以下文章來源于金融科技研究 ，作者金融科技50人論壇
導(dǎo)讀：近期,，由金融科技50人論壇聯(lián)合神州信息,、高景立學(xué)共同推出的“2023數(shù)字金融公益直播課”第二期順利開講,。本期嘉賓邀請(qǐng)到光大信托信息技術(shù)部副總經(jīng)理、數(shù)據(jù)中心總經(jīng)理祝世虎,，他分別從ChatGPT簡述、ChatGPT的技術(shù)分析、ChatGPT的應(yīng)用邊界,、法律與合規(guī)以及在金融行業(yè)的應(yīng)用展望四個(gè)方面，闡述了“ChatGPT給金融機(jī)構(gòu)帶來的思考”,。
以下為實(shí)錄內(nèi)容：
一,、ChatGPT簡述
1,、ChatGPT簡述
ChatGPT是自然語言對(duì)話方式的聊天機(jī)器人，”Chat”指聊天,，GPT是一種算法,。ChatGPT包含文本、圖畫,、自動(dòng)問答,、翻譯和代碼等功能。“2022年末以來,，它迅速走紅全球,，全球客戶突破3億”充分說明產(chǎn)品評(píng)價(jià)取決于客戶數(shù)。ChatGPT由OpenAI公司開發(fā),，微軟為公司提供資金支持,。目前國內(nèi)與ChatGPT同類型的產(chǎn)品是百度研發(fā)的文心一言，已經(jīng)推出測(cè)試版,。網(wǎng)上有一位畫家用ChatGPT繪制名為《有光有愛有遠(yuǎn)方》的畫作,，得到廣泛關(guān)注。我也嘗試用ChatGPT撰寫一封表揚(yáng)信的開放性作文,，撰寫效果非常好,，這封表揚(yáng)信放在任何一家銀行、信托公司都是可以通用的,。
2,、ChatGPT：從技術(shù)到客戶的珠聯(lián)璧合
誠然ChatGPT的技術(shù)非常好，但我覺著其成功更多是產(chǎn)品的成功,，因?yàn)楫a(chǎn)品具有易用,、好用和實(shí)用的三個(gè)特征。易用方面,，OpenAI公司斥巨資提供了便捷的API接口,，使每個(gè)人都可以方便地用手機(jī)、筆記本接入,，為ChatGPT產(chǎn)品吸引了大量客戶,。好用方面，其效果遠(yuǎn)高于同類型的傳統(tǒng)產(chǎn)品,，讓很多出于好奇的客戶變成初級(jí)使用者,。實(shí)用方面，學(xué)生可以用其寫作業(yè),，程序員可以用其寫代碼,，畫師可以用其畫畫，這正是解決勞動(dòng)力問題的地方,。讓人們慢慢地從初級(jí)使用者變成了堅(jiān)定的使用者,，這個(gè)過程好比客戶旅程,。因此，我認(rèn)為易用,、好用,、實(shí)用所帶來的客戶旅程是ChatGPT成功的關(guān)鍵之一。
從技術(shù)和產(chǎn)品關(guān)系的角度分析,，首先,，我所經(jīng)歷的AI史上第一個(gè)里程碑AlaphaGo，雖然其技術(shù)是很領(lǐng)先的,，但是因?yàn)槠洚a(chǎn)品設(shè)計(jì)使客戶群體僅局限于圍棋的垂直領(lǐng)域,，難以形成ChatGPT這樣受歡迎的場(chǎng)景。技術(shù)好不是全面的,，產(chǎn)品好才更重要,。其次，以二維碼支付為例,，現(xiàn)在大部分人都會(huì)用二維碼去支付,，但是二維碼技術(shù)推廣同期有更先進(jìn)的技術(shù)，比如門禁卡技術(shù),、芯片卡技術(shù),。二維碼的成功并不是源于技術(shù)先進(jìn)，而是產(chǎn)品成功,，也是延續(xù)易用、好用,、實(shí)用的路線,。以金融機(jī)構(gòu)的視角來看，第一,，創(chuàng)新產(chǎn)品,、數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)一定是業(yè)務(wù)引領(lǐng)，而不是科技引領(lǐng),；第二,，轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新的成功一定是業(yè)務(wù)的成功，而不是科技和風(fēng)險(xiǎn)的成功,；第三,，業(yè)務(wù)成功的關(guān)鍵一定是產(chǎn)品的成功；第四,，線上唯一可以調(diào)動(dòng)客戶行為的是產(chǎn)品設(shè)計(jì),。綜上，ChatGPT帶給金融機(jī)構(gòu)的啟示是：路線業(yè)務(wù)引領(lǐng),，標(biāo)志業(yè)務(wù)成功,，核心是產(chǎn)品成功,，產(chǎn)品調(diào)動(dòng)客戶。
3,、OpenAI：工程師的桃花源
OpenAI成功的關(guān)鍵因素包括兩方面,，一方面在于其有300多名工程師，這些工程師自由散漫但理想崇高,，它可以無憂無慮地以工程師的思維改變世界,。“自由散漫”指的是當(dāng)技術(shù)路線和管理路線發(fā)生沖突時(shí)，工程師要站在技術(shù)角度進(jìn)行取舍,。“理想崇高”指的是堅(jiān)定自身技術(shù)路線,。OpenAI公司300名工程師中，包括模型人員90人,，系統(tǒng)人員15人,、數(shù)據(jù)人員180人、ITBP人員15人,。模型人員和ITBP人員的占比從側(cè)面反映一家金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度,。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，模型人員占比越高,，機(jī)構(gòu)的自動(dòng)化程度越智能,；ITBP人員占比越高，機(jī)構(gòu)的科技和數(shù)字化轉(zhuǎn)型越貼近業(yè)務(wù),。
另一方面,，OpenAI將算力、專業(yè)化的數(shù)據(jù)處理全部外包,。這對(duì)于金融機(jī)構(gòu)在設(shè)置外包和自主研發(fā)邊界中具有啟示：體現(xiàn)核心競爭力的地方一定要自主研發(fā),，非核心競爭力的專業(yè)能力可以外包，比如算力,、簡單人工數(shù)據(jù),、人工標(biāo)注等。
4,、Microsoft：第三代的王者榮耀
微軟主要實(shí)現(xiàn)了三代“王者榮耀”時(shí)刻,。第一代“王者榮耀”是Office，它實(shí)現(xiàn)了文字的電子化,，但是本地化的Office存在問題,，當(dāng)我們進(jìn)行“CTRL+C”和“CTRL+V”拷貝粘貼時(shí)，僅限于這臺(tái)電腦中的文字,。第二代“王者榮耀”是搜索引擎,，我們可以“CTRL+C”和“CTRL+V”拷貝粘貼所有互聯(lián)網(wǎng)的文字，文字范圍有所擴(kuò)大,。第二代半“王者榮耀”是搜索引擎變種即主動(dòng)推薦,，形成主動(dòng)數(shù)據(jù)采集和搜索功能,，相比于傳統(tǒng)搜索更加智能。第三代“王者榮耀”是ChatGPT,，其范圍不再局限于歷史已有文字,，而是可以組合形成新文字，讀起來更加合情合理,。
5,、崗位之爭：人與AI的邊界線
關(guān)于人和AI的邊界線究竟在什么地方。第一,，體力勞動(dòng)一定會(huì)被簡單機(jī)械所取代,，這是已經(jīng)發(fā)生的；第二,，重復(fù)性勞動(dòng)能被簡單智能機(jī)器所取代,，比如金融機(jī)構(gòu)OA系統(tǒng)、RPA機(jī)器人等,。此外,，目前90%的人相信自動(dòng)駕駛會(huì)實(shí)現(xiàn)。ChatGPT可以取代什么工作,，有些人總結(jié)成簡單的創(chuàng)造性工作,，但是我覺得這種說法是不恰當(dāng)?shù)摹?strong>第一，任何不需要深度感情交流的工作都可能會(huì)被AI所取代,。以包餃子為例,，機(jī)器包餃子早已實(shí)現(xiàn)且味道不錯(cuò)。但餃子是容易被注入感情的,，機(jī)器無論如何也包不出媽媽的味道,。雖然機(jī)器有可能寫出有感情的作品，但是機(jī)器不一定能夠理解感情,。因此，搶走工作的不是AI,，而是先掌握AI的人,。如何保證自己的工作不被AI所替代？這需要我們?cè)诠ぷ髦蟹瞰I(xiàn)愛,，用愛去工作,，只要把愛心放到工作中，我們的工作就很難被取代,。
第二,，ChatGPT本質(zhì)是生產(chǎn)力的躍升，這與歷史上的生產(chǎn)力提升是一樣的,，蒸汽機(jī)替代馬車,、電力替代蒸汽機(jī),。雖然會(huì)在短時(shí)間內(nèi)對(duì)人類的就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生沖擊，但由于人力資源的稀缺性,，中長期不會(huì)存在大規(guī)模失業(yè),，只是就業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化。啟示便是,，我們可能需要提前考慮子女上學(xué)時(shí)什么專業(yè)不會(huì)被AI所取代,，人與AI邊界線哲學(xué)觀點(diǎn)將會(huì)深刻影響下一代的就業(yè)結(jié)構(gòu)、思維觀念等,。傳統(tǒng)上,，我們認(rèn)為人類勞動(dòng)者分為體力勞動(dòng)者和智力勞動(dòng)者，從AI視角看,，可能只存在碳基勞動(dòng)者（體力勞動(dòng)者,、智力勞動(dòng)中）和硅基勞動(dòng)者，并且它可能認(rèn)為碳基勞動(dòng)者是為硅基勞動(dòng)者服務(wù)的,，這就需要哲學(xué)家們幫我們區(qū)分人與AI的邊界線,，以及AI算法的人工智能倫理。
6,、崗位之爭：從社會(huì)主義的初級(jí)階段的基本理論去理解
ChatGPT時(shí)代會(huì)顛覆很多事情,，引起崗位變化。很難想象在醫(yī)療資源相對(duì)貧瘠的非洲大陸上,，昨天的一家網(wǎng)吧會(huì)在今天搖身一變成為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院,。但是現(xiàn)在可以相信互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的變化，無論是網(wǎng)吧還是醫(yī)院,，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng),、人工智能而言，無非是一個(gè)終端,。在這種大變革下,，某些崗位會(huì)發(fā)生變更。
從社會(huì)主義初級(jí)階段的基本理論來理解,，社會(huì)主義初級(jí)階段主要矛盾是人們?nèi)找嬖鲩L的物質(zhì)文化需求同落后的社會(huì)生產(chǎn)之間的矛盾,。落后的社會(huì)生產(chǎn)指的是兩點(diǎn)：人力資源稀缺和生產(chǎn)力。ChatGPT本質(zhì)上是通過科技創(chuàng)新提高生產(chǎn)效率,，以更少人力去生產(chǎn)原來商品,，讓節(jié)約的人力進(jìn)入新的行業(yè)，增加新的商品和服務(wù)供給,。綜合來看,，ChatGPT只會(huì)短期內(nèi)對(duì)人類的就業(yè)結(jié)構(gòu)造成沖擊，中長期并不會(huì)導(dǎo)致人類的大規(guī)模失業(yè)。
二,、ChatGPT的技術(shù)分析
1,、技術(shù)路線：工程師思維的成功
ChatGPT的成功是工程師思維的成功。第一,，創(chuàng)建大腦,。工程師思維中有一個(gè)“通用復(fù)用”的思維，即強(qiáng)調(diào)代碼,、部件在各個(gè)場(chǎng)合可以通用的,，生產(chǎn)的發(fā)動(dòng)機(jī)在工廠各個(gè)汽車?yán)锸峭ㄓ玫摹Ｔ诠こ處熝壑?，?chuàng)建大腦一定是創(chuàng)建通用人工智能AGI大系統(tǒng),，系統(tǒng)中間有學(xué)習(xí)的大模型，靠大算力從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)人類的知識(shí),，從而形成AI智能,。第二，從哪里學(xué),？人類的知識(shí)存儲(chǔ)在書本里,、文字里、圖畫里,、語言里,。在工程師眼里，大模型要從人類語言中學(xué),，要建立大型語言模型LLM,。工程師擁有建模型的想法和硬件后，隨著數(shù)據(jù)和算力越來越大,，模型效果越來越好,，這就是工程師們力大磚飛的思維。第三,，怎么學(xué),？關(guān)于技術(shù)路線的選擇，當(dāng)時(shí)NLP領(lǐng)域中存在著兩類技術(shù)路線,，第一類是深度學(xué)習(xí)模型,，第二類是預(yù)訓(xùn)練模型。但深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)遇到瓶頸,，依靠增加深度學(xué)習(xí)的模型層深來提高模型效果微乎其微，此時(shí)深度學(xué)習(xí)已經(jīng)逐漸被預(yù)訓(xùn)練模型所取代,。預(yù)訓(xùn)練模型又存在了兩個(gè)技術(shù)方案：Bert方案和GPT方案,，大部分研究者選擇Bert方案，而大部分工程師選擇GPT方案。Bert方案是雙向的方案,，即我對(duì)你說話,，你先聽明白我說的話，再回答我的問題,。GPT方案是我說話你只需要回答,，不用知道說了什么。這種一問一答的方案體現(xiàn)出工程師大道至簡的思維,。這種雙向過程可能比直接回答更難,。我認(rèn)為GPT路線在開放式領(lǐng)域中的成功只是領(lǐng)域問題，在金融領(lǐng)域內(nèi),，封閉性Bert技術(shù)路線或許更有優(yōu)勢(shì),。第四，學(xué)成歸來,。通過不停地堆模型,、堆數(shù)據(jù)，最終實(shí)現(xiàn)成功是智力涌現(xiàn)的過程,。智力涌現(xiàn)涌現(xiàn)后便可以做產(chǎn)品,。學(xué)成歸來指的是厚積薄發(fā)以后形成產(chǎn)品成功，任何創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功,，都應(yīng)該是產(chǎn)品的成功,。
2、智能涌現(xiàn)：人工智能的厚積薄發(fā)
人工智能在GPT上變化體現(xiàn)很明顯,，從2018年最初的GPT模型參數(shù)只有1.17億,，到2020年GPT-3模型參數(shù)達(dá)到1750億，再到2022年產(chǎn)品化,，其厚積薄發(fā)體現(xiàn)在三個(gè)方面,。第一，技術(shù)積累,。技術(shù)積累實(shí)際上是不斷試錯(cuò)的過程,，解決的是理論推導(dǎo)和工程實(shí)踐中的技術(shù)差異。不斷試錯(cuò)就是技術(shù)的積累,，任何產(chǎn)品的成功都需要兩個(gè)發(fā)明,，一個(gè)是理論上科學(xué)家們?cè)趯?shí)驗(yàn)室的發(fā)明；另一個(gè)是工程師們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中將科學(xué)家的發(fā)明低成本實(shí)現(xiàn)的過程,。第二,，知識(shí)積累。GPT模型參數(shù)從1.17億到1750億的積累,，訓(xùn)練成本極其昂貴,。據(jù)傳聞，微軟為其訓(xùn)練花費(fèi)20~30億美金。第三,，理念積累,。在NLP領(lǐng)域中，曾經(jīng)深度學(xué)習(xí)模型逐漸失效,，GPT采用為自回歸的技術(shù)路線,，后來出現(xiàn)的Bert采用的是雙向語言模型，而且當(dāng)時(shí)Bert技術(shù)方案的效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于GPT1的效果,。直到GPT3的出現(xiàn),，其優(yōu)勢(shì)才顯示出來，這就是工程師們對(duì)技術(shù)路線的厚積薄發(fā),。對(duì)于給金融機(jī)構(gòu)的啟示是,，并非誰的技術(shù)好就用誰的技術(shù)，應(yīng)該用成本的思維去選擇適合自己的技術(shù),。
有些資深專家認(rèn)為GPT3的成功不僅是技術(shù),，而且是代表AI模型的發(fā)展理念。我是同意這種觀點(diǎn)的,。我認(rèn)為AI理念包括以下幾個(gè)方面：一是對(duì)AGI架構(gòu)設(shè)想的堅(jiān)持,；二是對(duì)LLM通往AGI道路的堅(jiān)持；三是工程師們對(duì)未來“人與AI分工設(shè)想”的堅(jiān)持,。在人與AI共同寫作文時(shí),，人與AI的分工究竟是BERT技術(shù)路線還是GPT的技術(shù)路線。對(duì)于BERT和GPT之爭,，它們只是各有所長,，在開放式領(lǐng)域GPT有天然優(yōu)勢(shì)，但在垂直場(chǎng)景與受控領(lǐng)域,，只要堅(jiān)持下去,，BERT也會(huì)脫穎而出。
3,、融合技術(shù)：多模態(tài)大模型
通用人工智能AGI的核心是與任務(wù)無關(guān)的大模型LLM,，目前在自然語言相關(guān)領(lǐng)域有三大方向：GPT適用于語言領(lǐng)域、Codex適用于代碼領(lǐng)域,、DALLE適用于圖像領(lǐng)域,。上述應(yīng)用讓ChatGPT成為多模態(tài)大模型，多模態(tài)大模型擁有兩種能力：一是尋找到不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,，例如將一段文本和對(duì)應(yīng)圖片聯(lián)系起來,；二是實(shí)現(xiàn)不同模態(tài)數(shù)據(jù)間的相互轉(zhuǎn)化與生成，例如根據(jù)一張圖片生成對(duì)應(yīng)的語言描述,。這種技術(shù)路線的關(guān)鍵是,，將不同模態(tài)的原始數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一或相似語義空間當(dāng)中,，從而實(shí)現(xiàn)不同模態(tài)信號(hào)間的相互理解與對(duì)齊。
4,、算法邏輯：ChatGPT寫文章的邏輯
AI寫作文會(huì)應(yīng)用所有人的詞匯量，其作文空間比每個(gè)人的作文空間全且大,。首先,，必須把文字和圖片向量化，才能輸入到人工智能算法中,。假設(shè)1頁P(yáng)PT圖片為400×500的像素即2萬個(gè)像素點(diǎn),，每個(gè)點(diǎn)用0~255的灰度值描述。在二維空間中,，2萬個(gè)像素點(diǎn)可以排成1張圖,。上升至2萬維空間，這個(gè)圖片相當(dāng)于2萬維空間中的1個(gè)點(diǎn),。假設(shè)作文空間2萬維,，AI寫的作文就是2萬維空間中的一個(gè)點(diǎn)。其次,，詞向量即在寫一句話或做語言標(biāo)注時(shí),，通過將語言的詞匯標(biāo)注出來，讓電腦理解詞之間的計(jì)算關(guān)系,。當(dāng)詞組成句子后,，要判斷兩個(gè)句子之間的距離。比如有兩首古詩,，“兩個(gè)黃鸝鳴翠柳,，一行白鷺上青天”、“黃鸝百轉(zhuǎn)趁紅日,，白鷺一行登碧霄”,。我們能夠理解這兩首詩句是一個(gè)意思，計(jì)算機(jī)也能理解,，因?yàn)橛?jì)算機(jī)判斷兩首詩句中都有“白鷺”,，“上”和“登”是一個(gè)意思，“青天”和“碧霄”也是一個(gè)意思,。假設(shè)詩句中的七個(gè)字代表七維空間,，每個(gè)詞匯代表七維空間不同的點(diǎn)，兩個(gè)點(diǎn)之間的距離一定很近即向量很近,。
AI作文通過類似人類語言來訓(xùn)練,，突破了人類的詞匯量和語法的限制。中國有句古詩說得好,，叫做“文章本天成,，妙手偶得之”,。在想象力之外還有巨大的作文空間。在互聯(lián)網(wǎng)上AIGC的文字將會(huì)超過人類五千年產(chǎn)生的文字,，產(chǎn)生的圖畫量很快就超過人類五千年產(chǎn)生的書畫量,。當(dāng)AI產(chǎn)生的文字和書畫的量變得遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人類產(chǎn)生的文字和書畫數(shù)量，真理會(huì)被誰控制,？我們要警惕真理被數(shù)據(jù)控制,，數(shù)據(jù)被資本控制。這些真理包括共識(shí),、宗教,、意識(shí)形態(tài)。比如當(dāng)今社會(huì)普遍的共識(shí)是以瘦為為美,，但在唐朝可能以胖為美,。
三、ChatGPT的應(yīng)用邊界,、法律與合規(guī)
第一,，應(yīng)用平民化但建模貴族化。應(yīng)用平民化體現(xiàn)在每個(gè)人都可以通過手機(jī)接入API以使用ChatGPT,。建模貴族化體現(xiàn)在ChatGPT建模過程經(jīng)歷300名工程師,、1750億個(gè)參數(shù)、355塊高級(jí)顯卡以及長達(dá)1年的模型訓(xùn)練,，這是非常大的消耗和資源投入,。由于這種重資源、重投入的底層能力建設(shè),，我覺得未來在AGI領(lǐng)域只有中國和美國具有構(gòu)建基礎(chǔ)底層能力,。
第二，AI出現(xiàn)“大而不能改”的現(xiàn)象,，迫使人們適應(yīng)AI,。GPT有1750億參數(shù)存儲(chǔ)知識(shí)邏輯，其中邏輯關(guān)系,、相互關(guān)系,、學(xué)習(xí)過程等在技術(shù)上尚未完全明確。參數(shù)修改主要靠昂貴的模型訓(xùn)練,，這就容易出現(xiàn)“大而不能改”的缺陷,。進(jìn)而產(chǎn)生“反直覺”的問題：究竟是人去適應(yīng)AI模型，還是AI模型適應(yīng)人,？
第三,，智能缺陷。ChatGPT通過文本語言等訓(xùn)練模型,，其智能類型僅僅是感知智能,，而不是決策智能,，更不是計(jì)算智能。具體來看,，感知智能基于Bayes公式,，決策智能基于先驗(yàn)概率，計(jì)算智能基于計(jì)算公式,。智能缺陷在于ChatGPT的使用邊界,。例如在金融機(jī)構(gòu)中，由于ChatGPT不是決策智能,，會(huì)在風(fēng)險(xiǎn)決策過程中受限；此外其不是計(jì)算智能,，在資本計(jì)量方面會(huì)受限,；作為語言領(lǐng)域的感知智能，它更多是以文字助手的身份嵌入與文本相關(guān)的工作中,。
第四,，技術(shù)缺陷。ChatGPT具有與傳統(tǒng)人工智能技術(shù)類似的缺陷,，一是算法黑箱,。由于算法模型的黑箱運(yùn)作機(jī)制，其運(yùn)行規(guī)律和因果邏輯不會(huì)顯而易見地呈現(xiàn)給研發(fā)者,。二是算法穩(wěn)健性,。算法運(yùn)行時(shí)容易受到數(shù)據(jù)、模型,、訓(xùn)練方法等綜合因素干擾,，出現(xiàn)非穩(wěn)健性的特征，這有可能會(huì)出現(xiàn)針對(duì)性的病毒,。三是算法歧視,。算法以數(shù)據(jù)為原料，如果初始使用的數(shù)據(jù)存在偏見,，無形中會(huì)造成生成的內(nèi)容存在偏見或歧視,，引發(fā)用戶對(duì)于算法公平性的爭議，這種歧視主要來自于資本綁架,，體現(xiàn)在訓(xùn)練樣本數(shù)量上,。
第五，數(shù)據(jù)安全缺陷,。多個(gè)環(huán)節(jié)存在合規(guī)問題,，一是在個(gè)人信息收集階段，用戶使用ChatGPT需要輸入個(gè)人數(shù)據(jù),，依據(jù)《個(gè)人信息保護(hù)法》需要強(qiáng)調(diào)用戶進(jìn)行單獨(dú)授權(quán),。二是在個(gè)人數(shù)據(jù)的加工使用階段,，ChatGPT使用RLHF的訓(xùn)練方法，用戶使用過程中的輸入和交互信息可能會(huì)用于持續(xù)選代訓(xùn)練,，進(jìn)一步被用于為其他用戶提供服務(wù),，造成數(shù)據(jù)共享，這或許與用戶最初使用目的相悖,，根據(jù)《個(gè)人信息保護(hù)法》需要用戶重新授權(quán),。三是訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取，ChatGPT抓取互聯(lián)網(wǎng)上信息的過程可能存在合規(guī)問題,。四是數(shù)據(jù)泄漏,，用戶在使用過程中輸入個(gè)人及企業(yè)相關(guān)的信息，可能導(dǎo)致公司敏感信息泄露,。五是算法缺簡導(dǎo)致數(shù)據(jù)主體行權(quán)困難,，例如更改權(quán)、刷除權(quán),、訪問權(quán)等行權(quán)困難,。
此外，ChatGPT還可能存在3條法律紅線,。一是版權(quán)問題,，ChatGPT撰寫作品的版權(quán)歸屬問題。二是幫信罪,，利用ChatGPT撰寫代碼并用于黑產(chǎn)上,，個(gè)人和ChatGPT需要承擔(dān)哪些責(zé)任。三是關(guān)于拒不履行信息安全管理義務(wù)罪,，比如科技公司被監(jiān)管所約談?wù)?，但是由于模型存?ldquo;大而不能改”的特性而難以及時(shí)修改和完善。
四,、ChatGPT在金融行業(yè)的應(yīng)用與展望
1,、ChatGPT的直接應(yīng)用
第一，ChatGPT的能力分為底層能力和應(yīng)用能力,。大公司應(yīng)關(guān)注底層能力的建設(shè),，小公司可以在垂直領(lǐng)域開發(fā)應(yīng)用能力。
第二,，ChatGPT與人機(jī)設(shè)備的整合,。ChatGPT能力需要有載體去實(shí)現(xiàn)，如手機(jī)是現(xiàn)實(shí)社會(huì)和虛擬社會(huì)中的載體,，把人從現(xiàn)實(shí)社會(huì)拉到虛擬社會(huì)中,，是現(xiàn)實(shí)社會(huì)到虛擬社會(huì)的入口。但當(dāng)眼鏡,、耳機(jī)擁有ChatGPT功能,，會(huì)成為下一個(gè)虛擬社會(huì)和現(xiàn)實(shí)社會(huì)的顛覆性入口,。
第三，ChatGPT與現(xiàn)有APP的整合,。安卓市場(chǎng)排名前20的APP基本上都可以和ChatGPT的功能相結(jié)合,。
第四，ChatGPT在金融領(lǐng)域的應(yīng)用,。首先,，ChatGPT無法改變金融領(lǐng)域的運(yùn)行規(guī)律，但能提升金融領(lǐng)域的現(xiàn)有智能,。比如金融領(lǐng)域的RPA機(jī)器人和ChatGPT結(jié)合后變成智能RPA機(jī)器人,；OA系統(tǒng)和ChatGPT結(jié)合變成智能OA系統(tǒng)。其次,，智能客服,，包括責(zé)任客服和非責(zé)任客服，責(zé)任客服更看好Bert方案,，非責(zé)任客服更看好GPT方案。再次,，ChatGPT是感知智能,，而不是計(jì)算智能，它可以通過文字感知來解讀法律文本和合規(guī)文本,，通過案例進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)感知,、審計(jì)感知以及反洗錢案例感知。最后,，在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用快于在銀行領(lǐng)域,，相對(duì)銀行簡單的信貸產(chǎn)品，保險(xiǎn)產(chǎn)品更復(fù)雜,，疊加銀行業(yè)的約束更多一些,，我認(rèn)為ChatGPT在保險(xiǎn)業(yè)優(yōu)先發(fā)力更合適。
2,、從業(yè)務(wù)角度看：改變客戶流量入口
從銀行的角度來看,，ChatGPT顛覆了什么？銀行需要需要客戶,，客戶就是流量,。互聯(lián)網(wǎng)目前是“入口為王”和“內(nèi)容為王”，ChatGPT可能會(huì)改變這一切,。假設(shè)ChatGPT的賬號(hào)是這么設(shè)計(jì)：首先要注冊(cè)一個(gè)Chat號(hào),，然后用底層賬號(hào)登陸微信時(shí)，微信就成為智能微信,；登錄抖音時(shí),，抖音就成為了智能抖音,，此時(shí)ChatGPT可能在必要的底層能力成為流量入口。從銀行角度來看,，我們要抓住可能會(huì)被ChatGPT改變的流量和客戶入口,。
3、金融機(jī)構(gòu)推動(dòng)數(shù)據(jù)金融形態(tài)：資源化,、資產(chǎn)化,、要素化、市場(chǎng)化
未來,，ChatGPT的發(fā)展特別是底層AI能力的發(fā)展,，一定靠數(shù)據(jù)發(fā)展。數(shù)據(jù)越多,，模型訓(xùn)練越好,。這體現(xiàn)數(shù)據(jù)資源化、資產(chǎn)化,、要素化和市場(chǎng)化的過程,。
首先，數(shù)據(jù)具有三重屬性,，資源屬性,、技術(shù)屬性和金融屬性，并且數(shù)據(jù)具有相關(guān)性和正外部性,。將100萬的數(shù)據(jù)放在一起,，可能產(chǎn)生“1+1＞2”的效果。其次,，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素,，它和土地是不同的。數(shù)據(jù)的價(jià)值不在數(shù)據(jù)本身,，而是源于技術(shù)加工,，數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)于數(shù)據(jù)產(chǎn)品的權(quán)益分配，但它受制于傳統(tǒng)的知情同意的授權(quán)模式,，形成市場(chǎng)化有一定的困難,。對(duì)于數(shù)據(jù)本身，數(shù)據(jù)通過資源化將記錄進(jìn)行標(biāo)注,，形成了數(shù)據(jù)資源,，如果數(shù)據(jù)資源具備可控制、可獲益,、可量化三個(gè)屬性,，數(shù)據(jù)就由數(shù)據(jù)資源變成了數(shù)據(jù)資產(chǎn)。最后，數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成數(shù)據(jù)要素需要三個(gè)條件：數(shù)據(jù)要素的過程需要其他生產(chǎn)要素的投入,、數(shù)據(jù)要素可以賦能其他要素,、數(shù)據(jù)要素可以催生新的生產(chǎn)方式。數(shù)據(jù)資產(chǎn)變成了數(shù)據(jù)要素后,，便是數(shù)據(jù)要素的市場(chǎng)化,。前一步數(shù)據(jù)資本化由金融工作者完成。主要途徑包括數(shù)據(jù)銀行,、數(shù)據(jù)信托,、數(shù)據(jù)證券化、數(shù)據(jù)信貸融資四個(gè)方面,。當(dāng)金融人實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)資本化后,，可能會(huì)解決數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化的關(guān)鍵問題。
金融機(jī)構(gòu)要參與人工智能治理中,。第一是技術(shù)與內(nèi)容并重,；第二是行業(yè)自律，倫理先行,；第三是企業(yè)治理,，即主體責(zé)任與社會(huì)責(zé)任相結(jié)合。
4,、數(shù)據(jù)信托：數(shù)據(jù)與信托的完美結(jié)合
第一,，數(shù)據(jù)要素化過程中的信托雙層所有權(quán)架構(gòu)優(yōu)勢(shì)，將數(shù)據(jù)所有權(quán)與名義所有權(quán)分離,，這恰恰與數(shù)據(jù)信托的雙層所有權(quán)架構(gòu)榫卯相扣,。
第二,，數(shù)據(jù)確權(quán)中的數(shù)據(jù)信托制度優(yōu)勢(shì),。“數(shù)據(jù)二十條”持有權(quán)、加工使用權(quán),、經(jīng)營權(quán)的分置機(jī)制與信托制度的委托人,、受托人、受益人的制度安排道同契合,。
第三,，數(shù)據(jù)流通中的數(shù)據(jù)信托風(fēng)險(xiǎn)隔離與信托制衡優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)信托制度產(chǎn)生的信任制衡貫于風(fēng)險(xiǎn)隔離穿于數(shù)據(jù)全流通過程,。
第四,，數(shù)據(jù)要素收益分配中的數(shù)據(jù)信托的權(quán)益優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置與按價(jià)值貢獻(xiàn)的分配機(jī)制體現(xiàn)信托權(quán)益優(yōu)勢(shì)與市場(chǎng)化優(yōu)勢(shì),。
第五,，數(shù)據(jù)要素治理中的數(shù)據(jù)信托服務(wù)優(yōu)勢(shì)。服務(wù)信托則具備將政府、企業(yè),、社會(huì)等多方主體,，資金方,、資產(chǎn)方,、技術(shù)方、交易商與交易所等多方角色的撮合能力,。
第六,，數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)中的信托制度的國際通用性優(yōu)勢(shì),，信托制度的國際通用性。
5,、從AI的視角看AI
第一,，我認(rèn)為AI興起堪比文藝復(fù)興，文藝復(fù)興破除了人類創(chuàng)造力的禁錮,，實(shí)現(xiàn)了人類創(chuàng)造力“由0到1”,，AI的復(fù)興使人類創(chuàng)造力“由1到100”。
第二,，有一種思想為“萬事皆模型”,。以畫家為例，任何一個(gè)畫家的主要風(fēng)格為其畫風(fēng),，畫家的風(fēng)格就是一個(gè)模型,。模型任何一個(gè)參數(shù)的調(diào)整就會(huì)生成該畫風(fēng)的新畫作。以畢加索的畫風(fēng)為模型,，可以通過調(diào)整參數(shù)生成100幅畢加索的畫,。
第三，自學(xué)習(xí)AI,。當(dāng)算法會(huì)寫算法,，當(dāng)機(jī)器人會(huì)生產(chǎn)自己時(shí)，這是多么恐怖的事情,，需要解決人和AI倫理邊界線的問題,。
第四，從AI視角來看,，人類對(duì)AI的反應(yīng)會(huì)認(rèn)為硅基勞動(dòng)力正在取代碳基勞動(dòng)力,。值得思考的是，人在利用AI擴(kuò)展人的智能,，還是AI在利用人展現(xiàn)智能,。站在AI角度，人類對(duì)AI的反應(yīng)可以分為兩類,，一類人是開始對(duì)AI敵對(duì)和不屑,，隨后發(fā)現(xiàn)效果很好便開始抵制和限制AI,，最后發(fā)現(xiàn)限制不住而感到迷茫。另一類人對(duì)AI很友好,，從起初的好奇,、嘗試，到逐步學(xué)習(xí),，最后學(xué)會(huì)使用AI并和AI共存,。我更希望我們是第二類人，這需要哲學(xué)家給提供指導(dǎo),，在明確與AI的邊界線后,，立法、工程師,、應(yīng)用才具有邊界和方向,。