在2024年外滩金融峰会中，人工智能成为讨论的关键词，业界专家探讨AI在经济和金融领域的应用前景与发展瓶颈，彰显出当前技术与实战的差距。

“9月5日2024外滩金融峰会的7个演讲，3个国际对话，10场报告中唯一出现的一个共同的关键字，就是人工智能。”上海华东师范大学上海人工智能金融学院的院长邵怡蕾在外滩金融峰会期间主持圆桌时这样说。

AI技术不断进展，未来全球AI发展的趋势和方向如何？与主要竞争对手比，中国在AI技术研发、应用创新和产业布局上有哪些差距？……这些问题都成为2024外滩金融峰会上嘉宾关注的重点。

人工智能在生活中的应用“远远不够”

“人工智能发展都是最近的，从一个人的成长比喻来说，可能还不到1岁。人工智能已经掀起了轩然大波，在我们生活中也有很多应用，但还远远不够，现在尤其是在经济的影响力和生产上，大家还有更多的期待还没有发生。”

2024外滩金融峰会期间，微众银行首席人工智能官杨强在圆桌分享中表示，大模型的基础架构，多是基于统计学原理，统计学作为一个数学驱动整个AI的发展，已经有很大的成就，但它的上限、边界在哪里？是不是数据越多越好？到什么时候为止？Scaling law到什么时候就无效了？现在缺乏一个科学的探讨。

“虽然现在大模型在商业和工程上有长足的表现，但对大模型本身的理解，对它原理的理解，我们还没有形成一个大模型研究的科学家群体。这个缺乏，是滞后于大模型工程的。”微众银行首席人工智能官杨强认为，因为对大模型的原理没有了解，所以无法解释大模型的结果，其可解释性、透明性非常差，以至于在一些确定性很高的领域不敢用。

“比方金融的很多精算，我们不敢用大模型做；比如医疗领域，人命关天的领域，今天的大模型还远远不够。”杨强说，到什么时候够？一方面要对大模型进行系统的科学研究，另一方面我们要继续探索现有的大模型到底可以应用在哪些领域。这个探索并不是那么直接的，需要我们工程师和科学家一起来做这种探索。

大模型参数增长将放缓

智谱AI首席执行官张鹏认为，大模型，从现象上、结果上看是参数量越大，效果越好，我们简单粗暴就把它表示成一种scaling law现象。“早期可能是参数量，十亿、百亿、千亿到万亿，确实是这样增长，但到后来大家发现，其实不是简单的参数量，它会变成参数量乘以数据量（训练量），最后甚至又把它归结为计算量。所以scaling law这个词虽然是用来概括这个现象的。”智谱AI首席执行官张鹏认为，整个过程中，scaling law这个词的内涵、外延走在不断变化，到今天为止，大家基本上可以认为，你有多少算力或有多少计算量，你模型的能力就有多高。所以scaling law是在这个层面上，到今天为止仍然在起效。未来很长一段时间里，我们预测，仍然还是会起效的。

“未来的这个模型，是不是一定会这样无限制的十倍十倍的涨上去，我估计会有稍缓的情况，因为考虑到现实世界，比如芯片、卡的限制，能源的限制、成本的限制等，大家也不会无限制投入进去，追求那个简单的参数和计算量的扩展，从技术角度来说，还有很多空间可以挖掘。”张鹏认为，未来可能会是一个继续向上的突破，scaling这件事还是往前走的，只不过会有新的内涵、定义，但过程中还需要更多的新的技术的研究的点突破，累积起来保持这个scaling law。

“现在有一种说法，AGI（通用人工智能）下一步，是ASI（超级人工智能）。我理解，这两者之间可能就是那个所谓的‘奇点’。”智谱AI首席执行官张鹏认为这两个概念也很模糊，边界线到底在哪，可能因人而异。但基本大家公认的一个基础认知，AGI的基本表现，就是能达到一个人类相同的智能水平，不管是在数字世界还是在现实世界。

规模效应，AI必须考虑

“关于智能，有两个跟我们反常识有关的东西。第一个反常识，我们认为人很难做的事情，对机器来讲比较容易做；而我们认为人容易做的事情，对机器来讲可能很难做。”科大讯飞联合创始人、科大讯飞原轮值总裁胡郁说，，2016年AlphaGo战胜李世石，下围棋这个对人类最难的事情都被攻克了，其主要靠运算智能，算得快、存得多。这次ChatGPT突破的是2014年我们提的认知智能，语言的理解、知识的表达、逻辑推理。不过，人类显而易见的应该具备的东西、跟智能可能都没关的东西，而对机器来讲，可能根本不需要或根本不是一个维度的东西。

“人对自己身体的控制，体验的东西，我的呼吸、消化甚至动手指头，这反而不是现在的机器路线跨越运算智能或认知智能，也不是现在讲的具身智能就能完全复刻这套东西的。”胡郁说。

中金公司首席经济学家、中金研究院院长彭文生从另一个角度来看AI，他说，整个人类社会的发展，生活恢复大幅提升，最关键的载体就是规模经济效应。农业社会，重要的生产要素是土地，土地是最不规模经济的。同样的技术，你不可能说增加播种的面积来提升单位土地产出，这个无法实现。到了工业经济时代，就开始有规模经济了，年产5万辆车和年产10万辆、100万辆车，单位成本不一样，由此实现规模经济，人们生活水平大幅提升。

“到了今天，我们讲AI，它的规模效应更加突出。所以，规模经济是我们思考AI怎样影响全球经济的重要方面。”彭文生说。

科大讯飞联合创始人、科大讯飞原轮值总裁胡郁认为，从另外一个角度来看，存在两个智能体以上的东西，在这个平台上协作、博弈就是交易。而在交易平台导致的整个商业变化之前，有两个东西必须准备好，要能充满大量技术创新点的突破，一是消费者进入的终端设备，二是基础设施。

“我认为，我们现在所有做的东西，不管是基础设施，还是将来的穿戴式终端、机器人，和自动驾驶汽车，都是在过渡期的。对于节奏，两三年后会平台颠覆？还是要过一段时间？我有一个观点，没有唯一的正确解，需要不同的声音。”胡郁说。

智能，将进入未来经济的血脉

对于未来几年通用人工智能的发展，微众银行首席人工智能官杨强认为，人工智能不仅是一个计算机的技术，它是一个经济学，要算投入产出比，比如现在算力很贵、数据很难得到，人才很贵，这个实际就是在说它的经济学。另外，模型的效果还不是很可信，比如幻觉、准确度。GPT需要跨过这些门槛，它的成本足够低、可信度足够高，到那个时候，我们既了解了它的科学本质，又有工程信心，那就会做得更好。

中金公司首席经济学家、中金研究院院长彭文生则表示，技术进步有外溢性，我们怎么把它发挥出来？一个是政府投入，但政府怎么知道创新该怎么做？所以资本市场还是非常重要的。金融怎样促进创新，促进人工智能的应用？这是未来几年值得我们关注和期待的。

“看人类发展历史，重大的科技进步，都是和社会保障体系改善完善联系起来的。如果未来5-10年只有一件事在经济层面对中国社会最大影响，伴随着人工智能，真的像大家今天想象的，对经济对效率的提升有那么大作用的话，必然意味着未来5-10年中国的社会保障体系会有重大的完善和改进，体现在农村老年人的养老保障、低收入人群的医疗保障和其他的一些社会保障。”彭文生说。

科大讯飞联合创始人、科大讯飞原轮值总裁胡郁则有三个期待，首先是对图灵机的认识会有一个重新的定义，意识、情感，跟图灵机好像没什么关系，图灵机根本没有考虑到具身智能的直接的因素……这些在未来可能是一个理论讨论的点。其次是性价比的问题，大模型的成本如何降低，从而匹配产业的需求。第三是关于社会结构的影响和治理，包括伦理的问题，我们已经看到了很多智能的东西导致了现在有些自动驾驶，是人为可以控制的，我认为，在5年之内，关于这方面的认识（会提高），因为原来没有经历过，体验越来越多以后，肯定会在这方面做出一些东西。

上海华东师范大学上海人工智能金融学院的院长邵怡蕾则表示，未来5年，我最想看到的是科技，智能成为另外一种血液，流进我们的社会。因为钱是一种血液，它通过经济体流到了经济体，让我们整个社会发展。在未来的5年里，我们会看到第二种“血液”流进社会机理，这就叫“智能”。而且它一定会流进毛细血管，不是只在大血管里流通。未来，我们经济体里一定有两种血液，一种叫钱，一种叫智能。

“未来5年我非常希望有经济金融界的学者去研究如何管理智能这种新型的‘血液’，希望能有非常多的学术和产业的产出，使得科技和金融这两件事能更好地进入社会，帮助我们进行更好的生活。”邵怡蕾说。

展望未来，人工智能将在经济和社会发展中扮演更关键的角色，各界需加强合作与研究，以应对技术进步带来的挑战与机遇。AI的持续演变将促使我们更好地理解其价值和应用潜力。