1月5日,北大光華度小滿金融科技實驗室聯(lián)合《麻省理工科技評論》中國研究團隊發(fā)布了《2023年金融科技趨勢展望》,提出了生成式人工智能
、因果推斷、圖計算、科技倫理治理
、鏈上分布式金融應用、隱私計算
、圖計算、虛擬數(shù)字技術
、自動機器學習和云上能力升級等十大技術趨勢
。
報告研究團隊訪談了七位金融科技行業(yè)的技術專家
、關注人工智能技術應用的科研學者,包括香港理工大學計算機系教授郭嵩
、清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松、之江實驗室圖計算研究中心副主任陳紅陽、上海交通大學計算機科學與工程系教授郁昱、香港科技大學計算機科學與工程系教授陳凱、CMU機器學習系副教授張坤、度小滿CTO許冬亮。
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對于2023金融科技行業(yè)有哪些值得關注的前沿技術
。孫茂松認為“大模型是數(shù)字經濟時代智能信息處理的基礎設施。如果將它的能力放在金融行業(yè)中去處理原有的任務,性能和效果將會有顯著的提升。如果因此出了一個諾貝爾經濟學獎(將人工智能用于金融研究或預測),我一點都不感到驚奇。”
郭嵩認為“對于金融行業(yè)來說,數(shù)據(jù)的使用和安全更加重要
。‘隱私、安全和公平性’是最需要關注的三個話題。此外,從治理角度來看,區(qū)塊鏈作為一種基礎設施,也是數(shù)據(jù)治理的重要技術手段?div id="d48novz" class="flower left">郁昱談到“非交互式的零知識證明在區(qū)塊鏈中有著廣泛的應用,但也存在例如其占用內存大、 證明時間長等缺點,因此在有些應用場景中效 率較低
、用戶體驗時間也長
。未來,更多科研工作將在交互式零知識證明方面開展?div id="jpandex" class="focus-wrap mb20 cf">!?
陳凱對于隱私計算技術表示“不解決算力和通信問題,其大規(guī)模應用無從談起。采用大量密文計算,加密后的數(shù)據(jù)計算將產生大量的算力開銷,單次模型訓練與迭代的耗時將會呈現(xiàn)指數(shù)級增長
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張坤認為“顯然,機器學習一定可以幫助我們更好地理解、發(fā)現(xiàn)和使用因果關系
。我們希望用因果的思維方式去看待機器學習,這樣可以幫助我們從傳統(tǒng)的只是基于預測的機器學習,走到更高維的層面,走到理解、可信任
、可干預的人工智能發(fā)展層面來
。”
許冬亮則表示“人工智能技術在金融行業(yè)的應用必將革新金融行業(yè)的現(xiàn)有服務模式
。但它在金融行業(yè)的應用潛力目前可能只發(fā)揮了不到1%,隨著技術商業(yè)應用成熟度的不斷提升,人工智能技術將改變金融行業(yè)價值鏈的每一環(huán)節(jié)?div id="jfovm50" class="index-wrap">!?
對于短期內人工智能總體的發(fā)展,陳紅陽認為“會保持大模型
、大數(shù)據(jù)
、多數(shù)據(jù)源
、多任務的趨勢,通過大規(guī)模算力堆砌實現(xiàn)接近甚至超越人類的精度。但數(shù)據(jù)驅動的人工智能可能無法突破弱人工智能的極限
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