蒋宁：AI大模型发展仍面临三大核心问题

“要发展下一代人工智能技术，必须具有辩证思维。AI大模型正在成为赋能千行百业、引领产业变革的关键力量，但仍面临在关键决策上的动态适应性、鲁棒性、合规可信等核心问题。”马上消费副总经理、首席信息官蒋宁在2023世界人工智能大会“AI商业落地论坛”上指出。

（马上消费副总经理蒋宁在接受采访余继超摄）

蒋宁提到大模型里有三个关键技术，分别是强化学习和持续学习技术、鲁棒性技术、组合式AI系统技术。首先，强化学习和持续学习技术非常重要，其核心并不是千亿级的参数，而是基于开放环境设计有价值的正向反馈机制，使得系统越用越聪明，实现持续自我学习和成长。

其次，鲁棒性技术也是大模型在关键决策领域落地的核心能力，如何能帮助排除噪音以及干扰性问题，在突发和不可预期情况，实现关键决策的持续稳定和合规可信尤其关键。

最后，构建组合式AI系统是发展趋势，有效结合各种垂直领域的辨别式模型的可用性和专业性，以及生成式大模型的迁移学习和泛化能力强的特点，从而在工业界真正发挥大模型的泛化能力优势。

“OpenAI的核心能力不仅是表面的ChatGPT巨量模型参数，更在于其幕后的强化学习机制和各种生态能力的建设。ChatGPT生态体系的用户使用让ChatGPT越用越聪明，实现了持续的先发优势，这也是国内各种大模型的挑战。目前，国内各种大模型还未完成自适的生态体系建设，强化学习能力仍需持续进步。”蒋宁称。

据悉，自ChatGPT问世以来，AIGC、AI大模型等在互联网、金融、科技等行业迅速崛起，甚至掀起了“百模大战”“千模大战”。金融行业作为一个数据、技术密集型行业，对技术和数据的应用需求是广泛而深入的。“大模型在金融领域有广泛的应用前景，推动构建用户个性化服务体验。在数字中国的建设背景下，大模型将有效提升金融领域营销、运营等价值链效率，进一步拓展数据决策在风控领域的创新应用效果，助力金融行业数字化转型产生实质性的飞跃。”蒋宁表示。

蒋宁在接受记者采访时指出，国内企业布局人工智能产业，其中私有专属模型是较好选择，要聚焦“经济”“安全”和“可控”的大模型一体化解决方案，强化大模型私域数据的领域微调、精调训练能力和外部企业形成生态互助，解决数据归档、脱敏、分层、评判价值等问题。

来源：国际金融报返回搜狐，查看更多

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