生成式AI開啟生產(chǎn)力新范式

趙志宏

近來，文本、圖片、視頻以及3D內容等領域的AIGC突飛猛進，十年前的電影《Her》對生成式AI的科幻式預見正在迅速成為現(xiàn)實。

OpenAI在2022年12月基于GPT-3.5推出的ChatGPT，憑借其劃時代的智能體驗，在兩個月之內突破1億用戶，成為人類歷史上用戶數(shù)自然增長最快的應用。緊接著，OpenAI又在2023年3月推出更為強大的GPT-4。微軟在一份長達154頁的詳細評測報告中做出判定，認為GPT-4已經(jīng)算得上人工通用智能（AGI）系統(tǒng)的早期（但仍不完整）版本。而微軟、Alphabet更是幾乎在GPT-4發(fā)布的同時便將相應技術全面整合進了各自的搜索引擎和全系列辦公軟件中，拉開了數(shù)字化應用自然交互范式的時代大幕。其他廠商如Amazon、Meta、百度等也動作不斷，AI技術的競爭與推進正趨于白熱化，生成式AI生產(chǎn)力的商業(yè)化正在以前所未有的速度向各行各業(yè)擴散。

ChatGPT觸發(fā)新一輪生產(chǎn)力革命

對于人工智能行業(yè)來說，ChatGPT的出現(xiàn)是弱人工智能向強人工智能躍遷過程中的標志性事件，人工智能的應用范式從以對數(shù)據(jù)的分析、判斷、預測為目標的決策式AI拓展到對海量的知識（百科網(wǎng)站、學術論文、開源代碼等）學習歸納后演繹推理生成全新內容的生成式AI。從微軟發(fā)布的研究報告看，最新的GPT-4實現(xiàn)了更多的通用智能，在應對數(shù)學、編程、視覺、醫(yī)學、法律、心理學等領域任務時的表現(xiàn)接近人類水平，已經(jīng)可以視為人工通用智能（AGI）系統(tǒng)的早期版本。

生成式AI技術的快速發(fā)展帶來各領域的生產(chǎn)力快速提升的機會，應該可以和蒸汽機發(fā)明帶來第一次工業(yè)革命類比，有機會引領下一代信息技術革命，為現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)技術帶來顛覆性創(chuàng)新機會。像安卓/IOS作為移動應用操作系統(tǒng)創(chuàng)造移動互聯(lián)應用的繁榮，成就微信、抖音等超級App一樣，類GPT技術將打造AI操作系統(tǒng)及全新技術創(chuàng)新生態(tài)，通過支持第三方插件實現(xiàn)特定領域的專業(yè)增強能力，加速各類應用創(chuàng)新場景落地，OpenAI剛推出的ChatGPT插件技術被視為iPhone的AppStore，推出了生鮮電商、旅游搜索和餐廳預訂等應用的智能升級版。

類GPT技術的持續(xù)進化，也對人工智能行業(yè)自身的發(fā)展格局造成沖擊。一是對于AI原有技術生態(tài)的影響，ChatGPT基于大型語言模型（LLM）、基于人類反饋的強化學習（RLHF）、思維鏈（CoT）等已有技術方法的融合創(chuàng)新，展現(xiàn)出抽象、理解、演繹推理等跨領域的通用智能能力，盡管前期訓練成本非常高昂，但后期應用的邊際收益非?？捎^，對包括自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）等細分領域的多樣化技術路線形成碾壓，有些學科與技術方向投入短期內會大幅萎縮，從而影響技術生態(tài)多樣性。二是推動模型即服務（MaaS，Model as a Service）商業(yè)模式加速落地，云計算廠商將從提供基礎設施算力服務轉向提供知識圖譜、圖像語義理解等更高層次的智能服務。三是改變AI軟件服務公司的業(yè)務形態(tài)，例如，原有從事智能客服、數(shù)字機器人的公司將改變基于獨立定制化開發(fā)的高成本模式，轉而與百度等提供大模型服務的平臺公司合作，結合領域行業(yè)知識和業(yè)務數(shù)據(jù)進行行業(yè)模型精調，實現(xiàn)混合智能云協(xié)同計算模式的行業(yè)智能解決方案。

生成式AI技術所帶來的美好愿景引發(fā)了新一輪社會投資熱潮，軟件開發(fā)、營銷文案編寫、數(shù)據(jù)分析處理等方面的人工替代、人機協(xié)同所帶來的降本增效利益驅動，將推動整個信息技術產(chǎn)業(yè)研發(fā)投入向人工智能領域加速傾斜，為人工智能行業(yè)帶來持續(xù)的發(fā)展紅利。

以銀行為例展望生成式AI的行業(yè)應用

生成式AI技術與更多應用領域結合，還會產(chǎn)生諸多新的化學反應。在銀行業(yè)，生成式AI大模型的應用需要結合金融業(yè)務知識進行模型精調或者協(xié)助快速蒸餾出各個問題域的小模型，同時也要考慮與銀行現(xiàn)有知識圖譜、各類資產(chǎn)元數(shù)據(jù)做融合，低成本整合領域已驗證的基礎能力。

在銀行客戶服務方面，生成式AI帶來的直接影響是金融數(shù)字機器人、智能客服的技術升級，支持多輪流暢對話，提升用戶需求理解能力，變得更加擬人化和廣聞博見，結合持續(xù)學習和智能代理技術，可構建比客戶經(jīng)理更懂客戶，成為客戶全旅程專屬陪伴成長的金融服務數(shù)字助手；銀行可通過“知識解析+主動學習”，建立“高比例自動回復+人工兜底”的智能客服數(shù)字化運營模式，根據(jù)呼入人業(yè)務屬性和實際意圖，提供千人千面服務，邁向各業(yè)務場景渠道大一統(tǒng)；伴隨AIGC技術持續(xù)進化，在財富管理業(yè)務方向可加快推動元宇宙場景落地，個性化和高度擬人化的數(shù)字機器人可能會率先成為新一代財富新貴的專屬理財顧問，隨著VR/AR設備的進化和可穿戴皮膚技術的不斷成熟，銀行將逐步為各年齡段高端客戶提供隨時隨地的沉浸式財富顧問服務；在信貸業(yè)務場景，結合遠程銀行技術構建信貸數(shù)字員工，可以實現(xiàn)對授信客戶的部分貸前盡職調查和貸后風險檢查任務。

在銀行內部運營方面，生成式AI的應用和影響體現(xiàn)在：一是優(yōu)化用戶交互模式，從以往繁雜的多級菜單網(wǎng)頁逐步過渡到語音或文本多輪對話交互，基于對人類意圖的理解推出系統(tǒng)功能和數(shù)據(jù)資源；二是業(yè)務決策場景，機器可在理解業(yè)務需求后直接在后臺組織和發(fā)起智能處理任務，自動提供決策依據(jù)和建議；三是自動化提煉上市公司年報、投研報告的核心觀點、事件、關系數(shù)據(jù)，用于輔助信貸業(yè)務決策；四是自動整合行內外數(shù)據(jù)資源，自動生成客戶信貸評審報告初稿或行業(yè)風險分析報告；五是自主學習各類行內外規(guī)則制度和產(chǎn)品管理手冊等，推動內控合規(guī)領域的外規(guī)內化，輔助生成各類業(yè)務流程的合規(guī)檢查程序部件，特別是滿足“授信三查”等監(jiān)管要求，自動識別業(yè)務人員的違規(guī)行為。

在金融科技研發(fā)方面，生成式AI的應用和影響體現(xiàn)在：一是利用大模型既有能力，可以自動生成與業(yè)務無關的技術類代碼研發(fā)（如常用算法），自動生成代碼注釋和單元測試代碼；二是建立高頻業(yè)務應用場景的典型代碼庫并與需求描述文本關聯(lián)標記，精調出各分類場景的小模型，實現(xiàn)從需求文本直接生成業(yè)務功能代碼，或在業(yè)務領域上下文用最小的提示語生成精確的執(zhí)行代碼；三是低代碼開發(fā)模式將進一步升級為面向業(yè)務意圖理解編程模式，在銀行產(chǎn)品數(shù)字化工廠，業(yè)務人員和技術人員通過多輪對話，引導大模型編織業(yè)務組件實現(xiàn)新產(chǎn)品裝配工藝，設置產(chǎn)品運行策略參數(shù)在數(shù)字仿真環(huán)境運行時自動化完成測試驗證；四是在欺詐監(jiān)測、信用風險建模等場景中利用合成數(shù)據(jù)相關AIGC技術為銀行提供測試用例生成支持，有助于解決銀行機構因缺乏數(shù)據(jù)樣本或數(shù)據(jù)樣例多樣性不夠而難以實現(xiàn)機器學習精準建模等問題。

當然，銀行業(yè)務場景不同于ChatGPT提供的消費級對話場景，一旦大模型出現(xiàn)推理錯誤和產(chǎn)生幻覺，輕則影響客戶體驗，重則影響金融系統(tǒng)安全，需要采取審慎態(tài)度。一是將大模型應用限制在非交易類場景，問題域相對明確并且建立嚴格的并行驗證測試機制；二是增強大模型輸出結果的錯誤檢測和過濾機制，并建立用戶反饋和人工質檢機制，提升迭代優(yōu)化和容錯設計能力；三是將大模型作為生產(chǎn)率提升的工具助手，通過有效的人機協(xié)同，提升邏輯可解釋性，強化決策行動的人工審核把關，對于自動化生成的報告和程序代碼同樣實施人工審核和調整優(yōu)化。此外，即便是GPT-4這樣最為先進的AI大模型，也仍然存在不可解釋性問題，存在語料尤其是提示語料集所帶來的偏見等隱患；而當前大模型研發(fā)、訓練門檻極高，國內相關技術發(fā)展存在較大差距，銀行短期內恐怕還不太有機會實現(xiàn)大模型的私有化部署，在相關應用方面的探索暫時主要依賴于對第三方底層大模型公網(wǎng)API的調用，這將存在數(shù)據(jù)泄露的安全風險。

銀行應堅持全局化地發(fā)展“人工智能技術+金融”

從更長期、更整體的視角來看，ChatGPT及GPT-4等LLM是人工智能技術發(fā)展的階段性成果；它們預示了人工智能技術的發(fā)展正在進入新一輪噴發(fā)期。銀行除了要重視加強對生成式AI等熱點技術的觀察、研判和推進，還需要繼續(xù)堅持全局化發(fā)展“人工智能技術+金融”的思維，在日趨加速的AI技術變革中行穩(wěn)致遠。

金融一向是人工智能技術應用的重點行業(yè)，比如AI在銀行的客戶營銷、風險管理、業(yè)務運營、經(jīng)營管理等方面的應用，發(fā)揮著實現(xiàn)客戶精準營銷和個性化服務、有效防控各類金融風險、優(yōu)化內部運營效率和資源使用效能、提升業(yè)務精細化管理能力與決策科學性等核心作用。

在客戶營銷方面，銀行可基于AI技術，有效整合內外部數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析客戶消費偏好、交易行為、渠道偏好、產(chǎn)品偏好等信息，形成豐富的客戶畫像，構建千人千面的客戶營銷與服務能力。一是通過決策樹、聚類算法識別高凈值客戶群體，融合關聯(lián)規(guī)則挖掘、邏輯回歸、XGBoost等構建交叉銷售模型，基于事件式營銷和場景化營銷機制，在合適的時機通過合適的渠道觸達客戶，推薦客戶需要的產(chǎn)品服務，持續(xù)提升客戶黏度和產(chǎn)品豐富度。二是借助關聯(lián)規(guī)則挖掘算法和遷移學習方法，識別長尾客戶中的潛在價值客戶，構建各類營銷響應模型，激活客戶金融需求。三是結合邏輯回歸、隨機森林、XGBoost算法，構建客戶流失預測模型，分析客戶產(chǎn)品服務方面中存在的問題，及時實施客戶關懷，延續(xù)客戶生命周期價值。四是結合語音識別、自然語言處理、金融知識圖譜等技術，構建智能客服機器人，為客戶提供隨時隨地的陪伴式服務，提升普惠金融的可獲得性。五是使用蒙特卡洛算法結合資產(chǎn)組合模型，結合客戶人生階段、風險成熟度、現(xiàn)金流需求等，提供智能財富規(guī)劃服務。

在風險管理方面，銀行可整合各類內外部數(shù)據(jù)，運用大數(shù)據(jù)與AI技術，構建風險視圖，開展各類風險計量、監(jiān)控、評估與預測，提供嵌入業(yè)務流程的一體化風險防控能力。

在信用風險管理領域，銀行對AI技術的應用可包括：一是組合運用機器學習算法、文本分析技術、圖像語義識別技術、圖網(wǎng)絡分析技術，構建多源融合的客戶信用風險預警體系；二是使用圖模式匹配等相關圖算法，識別檢測12種監(jiān)控異常賬戶行為、24種異常資金交易模式，識別阻斷各類信用欺詐風險，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈、平臺項目、重點客群的組合風險分析與預警能力；三是基于客戶關系圖譜和產(chǎn)業(yè)知識圖譜，運用客戶還款行為模型、風險社群分析等算法模型，實現(xiàn)信用風險違約預測以及重大風險的關聯(lián)傳導分析能力；四是研發(fā)基于深度優(yōu)先遍歷算法的擔保圈識別模型，構建擔保圈指標評價體系，通過無監(jiān)督聚類算法對擔保圈風險進行分類評估并及時預警，量化評估擔保圈潛在風險損失，推動信貸監(jiān)控部門實行分類管理、因圈施策，及時化解擔保圈風險；五是使用圖像識別與深度學習算法構建財報OCR識別算法模型，有效減少一線員工的財務報表數(shù)據(jù)錄入工作量，基于專家規(guī)則模型結合聚類算法、孤立森林算法構建客戶財報反粉飾模型，識別虛假財務數(shù)據(jù)信息，識別企業(yè)異常經(jīng)營狀況，降低企業(yè)信用欺詐風險。

在交易風險管理領域，銀行可運用XGBoost集成學習框架結合孤立森林、社群發(fā)現(xiàn)算法，對信用卡套現(xiàn)、商戶欺詐、電信欺詐、洗錢風險等風險場景進行特征建模，實現(xiàn)全渠道交易風險的實時監(jiān)測與防控。

在內控合規(guī)風險管理領域，銀行可運用異常檢測算法、知識圖譜、社交網(wǎng)絡分析等AI技術，監(jiān)控與防范業(yè)務合規(guī)經(jīng)營風險、員工異常行為與道德風險，在海量的業(yè)務數(shù)據(jù)中及時發(fā)現(xiàn)業(yè)務違規(guī)行為、識別員工異常行為，在票據(jù)中介團隊發(fā)現(xiàn)、信貸資金違規(guī)使用、非法資金歸集與非法投資、業(yè)務飛單、非法出借個人賬戶等眾多場景獲得落地，違規(guī)線索核實率達到先進水平，極大提升內控合規(guī)部門的工作效率，對違規(guī)行為和內部員工職務犯罪起到極大震懾作用。大模型和知識圖譜技術相結合，將提升銀行制度體系“外規(guī)內化”能力，增強業(yè)務合規(guī)監(jiān)測規(guī)則代碼的自動化生成能力，實現(xiàn)銀行開展授信業(yè)務“貸前、貸中、貸后”的數(shù)字化審查工作的實時全覆蓋，提升銀行及時發(fā)現(xiàn)業(yè)務運營過程中員工異常行為的能力。

比如，渤海銀行近年來積極推進AI技術在銀行業(yè)務場景的落地應用，在客戶精準營銷、智能信貸風控產(chǎn)品設計、智慧業(yè)務運營等方面取得顯著效益；積極跟進AI技術前沿發(fā)展趨勢，與國內多所知名院校和技術領先企業(yè)建立聯(lián)合技術創(chuàng)新實驗室機制，開展AI技術產(chǎn)學研一體化創(chuàng)新應用，積極探索知識圖譜、生成式AI技術在銀行領域的應用實踐；在數(shù)據(jù)安全合規(guī)的前提下，利用聯(lián)邦學習技術探索多方數(shù)據(jù)資源合作建模，提升普惠金融業(yè)務和產(chǎn)業(yè)金融服務水平；重視AI工程化能力建設和AI技術風險管理，研發(fā)智能模型工廠，實現(xiàn)AI模型的全生命周期管理能力，提升MLOps敏捷研發(fā)部署一體化能力，積極探索算法可解釋性和算法公平性等前沿課題；重視外部AI技術高端人才引進與行內應用人才培養(yǎng)，新引進的AI技術背景人才占比達20%以上，通過大數(shù)據(jù)學苑等體系化培訓行內業(yè)務人員的大數(shù)據(jù)與AI算法實戰(zhàn)能力，利用AI社群機制加強業(yè)技融合人才培養(yǎng)，自主孵化多個AI技術創(chuàng)新應用成果。

此外，渤海銀行還積極探索研究生成式AI、因果推理、人機物融合群智計算等AI新技術的落地前景。

一是探索利用生成式AI技術提升數(shù)字機器人的多輪對話、客戶需求理解、產(chǎn)品服務智能推薦能力；強化投研報告、信貸報告等非結構化數(shù)據(jù)的文本摘要標簽生成、事件關系和業(yè)務規(guī)則抽取、表格數(shù)據(jù)提取等數(shù)據(jù)精煉能力；輔助營銷內容文案生成，提升客群數(shù)字化經(jīng)營能力；結合金融科技需求場景和領域編程規(guī)范精煉大模型能力，實現(xiàn)基于業(yè)務需求文本的代碼自動化生成、自動化測試能力；探索在業(yè)務數(shù)字化工廠模式下，利用提示工程方法，業(yè)務人員與科技人員通過多輪語言交互，自動化編織業(yè)務組件加快業(yè)務產(chǎn)品創(chuàng)新效率。

二是探索增強型分析技術、因果推理技術結合大模型能力，在銀行經(jīng)營分析場景的深度應用，通過AI算法感知業(yè)務經(jīng)營動態(tài)，基于推理鏈識別發(fā)現(xiàn)影響業(yè)務變化的關鍵因子和事件發(fā)生的因果關系，自動化生成動態(tài)業(yè)務分析報告并給出業(yè)務應變決策建議。

三是積極關注工業(yè)4.0、智慧農業(yè)相關產(chǎn)業(yè)升級技術進展，包括人機物融合群智計算等構建未來無人工廠、無人農場的關鍵技術，在理解產(chǎn)業(yè)技術升級脈絡的基礎上，積極探索利用數(shù)字孿生技術應用的虛實共生、信息物理數(shù)字映射等有利技術條件，構建開放共享的智慧產(chǎn)業(yè)金融生態(tài)應用，推動產(chǎn)業(yè)各方資源整合、系統(tǒng)互聯(lián)、信息協(xié)同，促進金融資源精準滴灌和強化風險防范能力，AI算法驅動智慧生態(tài)場景應用，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)的降本增效，推動AI技術融合領域專業(yè)知識、數(shù)據(jù)要素資源在產(chǎn)業(yè)價值鏈重塑過程中發(fā)揮關鍵作用。

在業(yè)務運營方面，渤海銀行基于多目標決策優(yōu)化算法，構建網(wǎng)點智能選址、客服智能排班、業(yè)務流程優(yōu)化等業(yè)務模型。在經(jīng)營管理方面，構建多維盈利分析模型，利用主成分分析算法識別影響成本收益變化的關鍵業(yè)務因子，提升資源投入的邊際效益。

銀行生產(chǎn)力的智能化符合國家政策指向

黨的二十大報告提出，推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展，構建新一代信息技術、人工智能等一批新的增長引擎。科技部等六部門在2022年印發(fā)的《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質量發(fā)展的指導意見》（以下簡稱《指導意見》），圍繞如何加快人工智能場景應用，推動經(jīng)濟高質量發(fā)展，提出了系統(tǒng)意見。

2023年，新組建的中央科技委員會承擔“統(tǒng)籌解決科技領域戰(zhàn)略性、方向性、全局性重大問題，研究確定國家戰(zhàn)略科技任務和重大科研項目”的職責，為通過新型舉國機制最終解決芯片等卡脖子問題提供了組織保障；國家近年力推的數(shù)字新基建和“東數(shù)西算”工程也為發(fā)展新一代信息技術和人工智能產(chǎn)業(yè)提供了算力、網(wǎng)絡等基礎資源保障。

具體落實到產(chǎn)業(yè)人工智能場景應用，在《指導意見》中已經(jīng)指明“圍繞高端高效智能經(jīng)濟培育打造場景應用”的具體內容，基本對應中國式現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的具體建設內容。統(tǒng)籌發(fā)展加快人工智能場景應用落地，應抓住“創(chuàng)新引領”和“開放融合”兩個關鍵詞。一是因地制宜打造開放共享的智慧產(chǎn)業(yè)生態(tài)，通過AI技術創(chuàng)新應用賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展；二是金融機構與產(chǎn)業(yè)生態(tài)各方基于業(yè)務場景創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)生態(tài)金融服務，引入金融資源活水促進產(chǎn)業(yè)數(shù)智化升級，“圍繞場景創(chuàng)新加快資本、人才、技術、數(shù)據(jù)、算力等要素匯聚，促進人工智能創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈深度融合”。

在生態(tài)金融業(yè)務背景下，商業(yè)銀行的角色將由“信用中介”向“信息中介”“服務中介”轉變，從傳統(tǒng)模式向生態(tài)開放模式、繼而向數(shù)字銀行模式轉型。渤海銀行“四五”規(guī)劃提出“聚焦生態(tài)、共生共贏、專業(yè)賦能、無感泛在、智慧引擎”五大戰(zhàn)略能力方向，從全生態(tài)、全產(chǎn)業(yè)鏈、全客戶經(jīng)營視角統(tǒng)籌謀篇布局，提升產(chǎn)業(yè)資源整合、客戶資源共享、商業(yè)交易機會撮合、金融資源精準滴灌、商業(yè)價值共創(chuàng)共生能力；以數(shù)、智、云敏捷賦能合作伙伴，以無縫銜接的協(xié)作融合打造生態(tài)應用系統(tǒng)和生態(tài)級產(chǎn)品服務體系，圍繞用戶全方位需求實現(xiàn)無感、泛在、浸潤式服務；以深度理解產(chǎn)業(yè)運行發(fā)展邏輯、高效適配產(chǎn)業(yè)客戶金融與非金融需求為目標，打造數(shù)智化生態(tài)應用平臺能力，持續(xù)賦能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，“伴跑式”培育產(chǎn)業(yè)優(yōu)質成長型客戶。比如，為貫徹金融服務實體經(jīng)濟的政策方針，渤海銀行致力打造“共生共贏、專業(yè)賦能、無感泛在”的生態(tài)銀行服務體系，密切關注現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設中的AI、大數(shù)據(jù)等技術元素運用，推動智慧產(chǎn)業(yè)金融生態(tài)體系建設。

在數(shù)字化生態(tài)進化的過程中，渤海銀行積極與合作伙伴協(xié)同創(chuàng)新，以生態(tài)金融服務助力產(chǎn)業(yè)數(shù)智化場景落地。通過核心服務進行模塊化設計封裝，打造開放銀行API服務，與其他生活、交易場景平臺方融合，結合健康醫(yī)療、跨境物流、住房物業(yè)等產(chǎn)業(yè)鏈條打造適應數(shù)字化時代的金融服務生態(tài)，目前個人及企業(yè)的API場景已達300多個。

以農村普惠數(shù)字化生態(tài)為例，渤海銀行與地方政府結合數(shù)字化農業(yè)服務平臺，集成農戶土地收益權數(shù)據(jù)，通過“北斗”衛(wèi)星定位技術，劃定土地地塊邊界，同時將土地質押權證進行數(shù)字化，聯(lián)合打造線上一站式“渤農貸”產(chǎn)品，為農戶提供土地收益權保證貸款，將普惠金融送到了“田間地頭”。

銀行業(yè)者需練就駕馭AI的工作能力

每一次技術革命帶來的都是“科技平權”和“技術扶貧”的機會，類ChatGPT應用的興起，推動AI技術普惠化，普通民眾通過簡單對話可以實現(xiàn)以往只有專業(yè)技術人員才能做到的事，AI算法成為普通人也能使用的生產(chǎn)力工具之一。

包括大模型在內的AI技術廣泛應用，能有效提升各類智能機器人的自主進化能力，提升現(xiàn)代化工業(yè)、農業(yè)、服務業(yè)的自動化、智能化水平，提高各行業(yè)生產(chǎn)力水平并實現(xiàn)降本增效，產(chǎn)業(yè)技術轉型升級的過程中也逐漸減少重復性體力和腦力工作。與此同時，新的更有創(chuàng)造性價值和技術含量的工作機會也會應運而生，比如，數(shù)智新基建帶來的信息技術產(chǎn)業(yè)配套基礎建設工程，會帶來更多相關工作崗位；大模型技術持續(xù)進化，無監(jiān)督訓練正在成為主流，傳統(tǒng)AI訓練中的數(shù)據(jù)標注需求及相關工作崗位面臨萎縮挑戰(zhàn)；相對簡單的程序開發(fā)工作也將被生成式AI技術替代；此外，創(chuàng)新軟件研發(fā)圍繞大模型開展，需要大量訓練有素的提示工程師（prompt engineer）；工業(yè)4.0和智慧農業(yè)等現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展，也將誕生智能設備操作員、數(shù)字化運營管理員等新崗位；隨著元宇宙技術的逐漸成熟，未來在元宇宙空間還將誕生元宇宙建造師、虛擬活動策劃師、虛擬形象設計師等創(chuàng)意性和個性化十足的新工作崗位。

以銀行業(yè)務領域為例，大量的數(shù)據(jù)收集整理和報告編制基礎工作將被機器替代，員工將有更多時間投入到客戶營銷創(chuàng)意、風險發(fā)現(xiàn)和處置、創(chuàng)新產(chǎn)品設計、細分客群數(shù)字化運營、業(yè)務規(guī)劃與決策等高價值工作中；借助AI模型驅動的代碼自動化生成能力，金融科技人員將減少大量模式固定的重復性代碼開發(fā)、測試工作，能騰出精力參與業(yè)務需求提煉抽象、技術架構設計、算法模型研發(fā)、公共組件開發(fā)、領域大模型精煉等更高價值的軟件研發(fā)工作，極大提升軟件交付能力。

總之，不但原有簡單、低效和低技術含量的工作機會必然會被機器智能逐步替代，越來越多的跡象表明，AI也正在以同樣的速度和程度顛覆著很多在傳統(tǒng)觀念中被認為是“安全無憂”的高知識、高技術含量工種。當然，更多新的工作機會將伴隨生產(chǎn)范式的變化而產(chǎn)生，各行業(yè)的從業(yè)者需要從第一性原理出發(fā)，重新思考價值定位，主動適應變化，順應AI技術進步趨勢，理解AI、駕馭AI，積極投身新崗位，同時政府應引導職業(yè)教育和大學學科教育面向新職業(yè)崗位需要，設計針對性課程，幫助大學生和社會從業(yè)者提高技術素養(yǎng)，適應產(chǎn)業(yè)技術革命和新的職業(yè)分工需要。

科技以人為本，生成式AI為代表的新一代信息技術推動的智慧產(chǎn)業(yè)革命將帶來生產(chǎn)力的巨大提升，人機協(xié)同、虛實共生的未來產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟形態(tài)將賦予個人更大的價值創(chuàng)造空間，擁抱變化、加強學習，每個人都將成為智能時代數(shù)字生產(chǎn)力躍遷的受益者，美好生活未來可期。

同時，電影《Her》所預測的多重分身等強人工智能所引發(fā)的倫理問題已然成為人們的現(xiàn)實擔憂；3月28日，包括馬斯克、Bengio（圖靈獎得主，深度學習技術三大代表人物之一）在內的上千位知名人士共同簽署公開信，呼吁暫停超強AI訓練、盡快建立人工智能技術的安全共享協(xié)議。國家網(wǎng)信辦4月11日就《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》（下稱“《管理辦法》”）公開征求意見，對基于生成式AI技術提供產(chǎn)品或服務做出要求；該《管理辦法》的推出非常及時、敏捷，體現(xiàn)了國家對支持相關技術健康發(fā)展的高度重視。銀行作為經(jīng)營風險的特殊企業(yè)，對風險高度敏感，且天然具有社會公共服務基礎設施的屬性，對新技術的感知和推進向來既敏銳又審慎，未來應該遵循國家相關規(guī)定，在推進人工智能技術安全賦能人類美好生活方面發(fā)揮更多作用。

責任編輯：孫 爽