作者|中国银行前行长李礼辉
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图片来源:工具生成。
美国微软人工智能实验室OpenAI推出的人工智能聊天程序ChatGPT在两个月内突破月活跃用户1亿大关，成为数字世界最受欢迎的产品，被称为人工智能技术发展的奇点。ChatGPT的全称是chat generative预训练transformer，可以理解为“一个预训练的具有生成能力的人机对话转换程序”。ChatGPT具有基于超级计算能力的学习能力、逻辑能力和语言能力。它可以学习、掌握和使用大型数据库中的各种知识，学习、理解和使用人类的语言和表达方式，区分上下文进行人机对话和交流，完成撰写邮件、论文、文案、视频脚本、代码和翻译等任务。2023年2月7日，微软将ChatGPT整合到必应搜索引擎和Edge浏览器中，以解决过载问题。3月14日，GPT-4发布，建立了文字与图像的映射关系，支持图片输入、表格输入、绘图编程、绘图编写等应用。
ChatGPT推动全球AI应用的扩展。谷歌的Bard使用人工智能技术将生成式AI集成到电子邮件、照片编辑和在线工作工具中。之前只对美国和英国开放，现在扩大到180个国家。2023年3月16日，百度推出生成式AI产品“文易欣言”，可用于商业文案、文学写作、数学计算、中文理解、多模态生成等场景。
OpenAI用于ChatGPT学习和前期训练的数据基本是开放共享的，整体上获得了无故障的数据供给。ChatGPT能够领先同行脱颖而出。关键因素是OpenAI从2015年开始投入巨大的财力和人力培养超级计算能力，最终形成了AIGC(AI生成内容/人工智能生成内容)的技术优势。最近有人做了一个测试，选取了四种经典的测试任务来评价人类的理性思维，共26个题目，包括语义错觉任务、认知反射任务、证伪选择任务和心智程序任务。在测试ChatGPT时，GPT-3.5的正确率为58%，GPT-4的正确率高达88%，高于人类62%的平均正确率。
ChatGPT的成绩应该证明人工智能技术的创新和应用已经进入了迭代升级的新阶段。AI迭代当然可以为开发者创造商业价值。比如ChatGPT Plus用户每月要交20美元，OpenAI的市场估值大幅上升。至于AI迭代对数字经济社会的贡献，需要经济学家去评估和衡量。
我们必须关注的是AI迭代所揭示的数字技术变革对中国数字经济发展可能带来的影响和挑战。
一个是计算能力的集中，计算能力的竞争。
计算能力主要是指计算数据的能力。一般认为，数字经济时代，数据成为生产要素，计算能力构成新的生产力。作为基础设施的计算能力包括以服务器为中心的硬件和以算法程序为中心的软件。2022年，中国的总计算能力将达到180 E(每秒180万亿次/18000次循环)FLOPS(浮点运算)，据说仅次于美国，位居世界第二。
在数字技术的应用中，人工智能、大数据、云计算都需要巨大的计算能力支撑，而人工智能的计算能力体现了最前沿的计算能力。计算能力也在很大程度上决定了财务竞争力。在金融领域，智能信用评估、客户筛选、风险定价、风险控制、投资顾问、保险精算师、数字化员工，都需要数据和计算能力的支撑。
计算能力基础设施的建设需要持续投入巨大的财力和人力，要有钱，要找对人，还要耐得住寂寞，这必然导致计算能力的集中。一是集中在主要国家。据非官方统计，美国和中国的计算能力约占全球计算能力的60%。二是向资本巨头和科技巨头集中。大多数小型企业没有足够的财力和人力来构建自己宝贵的计算能力。
因此，计算能力的竞争在很大程度上将是主要经济体之间的国家竞争，是资本巨头和技术巨头之间的企业竞争。我们需要探索的是，如何构建一个能够占领全球技术高地的国家计算基础设施；如何建立一个技术可信、资源共享、业务可持续、市场参与者受益的计算生态系统。
二是数据鸿沟和数据治理。
不同领域和场景的应用，性能不同，覆盖范围不同，所以对数据元素的要求也不同。不是所有的应用都需要前期训练，都需要大规模的数据。但是，基于国家级和企业级的计算能力竞争，必然需要国家级和企业级的数据支持。要创建一个堪比ChatGPT的生成式人工智能程序，需要提供没有断层和障碍的数据。
问题是，行政体制、支付模式、地缘政治等衍生的数据鸿沟，将实质性制约中国计算能力的建设和输出。
我国具有海量数据规模和丰富应用场景的优势，但公共数据资源和移动支付数据的共享模式还不够完善，影响了数据元素价值的深度开发。例如，与企业相关的信用数据和行为数据分散在金融监管部门、金融机构、工商行政管理、税务、海关等不同的地方系统中。，且开放共享水平不高，形成行政数据鸿沟。中国移动支付用户规模高达9亿，数字支付成为主要数据入口。互联网平台拥有庞大的个人数据和企业数据，但互联网平台与金融机构之间的数据连接和数据共享尚未达到成熟的模式，数据鸿沟亟待填补。
美国拥有世界领先的经济实力和军事实力，科技实力是美国国力的基本支撑。美国拥有全球数据资源，包括西方国家和大部分发展中国家的数据资源，这是美国科技创新的结构性优势。在地缘政治环境下，美国和西方国家对中国设置的技术壁垒正在升级，很可能从高端芯片和核心软件延伸到数据资源领域，人为制造数据鸿沟。
我们需要探索的是如何完善数据治理体系，构建适应数据特点、符合数字经济发展规律、能够保障国家数据安全的数据基础体系，充分实现数据要素的价值；如何把握全球数据共享的方向和原则，参与跨境数据流动，在维护数据* *，打造计算能力竞争优势的同时，充分利用全球数据资源。
第三是AI合成和AI信任。
AI合成是指应用深度学习、虚拟现实等生成式算法，产生图像、音频、视频、虚拟场景等深度合成内容。随着AI合成的人工水平的进化，人们开始担心AI虚假和AI操控对社会的威胁。
据统计，在爱奇艺、腾讯视频、优酷、Tik Tok、YouTube、Twitter等10个主流平台上，2021年新发布深度复合视频作品24317部，比2017年增长13.5倍。深度合成内容的关注度成倍增长，市场动能充沛。2021年新发布的深度合成视频，点赞数超过3亿。
深度合成的内容模糊了真假的界限。最新的深度合成算法可以抵抗一般的技术辨别，甚至可以做出高保真的模拟声纹。菜鸟级AI虚假已被用于经济诈骗，也可能被用于抹黑个人声誉和企业商誉。人工智能操纵的灰烬可能被用于抹黑政治人物或政治实体，操纵负面舆论，制造政治恶意，破坏政治信任，激化社会矛盾。
因此，我们迫切需要重建AI信任。需要讨论的是如何在技术和制度上有效对抗AI虚假，如何建立防火墙防止AI操控，如何在数字经济时代维护国家安全。
面对AI迭代和计算力竞争的新形势，我们必须加快建设高水平的计算力基础设施和先进的数据基础体系，激活数据要素潜力，做强做优数字经济，增强经济发展新动能，构筑国家竞争新优势。
第一，构建布局合理、世界领先的计算基础设施。
2023年2月，中央、国务院印发的《数字中国建设总体布局规划》提出:系统优化计算基础设施布局，促进东西部计算能力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超级计算中心、智能计算中心和边缘数据中心合理分层布局。整体提升应用基础设施水平，加强传统基础设施数字化、智能化改造。推进公共数据的汇聚和利用，建设公共卫生、科技、教育等重要领域的国家数据资源库。
长三角、珠三角、京津冀经济圈是数据生成、数据计算、数字技术人才的聚集区，而西北部分地区具有电价低、气温低的优势。计算基础设施的布局和建设应锚定全球领先目标，协调国家和企业层面，整合新中心和旧中心，并考虑人力资源和运营成本。相信长三角人工智能超算中心、北斗卫星大数据融合应用产业基地、扬州德恒数据江苏金融产业园、腾讯云计算数据中心等都将成为计算基础设施的标杆。
构建计算基础设施需要专业化的企业和专业化的团队。扬州论坛主办方德恒数据具有数据中心投资建设、运营管理和R&D创新优势，华为和中国联通具有信息通信基础设施建设、软件开发和移动服务优势。一些科技创新主体“软硬兼施”、“身心俱备”，能打仗、打胜仗，是中国的骄傲。
第二，构建优质供给、合规流转的数据要素共享体系。
2022年12月初，* *中央、国务院发布《关于建设数据基础体系充分发挥数据元素作用的意见》，对建设数据基础体系、充分发挥数据元素作用制定了规范，被称为“数据20条”。
数据基础体系涵盖数据产权制度、数据元流通与交易制度、数据元收益分配制度、数据元治理制度四个方面。数据产权定义为持有数据资源的权利、使用数据处理的权利、经营数据产品的权利。分别建立公共数据、企业数据和个人数据的授权机制，保护数据要素所有参与者的合法权益，完善数据全过程的合规监管规则，建设规范高效的数据交易场所，培育数据要素流通和交易服务生态系统，构建安全、合规、有序的数据跨境流通机制。完善数据要素由市场评价贡献、按贡献大小确定的机制，充分发挥政府在数据要素收益分配中的引导和调节作用，建立政府、企业、社会协同的安全可控、灵活包容的数据要素治理体系。
这是我国数字经济基础制度建设的指南，要认真贯彻落实。一是遵循发展规律，创新制度安排，完善数据要素市场体系和机制；二是坚持共享，释放价值红利，增强数据要素的共享性和包容性；三是强化优质供给，促进合规流通，提高数据要素供给的数量和质量；四是完善治理体系，保障安全发展，积极有效防范和化解各类数据风险；第五，深化开放合作，实现互利共赢，积极探索数据跨境流动与合作的新途径、新模式。
第三，构建可信、可靠、可控的数字安全体系。
数字技术创新推动了经济发展和社会进步，但也给国家经济安全和社会安全带来了风险和挑战。比如基于人工智能技术的数据欺诈和信息操纵，基于区块链架构的去中心化金融，基于开源软件的恶意木马和技术依赖。
我们必须高度警惕AI虚假和AI操纵。重点是提高深度合成内容识别技术，及时发现和证明AI的虚假，提供针对AI虚假的公共服务；建立AI信任体系，在立法和执法层面明确禁止AI造假和欺诈行为，给予符合条件的企业AI信任标志，在国家层面建立防止AI操纵的防火墙，维护数字经济时代的国家安全。
分散金融不仅是未来全球金融监管的热点，也是未来国际金融竞争的热点。要深入分析分布式对等架构、去中心化架构等数字技术的“颠覆性”表现，重点研究去中心化金融工具跨越金融基础设施壁垒和货币金融边界的可能路径，研究技术对策和政策方案，构建数字金融安全屏障。
软件开源正在渗透越来越多的软件产品，可信开源可以成为数字技术创新的可行路径。在开源格局中，首先要建立软件安全技术标准，建立软件审核和认证体系，防止存在安全风险甚至恶意木马的开源软件进入中国；第二，加大投入，加大政策支持，鼓励我国自己的科研机构、科技企业和数字技术人才开发具有自主产权的软件，优化和平衡核心软件的基础性能、可扩展性能和安全性能，促进我国软件产业的进步和成长。
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