21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者 曹媛 深圳報(bào)道

在漫威宇宙中，鋼鐵俠的AI管家賈維斯化身“超級(jí)秘書(shū)”，不僅負(fù)責(zé)斯塔克家族企業(yè)的運(yùn)作，平常還是一個(gè)忠誠(chéng)體貼的生活管家，甚至鋼鐵俠連生命安全都托付給了它。

平安集團(tuán)首席科學(xué)家肖京認(rèn)為上述場(chǎng)景在未來(lái)可能會(huì)實(shí)現(xiàn)，“很多靠知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)提供專(zhuān)業(yè)服務(wù)的領(lǐng)域，未來(lái)很可能會(huì)是少數(shù)優(yōu)秀專(zhuān)業(yè)人員來(lái)調(diào)教、指揮一群機(jī)器人，為客戶提供有溫度的服務(wù)?！?/p>

在人工智能發(fā)展的七十余年，以GPT-4、DeepSeek為代表的大模型正重塑人類(lèi)認(rèn)知世界的方式。這場(chǎng)始于2017年Transformer架構(gòu)的AI革命，通過(guò)“大數(shù)據(jù)+大算力+強(qiáng)算法”的黃金三角組合，引發(fā)了新一輪人工智能發(fā)展浪潮。

在當(dāng)前年報(bào)季，上市公司也爭(zhēng)相披露“含AI量”。如平安集團(tuán)在年報(bào)中明確“全面數(shù)字化戰(zhàn)略是2025開(kāi)年的首要任務(wù)?！闭猩蹄y行在年報(bào)中將“數(shù)字招行”的表述升級(jí)為“數(shù)智招行”，并強(qiáng)調(diào)“全力推進(jìn)AI等前沿科技創(chuàng)新應(yīng)用，拓展服務(wù)和管理半徑，提升業(yè)務(wù)效率，降低交易成本，提升風(fēng)控能力?！?/p>

就在AI賦能千行百業(yè)熱潮中，肖京強(qiáng)調(diào)“市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)最終的勝負(fù)手還是在于核心技術(shù)水平”，而“忽視底層核心技術(shù)研發(fā)”的問(wèn)題已初現(xiàn)端倪。

在智能涌現(xiàn)中，我們?cè)撊绾慰创@場(chǎng)AI技術(shù)革命。平安集團(tuán)首席科學(xué)家肖京接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道等采訪，開(kāi)展一場(chǎng)AI熱下的“冷思考”。

平安集團(tuán)首席科學(xué)家肖京（受訪者供圖）

智能涌現(xiàn)：技術(shù)、專(zhuān)業(yè)、場(chǎng)景、生態(tài)的四維協(xié)同

21世紀(jì)：近年來(lái)，以ChatGPT和DeepSeek為代表的人工智能技術(shù)引爆全球，如何評(píng)價(jià)這一輪AI技術(shù)帶來(lái)的新變革？

肖京：DeepSeek這類(lèi)人工智能技術(shù)的價(jià)值集中體現(xiàn)在智慧、效率兩點(diǎn)：效率上，它會(huì)大幅提升社會(huì)、企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)速度，提升效率；智慧上，它會(huì)推動(dòng)社會(huì)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的模式從“后知、后決、后行”向“現(xiàn)知、現(xiàn)決、現(xiàn)行”，再到“先知、先決、先行”，我們可以真正用數(shù)據(jù)決策來(lái)代替經(jīng)驗(yàn)決策，實(shí)現(xiàn)“聰明經(jīng)營(yíng)”。

目前，人工智能技術(shù)的有效應(yīng)用，最主要的是要做到技術(shù)、專(zhuān)業(yè)、場(chǎng)景、生態(tài)的四維協(xié)同：一是要有技術(shù)，包括數(shù)據(jù)、算法、算力；二是要有行業(yè)專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)；三是要有實(shí)際場(chǎng)景，可以不斷迭代、驗(yàn)證、升級(jí)；四是技術(shù)、業(yè)務(wù)、場(chǎng)景多方融合的生態(tài)，就可以不斷迭代、打磨出多種多樣的應(yīng)用方案。

目前，人工智能帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)趨勢(shì)不可當(dāng)，但是也有順序，有些產(chǎn)業(yè)容易先賦能成功：一是行業(yè)本身數(shù)字化基礎(chǔ)比較好；二是產(chǎn)業(yè)規(guī)模較大，涉及人數(shù)較多；三是利潤(rùn)率相對(duì)較高。如金融、醫(yī)療、教育等行業(yè)會(huì)最先受益。

21世紀(jì)：具體來(lái)看，DeepSeek這類(lèi)人工智能技術(shù)如何改寫(xiě)金融業(yè)邏輯？

肖京：DeepSeek這類(lèi)人工智能技術(shù)與金融業(yè)的融合將加速三個(gè)維度的顛覆：業(yè)務(wù)流程重構(gòu)、服務(wù)模式革新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)重塑。

DeepSeek模型參數(shù)全面開(kāi)源大幅降低行業(yè)應(yīng)用門(mén)檻，機(jī)構(gòu)可簡(jiǎn)單通過(guò)私有化部署實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。但這只是一個(gè)入門(mén)級(jí)應(yīng)用，適用于少量對(duì)專(zhuān)業(yè)性要求不高的場(chǎng)景，而具備科技能力的金融機(jī)構(gòu)可基于開(kāi)源模型，站在巨人肩膀上，結(jié)合自身專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)與技術(shù)能力，構(gòu)建垂域大模型，推動(dòng)金融業(yè)的全面智能化升級(jí)。

未來(lái)，像金融這種靠知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，可能是少數(shù)優(yōu)秀專(zhuān)業(yè)人員調(diào)教、指揮一群AI來(lái)服務(wù)客戶，這樣必然帶來(lái)流程、模式和生態(tài)的徹底變革。

21世紀(jì)：平安集團(tuán)已搭建起通用模型、垂域模型、應(yīng)用模型三層大模型體系，為何要堅(jiān)持自研垂域大模型？具體是如何自研的？

肖京：通用模型不具備很強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)性，應(yīng)用在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域時(shí)好像面面俱到，但實(shí)際上不是很精準(zhǔn)。另外，DeepSeek只開(kāi)源了它的模型參數(shù)，并沒(méi)有開(kāi)源訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練代碼，DeepSeek也沒(méi)有金融、醫(yī)療領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所以要通過(guò)自身能力、專(zhuān)業(yè)隊(duì)伍去梳理、總結(jié)，然后得到高質(zhì)量專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成也有幾種方式，如可以用大模型，一定條件下讓它生成一些訓(xùn)練樣本，但會(huì)有很多幻覺(jué)，所以需要專(zhuān)業(yè)人員完善、補(bǔ)充、修改，最后形成數(shù)據(jù)。還可以從過(guò)去的歷史案例中，通過(guò)專(zhuān)業(yè)人員手工總結(jié)、歸納、思考，把作業(yè)的完整過(guò)程總結(jié)歸納形成數(shù)據(jù)。

另外，所有訓(xùn)練代碼也沒(méi)有開(kāi)源，專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)需要去讀懂不同大模型、不同能力是怎么訓(xùn)練的，然后復(fù)現(xiàn)這些技術(shù)能力。一旦我們有了復(fù)現(xiàn)技術(shù)、代碼能力之后，就能做垂域的增強(qiáng)模型。

然后基于垂域模型，還可以進(jìn)一步訓(xùn)練各個(gè)專(zhuān)屬場(chǎng)景的模型，比如投資領(lǐng)域場(chǎng)景、復(fù)雜險(xiǎn)種核保模型等具體場(chǎng)景模型。有了這些能力后，就能促進(jìn)機(jī)構(gòu)增加收入、降低成本、提高效率，也降低風(fēng)險(xiǎn)損失。

接下來(lái)，平安還將聚焦打造一系列的工具平臺(tái)，包括智能體平臺(tái)，模型訓(xùn)練、蒸餾、推理的工具平臺(tái)，有了這些平臺(tái)之后，就能基于各種場(chǎng)景快速打造一個(gè)模型矩陣。

這個(gè)模型矩陣是一個(gè)快慢思考結(jié)合的、適配各種場(chǎng)景的模型體系，可以更好地與業(yè)務(wù)結(jié)合起來(lái)，賦能未來(lái)的三類(lèi)場(chǎng)景：一類(lèi)是存量的業(yè)務(wù)場(chǎng)景升級(jí)，我們叫作“老樹(shù)開(kāi)新花”；第二類(lèi)是“新枝發(fā)新芽”，指通過(guò)DeepSeek升級(jí)以后，可以借助大模型技術(shù)覆蓋到原來(lái)觸及不到的業(yè)務(wù)；第三類(lèi)是“沃土生奇苗”，這是基于AI完全從0到1打造的原生應(yīng)用場(chǎng)景。只有這樣，才能充分發(fā)揮大模型平臺(tái)、智能體平臺(tái)的能力，真正做到為業(yè)務(wù)提效。

應(yīng)用蜂擁：但核心技術(shù)才是最終勝負(fù)手

21世紀(jì)：從DeepSeek到Manus，你如何看待目前國(guó)內(nèi)AI發(fā)展環(huán)境的變化？客觀來(lái)說(shuō)，目前中國(guó)在AI大模型領(lǐng)域與海外還存在哪些差距？

肖京：DeepSeek發(fā)布以后，各類(lèi)大大小小的模型參數(shù)都開(kāi)源了，加上大模型非常強(qiáng)大的泛化能力，這大幅降低了AI應(yīng)用門(mén)檻，也加速了各行各業(yè)的AI應(yīng)用拓展。

而Manus是基于大模型智能體的應(yīng)用系統(tǒng)。很多人對(duì)它有誤解，它既不是一個(gè)跨越式的技術(shù)進(jìn)步，也不是國(guó)人“自嗨”，它是提供了一種大模型應(yīng)用場(chǎng)景的解決方案。

但Manus的火爆也凸顯出一個(gè)問(wèn)題，即社會(huì)資源的投入可能會(huì)比較偏應(yīng)用，因?yàn)榇蠹矣X(jué)得DeepSeek都開(kāi)源了，是不是直接基于開(kāi)源來(lái)做應(yīng)用就行了？這會(huì)導(dǎo)致忽視底層核心技術(shù)研發(fā)。

這個(gè)問(wèn)題在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)已經(jīng)初現(xiàn)端倪，有些原本專(zhuān)注大模型底層研發(fā)的團(tuán)隊(duì)，最近迫于市場(chǎng)壓力都不得不轉(zhuǎn)向一些更加偏應(yīng)用的領(lǐng)域。我認(rèn)為這是“殺雞取卵”，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)最終的勝負(fù)手還是在于核心技術(shù)水平。

所以我們既不能像以前那樣一窩蜂投入，之前很長(zhǎng)一段時(shí)間的“百模大戰(zhàn)”，都是低水平的重復(fù)建設(shè)、創(chuàng)新研發(fā)，這類(lèi)問(wèn)題要避免。我們更要避免忽視底層技術(shù)研發(fā)，需要保障核心技術(shù)研發(fā)的創(chuàng)新環(huán)境和土壤生態(tài)，只有這樣中國(guó)才能真正地趕上，并且超過(guò)海外最高水平的AI能力。

21世紀(jì)：那中國(guó)在AI大模型技術(shù)領(lǐng)域的追趕路徑是怎樣的？

肖京：目前來(lái)說(shuō)中國(guó)在AI大模型領(lǐng)域跟海外相比各有優(yōu)劣，在算力、芯片、領(lǐng)軍人才、原創(chuàng)的核心算法方面是有差距的，但差距一直在縮小，而且現(xiàn)在“絕對(duì)的依賴(lài)性”沒(méi)有了。

DeepSeek這次的進(jìn)展和突破，捅破了OpenAI先進(jìn)算法的窗戶紙。DeepSeek R1和OpenAI o1模型只相差一個(gè)月左右，并且由于DeepSeek是開(kāi)源策略應(yīng)用拓展更加快速。DeepSeek還完全由國(guó)內(nèi)培養(yǎng)的青年人才完成的，這說(shuō)明我們的人才隊(duì)伍也有很大進(jìn)步，但我國(guó)在領(lǐng)軍人才方面還有差距。

中國(guó)的優(yōu)勢(shì)還在于擅長(zhǎng)“集中力量辦大事”，大模型技術(shù)有一個(gè)規(guī)模法則（scaling law），以前是算力越大、模型參數(shù)越大，涌現(xiàn)出來(lái)的能力也越強(qiáng)，現(xiàn)在DeepSeek還做了一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的規(guī)模法則，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的迭代次數(shù)越多，它的思考能力也會(huì)越來(lái)越強(qiáng)，這實(shí)際上是一個(gè)“大力出奇跡”的技術(shù)，這種技術(shù)就特別適合擅長(zhǎng)“集中力量辦大事”的地方，容易形成產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)。

風(fēng)險(xiǎn)之問(wèn)：隱私邊界與倫理重構(gòu)的多重挑戰(zhàn)

21世紀(jì)：AI大模型的應(yīng)用目前存在哪些潛在風(fēng)險(xiǎn)？

肖京：這樣顛覆性的變革肯定會(huì)帶來(lái)一些潛在的風(fēng)險(xiǎn)，我認(rèn)為有4類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)：一是AI本身帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，比如數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、算法偏見(jiàn)、模型幻覺(jué)、數(shù)據(jù)泄露、模型篡改、生成不合規(guī)內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)。

第二，投入和產(chǎn)出不匹配的風(fēng)險(xiǎn)。AI大模型的應(yīng)用很耗費(fèi)資源，所以很多產(chǎn)品可能會(huì)出現(xiàn)投入資源和產(chǎn)出價(jià)值不匹配的風(fēng)險(xiǎn)，所以投入時(shí)需要價(jià)值導(dǎo)向，避免盲目地大干快上。

第三，社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。AI技術(shù)帶來(lái)產(chǎn)業(yè)模式、流程、生態(tài)變革，會(huì)導(dǎo)致很多從業(yè)人員必須要進(jìn)行技能轉(zhuǎn)型，適應(yīng)不同的產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)，這就會(huì)帶來(lái)一些社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。

第四，行業(yè)產(chǎn)生馬太效應(yīng)。比如未來(lái)有能力的頭部機(jī)構(gòu)AI應(yīng)用能力會(huì)越來(lái)越強(qiáng)，但一些小企業(yè)就只能用一些簡(jiǎn)單應(yīng)用，和大機(jī)構(gòu)的能力差距會(huì)越來(lái)越大，形成馬太效應(yīng)、強(qiáng)者恒強(qiáng)。另外大家都用AI，如在金融市場(chǎng)上會(huì)導(dǎo)致策略趨同。

對(duì)于前兩類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)，我們可以通過(guò)技術(shù)能力、管理水平的提升來(lái)解決，后兩類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)就需要國(guó)家和行業(yè)共同努力，通過(guò)業(yè)態(tài)升級(jí)、崗位技能培訓(xùn)以及行業(yè)智能化、解決方案的開(kāi)放服務(wù)等方式來(lái)解決。

21世紀(jì)：在應(yīng)用AI技術(shù)時(shí)，如何平衡效率提升與風(fēng)險(xiǎn)防控？能否以平安集團(tuán)舉例說(shuō)明？

肖京：效率和安全永遠(yuǎn)是難以平衡的，但是安全是我們的底線。金融、醫(yī)療行業(yè)是強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)，對(duì)安全要求非常高。

比如，平安集團(tuán)AI模型上線有一個(gè)指標(biāo)，叫“紅線率”，比如AI醫(yī)生去做咨詢(xún)、收集信息，紅線率一定要低于1%，有非常低的紅線率才能讓它上線。

此外，中國(guó)平安在十多年前就完成了集團(tuán)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)，遵循合法正當(dāng)、目的明確、授權(quán)同意及最小必要原則，打通全集團(tuán)各種類(lèi)型的海量數(shù)據(jù)孤島，并建立了數(shù)據(jù)清洗、整合、更新、質(zhì)量管理、標(biāo)準(zhǔn)化、脫敏安全，以及嚴(yán)格的權(quán)限管理、隱私保護(hù)管理規(guī)范、數(shù)據(jù)全生命周期安全管理等制度。

在此基礎(chǔ)上，我們研發(fā)了蜂巢隱私計(jì)算平臺(tái)，通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算、先進(jìn)密碼學(xué)等技術(shù)，構(gòu)建了面向金融行業(yè)“原始數(shù)據(jù)不出域、數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”的數(shù)據(jù)要素流通范式。平安一直是嚴(yán)守?cái)?shù)據(jù)安全底線，所有的系統(tǒng)都是本地化、私有化部署，不會(huì)調(diào)用公有云服務(wù)，所有數(shù)據(jù)都在平安系統(tǒng)內(nèi)運(yùn)行，這樣，我們的AI系統(tǒng)就能夠非常有效地從根本上降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，為AI的應(yīng)用保駕護(hù)航。