Meta Gen AI研究科学家总监田渊栋：AI成价值创造核心动力

人工智能（AI）正重塑产业格局，从辅助决策进化为价值创造的核心动力。在德林控股（1709）近期举办的“维港夜谈”论坛上，小冰科技首席执行官徐元春指出，大模型技术有效解决金融顾问难以掌握海量产品资讯的痛点，并催生“个人知识资产”新形态，推动知识的普惠化交易；Meta Gen AI研究科学家总监田渊栋则从技术视角剖析AI“黑箱”问题，预判AI将实现“智力供给无限化”，而人类独特的创造力将成为未来稀缺资源。

▲Meta Gen AI研究科学家总监田渊栋则从技术视角剖析AI“黑箱”问题，预判AI将实现“智力供给无限化”。

AI正从财富管理效率提升，到知识资产的价值重塑，再到个人创造力的凸显，为宏观经济开辟全新机遇。徐元春分析指出，AI技术与10年前的辅助决策工具不同，首先在知识和资讯方面，大模型的应用解决了金融顾问难以掌握海量产品资讯的痛点。

应用大模型 解决大量资讯痛点

他解释，“当人们面向顾客推荐众多产品和服务，回答潜在目标客户哪个产品好时，资讯量非常大，需要掌握繁杂且专业的知识，难度很高。”尤其在金融业要求高度专业性时，AI优势尤为明显，当企业基于大模型进行产品推荐时，其横向销售能力可提高近20%；同时传统企业内部流程以人为核心，如今企业内部则构建了新的状态，AI确实带来降本增效的效果。

更重要的是，AI正在催生“个人知识资产”这一新形态。他认为，每个技术变革时代的到来，都可能创造新的财富背景，而数据资产与知识资产在AI时代将开创新的财富可能性。过去需付费才能获取的非公开知识，如今则可转化为数据资产，普惠社会大众，并为资产拥有者创造变现机会。

AI技术复杂 仍存“黑箱”挑战

随着大模型技术的快速发展和广泛应用，其在语言理解、推理和多模态任务等领域展现出前所未有的能力，但许多未解的技术问题依然存在，尤其是AI技术的复杂性和不透明性带来的“黑箱”问题。例如申请贷款时，填好表格和资料后，若信贷员拒绝申请，人们可直接询问原因并修改后重新申请；但AI则难以提供具体原因。此外，模型幻觉也可能对金融行业造成风险。

为应对这一挑战，田渊栋指出，近期AI发展正致力于改变黑箱状态，并介绍了最新的推理模型，让模型在输出答案前生成一段思维链，详细阐述推理过程，最终给出答案，如此可将性能和效果提升20%至70%。此外，推理模型提供了可解释性，通过思维链可了解模型的每一步思考，例如当AI拒绝贷款申请时，可解释具体原因。当然，思维链本身亦存在黑箱问题，亦是当前的前沿研究课题。

AI未来终局：所思即所得

展望AI的未来投资热点，徐元春认为，AI与各行业的深度融合将催生新公司与新机遇。此外，时代的变革必将产生新的资产和定价模式，尤其在知识领域。人们能看到的互联网知识多基于公开数据，但企业数据和个人专业知识等在网络上难以获取的内容，才是真正有价值的。

田渊栋则认为，AI的未来终局是“所思即所得”，如同水和空气般的基础工具，无处不在，能即时实现人类想法并自动处理执行细节。在这种背景下，重复性劳动及所有可被复制的内容，其价值因供给近乎无限而大幅降低。他强调，“AI对人类智力的冲击至关重要。当大量AI出现，智力的供给将变得无限。”在此背景下，能创造价值或赚钱的，将是每个人身上独一无二的特质，若能将自身独特的东西分享并创造价值，就能在AI时代脱颖而出。