杨燕青：人工智能用于金融行业是全流程的新模式

　　9月6日，复旦大学经济学教授杨燕青在第六届外滩金融峰会上表示，人工智能可以定位为general purpose technology（通用目的技术），这个general purpose technology在经济学的框架中有三个特征：成本不断下降、非常广泛的应用以及可以引起非人工智能的之外的其他领域的交叉投资的迅速上升。

　　“从这个标准来看今天的人工智能，会发现这三点实际都还没怎么实现。”杨燕青坦言，事实上，成本的下降，大模型不断搞价格战，这个已经实现了；广泛使用，大家讲应用，但实际上我问了很多中国的金融机构，大家真正在用人工智能的，非常悲观的说法是“Zero”。因为有幻觉，不准确，所以不敢用，所以只是一个帮助型的、在整个流程中起到一个“Copilot”的作用。从这个角度来看，人工智能还不行。为什么还不行？因为我们技术成熟度不够。

　　未来的若干年中，人工智能行不行？杨燕青对此非常有信心。在未来的5年之内，甚至1、2年之内，人工智能会有一个非常大的突破。下一个里程碑会是什么？目前的人工智能虽然在认知角度非常强地接近了人类的水平，但它只是一个对人类大量知识的概率分布的压缩之后的再输出，没有逻辑推理和复杂决策的能力。这个能力在未来的1-2年，科学家期待会有比较大的一个突破，在这个突破中，会解决逻辑推理、数学包括非常多的其他的应用。OpenAI一直讲的“草莓”，可能会非常快出来。如果逻辑推理和复杂决策角度人工智能能有大的突破，意味着人工智能会比较准确，人工智能会真的用到所有的行业，尤其金融领域。

　　关于在金融的应用，杨燕青表示，目前人工智能的应用，更多讲的是大模型、生成式AI。有两类，一类是预测型，一类是生成型，这两类人工智能放在一块，对所有行业，尤其金融业，有大量的应用。

　　在杨燕青看来，人工智能用于金融，是全方位的新的架构，全流程的新的模式，它不仅是简单的某一个领域或某一个产品的应用，甚至超过某一个场景的应用，是金融的全流程的应用。    

　　  谈及中美人工智能应用的区别，杨燕青表示，从技术界和产业界来看人工智能的应用，一般有两个概念，在美国通常讲TMF，也就是technology  market  fit，技术要非常强，靠人工智能大模型足够聪明，一下子就可以被用起来。中国的范式通常讲另外一个概念PMF，就是product，我们希望有一个产品，正好跟市场需求可以契合，这个产品可能相对不是那么聪明，但也不那么贵，因为如果那么贵，那从成本收益角度来度量，是没法用或不值得用的，美国的AI的支出太高了，没有看到它能带来相应的回报。所以从这个意义上来讲，中国的大模型，大家如果用过会有一个感觉，和ChatGPT比起来，中国的模型可能不如它聪明，但大家要想，人工智能是用来帮助人的，不是用来替代人的，所以中国的人工智能虽然不是那么聪明，可能没有美国的聪明，但这可能是一个好事情，因为我们是辅助人类，而不是替代人类。

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