關的人才爭奪就已經開始了。2021年1-2月，AIGC相關崗位招聘同比上升281.88%，而后的2022年和今年的1-2月，招聘數量分別保持了76.74%和31.3%的同比增幅。

當然人才的培養不可能一蹴而就，需要經歷較長培養周期，并且需要讓人才順利實現從“學術象牙塔”到實際產業的過渡。除了要考慮人工智能技術發展的先進性之外，還要解決AI與行業Know-How結合的問題。因為AI只有與行業特性相融，才能真正實現技術擴散，帶來幫助企業或行業降本增效的實際價值。“天馬杯”大賽就是一個將高校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，要理論聯系實踐。李厚強在采訪中表示，“因為科技不僅要做前沿研究，更重要的還是落地應用，然后才能夠自動發展起來”。

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，并發明一種帶有同理心、面對多人溝通的對話技術，可以讓機器人能更具備同理心參與多人對話中，基于此撰寫的論文被ACL 2022錄用；與四川大學等聯合申報《云平臺環境下智能數據治理和隱私安全的關鍵技術研究及產業化》項目還獲得吳文俊人工智能科學技術獎等。

最新消息披露，馬上消費已與中科院、南開大學、華中科技大學等16所高校和科研院所聯合共建實驗室，并在人臉識別、知識圖譜、深度學習、客服機器人、對話文本摘要等項目中取得突破性進展，加速成果轉化。截至目前，已發表十余篇頂會論文，包括ACM、MM、EMNLP、ACL等刊物，期刊源為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。

需要注意的是，國外已開始試圖制定行業標準，而行業標準背后，主要還是涉及到技術安全。因為技術越強大，危險性越高，尤其是在垂直產業落地上。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制定，重點落在規范約束和風險監控兩個方面。

人工智能技術正加速與金融產業深度融合，隨著技術的發展和不斷優化，將為金融業帶來變革，驅動金融服務更加高效、便捷，有溫度。隨著對人工智能大模型技術的不斷探索，金融業甚至全行業將有望迎來全面智能化時代。