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交通銀行副行長錢斌：以人為本 智能向善 描繪數字金融新圖景
7月5日， 2024世界人工智能大會“智能向善 開放共治” 論壇在上海世博中心成功舉辦。本次論壇由交通銀行主辦，世界人工智能大會組委會辦公室指導，中國數字金融合作論壇協辦。交通銀行副行長、首席信息官錢斌出席并作主旨演講，以下為演講主要內容：
當前，AI技術正成為推動世界之變、時代之變的重要驅動力。從金融實踐來看，AI已經在金融數字化轉型過程中培育形成新質生產力，塑造出數字金融新生態。但與此同時，AI進一步發展也面臨許多問題挑戰，包括價值對齊、科技倫理、數據保護等等。作為一名金融科技從業人員，我就AI未來發展、金融領域應用和科技倫理治理，分享一些思考體會。
蝶變向新，AI技術駛入通用人工智能深海
生成式大模型的迅速崛起加速了人類進入智能時代的步伐。過去一年，人工智能圍繞算力、數據、算法三個方向加速發展，取得長足進步。
一是集約化將成為算力建設新趨勢。2023年末，我國數據中心機架總規模超過810萬標準機架，算力總規模已達230EFLOPS，其中智能算力規模達70EFLOPS，同比增速超過70%。智能算力激增加速了人工智能產業創新發展，也帶來了巨大的電力能源消耗問題。據預測，我國數據中心到2030年耗電量將超過4000億千瓦時，約為當前三峽電站年發電量的四倍。與此同時，算力設備的冷卻將消耗巨大的水資源，研究表明，到2027年全球范圍內的AI需求對應消耗的水資源將超過一千萬居民一年用水量。提升算力效能、降低能源消耗將成為實現人工智能產業高質量可持續發展的關鍵。去年12月，國家發改委、國家數據局等五部門聯合印發《關于深入實施“東數西算”工程加快構建全國一體化算力網的實施意見》明確提出加快打造集信息計算力、網絡運載力、數據存儲力于一體的綠色安全綜合算力體系，實現算力資源的并網調度和集約利用。
二是合成數據將有望成為數據擴充新來源。從文字誕生以來，人類將知識抽象壓縮在文字中。如今，人類知識體系被再次壓縮到大模型中，形成對世界知識的二次重構。然而，現存的語言文本數據存在大量重復，高質量數據資源稀缺，已成為大模型持續迭代的關鍵瓶頸。據Epoch AI預測，按照當前數據消耗速度，大模型最快將于2026年耗盡高質量數據、2028年耗盡互聯網所有文本數據。而合成數據可以精確復制原始數據集的統計特征，又與原始數據不存在任何關聯，具有全面性、多樣性、經濟高效等優點。從去年開始，全球科技巨頭加速合成數據研究并用于新模型開發。今年5月，第七屆數字中國峰會發布《大模型訓練數據白皮書》，也將合成數據作為解決高質量數據供給不足的新方案。當然合成數據是否能大范圍替代真實數據進行模型訓練目前還有較大爭議。如何突破人工智能領域的數據瓶頸、擴充新的高質量數據來源，尤其是中文語料數據依然任重道遠。
三是多模態已成為算法躍遷新方向。人類在理解世界時，不是孤立地處理單一模態的信息，而是通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官通道綜合感知。今年5月，OpenAI發布全新多模態大模型GPT-4o，進一步表現出對人類情緒的感知和表達，讓人機交互在一定程度上發生了質的變化。隨著AI逐步落地，更多復雜場景應用需要多模態來支撐，如多媒體創作需要文字、圖片、視頻之間互相生成和轉化，自動駕駛需要實時感知和解析來自視覺、雷達等多種傳感器的數據。可以預見，多模態將成為AI技術發展和應用突圍的新方向。
- 責任編輯: 劉安洋
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