近年来,以GPT-4、deepseek等为代表的大语言模型技术迅猛发展,正在深刻改变人类认知世界的方式,并逐步重塑金融、医疗、教育等关键行业的业务形态与运营机制。在这一背景下,人工智能技术的实际落地效果,高度依赖于其核心技术的成熟度与可靠性。平安首席科学家肖京近日在接受财联社专访时指出,AI技术正以超预期的速度持续演进,未来将在多个层面带来产业级变革,具体体现在业务流程的重构、服务模式的创新以及产业生态的全面升级。
肖京认为,金融、医疗、教育等行业因其规模庞大、数字化基础较好、业务利润结构清晰等特点,将成为AI应用最具潜力的领域。这些行业不仅能够快速吸收技术红利,也更容易实现科技赋能所带来的实际经济价值。值得注意的是,国务院近期印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,标志着我国人工智能发展正式进入规模化、生态化和商业化推进的新阶段,政策与市场的双轮驱动正在为AI落地提供坚实支撑。
AI的大规模应用仍面临诸多挑战,尤其是在技术可靠性方面。大模型存在的“幻觉”现象、算法黑箱、数据偏见等问题,在金融、医疗等高严谨性场景中可能带来显著风险。例如,在保险核保、信贷定价等环节,数据或算法偏差可能被放大,导致对某些人群的系统性歧视。肖京强调,必须通过持续的高质量数据训练、知识库增强与算法优化,不断提升模型的准确性与公平性。他举例称,平安的医疗AI问诊机器人已将错误率控制在千分之一以下,这背后倚赖的是海量专业标注数据与不断迭代的算法机制。
除了技术层面的挑战,AI伦理问题也日益受到关注。肖京提出,需通过技术手段与行业协作应对此类问题,例如采用“遗忘学习”技术,使模型能够主动剔除存在伦理缺陷的数据段落,从而在机制上抑制偏见的产生。在模型训练过程中一旦识别出数据偏差,即应通过增补正确案例或调整采样策略等方式予以纠偏。
在资本市场层面,科技叙事已成为影响投资逻辑的重要因素。肖京指出,与传统科技企业不同,像平安这类传统行业出身的企业更注重AI能否带来切实的业务增量——例如降低成本、控制风险或提升利润。他认为,真正能讲好“科技故事”的企业需具备三方面条件:较好的数字化基础、较大的产业规模以及较高的利润水平。因此,金融等行业在科技叙事方面具备天然优势。
从资金动向来看,保险机构正逐步加大在科技相关领域的资产配置。据国家金融监管总局数据,截至今年二季度末,保险资金运用余额已超36万亿元,其中股票投资占比提升至8.47%,创近年来新高。在行业偏好方面,人工智能、医药生物、电子、计算机等板块受到重点关注,反映出市场对AI驱动行业变革的强烈预期。
人工智能正在以前所未有的深度和广度融入产业生态,尤其在金融、医疗等领域展现出显著的应用潜力。这一进程仍须克服技术可靠性、数据偏见、算法伦理等多重挑战。唯有通过持续的技术迭代、严格的数据治理与跨行业协作,才能推动AI在释放商业价值的同时,实现负责任、可持续的发展。
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