2024外滩大会昨日上午在上海开幕，今年大会延续“科技·创造可持续未来”的主题，10多位中外院士齐聚一堂，在开幕式上共同讨论AI时代下金融科技的挑战与机遇，其中不乏一些特别的视角。
经济学视角看
“商务舱”“经济舱”
“缺乏对集体性、不确定性和激励机制的关注，是当前对人工智能的讨论中缺失的三个方面。”美国“三院院士”迈克尔·乔丹认为，人工智能落地产业，需要形成互相协作的集体，也必须要引入经济学的“激励”视角。
激励机制是市场经济和集体智能的关键因素，“AI拥有海量的数据，但有些不能生成价值，通过设计激励机制才能驱动AI智能体贡献和协作。”迈克尔·乔丹提出了“三层数据市场”模型，其中用户、平台和数据买家通过“出让数据”“购买数据”“提供服务”形成闭环。数据购买者也就是企业可以结合“数据和服务”建立与用户的激励机制，从而为他们带来真正的价值。
对此，迈克尔·乔丹援引了统计契约理论，这是一种结合了统计学和经济学的新型理论。在契约理论中，代理人拥有私有信息，而委托人通过激励机制形成了数据和服务相互促进的市场，维持了供需双方的利益平衡。
例如，航空公司分“商务舱”和“经济舱”，航空公司作为委托人，能够根据客户的不同支付意愿提供不同的价格，而不需要客户透露其个人信息。由于过去十年间全球范围内对数据隐私的监管不断增加，他建议用户隐私要求可以“千人千面”，这样既能提高效率，还能进一步压低平台成本。
拆开来看 GPT+Chat
“AI+不是AI和产业的简单结合，而是数据、模型和算力的组合，云计算就是AI时代的基础设施。”中国工程院院士、之江实验室主任王坚认为，去年的政府工作报告多次提到了人工智能，同时提到了人工智能+，“人工智能+到底是什么？在人工智能后面加一个行业，是把人工智能庸俗化的做法。”
王坚认为AI+重要的不是加什么东西，而是怎么加，是机制的创新。这个创新就是数据、模型、算力的组合。他说，如果在人工智能+这个逻辑下分析ChatG PT，可以把ChatGPT拆成GPT+Chat，也就是人工智能的基础模型+应用场景。
“当你看AI、AI+、AI基础设施的时候，你就会发现，这个世界不但技术在革命，机制在革命，基础设施也在革命。没有比这三项革命在同一时间发生更令人激动了。”王坚感慨道。
反过来看 IA
AI是人工智能，反过来的IA又是什么？在香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋眼中，IA是人工智能以人为本的发展路径。
IA （Intelligent Augmentation）即智能增强，聚焦于运用技术提升人类的能力，而非取代人类，强调了人类与AI之间的协作关系。“我们要时常把发展人工智能的真正目的、初心想清楚。”沈向洋推荐了一本书《人工智能简史》，作者是《纽约时报》记者约翰·马尔科夫，他认为不管科技如何发展，最终目的仍是帮助人类更好地使用机器，做好人机交互才是真正的赢家。
目前来看，AI的人机交互主要发展方向是个人化应用。当前，联想、微软已推出的AI计算机，还有苹果的“苹果智能”，都是在朝着人工智能的个人化方向发展。
至于话题度最高的AI Agent（人工智能代理），沈向洋认为，公司里的整个工作流是非常复杂的，GPT到今天基本上还是单点突破，如果要真正向前走的话，就要把工作流弄起来，要对行业进行分析，从本身的大模型应用框架到平台、知识、技能、任务、对话，全部接起来，才可以做到这样的结果。
