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來源：睿見Economy

  2024第九屆新金融論壇于2024年12月26日在北京舉行，主題為全球秩序重構(gòu)與中國金融力量崛起。 國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究所黨委委員、首席統(tǒng)計(jì)師，第十三屆全國青聯(lián)委員何強(qiáng)出席并演講。

  何強(qiáng)在演講中表示，對于金融行業(yè)發(fā)展而言，像人工智能這類技術(shù)是一柄雙刃劍，既是解藥也是毒藥。

  對此，何強(qiáng)表示，要高度重視人工智能的反身性和反噬性。在他看來，數(shù)據(jù)和技術(shù)之間的界限越來越模糊。所以說，我們通常不認(rèn)為像chatGPT等之類的人工智能是科學(xué)上的奇跡，而是工程學(xué)上的奇跡，事實(shí)上這些模型在科學(xué)意義上的貢獻(xiàn)非常少。

  何強(qiáng)認(rèn)為，要盡快建立針對“AI+金融”模式下結(jié)果解讀的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。他指出，要審慎解讀“AI+金融”模式下的結(jié)果。盡管我們可以說有99%的概率保證智能金融分析的結(jié)果是可靠的，但是金融危機(jī)往往就發(fā)生在剩余的1%。人工智能本身并不具有沒有分散或者消除金融風(fēng)險(xiǎn)的能力，它只是可以輔助提升金融機(jī)構(gòu)識別預(yù)警和控制風(fēng)險(xiǎn)的能力。

  最后，他指出，要對“AI+金融”監(jiān)管政策效果需要及時監(jiān)測和評估?！耙浞终J(rèn)識到“AI+金融”監(jiān)測評價(jià)指標(biāo)的局限性，在使用監(jiān)測結(jié)果時要保持足夠的謹(jǐn)慎和警覺?！彼f。

  以下為演講實(shí)錄：

  對于金融行業(yè)發(fā)展而言，技術(shù)中性就意味著，像人工智能這類技術(shù)是一柄雙刃劍，既是解藥也是毒藥。最近國內(nèi)外對“AI+金融”的討論可謂鋪天蓋地，我今天主要講三點(diǎn)我認(rèn)為我們應(yīng)該需要著重關(guān)注的地方。

  一、要高度重視人工智能的反身性和反噬性

  目前，以chatGPT、大模型等為代表的人工智能，內(nèi)在的技術(shù)邏輯是“暴力出奇跡”，程序員在為模型賦予足夠的參數(shù)之后，通過輸入大量的數(shù)據(jù)強(qiáng)行讓人工智能學(xué)會工作。如果效果不好，他們解決問題的途徑往往是去獲取更多的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。人工智能的廣泛應(yīng)用同時產(chǎn)生了更多新的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)再參與下一輪的訓(xùn)練。這種情況下，我們很難區(qū)分到底是數(shù)據(jù)成全了技術(shù)，還是技術(shù)成全了數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)和技術(shù)之間的界限越來越模糊。所以說，我們通常不認(rèn)為像chatGPT等之類的人工智能是科學(xué)上的奇跡，而是工程學(xué)上的奇跡，事實(shí)上這些模型在科學(xué)意義上的貢獻(xiàn)非常少。

  人工智能作為一種技術(shù)，我們在發(fā)明它的一刻起，其實(shí)就已經(jīng)成了這種技術(shù)的奴隸。表面上看，是我們利用人工智能改善金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率，其實(shí)人工智能恰好利用我們這種需求，生產(chǎn)或模擬出大量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自身的飛速發(fā)展，加速達(dá)到像美國未來學(xué)家雷蒙德?庫茲韋爾說的“技術(shù)奇點(diǎn)”，屆時將徹底超越所有人類智慧和電腦的計(jì)算能力，推動人類社會的爆炸式發(fā)展。而且，目前還出現(xiàn)了一個新的讓人擔(dān)憂的情況，就是以往的人工智能主要基于已有的打標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合和訓(xùn)練，這種思路最大的特點(diǎn)是可控，因?yàn)樽罡叩臄M合度也就是100%，而現(xiàn)在人工智能開始通過自我模擬、自我反省的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，沒人知道這種自我訓(xùn)練的極限是什么，我們?nèi)祟惸壳皩@個領(lǐng)域是失控的。這就是人工智能的反身性和反噬性，希望引起大家警覺。

  二、盡快建立針對“AI+金融”模式下結(jié)果解讀的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

  我們要審慎解讀“AI+金融”模式下的結(jié)果。盡管我們可以說有99%的概率保證智能金融分析的結(jié)果是可靠的，但是金融危機(jī)往往就發(fā)生在剩余的1%。人工智能本身并不具有沒有分散或者消除金融風(fēng)險(xiǎn)的能力，它只是可以輔助提升金融機(jī)構(gòu)識別預(yù)警和控制風(fēng)險(xiǎn)的能力?！癆I+金融”模式下的結(jié)果，往往受到以下不利因素影響：

  首先，人工智能主要依托的邏輯是指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系，這很可能會導(dǎo)致分析的結(jié)果與金融場景需求大相徑庭。

  其次，人工智能訓(xùn)練的樣本往往不是全樣本，也通常不是隨機(jī)樣本，而是有偏樣本?；ヂ?lián)網(wǎng)再大，也不可能兼容并包一切數(shù)據(jù)。而且，真正有價(jià)值的高質(zhì)量金融數(shù)據(jù)很多不會免費(fèi)出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上。更何況，根據(jù)著名研究機(jī)構(gòu)Epoch-AI預(yù)測，按照當(dāng)前的數(shù)據(jù)消耗速度，AI大模型最快將于2026年耗盡高質(zhì)量數(shù)據(jù)，2028年耗盡互聯(lián)網(wǎng)所有文本數(shù)據(jù)，屆時面臨的數(shù)據(jù)短缺更為嚴(yán)重。

  再次，人工智能通?？偸抢脷v史數(shù)據(jù)來預(yù)測，如果歷史數(shù)據(jù)有算法偏見、歧視，甚至數(shù)據(jù)本身有錯誤，那么必然會導(dǎo)致“垃圾進(jìn)、垃圾出”的現(xiàn)象，致使投資決策、監(jiān)管政策實(shí)效。

  最后，由于國家對“AI+金融”模式中的隱私保護(hù)力度要求較大，導(dǎo)致人工智能實(shí)際使用的數(shù)據(jù)量不足夠大、有偏，甚至不完全隨機(jī)，使得技術(shù)應(yīng)用結(jié)果的局限性較大，甚至不再具有決策參考價(jià)值。

  以上不利因素，使得如何開展“AI+金融”模式的結(jié)果科學(xué)解讀工作變得非常重要，尤其是向普通公眾的解讀工作。目前，這個領(lǐng)域在國內(nèi)并沒有引起重視，行業(yè)規(guī)范欠缺。我呼吁盡快成立相關(guān)行業(yè)規(guī)范委員會，加強(qiáng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制訂，增強(qiáng)社會公眾的認(rèn)同感，從而引領(lǐng)金融行業(yè)整體更快變革。

  三、對“AI+金融”監(jiān)管政策效果需要及時監(jiān)測和評估

  現(xiàn)在各大媒體在談到如何發(fā)展“AI+金融”時，總會提出一系列政策建議。國家監(jiān)管機(jī)構(gòu)也出臺了關(guān)于金融業(yè)信息技術(shù)發(fā)展規(guī)劃、金融科技發(fā)展規(guī)劃等很多針對性的政策。但是，我發(fā)現(xiàn)很少有機(jī)構(gòu)去在事后去科學(xué)監(jiān)測和評估一下這些政策。我覺得，我們不能只管出政策，不管其實(shí)施效果。剛才我已經(jīng)說過，現(xiàn)在連人工智能技術(shù)本身都開始學(xué)會反省了，咱們很多同志還只習(xí)慣于單向思維。我甚至建議可以將對“AI+金融”監(jiān)管政策監(jiān)測和評估結(jié)果納入地方政府和行業(yè)主管的政績考核。

  比如說，我們要監(jiān)測評估某區(qū)域“AI+金融”政策的整體效果時，可以通過結(jié)合問卷調(diào)查法和客觀指標(biāo)合成法進(jìn)行評估。在問卷調(diào)查領(lǐng)域，可以設(shè)計(jì)個人消費(fèi)者問卷、金融從業(yè)者問卷、企業(yè)管理者問卷和金融機(jī)構(gòu)問卷，考察“AI+金融”政策對相關(guān)產(chǎn)業(yè)的融合支撐力度、消費(fèi)者保護(hù)度、金融產(chǎn)品美譽(yù)度、人才支撐度等?？陀^指標(biāo)可以采用區(qū)域內(nèi)部金融業(yè)智能專利數(shù)、智能金融算力水平、智能終端活躍度、智能產(chǎn)品多樣性等指標(biāo)。我們長期從事政府統(tǒng)計(jì)工作的經(jīng)驗(yàn)表明，長期穩(wěn)定開展監(jiān)測和評估，非常有助于科學(xué)甄別政策制訂中存在的系統(tǒng)性問題。

  當(dāng)然，在考核“AI+金融”監(jiān)管政策效果的時候，除了防止“一管就死”阻礙技術(shù)進(jìn)步的情況，還需要注意突破坎貝爾法則的限制?？藏悹柗▌t（Campbell‘s Law）是社會科學(xué)研究中的一個重要原則，其核心思想是：隨著一項(xiàng)指標(biāo)被用于決策，監(jiān)督和控制的力度不斷增加，該指標(biāo)就會失去其原有的有效性。換句話說，一旦一個指標(biāo)被用于監(jiān)管目的，它就可能失去了測度這個監(jiān)管目的的價(jià)值。所以，我們要充分認(rèn)識到“AI+金融”監(jiān)測評價(jià)指標(biāo)的局限性，在使用監(jiān)測結(jié)果時要保持足夠的謹(jǐn)慎和警覺。

  好的，我今天就說這么多，謝謝大家！