謝若琳

    新一輪生產力革命悄然到來。本周，OpenAI發布了功能更為強大的多模態大模型GPT-4，國內多款類ChatGPT產品也陸續發布，AIGC“戰火”愈演愈烈。

    從GPT-4展現出的多模態能力、推理能力、視覺能力來看，多個行業生態即將被重塑，其中金融被視為最先落地的場景之一。智能投顧、金融咨詢、監管合規等方面已經有跡可循，OpenAI在官網上列舉了多個GPT-4的使用案例，其中摩根士丹利將運用AI技術，優化其財富管理咨詢流程。

    從算法推薦到內容生成，可以說，AIGC當前站在新一輪內容和投資的起點上。筆者認為，奇點臨近，大規模商業化已經可期。

    一方面，從頂層設計向應用側邁進是所有新技術的生命脈絡。生成式AI產品作為AI技術發展的分水嶺，在生態融合上已經迎來爆發期，金融、電力、智能汽車、視頻平臺等多個場景介入AI生態系統已經初具雛形。以搜索引擎為例，2月8日，微軟推出由人工智能驅動的“新Bing”搜索引擎和Edge瀏覽器，大獲成功。近日，微軟消費領域首席營銷官YusufMehdi透露，新Bing每日活躍用戶已突破1億，比新版發布前增加了6倍，活躍用戶中有大約三分之一是新用戶。

    另一方面，基于摩爾定律，算力提升的同時有望不斷降低模型訓練及運維成本，降低技術底座開發門檻。舉例來看，近日，OpenAI宣布ChatGPT成本降低了90%，因此面向用戶大幅降價。可以預期的是，隨著投入量的增加，實現邊際產量遞增，邊際成本遞減。生成式AI產品勢必走向物美價廉的階段。

    風口已至，計算浪潮奔涌而來，在前景向好的大背景下，關口前移，建立數據安全防護墻也至關重要。尤其是當AI技術逐漸完善，它既能成為生產力進步的有力抓手，又易淪為黑產犯罪的工具。奇安信威脅情報中心監測數據顯示，2022年1月份-10月份，超過950億條的中國境內機構數據在海外被非法交易，其中有570多億條是個人信息。

    因此，如何確保數據存儲、計算、流通過程中的安全問題，是數字經濟發展的大前提。筆者認為，應堅持頂層設計與產業發展齊頭并進，在《網絡安全法》的基礎上，細化風險與責任分析體系，確立安全問責機制。同時，監管部門可開展常態化監查工作，安全領域企業協同發力，構建全流程數據安全保障體系。此外，還要強化法律法規、網絡安全的宣傳，提升全民數據安全意識。

    盡管存在諸多安全挑戰，但技術的腳步始終向前。可以預期的是，只要堅持嚴規范和促發展兩手并重，AIGC將引發新一輪多產業的生產力變革。