金融发展方案，发展金融大模型需注重安全生产吗

◎本报记者李勇

“金融行业作为人工智能应用的重要场景，是大模型技术和算法突破的沃土。”8月28日，在重庆两江新区举行的金融大模式发展论坛暨即期消费金融大模式发布会上，中国工程院院士倪光南表示。

论坛上，多位院士专家对生成式人工智能和金融模型进行了探讨。

中国工程院院士、浙江大学求是特聘教授谭讲解了大比例模型的关键技术和发展趋势。他介绍，过去人工智能强调因果关系，现在大数据强调相关性，从不确定性中寻找确定性，从变量中寻找不变量。

“生成式人工智能的三大技术特征是大数据、大模型和大计算能力。”谭表示，生成式人工智能是基于知识工程和知识图谱的大模型。知识工程是从数据中凝结知识，这是人工智能的核心，其目的是用现代工具提高人们使用信息的能力。

“生成式人工智能的基本定位仍然是智力工作者的助手。”欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松表示，生成式人工智能不会整体取代一个行业。一般模型ChatGPT更注重文本语言，但对数字不敏感，所以有时会答非所问。另外，通用大机型的落地也是一大挑战。如果用在金融领域，很有可能是“鸡同鸭讲”。

“坦率地说，在工业和金融领域，通用大模型仍然存在四个关键问题。”即时消费金融有限公司(以下简称即时消费)首席信息官姜宁表示，这四大问题包括关键任务与动态适应性、个性化需求与隐私保护、群体智能与安全、基础设施能力。

针对人工智能的风险，国际系统与控制学会院士、重庆国家应用数学中心主任杨新民表示，随着大模型的开源，深度合成技术的非法使用有加速积累的风险。

中国信息通信研究院副总工程师王爱华在演讲中表示:“可信人工智能实践的路径逐渐清晰。人工智能的作用越大，对安全性和可信度的要求就越高。”

会上，国内首个大零售金融模式——“天镜”随即发布。“我们希望在任何情况下，在任何不可预知的情况下，天京给客户和全体员工的回答都是合规的、稳定的。”姜宁表示，即刻消费已经形成了“三纵三横”的大模式来进行技术布局。所谓“三纵”，是指在数据领域实现智能化、结构化数据判别模型的实时人机协作、多模态智能和数据决策智能的综合能力。三横是指不断学习，模型合规，结合AI的健壮技术能力，形成安全合规和可信度，确保模型更智能更稳定，更安全可控。

基于此，中国信息通信研究院、重庆国家应用数学与消费中心Now牵头，阿里云、复旦大学金融科学技术研究院、腾讯云、中国科学院自动化研究所等单位联合发起了“金融大模型可信安全验证与联合创新行动计划”。