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美國微軟的人工智能實驗室OpenAI於2022年11月30日推出的人工智能聊天程序ChatGPT，2個月內突破月活躍用戶1億大關，成爲數字世界最受歡迎的產品，被稱爲人工智能技術發展的奇點。ChatGPT的全稱是Chat Generative Pre-trained Transformer，可以理解爲“具有生成能力、經過預訓練的人機對話轉換程序”。ChatGPT有基於超級算力的學習能力、邏輯能力和語言能力，能夠學習、掌握和運用大數據庫中各門各類的知識，能夠學習、理解和使用人類的語言和表達方式，能夠區分語境進行人機對話交流，能夠完成撰寫郵件、論文、文案、視頻腳本、代碼以及翻譯等任務。2023年2月7日，微軟將ChatGPT整合到Bing搜索引擎和Edge瀏覽器，解決負荷過載問題；3月14日發布GPT-4，建立文本到圖像的映射關系，支持圖片輸入、表格輸入和以圖編程、據圖寫作等應用。

ChatGPT帶動全球AI應用擴展。Google的Bard使用人工智能技術，將生成式AI融入電子郵件、圖片編輯和在线工作工具，以前僅向美英开放，現在擴展到180個國家。2023年3月16日，百度推出生成式AI產品“文心一言”，可以用於商業文案制作、文學寫作、數理推算、中文理解、多模態生成等場景。

OpenAI用於ChatGPT學習和預訓練的數據基本上是开放和共享的，總體上獲得了無斷層的數據供給。ChatGPT能夠領先同行脫穎而出，關鍵因素在於，OpenAI從2015年以來投入巨大財力、人力培育超級算力，終於形成AIGC（AI Generated Content/人工智能生成內容）的技術優勢。有人最近做了一個測試，挑選評定人類理性思維的4類經典測試任務，包括語義錯覺類任務、認知反射類任務、證僞選擇類任務、心智程序性任務共26道題目，對ChatGPT進行測試，GPT-3.5的正確率爲58%，GPT-4的正確率高達88%，高於人類62%的平均正確率。

ChatGPT的成績應該能夠證明，人工智能技術的創新和應用已經進入迭代升級的新階段。AI迭代當然可以爲开發者創造商業價值，例如目前ChatGPT Plus用戶每月須支付20美元，OpenAI的市場估值大幅攀升。至於AI迭代對數字經濟社會的貢獻，則有待經濟學家的評估和測算。

我們必須關注的是，AI迭代揭示的數字技術變局對我國數字經濟發展可能造成的衝擊和挑战。

一是算力集中與算力競爭

算力主要指數據計算的能力。人們一般認爲，數字經濟時代，數據成爲生產要素，算力構成新生產力。作爲基礎設施的算力包括以服務器爲中樞的硬件和以算法程序爲核心的軟件。2022年我國算力總規模達到每秒180E（1.8萬億億次/1.8萬京次）FLOPS（浮點運算），據說排名在美國之後居全球第二。

在數字技術應用中，人工智能、大數據、雲計算都需要巨大的算力支撐，人工智能計算能力反映最前沿的算力。算力也在很大程度上決定金融競爭力。在金融領域，智能化的信用評估、客戶篩選、風險定價、風險控制、投資顧問、保險精算、數字員工等，無不需要數據和算力的支撐。

算力基礎設施的建設需要持續投入巨大的財力、人力，要花得起錢，找得對人，還要耐得住寂寞，這就勢必導致算力集中。一是向主要國家集中，據非官方統計，美、中兩國的算力佔全球算力的60%左右。二是向資本巨頭和科技巨頭集中，絕大多數小企業自有的財力、人力不足以自建有價值的算力。

因此，算力競爭在很大程度上將是主要經濟體之間的國家級競爭，以及資本巨頭之間、科技巨頭之間的企業級競爭。我們需要探討的是，如何構建一個能夠佔領全球技術高地的國家級算力基礎設施；如何構建一個技術可信任、資源可共享、商業可持續、市場主體可受益的算力生態圈。

二是數據鴻溝與數據治理

不同領域、不同場景的應用程序各有不同的性能、不同的覆蓋範圍，因而對數據要素各有不同的需求。並非所有的應用程序都需要預訓練，都需要大規模的數據。但立足於國家級、企業級的算力競爭，就必然要求國家級、企業級的數據支持。要打造與ChatGPT媲美的生成式人工智能程序，就一定需要無斷層、無障礙的數據供給。

問題在於，派生於行政體制、支付模式、地緣政治的數據鴻溝，將對我國的算力建設和算力產出構成實質性制約。

我國具有海量數據規模和豐富應用場景的優勢，但公共數據資源的共享模式和移動支付數據的共享模式都不夠完善，影響數據要素價值的深度开發。例如，涉及企業的信用數據和行爲數據，分散在金融監管部門、金融機構、工商行政管理、稅務、海關等不同的局域系統中，开放共享的水平不高，形成行政性的數據鴻溝。我國移動支付用戶規模高達9億，數字化支付成爲主要數據入口，互聯網平台擁有超大規模的個人數據和企業數據，但互聯網平台與金融機構之間的數據關連、數據共享尚未達成成熟的模式，數據鴻溝有待填充。

美國具有全球領先的經濟實力和軍事實力，科技實力是美國國力的基礎性支撐。美國佔有全球數據資源，包括西方國家及多數發展中國家的數據資源，這是美國科技創新的結構性優勢。在地緣政治環境中，美國聯合西方國家對中國設置的技術壁壘不斷升級，很有可能從高端芯片、核心軟件延伸到數據資源領域，人爲制造數據鴻溝。

我們需要探討的是，如何完善數據治理體系，構建適應數據特徵、符合數字經濟發展規律、能夠保障國家數據安全的數據基礎制度，充分實現數據要素價值；如何把握全球數據共享的方向和原則，參與數據跨境流動，在維護數據主權的同時，充分利用全球數據資源，打造算力競爭優勢。

三是AI合成與AI信任

AI合成是指應用深度學習、虛擬現實等生成類算法制作圖像、音頻、視頻、虛擬場景等深度合成內容。隨着AI合成擬真水平的進化，人們开始擔憂AI虛假與AI操縱對社會構成的威脅。

據統計，在愛奇藝、騰訊視頻、優酷、抖音、YouTube、Twitter等10家主流平台上，2021年新發布的深度合成視頻作品24317件，比2017年增長13.5倍。深度合成內容關注度呈指數級增長，市場動力充沛，2021年新發布的深度合成視頻的點贊數超過3億。

深度合成內容模糊了真實和虛假的邊界，最新的深度合成算法可以對抗通用的技術性甄別，甚至可以制作高仿的擬真聲紋。菜鳥級別的AI虛假已經被用於實施經濟詐騙，還可能被用於詆毀個人信譽和企業商譽。骨灰級別的AI操縱則可能被用於抹黑政治人物或政權實體，操弄負面輿情，制造政治惡意，破壞政治信任，激化社會矛盾。

因此，我們迫切需要重構AI信任。需要探討的是，如何在技術上和制度上有效對抗AI虛假，如何建立防範AI操縱的防火牆，維護數字經濟時代的國家安全。

面對AI迭代和算力競爭的新形勢，我們必須加快構建高水平的算力基礎設施和先進的數據基礎制度，激活數據要素潛能，做強做優做大數字經濟，增強經濟發展新動能，構築國家競爭新優勢。

第一，建設布局合理、全球領先的算力基礎設施。

2023年2月中共中央、國務院印發的《數字中國建設整體布局規劃》提出：系統優化算力基礎設施布局，促進東西部算力高效互補和協同聯動，引導通用數據中心、超算中心、智能計算中心、邊緣數據中心等合理梯次布局。整體提升應用基礎設施水平，加強傳統基礎設施數字化、智能化改造。推動公共數據匯聚利用，建設公共衛生、科技、教育等重要領域國家數據資源庫。

長三角、珠三角和京津冀3大經濟圈是數據發生、數據計算和數字技術人才的集聚區，西部北部一些地區則具有電價低、氣溫低的優勢。算力基礎設施的布局和建設，應該錨定全球領先的目標，統籌國家級與企業級，集成新中心與老中心，兼顧人力資源與運營成本。我相信，長三角人工智能超算中心、北鬥衛星大數據融合應用產業基地、揚州的德衡數據江蘇金融產業園、騰訊的雲計算數據中心等，都將成爲算力基礎設施的標杆。

建設算力基礎設施，需要專業化的企業、專業化的隊伍。這次揚州論壇的承辦方，德恆數據具有數據中心投資建設、運營管理和研發創新的優勢，華爲和聯通具有信息與通訊基礎設施建設、軟件开發和移動服務的優勢。這樣一些科技創新的主體，“軟硬兼施”，“形神具備”，能打能幹，愛拼會贏，是中國的驕傲。

第二，建設優質供給、合規流通的數據要素共享體系。

2022年12月初，中共中央、國務院頒發《關於構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，對構建數據基礎制度、更好發揮數據要素作用制定規範，被稱爲“數據20條”。

數據基礎制度涵蓋數據產權制度、數據要素流通和交易制度、數據要素收益分配制度、數據要素治理制度等4個方面。數據產權界定爲數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權，分別建立公共數據、企業數據、個人數據的確權授權機制，保護數據要素各參與方合法權益，完善數據全流程合規與監管規則，構建規範高效的數據交易場所，培育數據要素流通和交易服務生態，構建數據安全合規有序跨境流通機制，健全數據要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬機制，更好發揮政府在數據要素收益分配中的引導調節作用，建立政府、企業、社會多方協同的安全可控、彈性包容的數據要素治理制度。

這是我國數字經濟基礎制度建設的指南，我們要認認真真執行和落實。一是遵循發展規律，創新制度安排，完善數據要素市場體制機制；二是堅持共享共用，釋放價值紅利，增強數據要素共享性、普惠性；三是強化優質供給，促進合規流通，提高數據要素供給數量和質量；四是完善治理體系，保障安全發展，積極有效防範和化解各種數據風險；五是深化开放合作，實現互利共贏，積極探索數據跨境流動與合作的新途徑新模式。

第三，建設可信、可靠、可控的數字安全制度。

數字技術創新驅動經濟發展和社會進步，同時也給國家經濟安全和社會安全帶來風險和挑战。例如，基於人工智能技術的數據造假和信息操縱，基於區塊鏈架構的去中心化金融，還有基於开源軟件的惡意木馬和技術依賴。

對AI虛假與AI操縱必須高度警惕。重點是提升深度合成內容鑑別技術，及時發現並證明AI虛假，提供對抗AI虛假的公共服務；建立AI信任制度，在立法和執法層面明確禁止AI造假和AI欺詐，賦予合格企業AI信任標志，在國家層級建立預防AI操縱的防火牆，維護數字經濟時代的國家安全。

去中心化金融既是未來全球金融監管的熱點，也可能是未來國際金融競爭的熱點。應有必要深入分析分布式對等架構、去中心化架構等數字化技術已經具備及潛在的“顛覆性”性能，重點研究去中心化金融工具穿越金融基礎設施屏障、穿越貨幣金融主權邊界的可能路徑，研究技術對策和政策預案，構建數字金融安全屏障。

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