看點一：

大咖們圍繞人工智慧、大模型、抗量子密碼、隱私計算、圖計算、安全智能、區塊鏈、Web3.0等前沿數字科技及產業實踐，展開深度探討交流，並與會發布了最新科技成果。

螞蟻金融大模型「AntFinGLM」正式發布

螞蟻財富平台發布智能理財助理支小寶2.0、支小助

首個大模型與圖計算融合研究「大圖模型」（Large Graph Model）亮相

Web3品牌ZAN正式發布，為海外Web3玩家提供全棧安全可信技術

ATEC前沿科技探索社區「數星」計劃發布，開源億級工業數據集

IIFAA探索下一代分布式認證體系：用戶自主可控、可跨平台身份核驗

看點二：

除了科技濃度高之外，大會還圍繞社會責任、風險應對、ESG、科技倫理、消費者權益保護、數據安全和隱私保護、就業和人才發展等人文話題展開了討論與行動。

行業首個平台生態數據安全標準發布

中國電信、螞蟻、華為、百度、位元組跳動等30餘家企業機構共同發起AI安全工作組

如何解決大模型的安全問題？中國科學院院士何積豐：用對齊技術給大模型戴上「緊箍咒」

看點三：

大會現場設有8000平方米的科技展覽區和3000平方米的綠色集市，展示了6G、無人手機安全檢測、腦紋核身、刷臉識狗、未來養老公寓等眾多貼近日常生活的AI黑科技。

展區還可以進行有趣的互動體驗，比如用圖計算來設計80天環遊世界路線；體驗一把隱私計算的「魔法打敗魔法」遊戲；看一場寵物走秀，觀摩寵物的IoT核身；手機貼貼耐克鞋就能溯源產地……

為了幫各位玩家節約時間，我們還為各位整理了現場大咖們的重要觀點集錦：

生成式AI有望開啟萬億美元新賽道

iPhone的誕生開啟了移動網際網路的黃金15年。大模型的應用突破，也意味著產業變革來到了「人工智慧」的iPhone時刻。

今年以來，AI熱度持續攀升，近半年內，全球近百家公司、機構相繼發布大語言模型相關產品。國內也正面臨著「百模大戰」，有數據顯示，全國有至少130家公司研究大模型產品，其中做通用大模型的有78家。

但業內普遍認為，這一技術帶來的產業紅利才剛剛開始。

麥肯錫中國區主席、全球資深董事合伙人倪以理在大會現場預測，生成式AI的技術風暴，有望開啟一場8-10年的新一輪技術和產業變革，「AI對全球經濟的潛在收益將達到25萬億美元，是當前所有企業最重要的賽道之一，但這個時代剛剛開始」。

他舉例說，在高科技行業，該技術每年可以額外創造2400億至4600億美元價值；在零售和消費品領域，每年可達2400億至3900億美元；在整個銀行業，每年可達2000億至3400億美元。

金沙江創投主管合伙人張予彤的觀察也印證了上述觀點。當前生成式人工智慧創業與投資爆發，今年上半年投資額已超過去年全年水平。

張予彤預測，AIGC還將在企業的關鍵職能中釋放巨大價值潛力，包括客戶運營、營銷和銷售、 軟體工程、產品研發。以遊戲行業為例，AIGC首先將優化內部效率，隨後重塑開發流程並引領遊戲玩法創新。

螞蟻集團董事長兼CEO井賢棟引用電影《奧本海默》的一句台詞說，「This is not a new weapon. This is a new world（這不是一個新武器，而是一個新世界）」，他認為大模型不只是一個新技術，而是一個新世界，會引發全面的變革。

他說，iPhone時刻巨大的衝擊，遠遠不是大螢幕變成小螢幕這麼簡單，而是通過小螢幕實現了用戶「永遠在線」，從而極大促進了人和服務、人和商品的整個連接。

科學智能已成人工智慧重點發展方向

耗時3秒以內，擁有45億參數的伏羲氣象大模型，可以預報未來15天的全球天氣。這便是人工智慧和科學研究結合之後帶來的改變。

除了因ChatGPT引發的人工智慧在內容生產領域的爆火外，中國科學院院士、復旦大學副校長張人禾表示，科學智能（AI for Science）已經成為當今科技屆最熱門的話題。

馬斯克近期成立對標OpenAI的新公司xAI，旨在回答更深層次的科學問題，期望未來可以用AI去幫助人們去解決複雜的科學和數學問題並且「理解」宇宙。

而在學術研究方面，史丹福大學、麻省理工學院等知名學府，谷歌、Meta等科技企業紛紛入局開展體系化研究。科學智能的發展正在從部分機構的探索變成產學研各界的共識，從點狀突破轉變為系統布局，科學智能已經成為人工智慧的重點發展方向。

人工智慧是「孫悟空」，對齊技術就是「緊箍咒」

AI大模型的通用能力，能夠應用到人類生產生活的各個場景中，但也因此帶來了新的安全隱私問題。

如何解決這一隱患？中國科學院院士何積豐開出了他的「藥方」：利用對齊技術為大模型戴上「緊箍咒」。

何積豐院士認為，大模型的安全問題主要是在未經同意的情況下，收集、使用和泄露個人信息。隱私問題既可能發生在訓練過程，也可能發生在使用過程中，而大模型的生成能力則讓「隱私泄露」的方式變得多樣化，造成隱私保護更加困難。

「為了應對這些問題，我們需要大模型對齊技術。」何積豐說，「對齊（alignment）」是指系統的目標和人類價值觀一致，使其符合設計者的利益和預期，不會產生意外的有害後果。「如果把人工智慧看作西遊記里的孫悟空，『對齊』就是唐僧的緊箍咒。有了緊箍咒，就可以保證技術不會任意使用能力胡作非為。」

不過，對齊技術同樣面臨挑戰。首先，對齊的基礎——人類的價值觀是多元且動態變化的，需要保證大模型為人服務、與人為善；其次，大模型的有用性與無害性之間目標也不完全一致。如何對錯誤進行有效糾正，設好大模型的「緊箍咒」也是挑戰。

何積豐介紹，反饋強化學習是實現對齊的技術途徑，目前有兩種方式，一種方式是通過人工反饋給模型不同的獎勵信號，引導模型的高質量輸出；另一種方式是，事先給大模型提供明確的原則，系統自動訓練模型對所有生成的輸出結果提供初始排序。「這意味著，不僅智能系統需要向人類價值觀對齊，人類的訓練方法也要向價值觀對齊。」何積豐說。

機器學習泰斗麥可 · 喬丹：AI的本質是集體，不會替代人

ChatGPT對它寫的內容確定嗎？

美國科學院、美國工程院、美國藝術與科學院三院院士麥可 · 喬丹（Michael I.Jordan）教授在談到這一話題時直言，ChatGPT完全無法回答上述問題，但人類則非常擅長處理類似的問題，擅長溝通以及應對不確定的信息。

在他看來，AI的本質是集體，而不是個人，AI也不會替代人。ChatGPT沒有辦法對不確定性進行量化，他不認為有一種所謂的超級電腦會替代人，應該把技術看作是一個工具來賦能人類，建議關注集體的智能體。

擬人化，並不一定是人工智慧唯一的發展方向

電影《流浪地球2》中，擁有超強算力和「自我意識」的550W量子計算機給很多人留下深刻印象。

從科幻回歸現實，生成式人工智慧的出現也讓人們驚覺，數字生命及其背後的深度智能世界，會不會在不遠的未來真正實現？

螞蟻技術研究院院長陳文光認為，判斷數字生命是不是真的實現，有兩個標準：

第一是它的大腦要真正達到圖靈測試。雖然ChatGPT大語言模型目前取得了很大的進展，但實際上還是有很多的問題，無法真正通過圖靈測試。

第二就是對外展現上，要有真實感、實時可渲染、高精度可交互的展現模型，這個目前技術上也還有不小的差距。

但擬人化並不一定是人工智慧唯一的發展方向。清華大學人工智慧研究院副院長朱軍認為，我們更希望人工智慧變成一個比較友好的人類的輔助，能夠在一些危險的環境、人類不擅長的任務等方面，去協助人完成一些有挑戰性的，對智能要求比較高的任務，「但它並不一定需要在形體上、行為上、大腦上去仿造人、與人類對齊。」

現場還設計了一個人工智慧向人類專家提問的環節。面對人工智慧提出的「如果我能寫出四大名著那樣的偉大作品，你們允許我參加諾貝爾文學獎評選嗎？我可以出書賺版稅嗎？」科幻作家陳楸帆分享了一個小故事。

2019年他與AI共同創作的一篇小說，獲得了「AI評委」評選出來的文學獎項第一名，第二名是諾貝爾文學獎得主莫言老師，也就是說，一個AI覺得另一個AI參與創作的小說領先了人類諾獎得主，「我並不排斥跟AI共生，而且在我們用AI創作過程中，它會倒逼我們去成為一個更好、更聰明的人類創作者，寫出更偉大的作品。這是我們跟AI相處的態度。」

高效產業協作，是抓住AI技術變革機遇的關鍵

中國科學院院士、復旦大學副校長張人禾認為，面對「AI時代」的來臨，「單打獨鬥」已不適應大科學時代的科技創新，要進行「有組織科研」，布局建設大平台。

產業變革也急需走向高效協作。螞蟻集團資深副總裁、數字科技事業群總裁蔣國飛指出，「信任問題是產業高效協作的最大障礙。」

很多產業比如跨境貿易，從時間和空間上都有很長的鏈路，產業協作涉及多個參與方，環節眾多、流程複雜，很容易因為缺乏信任造成協作不暢。

他認為，在物理世界產業供應鏈的背後，需要用數字科技構建一個圍繞數據供應鏈的協作網絡。

比如，在數據生成環節，物聯網可以實現數據源頭可信；在數據流通環節，區塊鏈技術可以進行數據確權，防篡改；隱私計算技術確保數據在流通與融合過程中「可用不可見、可算不可識」；在數據價值的挖掘環節，人工智慧技術與場景結合，能夠讓數據價值釋放出巨大潛力。

AI、區塊鏈、隱私計算、數字人民幣等新技術、新場景的應用，將在實體領域創造巨大價值。

北京智源人工智慧研究院顧問、美國國家工程院外籍院士張宏江說，AI、區塊鏈和數字人民幣的結合，會帶來未來更加自動化、更加可信、更加有效的金融服務體系。

井賢棟說，隱私計算的突破，能夠實現數據價值的交換，而非數據本身去交換，意義極其巨大。螞蟻在重點投入，希望未來有一天加密計算的成本和效率做到今天的明文計算一樣，那個時代會真正迎來數據時代的大爆炸。

聯合國開發計劃署可持續金融中心高級顧問麥可·舍倫則指出，新技術的應用，可以促進綠色融資，並降低融資成本，幫助我們創造一個更可持續的世界。

突破GPU時代算力瓶頸，綠色計算成共識

今年以來，大模型產業呈井噴式發展。目前國內已有100多個大模型公開發布，加速了智能算力的稀缺，出現GPU「一卡難求」、「排隊預定」的局面。

智能算力需求爆發，以及由此帶來的能耗暴漲，產業應該如何應對？

在「雲原生時代的綠色計算論壇」上，螞蟻集團提出要關注「端到端的綠色算力體系」，特別是算力應用階段的計算綠色化，帶動突破算效瓶頸。

端到端的綠色計算，即從電力生產、算力生產（包括智算中心建設商、硬體廠商、雲廠商），到算力應用全產業環節的綠色計算。中國信通院在2023算力大會發布的《面向算力應用環節的計算綠色化白皮書》中提到，算力應用環節的綠色計算，是智能算效提升空間最大、收效最快，也是尚未被足夠重視和仍需加強的部分。

在大模型時代，科技公司處在算力緊缺的最前線。螞蟻集團首席技術官、平台技術事業群總裁何征宇介紹，從CPU通算時代開始，螞蟻集團就開始構建綠色高效的智能計算體系，形成了低碳算力選擇、全局資源調度優化、工作負載優化、綠色監測評估四大核心能力，這將為智算時代的綠色計算提供「度量衡」。

何征宇說：「AI大模型時代，技術下沉，新的優化空間被打開，底層軟體棧的針對性優化應被關注。」

在算力資源供不應求的大趨勢下，通過軟硬體協同，驅動智能算力突破瓶頸，已經成為行業共識。