「9月5日2024外灘金融高峰會的7個演講，3個國際對話，10場報告中唯一出現的一個共同的關鍵字，就是人工智慧。」上海華東師範大學上海人工智慧金融學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技術不斷進展，未來全球AI發展的趨勢與方向如何？與主要競爭對手比，中國在AI技術研發、應用創新和產業佈局上有哪些差距？ ……這些議題都成為2024外灘金融高峰會上嘉賓關注的重點。
「人工智慧發展都是最近的，從一個人的成長比喻來說，可能還不到1歲。人工智慧已經掀起了軒然大波，在我們生活中也有很多應用，但還遠遠不夠，現在尤其是在經濟的影響力和生產上，大家還有更多的期待還沒有發生。
2024外灘金融高峰會期間，微眾銀行首席人工智慧長楊強在圓桌分享中表示，大模型的基礎架構，多是基於統計學原理，統計學作為一個數學驅動整個AI的發展，已經有很大的成就，但它的上限、邊界在哪裡？是不是數據越多越好？到什麼時候為止？ Scaling law到什麼時候就無效了？現在缺乏一個科學的探討。
「雖然現在大模型在商業和工程上有長足的表現，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家群體。這個缺乏，是滯後於大模型工程的。領域不敢用。
「比方金融的很多精算，我們不敢用大模型做；比如醫療領域，人命關天的領域，今天的大模型還遠遠不夠。」楊強說，到什麼時候夠？一方面要對大模型進行系統性的科學研究，另一方面我們要繼續探索現有的大模型到底可以應用在哪些領域。這個探索並不是那麼直接的，需要我們工程師和科學家一起做這種探索。
智譜AI執行長張鵬認為，大模型，從現象、結果來看是參數量越大，效果越好，我們簡單粗暴就把它表示成一種scaling law現象。 「早期可能是參數量，十億、百億、千億到萬億，確實是這樣增長，但到後來大家發現，其實不是簡單的參數量，它會變成參數量乘以資料量（訓練量），最後甚至又把它歸結為計算量。所以scaling law這個詞雖然是用來概括這個現象的。 law這個字的內涵、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運算量，你模型的能力就有多高。所以scaling law是在這個層面上，到今天為止仍然在發揮作用。未來很長一段時間裡，我們預測，仍然還是會發揮作用的。
「未來的這個模型，是不是一定會這樣無限制的十倍十倍的漲上去，我估計會有稍緩的情況，因為考慮到現實世界，比如芯片、卡的限制，能源的限制、成本的限制等，大家也不會無限制投入進去，追求那個簡單的參數和計算量的擴展，從技手術角度來說，還有很多空間可以挖掘。還需要更多的新的技術的研究的點突破，累積起來保持這個scaling law。
「現在有一種說法，agi（通用人工智慧）下一步，是ASI（超級人工智慧）。我理解，這兩者之間可能就是那個所謂的『奇點』。」智譜AI執行長張鵬認為這兩個概念也很模糊，邊界線到底在哪，可能因人而異。但基本大家公認的一個基礎認知，AGI的基本表現，就是能達到一個人類相同的智能水平，不管是在數位世界還是在現實世界。
「關於智能，有兩個跟我們反常識有關的東西。第一個反常識，我們認為人很難做的事情，對機器來講比較容易做；而我們認為人容易做的事情，對機器來講可能很難做。 ，算得快、存得多。這次ChatGPT突破的是2014年我們提起的認知智能，語言的理解、知識的表達、邏輯推理。不過，人類顯而易見的應該具備的東西、跟智能可能都沒關的東西，而對機器來講，可能根本不需要或根本不是一個維度的東西。
「人對自己身體的控制，體驗的東西，我的呼吸、消化甚至動手指頭，這反而不是現在的機器路線跨越運算智能或認知智能，也不是現在講的具身智能就能完全復刻這套東西的。
中金公司首席經濟學家、中金研究院院長彭文生從另一個角度來看AI，他說，整個人類社會的發展，生活恢復大幅提升，最關鍵的載體就是規模經濟效應。農業社會，重要的生產要素是土地，土地是最不規模經濟的。同樣的技術，你不可能說增加播種的面積來提升單位土地產出，這個無法實現。到了工業經濟時代，就開始有規模經濟了，年產5萬輛車和年產10萬輛、100萬輛車，單位成本不一樣，由此實現規模經濟，人們生活水準大幅提升。
「到了今天，我們講AI，它的規模效應更加突出。所以，規模經濟是我們思考AI如何影響全球經濟的重要面向。」彭文生說。
科大訊飛聯合創辦人、科大訊飛原輪值總裁胡鬱認為，從另一個角度來看，存在兩個智能體以上的東西，在這個平台上協作、博弈就是交易。而在交易平台導致的整個商業變化之前，有兩個東西必須準備好，要能充滿大量技術創新點的突破，一是消費者進入的終端設備，二是基礎設施。
「我認為，我們現在所有做的東西，不管是基礎設施，還是將來的可穿戴終端、機器人，和自動駕駛汽車，都是在過渡期的。對於節奏，兩三年後會平台顛覆？還是要過一段時間？我有一個觀點，沒有唯一的正確解，需要不同的聲音。
對於未來幾年通用人工智慧的發展，微眾銀行首席人工智慧長楊強認為，人工智慧不僅是一個電腦的技術，它是一個經濟學，要算投入產出比，例如現在算力很貴、數據很難得到，人才很貴，這個實際上就是在說它的經濟學。另外，模型的效果還不是很可信，例如幻覺、準確度。 GPT需要跨越這些門檻，它的成本夠低、可信度夠高，到那個時候，我們既了解了它的科學本質，又有工程信心，那就會做得更好。
中金公司首席經濟學家、中金研究院院長彭文生則表示，技術進步有外溢性，我們要怎麼把它發揮出來？一個是政府投入，但政府怎麼知道創新該怎麼做？所以資本市場還是非常重要的。金融如何促進創新，促進人工智慧的應用？這是未來幾年值得我們關注和期待的。
「看人類發展歷史，重大的科技進步，都是和社會保障體系改善完善聯繫起來的。如果未來5-10年只有一件事在經濟層面對中國社會最大影響，伴隨著人工智慧，真的像大家今天想像的，對經濟對效率的提升有那麼大作用的話，必然意味著未來5-10年中國的社會保障體系會有重大的完善和改進，體現在農村老年人的養老保障、低收入人群的醫療保障和其他的一些社會保障。
科大訊飛聯合創辦人、科大訊飛原輪值總裁胡鬱則有三個期待，首先是對圖靈機的認識會有一個重新的定義，意識、情感，跟圖靈機好像沒什麼關係，圖靈機根本沒有考慮到具身智能的直接的因素…這些在未來可能是一個理論討論的點。其次是性價比的問題，大模型的成本如何降低，進而符合產業的需求。第三是關於社會結構的影響和治理，包括倫理的問題，我們已經看到了很多智能的東西導致了現在有些自動駕駛，是人為可以控制的，我認為，在5年之內，關於這方面的認識（會提升），因為原來沒有經歷過，體驗越來越多以後，一定會在這方面做出一些東西。
上海華東師範大學上海人工智慧金融學院的院長邵怡蕾則表示，未來5年，我最想看到的是科技，智能成為另外一种血液，流進我們的社會。因為錢是一種血液，它透過經濟體流到了經濟體，讓我們整個社會發展。在未來的5年裡，我們會看到第二種「血液」流進社會機理，這就叫「智能」。而且它一定會流進微血管，不是只在大血管流通。未來，我們經濟體裡一定有兩種血液，一種叫錢，一種叫智能。
「未來5年我非常希望有經濟金融界的學者去研究如何管理智能這種新型的'血液'，希望能有非常多的學術和產業的產出，使得科技和金融這兩件事能更好地進入社會，幫助我們進行更好的生活。