2024外滩大会今日（9月5日）上午在上海开幕，今年大会主题延续“科技创造可持续未来”，10多位中外院士齐聚一堂，在开幕式上共同讨论AI时代下金融科技的挑战与机遇，其中不乏一些特别的视角。
经济学视角看：“商务舱”和“经济舱”
“缺乏对集体性、不确定性和激励机制的关注，是当前对人工智能的讨论中缺失的三个方面。”美国“三院院士”迈克尔·乔丹认为，人工智能落地产业，需要形成互相协作的集体，也必须要引入经济学的“激励”视角。
迈克尔·乔丹在2024外滩大会谈协同化、去中心化智能。
“激励机制”是市场经济和集体智能的关键因素，“AI拥有海量的数据，但有些不能生成价值，通过设计激励机制才能驱动AI智能体贡献和协作。”迈克尔·乔丹提出了“三层数据市场（Three-Layer Data Markets）”模型，其中用户、平台和数据买家通过“出让数据”“购买数据”“提供服务”形成了闭环。数据购买者也就是企业可以结合“数据和服务”建立与用户的激励机制，从而为他们带来真正的价值。
对此，迈克尔·乔丹援引了统计契约理论，这是一种结合了统计学和经济学的新型理论。在契约理论中，代理人拥有私有信息，而委托人通过激励机制形成了数据和服务相互促进的市场，维持了供需双方的利益平衡。
例如，航空公司分“商务舱”和“经济舱”，航空公司作为委托人能够根据代理人的不同支付意愿提供不同的价格，而不需要代理人透露其个人信息。由于过去十年间，全球范围内对数据隐私的监管不断增加，他建议用户隐私要求可以“千人千面”，这样既能提高效率，还能进一步压低平台成本。
拆开来看：GPT+Chat
“AI+不是AI和产业的简单结合，而是数据、模型和算力的组合，云计算就是AI时代的基础设施。”中国工程院院士、之江实验室主任王坚认为，去年的政府工作报告多次提到了人工智能，同时提到了人工智能+，“人工智能+到底是什么？在人工智能后面加一个行业，是把人工智能庸俗化的做法。”
王坚在2024年外滩大会上分享。
王坚认为AI+重要的不是加什么东西，而是怎么加，是机制的创新。这个创新就是数据、模型、算力的组合。他说，如果在人工智能+这个逻辑下分析ChatGPT，可以把ChatGPT拆成GPT+Chat，也就是人工智能的基础模型+应用场景。
“当你看AI、AI+、AI基础设施的时候，你就会发现，这个世界不但技术在革命，机制也在革命，基础设施也在革命。没有比这三项革命在同一时间发生再令人激动了。我想这些革命正在创造未来。” 王坚感慨道。
反过来看：IA
AI是人工智能，反过来的IA又是什么？在香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋眼中，IA是人工智能以人为本的发展路径。
IA（Intelligent Augmentation），即智能增强，聚焦于运用技术提升人类的能力，而非取代人类，强调了人类与 AI 之间的协作关系。“我们要时常把发展人工智能的真正目的、初心想清楚。”沈向洋推荐了一本书《Machine of Loving Grace》（中文译名：人工智能简史），作者是《纽约时报》记者约翰·马尔科夫，他认为不管科技无论发展，最终目的仍是帮助人类更好地使用机器，做好人机交互才是真正的赢家。
沈向洋发表题为《大模型时代的机遇和挑战：技术融合，产业跃迁》的演讲。
目前来看，AI的人机交互主要发展方向是个人化应用。当前，联想、微软都已推的AI计算机，还有苹果号称的“苹果智能”，都是朝着人工智能的个人化方向发展。
至于话题度最高的AI Agent（人工智能代理），沈向洋认为，ChatGPT虽然很强大，但是远远没有到“代理”的地步。“代理”是把人的生产力提高到了一个非常高的高度，从进来到出去整个工作。公司里的整个工作流是非常复杂的，GPT到今天基本上还是单点突破，真正要向前走，是要把工作流弄起来，要把行业进行分析，从本身的大模型应用框架到平台，到知识、技能、任务、对话，全部接起来股票配资大全，才可以做到这样的结果。