蛋播视频一区,无码鲁丝一区二区,精品 久久 五月天,国产老熟女,五月草草在线观看,中文日韩欧美,情色一区二区三区,欧美日韩亚洲激情在线,亚洲制服在线香蕉

AI大模型猶如一柄“雙刃劍”，在重構(gòu)社會(huì)生產(chǎn)力和技術(shù)倫理邊界的同時(shí)，也引發(fā)了數(shù)據(jù)安全、幻覺陷阱等諸多爭議。如何在算法黑箱與數(shù)據(jù)洪流中筑牢安全防線？怎樣有效破解看似完美的AI幻覺迷局？成本控制與效率提升之間，本地化部署的最佳平衡點(diǎn)到底是什么？

近期，復(fù)旦大學(xué)國際金融學(xué)院金融學(xué)實(shí)踐教授、成都市復(fù)旦西部國際金融研究院研究員陳劍博士接受復(fù)旦國金EMBA特別專訪，闡釋了AI大型語言模型在企業(yè)應(yīng)用場景中所面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對之道。

陳劍

復(fù)旦大學(xué)國際金融學(xué)院金融學(xué)實(shí)踐教授

EMBA項(xiàng)目授課教授

成都市復(fù)旦西部國際金融研究院研究員

AI大模型大殺四方，數(shù)據(jù)安全如何保障？

AI本身是一種工具，無所謂善惡。數(shù)據(jù)安全問題的本質(zhì)，其實(shí)在于一個(gè)平衡：如果過度保護(hù)數(shù)據(jù)，可能就無法訓(xùn)練出好的模型；如果想收獲一個(gè)好的模型，那么就無法對數(shù)據(jù)做太多的保護(hù)。

陳劍主張“一邊在發(fā)展中發(fā)現(xiàn)問題，一邊在發(fā)展中解決問題”，不宜在初期就把數(shù)據(jù)保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)制定得非常嚴(yán)格，避免過早扼殺大語言模型的更多可能性。

目前來看，歐洲在數(shù)據(jù)保護(hù)上的政策要求最嚴(yán)，事先制定了一系列規(guī)則約束，企業(yè)不能越雷池一步；反觀美國雖然也出臺(tái)了一些數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的相關(guān)法案，但整體力度相對寬松，更傾向于等出了問題之后再來進(jìn)行修補(bǔ)與完善。

本地化部署的成功“秘訣”是什么？

當(dāng)大語言模型的規(guī)模越來越大、訓(xùn)練越來越復(fù)雜，不可避免地就會(huì)產(chǎn)生過度擬合、AI幻覺、可解釋性變差等一系列問題。

陳劍指出，一個(gè)模型越簡單，它的穩(wěn)定性就越好；一個(gè)模型越復(fù)雜，它的穩(wěn)定性也就會(huì)越差。目前Deepseek模型擁有大約6,700億個(gè)參數(shù)，Grok-3、?ChatGPT-4的參數(shù)規(guī)模更是達(dá)到萬億級(jí)，這是AI會(huì)“編瞎話”的根源所在。

針對這一問題，陳劍進(jìn)一步分享了兩大解決之道：

01打造多個(gè)AI智能體（AI Agent）。通過將一個(gè)復(fù)雜任務(wù)拆解成多個(gè)細(xì)分任務(wù)，再分別交給多個(gè)不同專長的 AI智能體執(zhí)行具體工作，借由多個(gè)智能體之間的相互協(xié)作、優(yōu)勢互補(bǔ)，激發(fā)出超越單一大語言模型的強(qiáng)大效能。

02利用好RAG（Retrieval-augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）和微調(diào)技術(shù)。通過在限定的外部語料庫/知識(shí)庫中檢索相關(guān)信息，助力大模型回答問題更加精準(zhǔn)、全面；或者對大模型提前進(jìn)行相關(guān)知識(shí)訓(xùn)練與優(yōu)化調(diào)整，以便其更好適應(yīng)全新的任務(wù)領(lǐng)域。

本地化部署的成功“秘訣”是什么？

在陳劍看來，不論采用何種方式進(jìn)行AI本地化部署，企業(yè)首先一定要了解并明確自己的核心訴求是什么。只有基于自身核心訴求和相關(guān)成本約束，才能真正尋找到適合自己的最優(yōu)解決方案。

例如，某金融機(jī)構(gòu)想要打造一款研報(bào)大模型，其對于數(shù)據(jù)信息的及時(shí)性和準(zhǔn)確性要求非常高，最好的解決辦法就是在通用AI大模型的基礎(chǔ)上，輔以RAG技術(shù)和實(shí)時(shí)更新的專業(yè)語料庫或者新聞庫，方便AI隨時(shí)調(diào)用最新數(shù)據(jù)，進(jìn)行投研分析并生成報(bào)告。

而對于某銀行機(jī)構(gòu)想要設(shè)計(jì)一款信用卡反欺詐模型而言，數(shù)據(jù)信息的時(shí)效性反而并不是那么重要，更為關(guān)鍵的事情在于能夠精準(zhǔn)識(shí)別各類欺詐信息。此時(shí)往往更加適合提前規(guī)劃一個(gè)專業(yè)的欺詐信息語料庫，不定期更新并對AI大模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以微調(diào)的方式確保AI能夠盡可能識(shí)別并抓取所有可疑的欺詐行為與信息。

目前AI大模型在金融圈，是“紅人”還是“路人”？

財(cái)務(wù)報(bào)表分析、信用風(fēng)險(xiǎn)分析、估值定價(jià)、投資并購、合規(guī)監(jiān)管……在金融行業(yè)各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，AI大語言模型都有比較廣泛的應(yīng)用前景。

與此同時(shí)，陳劍也指出，由于目前AI大模型尚且存在準(zhǔn)確性、可解釋性較弱等問題，在核心的風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)定價(jià)層面，大家普遍還是更加傾向于采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法；在非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)和語音情感分析等情形之下，AI大模型已經(jīng)能夠比較好地滿足市場需求，幫助機(jī)構(gòu)內(nèi)部在文本處理、合規(guī)管理等層面進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效。

智識(shí)重構(gòu)，領(lǐng)航未來。?復(fù)旦國金EMBA教授系列專訪?火熱進(jìn)行中。下一期我們將重磅聚焦“AI時(shí)代下的管理教育”，繼續(xù)在陳劍教授的帶領(lǐng)下深刻反思人類的本來價(jià)值與EMBA教育的終極意義，助力更多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者、精英企業(yè)家積極擁抱新商業(yè)時(shí)代，從容踏上未來征程。更多精彩，敬請期待！

復(fù)旦大學(xué)國際金融學(xué)院EMBA項(xiàng)目

復(fù)旦大學(xué)國際金融學(xué)院EMBA項(xiàng)目以百年復(fù)旦深厚的學(xué)科底蘊(yùn)為根基，以“國際化”和“實(shí)戰(zhàn)化”為引領(lǐng)，打造中國EMBA2.0教育新范式，旨在培養(yǎng)洞悉中國金融力量、引領(lǐng)中國經(jīng)濟(jì)未來的國際化新商業(yè)領(lǐng)袖，為個(gè)人提升、企業(yè)發(fā)展提供源源動(dòng)力。目前，2026級(jí)招生正在進(jìn)行中，我們期待有雄心和格局的企業(yè)家相聚復(fù)旦國金EMBA，在不確定的時(shí)代中創(chuàng)造無限可能！