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2月24日，由《財(cái)經(jīng)》雜志、《財(cái)經(jīng)》智庫(kù)、財(cái)通匯聯(lián)合主辦的“第五屆全球財(cái)富管理論壇——經(jīng)濟(jì)重構(gòu)中的財(cái)富管理態(tài)勢(shì)”在北京舉行。中國(guó)國(guó)際經(jīng)濟(jì)交流中心副理事長(zhǎng)、IMF前副總裁朱民在會(huì)上表示：當(dāng)下在ChatGPT大熱的時(shí)候，在更深的層面上考慮問(wèn)題，我們要看的是大模型的發(fā)展，這是影響今天、影響未來(lái)、影響中國(guó)、影響世界的最根本的科技發(fā)展。

【資料圖】

朱民表示，從文字到圖像生成的模式，從GPT3開始，到DALLE，到DALLE2是一個(gè)突破點(diǎn)，從文字到圖像的過(guò)程是走的很快的。這背后一個(gè)核心的變化是人工智能從1.0走向2.0，1.0是以編程為中心，2.0是以數(shù)據(jù)為中心的，這是一個(gè)特別大的區(qū)別。

在這種情況下，產(chǎn)生另一個(gè)更大的變化，就是人工智能“脫虛向?qū)崱保摼褪侨斯ぶ悄芤郧笆欠?wù)于虛擬世界的，搜索、資訊、信息等等，但有了大模型以后，特別生成人工智能以后，人工智能逐漸走向物理世界，在大模型的基礎(chǔ)上，通常走的是文字到圖像、到音頻、視頻、到三維、到蛋白，但未來(lái)是什么？在這條線以前，人工智能服務(wù)的是虛的，在這條線以后，人工智能服務(wù)是實(shí)的，是走向物理世界。第一個(gè)突破是蛋白，第二個(gè)突破是材料，這以后會(huì)走得特別厲害，這是因?yàn)樵诖竽Ｐ偷那闆r下，科學(xué)研究的方式發(fā)生了根本變化，我們稱之為科學(xué)研究的“第四范式”。

我們必須承認(rèn)人工智能走得很快，中國(guó)在2021年第一次人工智能的論文總量超過(guò)了美國(guó)，中國(guó)在兩年前人工智能的專利超過(guò)了美國(guó)，我們趕超非常厲害。我們需要圍繞趕超的過(guò)程，圍繞AI的2.0重新制定自己的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，因?yàn)檫@個(gè)世界從根本上變了。第二點(diǎn)特別重要的，就是發(fā)揮我們的數(shù)據(jù)，人工智能三項(xiàng)核心的資源，算力、算法、數(shù)據(jù)。我們真正的優(yōu)勢(shì)是數(shù)據(jù)。

三年以后，我們預(yù)計(jì)2025年中國(guó)的數(shù)據(jù)會(huì)超過(guò)美國(guó)，成為世界上最大的數(shù)據(jù)之國(guó)，因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)，中國(guó)數(shù)據(jù)的質(zhì)量也會(huì)很好，所以讓數(shù)據(jù)流起來(lái)變成資源、變成資產(chǎn)、變成財(cái)富，就是今天這個(gè)論壇的主題，讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力是我們迎接科學(xué)革命、迎接大模型的最根本的一條，只有在這個(gè)基礎(chǔ)上，我們才能把大模型的應(yīng)用和商業(yè)化、企業(yè)化的發(fā)展結(jié)合起來(lái)，才能走上我們的趕超之路。

以下為部分發(fā)言實(shí)錄：

今天是一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)家跨界的時(shí)代，我講的是ChatGPT，網(wǎng)上都在講它確實(shí)厲害，很驚艷，前景非常好，大家都在講怎么追隨它、怎么做自己的ChatGPT，各個(gè)網(wǎng)站現(xiàn)在討論很多，我借這個(gè)機(jī)會(huì)把我的觀察給各位嘉賓做一個(gè)匯報(bào)。

ChatGPT很有意思，很有未來(lái)，它的基礎(chǔ)是大模型，是GPT，它是延伸到GPT3.5的往前的一個(gè)應(yīng)用。人工智能發(fā)展的核心轉(zhuǎn)移是GPT，是大模型，不是ChatGPT，我覺得這個(gè)概念特別重要，理解這一點(diǎn)的話，我們要把所有的工作重點(diǎn)、趕超的重點(diǎn)、研究的重點(diǎn)放到大模型，放到GPT上來(lái)，而不是放在ChatGPT。當(dāng)然，我們應(yīng)該承認(rèn)，我們?cè)贑hatGPT，在大模型上落后，但是怎么發(fā)揮我們的優(yōu)勢(shì)，這是在人工智能也是在中國(guó)未來(lái)科技創(chuàng)新，以及未來(lái)的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展中特別重要的一戰(zhàn)，這確實(shí)是科技走到今天一個(gè)重大的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。所以我們要跨越ChatGPT，看到大模型和AI2.0以及它的未來(lái)。

ChatGPT橫空出世，ChatGPT的出現(xiàn)有點(diǎn)像2016年阿爾法戰(zhàn)勝了韓國(guó)的世界冠軍一樣，引起了所有輿論的關(guān)注，它的應(yīng)用場(chǎng)景確實(shí)很多，比如財(cái)富管理中心，每個(gè)人都要填表，要做風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試，以后就可以用ChatGPT做風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試，把你的偏好需求全部搞清楚，剩下的就是機(jī)器和機(jī)器交換，構(gòu)造財(cái)富管理的產(chǎn)品，做風(fēng)險(xiǎn)管理，做整個(gè)后臺(tái)，精準(zhǔn)度可以大大提高，產(chǎn)品也可以大大豐富，所以ChatGPT是一個(gè)很有意思的產(chǎn)品。

比如走向醫(yī)院，給你看的第一個(gè)醫(yī)生是ChatGPT，它可以把你的基本問(wèn)題全部搞清楚，剩下的就是機(jī)器和機(jī)器的溝通和交流，給你做基本的解答，再加上人的輔助，做最終的解答。在這個(gè)過(guò)程中把數(shù)據(jù)全部留下來(lái)，這是了不得的事情。ChatGPT基本上是一個(gè)語(yǔ)言大模型，它是WebGPT的基礎(chǔ)，最早是教上網(wǎng)查詢的機(jī)器，但它主要應(yīng)用了生成AI，可以不斷推演、不斷反饋，使得它的反饋學(xué)習(xí)加強(qiáng)，訓(xùn)練加強(qiáng)以后，能夠把語(yǔ)言模型的輸出和用戶的意圖連起來(lái)，反饋和強(qiáng)制訓(xùn)練強(qiáng)化一下就爆發(fā)了，這還是很厲害的。它的核心是Transformer、Transformer之后的ChatGPT1/2/3，它的核心還是在Transformer的集成，它是基于GPT3.5基礎(chǔ)上的應(yīng)用，它的好處很多，能記住大量的信息，搜索效率真的很高，它給我做經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的文獻(xiàn)索引不亞于我的助理，因?yàn)樗拿鎻V、快。

它能夠保持對(duì)話和對(duì)話的一致性，但它也能承認(rèn)錯(cuò)誤，與此同時(shí)，它支持多種任務(wù)，支持藝術(shù)創(chuàng)造、改故事。我有一次讓ChatGPT給我做翻譯，翻譯得非常優(yōu)美，它可以編碼，可以寫辦公郵件，它的用途是很廣的，這就使得它特別火爆。它參加考試的話，可以考到中以上的水平，這是很不容易的，當(dāng)然它有它的局限性，主要是輸入的知識(shí)的局限性，它的時(shí)間點(diǎn)基本停留在2021年以前，我們用最新的東西試它，就有點(diǎn)跟不上。

從大的應(yīng)用來(lái)看，它是從2020年5月份GPT3開始，一直到DALLE生成，到ChatGPT，從大模型發(fā)展的過(guò)程中長(zhǎng)出來(lái)的一個(gè)東西。國(guó)內(nèi)也一直在做大模型，但我們是落后的，落后兩年左右，我們的生態(tài)也不夠，所以不能從大模型衍生出ChatGPT應(yīng)用。歸根結(jié)底要回到什么地方呢？回到大模型，現(xiàn)在在ChatGPT大熱的時(shí)候，在更深的層面上考慮問(wèn)題，我們要看的是大模型的發(fā)展，這是影響今天、影響未來(lái)、影響中國(guó)、影響世界的最根本的科技發(fā)展。

大模型還是從GPT3開始，1150億個(gè)變量，一路過(guò)來(lái)，我們有PanGu，我們也有百度，清華最近也出了一個(gè)GLM，現(xiàn)在世界上已經(jīng)GPT3走到GPT4，所以大模型的發(fā)展應(yīng)用是很厲害的。在大模型層面上走的最快的是深層次的人工智能，深層次人工智能能從文字轉(zhuǎn)到圖形、文字轉(zhuǎn)到編程、文字轉(zhuǎn)到影像錄像，然后走向3D，一旦走向3D就很厲害了，現(xiàn)在生成AI就是做蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)分析，深層AI在整個(gè)大模型基礎(chǔ)上走，這是未來(lái)的一個(gè)特別重要的方面。

與此同時(shí)，從文字到圖像生成的模式，從GPT3開始，到DALLE，到DALLE2是一個(gè)突破點(diǎn)，從文字到圖像的過(guò)程是走的很快的。我剛才講對(duì)蛋白質(zhì)的分析，我們可以對(duì)190萬(wàn)個(gè)蛋白質(zhì)用人工做三維的結(jié)構(gòu)圖，大概占了我們已知蛋白質(zhì)的1/100，不能小看這個(gè)數(shù)，這是一個(gè)很短的時(shí)間。再仔細(xì)想人是什么？人是蛋白質(zhì)組成的，如果我們能把蛋白質(zhì)全部數(shù)字化，還不能說(shuō)把蛋白質(zhì)合成一個(gè)人，但可以合成新的物種，所以蛋白質(zhì)的應(yīng)用現(xiàn)在也是走的特別厲害的。

這背后一個(gè)核心的變化是人工智能從1.0走向2.0，1.0是以編程為中心，2.0是以數(shù)據(jù)為中心的，這是一個(gè)特別大的區(qū)別。1.0的時(shí)候聚焦的是算法、模型、程序，是軟件工程師在主導(dǎo)，2.0的時(shí)候是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越多越精越好，機(jī)器自己通過(guò)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)反饋優(yōu)化不斷生成、迭代，幾乎就是一個(gè)無(wú)限的過(guò)程，它就離開了人腦，這是大模型和2.0最大的潛力和最大的遠(yuǎn)景，我們已經(jīng)看到了人工智能可能可以離開人，從已有的智能走向一種新的智能，這個(gè)智能并沒有被人所意識(shí)到，這個(gè)事情就很有意思了。所以在這個(gè)基礎(chǔ)上，大模型產(chǎn)生的基礎(chǔ)模型是GPT3，現(xiàn)在出現(xiàn)因果人工智能，這是巨大的發(fā)展。最后是神經(jīng)，因?yàn)橐磺卸际巧窠?jīng)AI的網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)AI現(xiàn)在走得很快。我現(xiàn)在列的這些最新籃球模型，在整個(gè)曲線下都是在兩年到五年的階段成熟，科技的浪潮非常厲害。

在這種情況下，產(chǎn)生另一個(gè)更大的變化，就是人工智能“脫虛向?qū)崱?，虛就是人工智能以前是服?wù)于虛擬世界的，搜索、資訊、信息等等，但有了大模型以后，特別生成人工智能以后，人工智能逐漸走向物理世界，在大模型的基礎(chǔ)上，通常走的是文字到圖像、到音頻、視頻、到三維、到蛋白，但未來(lái)是什么？在這條線以前，人工智能服務(wù)的是虛的，在這條線以后，人工智能服務(wù)是實(shí)的，是走向物理世界。第一個(gè)突破是蛋白，第二個(gè)突破是材料，這以后會(huì)走得特別厲害，這是因?yàn)樵诖竽Ｐ偷那闆r下，科學(xué)研究的方式發(fā)生了根本變化，我們稱之為科學(xué)研究的“第四范式”。

牛頓和愛因斯坦時(shí)期科學(xué)研究的簡(jiǎn)單方式，是通過(guò)觀察把數(shù)學(xué)模型化，這是最簡(jiǎn)單的第一方式，第二是用模型推演，第三是用計(jì)算機(jī)仿真，這不是很成功。進(jìn)入近代以后，我們發(fā)現(xiàn)最大的問(wèn)題是你觀察到的東西沒辦法寫成數(shù)學(xué)方程式，因?yàn)榫S度太高，在科學(xué)研究上有一個(gè)概念叫維度的詛咒，特別是量子物理學(xué)的角度沒法計(jì)算，大模型出現(xiàn)以后，現(xiàn)在可以做1024到2048個(gè)維度，這已經(jīng)不完全是個(gè)空間概念。兩千億到一萬(wàn)億的變量，方程可以做到兩千億個(gè)變量，這個(gè)世界上還有什么方程是不可解的，這在根本上改變了科學(xué)研究的方式。以前是慢慢做、細(xì)細(xì)做，現(xiàn)在是用數(shù)據(jù)大規(guī)模做，這個(gè)世界就真的變了。

這就是為什么最近在有些領(lǐng)域突破特別快，生化、藥、材料，都是因?yàn)槿斯ぶ悄艿脑?。根本的科學(xué)研究的方式變了，以前科學(xué)研究是從最早的原理一步一步往前走，現(xiàn)在科學(xué)是從數(shù)據(jù)逆向倒推，整個(gè)思維方式根本變了。大模型現(xiàn)在幫助科學(xué)家人工智能進(jìn)入物理學(xué)，特別在數(shù)學(xué)和材料學(xué)，現(xiàn)在用一個(gè)數(shù)學(xué)家和機(jī)器合作來(lái)探索新的材料，這里有很多邏輯、很多理論，就不細(xì)說(shuō)了，特別是也取得了一些很有意思的進(jìn)展，因?yàn)閿?shù)學(xué)家的核心是把所有的一切數(shù)學(xué)化，能夠用公式表達(dá)才有應(yīng)用，不能用公式表達(dá)就不能作為產(chǎn)品，就不能生產(chǎn)。做藥，最近的生物藥研究的時(shí)間短了一半，成本下降一半，就是因?yàn)榇竽Ｐ偷膸椭瑥臄?shù)據(jù)著手，生物進(jìn)展很快。

材料，德州用大模型做耐高溫耐氧化的高熵的合金，材料科學(xué)將來(lái)會(huì)走得很快，新的材料會(huì)出來(lái)，會(huì)有無(wú)限想象的空間，它的算力如此之大，算法效率如此之高，第一次我們可以把物理世界和信息世界、虛擬世界連起來(lái)，物理世界的數(shù)字在虛擬世界經(jīng)過(guò)大模型回到物理世界去操縱物理世界，這個(gè)世界真的變了。現(xiàn)在用的最多的是什么？戰(zhàn)爭(zhēng)，現(xiàn)在戰(zhàn)爭(zhēng)的電子演習(xí)已經(jīng)做得很大規(guī)模和經(jīng)濟(jì)化。現(xiàn)在由人工智能主導(dǎo)運(yùn)營(yíng)數(shù)字化的過(guò)程，因?yàn)閿?shù)字的產(chǎn)生和迭代效率特別高，這個(gè)過(guò)程也在不斷加速自動(dòng)化，而且在提升自動(dòng)化的效率。

人工智能幫助管理物理世界最典型的案例，最近美國(guó)公布在核聚變?nèi)〉猛黄菩园l(fā)展，人類第一次核聚變產(chǎn)出的電大于投入的電，我在普林斯頓讀書的時(shí)候，80年代和蘇聯(lián)合建的裝置，這個(gè)裝置做一次試驗(yàn)，我們小鎮(zhèn)就沒有電了，做了幾十年沒有進(jìn)展，這是突破的一個(gè)核心功能，等離子在磁的電里轉(zhuǎn)的時(shí)候，產(chǎn)生功能的時(shí)候，不能碰到地，一旦碰到電磁的地就衰退，一衰退就沒有能量，但是等離子是沒法控制的，它自由在里面轉(zhuǎn)，怎么控制呢？人想了一個(gè)別的辦法，控制外面磁的線圈，怎么控制磁的線圈呢？用人工智能。深度學(xué)習(xí)可以幫助形成一秒鐘高達(dá)幾千次的線圈位置的移動(dòng)，來(lái)使得里面走的等離子不會(huì)碰到這個(gè)線圈，它是移動(dòng)墻壁使里面走的人自由，而不是走的人不能碰到墻壁，這個(gè)思維方式是反過(guò)來(lái)的，結(jié)果就有了核聚變的突破。美國(guó)的目標(biāo)是核聚變讓每度電一美分，如果達(dá)到這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，今天所有的能源世界徹底改觀。

這種對(duì)物理世界的管理和深化，影響是巨大的。大模型帶來(lái)了巨大的想象空間，特別在推動(dòng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)方面空間是很大的，它對(duì)生命科學(xué)、藥物研發(fā)空間很大，材料科學(xué)空間很大，能源科學(xué)空間很大，電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)空間也很大，當(dāng)然環(huán)境地球空間就更大了。大模型現(xiàn)在變成了工程學(xué)，變成了一個(gè)輔助工具，變成了我們今天所有一切超高級(jí)、超高速效率的輔助工具，世界在這個(gè)基點(diǎn)上變了。

我們必須承認(rèn)人工智能走得很快，中國(guó)在2021年第一次人工智能的論文總量超過(guò)了美國(guó)，中國(guó)在兩年前人工智能的專利超過(guò)了美國(guó)，我們趕超非常厲害。我們需要圍繞趕超的過(guò)程，圍繞AI的2.0重新制定自己的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，因?yàn)檫@個(gè)世界從根本上變了。第二點(diǎn)特別重要的，就是發(fā)揮我們的數(shù)據(jù)，人工智能三項(xiàng)核心的資源，算力、算法、數(shù)據(jù)。我們真正的優(yōu)勢(shì)是數(shù)據(jù)。

三年以后，我們預(yù)計(jì)2025年中國(guó)的數(shù)據(jù)會(huì)超過(guò)美國(guó)，成為世界上最大的數(shù)據(jù)之國(guó)，因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)，中國(guó)數(shù)據(jù)的質(zhì)量也會(huì)很好，所以讓數(shù)據(jù)流起來(lái)變成資源、變成資產(chǎn)、變成財(cái)富，就是今天這個(gè)論壇的主題，讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力是我們迎接科學(xué)革命、迎接大模型的最根本的一條，只有在這個(gè)基礎(chǔ)上，我們才能把大模型的應(yīng)用和商業(yè)化、企業(yè)化的發(fā)展結(jié)合起來(lái)，才能走上我們的趕超之路。

好，這就是我的簡(jiǎn)短匯報(bào)，謝謝大家！