交通银行副行长钱斌：以人为本智能向善描绘数字金融新图景

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交通银行副行长钱斌：以人为本智能向善描绘数字金融新图景

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2024-07-08 12:23:03 字号：A- A A+ 来源：观察者网

7月5日， 2024世界人工智能大会“智能向善开放共治” 论坛在上海世博中心成功举办。本次论坛由交通银行主办，世界人工智能大会组委会办公室指导，中国数字金融合作论坛协办。交通银行副行长、首席信息官钱斌出席并作主旨演讲，以下为演讲主要内容：

当前，AI技术正成为推动世界之变、时代之变的重要驱动力。从金融实践来看，AI已经在金融数字化转型过程中培育形成新质生产力，塑造出数字金融新生态。但与此同时，AI进一步发展也面临许多问题挑战，包括价值对齐、科技伦理、数据保护等等。作为一名金融科技从业人员，我就AI未来发展、金融领域应用和科技伦理治理，分享一些思考体会。

蝶变向新，AI技术驶入通用人工智能深海

生成式大模型的迅速崛起加速了人类进入智能时代的步伐。过去一年，人工智能围绕算力、数据、算法三个方向加速发展，取得长足进步。

一是集约化将成为算力建设新趋势。2023年末，我国数据中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模已达230EFLOPS，其中智能算力规模达70EFLOPS，同比增速超过70%。智能算力激增加速了人工智能产业创新发展，也带来了巨大的电力能源消耗问题。据预测，我国数据中心到2030年耗电量将超过4000亿千瓦时，约为当前三峡电站年发电量的四倍。与此同时，算力设备的冷却将消耗巨大的水资源，研究表明，到2027年全球范围内的AI需求对应消耗的水资源将超过一千万居民一年用水量。提升算力效能、降低能源消耗将成为实现人工智能产业高质量可持续发展的关键。去年12月，国家发改委、国家数据局等五部门联合印发《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》明确提出加快打造集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的绿色安全综合算力体系，实现算力资源的并网调度和集约利用。

二是合成数据将有望成为数据扩充新来源。从文字诞生以来，人类将知识抽象压缩在文字中。如今，人类知识体系被再次压缩到大模型中，形成对世界知识的二次重构。然而，现存的语言文本数据存在大量重复，高质量数据资源稀缺，已成为大模型持续迭代的关键瓶颈。据Epoch AI预测，按照当前数据消耗速度，大模型最快将于2026年耗尽高质量数据、2028年耗尽互联网所有文本数据。而合成数据可以精确复制原始数据集的统计特征，又与原始数据不存在任何关联，具有全面性、多样性、经济高效等优点。从去年开始，全球科技巨头加速合成数据研究并用于新模型开发。今年5月，第七届数字中国峰会发布《大模型训练数据白皮书》，也将合成数据作为解决高质量数据供给不足的新方案。当然合成数据是否能大范围替代真实数据进行模型训练目前还有较大争议。如何突破人工智能领域的数据瓶颈、扩充新的高质量数据来源，尤其是中文语料数据依然任重道远。

三是多模态已成为算法跃迁新方向。人类在理解世界时，不是孤立地处理单一模态的信息，而是通过视觉、听觉、触觉等多种感官通道综合感知。今年5月，OpenAI发布全新多模态大模型GPT-4o，进一步表现出对人类情绪的感知和表达，让人机交互在一定程度上发生了质的变化。随着AI逐步落地，更多复杂场景应用需要多模态来支撑，如多媒体创作需要文字、图片、视频之间互相生成和转化，自动驾驶需要实时感知和解析来自视觉、雷达等多种传感器的数据。可以预见，多模态将成为AI技术发展和应用突围的新方向。

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