“9月5日2024外灘金融峰會的7個演講，3個國際對話，10場報告中唯一出現(xiàn)的一個共同的關(guān)鍵字，就是人工智能。”上海華東師范大學(xué)上海人工智能金融學(xué)院的院長邵怡蕾在外灘金融峰會期間主持圓桌時這樣說。

AI技術(shù)不斷進展，未來全球AI發(fā)展的趨勢和方向如何？與主要競爭對手比，中國在AI技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)布局上有哪些差距？……這些問題都成為2024外灘金融峰會上嘉賓關(guān)注的重點。

人工智能在生活中的應(yīng)用“遠遠不夠”

“人工智能發(fā)展都是最近的，從一個人的成長比喻來說，可能還不到1歲。人工智能已經(jīng)掀起了軒然大波，在我們生活中也有很多應(yīng)用，但還遠遠不夠，現(xiàn)在尤其是在經(jīng)濟的影響力和生產(chǎn)上，大家還有更多的期待還沒有發(fā)生。”

2024外灘金融峰會期間，微眾銀行首席人工智能官楊強在圓桌分享中表示，大模型的基礎(chǔ)架構(gòu)，多是基于統(tǒng)計學(xué)原理，統(tǒng)計學(xué)作為一個數(shù)學(xué)驅(qū)動整個AI的發(fā)展，已經(jīng)有很大的成就，但它的上限、邊界在哪里？是不是數(shù)據(jù)越多越好？到什么時候為止？Scaling law到什么時候就無效了？現(xiàn)在缺乏一個科學(xué)的探討。

“雖然現(xiàn)在大模型在商業(yè)和工程上有長足的表現(xiàn)，但對大模型本身的理解，對它原理的理解，我們還沒有形成一個大模型研究的科學(xué)家群體。這個缺乏，是滯后于大模型工程的。”微眾銀行首席人工智能官楊強認為，因為對大模型的原理沒有了解，所以無法解釋大模型的結(jié)果，其可解釋性、透明性非常差，以至于在一些確定性很高的領(lǐng)域不敢用。

“比方金融的很多精算，我們不敢用大模型做；比如醫(yī)療領(lǐng)域，人命關(guān)天的領(lǐng)域，今天的大模型還遠遠不夠。”楊強說，到什么時候夠？一方面要對大模型進行系統(tǒng)的科學(xué)研究，另一方面我們要繼續(xù)探索現(xiàn)有的大模型到底可以應(yīng)用在哪些領(lǐng)域。這個探索并不是那么直接的，需要我們工程師和科學(xué)家一起來做這種探索。

大模型參數(shù)增長將放緩

智譜AI首席執(zhí)行官張鵬認為，大模型，從現(xiàn)象上、結(jié)果上看是參數(shù)量越大，效果越好，我們簡單粗暴就把它表示成一種scaling law現(xiàn)象。“早期可能是參數(shù)量，十億、百億、千億到萬億，確實是這樣增長，但到后來大家發(fā)現(xiàn)，其實不是簡單的參數(shù)量，它會變成參數(shù)量乘以數(shù)據(jù)量（訓(xùn)練量），最后甚至又把它歸結(jié)為計算量。所以scaling law這個詞雖然是用來概括這個現(xiàn)象的。”智譜AI首席執(zhí)行官張鵬認為，整個過程中，scaling law這個詞的內(nèi)涵、外延走在不斷變化，到今天為止，大家基本上可以認為，你有多少算力或有多少計算量，你模型的能力就有多高。所以scaling law是在這個層面上，到今天為止仍然在起效。未來很長一段時間里，我們預(yù)測，仍然還是會起效的。