7月6日下午，2023世界人工智能大會“智慧中信·共創(chuàng)新可能”AI+產(chǎn)融協(xié)同發(fā)展論壇在上海世博中心成功舉辦。論壇上，中信智庫首次發(fā)布人工智能領域研究成果《人工智能十大發(fā)展趨勢》，為數(shù)字中國建設貢獻“中信智慧”。中信智庫專家委員會主任、中信建投證券研究所所長武超則代表中信智庫從技術、應用、安全三大方面介紹了《人工智能十大發(fā)展趨勢》主要內容。

第一方面，技術是源動力。其中包括五大趨勢：

(相關資料圖)

趨勢一，“統(tǒng)一未來：多模態(tài)模型加速文本、圖像和視頻融合。”多模態(tài)模型能夠處理視覺信息、文本信息、聽覺信息等多元化數(shù)據(jù)，能夠對不同表現(xiàn)形式的信息進行融合理解，是人工智能全面理解真實世界的重要一步。未來模型將面對更加復雜多樣化的交互場景，更加注重各種形式的信息融合。

趨勢二，“逾越虛擬邊界：具身智能成為AI發(fā)展新形態(tài)。”具身智能中的智能體能夠以主人公的視角感受物理世界，通過與環(huán)境產(chǎn)生交互并結合自我學習，從而產(chǎn)生對于客觀世界的理解和改造能力，具身智能有望在未來取得顯著發(fā)展。

趨勢三，“大模型智慧火花：走向通用人工智能的途徑愈發(fā)明晰，腦機接口創(chuàng)造新的交互方式。”通用人工智能指具有像人類一樣的思考能力、可以從事多種工作的機器智能。我們正處于狹義人工智能相對成熟、通用人工智能曙光乍現(xiàn)的階段，人類與人工智能之間的溝通方式也在不斷升級，腦機接口有望成為下一代人機交互方式。

趨勢四，“數(shù)據(jù)的力量：高質量數(shù)據(jù)提升模型性能，向量數(shù)據(jù)庫賦能數(shù)據(jù)管理。”以數(shù)據(jù)為中心的人工智能更加專注于數(shù)據(jù)的價值，進一步推動AI模型性能突破。向量數(shù)據(jù)庫等新興技術手段也將獲得長足發(fā)展。

趨勢五，“數(shù)據(jù)中心的AI變革：智算中心成為關鍵基礎設施。”云計算是當前重要的AI算力提供方案，AI服務器市場迅速發(fā)展。云計算正從CPU為中心的同構計算架構向以CPU+GPU/NPU為中心的異構計算架構深度演進。隨著專有領域的計算需求提升，AI芯片追求更高的性能和更低的功耗，推動AI芯片的多樣性和生態(tài)豐富性不斷提升。

其次，應用是牽引力。其中包括四大趨勢：

趨勢六，“大模型C端角色：個人智能助理與新一代的流量入口。”大語言模型將成為個人智能助理。大模型預期成為每個人的智能助理，如制定旅行計劃并進一步預定賓館和餐飲。作為未來的人機交互界面，大模型將成為新一代的流量入口。

趨勢七，“大模型B端應用：專業(yè)數(shù)據(jù)與成本驅動行業(yè)模型百花齊放。”數(shù)據(jù)壁壘帶來企業(yè)端大模型百花齊放。大模型在垂直領域的商業(yè)化落地過程中，需要根據(jù)企業(yè)自身的特殊需求，對大模型進行微調和優(yōu)化，從而形成百花齊放的格局。B端應用出于對模型的經(jīng)濟性考量，未來將呈現(xiàn)階梯式需求。

趨勢八，“大模型輕量化：降低應用成本、帶動端側算力發(fā)展。”隨著大模型小型化、場景化需求增加，推理將逐步從云端擴展向端側，用戶可以更加經(jīng)濟、可靠、安全地使用AI服務，大模型端側的應用布局將不斷加速。

趨勢九，“大模型的深遠影響：改寫勞動力市場的未來、重塑科研范式。”大語言模型對勞動力市場結構的影響深遠而復雜。AI與前沿科學的結合展現(xiàn)出了巨大潛力，可顯著降低前沿科技研究中的智力成本并提升研究效率。

最后，安全是信任力。即第十大趨勢，“AI治理與技術的平衡：AI可解釋性亟待增強，監(jiān)管緊迫性日益凸顯。”在人工智能的快速發(fā)展中，加強AI監(jiān)管與推動AI技術的進步同等重要。從技術角度來看，可以通過可解釋AI等技術手段增強AI的可信度。從規(guī)范角度來看，各國政府也都已經(jīng)開始采取行動，制定和執(zhí)行各種AI政策和法規(guī)。

中信金控總經(jīng)理曹國強在致辭中表示，中信智庫致力于打造“實干型”智庫，構建智慧共享與實戰(zhàn)鏈接的平臺，具有專、廣、實三個鮮明特點。接下來，中信智庫將以服務黨和國家重大發(fā)展戰(zhàn)略、服務行業(yè)改革創(chuàng)新、服務客戶需求為主攻方向，加強與國內外頂尖智庫的交流合作，把握大勢、積極作為，展現(xiàn)“中信思想”、 提出“中信主張”、拿出“中信方案”。

風險提示

人工智能模型技術發(fā)展不及預期：人工智能模型屬于先進AI算法，若后續(xù)算法更新迭代效果不及預期，則會影響人工智能模型演進及拓展，進而會影響其商業(yè)化落地等；

數(shù)據(jù)數(shù)量與數(shù)據(jù)質量不及預期：人工智能模型需要大量的高質量數(shù)據(jù)進行訓練，若數(shù)據(jù)數(shù)量和質量存在短板，則會影響模型效果；

隱私問題：人工智能在進行預訓練過程中，使用了大量數(shù)據(jù)，其中會涉及相關隱私問題；

倫理沖突風險：技術進步推動人工智能邁向通用型人工智能，可能將產(chǎn)生人工智能欺騙、人工智能上癮等一系列倫理問題；

算力基礎設施支持不及預期：需要關注算力芯片產(chǎn)能不及預期風險；

政策監(jiān)管力度不及預期：大語言模型帶來新的商業(yè)生態(tài)，尚屬于前期成長階段，政策監(jiān)管難度加大，相關法律法規(guī)尚不完善，政策監(jiān)管力度可能不及預期；

應用不及預期：人工智能算法與相關應用落地之間還存在一定距離，需要注意應用落地不及預期風險。

本文作者：武超則、閻貴成、于芳博，來源：中信建投證券研究，原文標題：《中信智庫武超則：人工智能有十大發(fā)展趨勢 涵蓋技術、應用及安全》

武超則 SAC 編號:s1440513090003

閻貴成 SAC 編號:S1440518040002

于芳博 SAC 編號:S1440522030001

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