洞察 #
2023 年，人工智能（AI） 与 量子计算（QC） 的交汇深刻影响了 银行与金融业。这些技术彻底改变了金融机构的运营方式，对支付、风险管理和网络安全产生重大影响。
本文讨论 开源 AI 模型 的影响、QC 在交易安全中的作用，以及 银行与金融的监管与治理。
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AI 与量子计算对银行业的重要性 #
银行业正在经历由人工智能（AI）和量子计算（QC）融合驱动的深刻转型。这些革命性技术正在重塑金融服务领域，带来前所未有的效率、成本节约与增强的客户体验。
AI 软件市场的快速增长收入：增长可视化 #
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AI 软件市场正经历显著的增长轨迹，年度收入预计 到 2025 年达到惊人的 1260 亿美元。
此可视化展示了 2018 至 2025 年市场的可观增长，突出了各行业对 AI 驱动方案需求的不断上升。
AI 在银行业的力量 #
AI 算法 在分析海量数据、识别模式与做出明智决策方面展现了非凡能力。这种能力对银行业务的多个方面都极具价值。
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风险评估：AI 驱动的风险管理系统可分析复杂金融数据，评估信用worthiness、识别潜在欺诈、缓解金融风险。这让银行能做出更明智的放贷决策并保护其资本。
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贷款审批流程：AI 可精简贷款审批，缩短周转时间并提升客户满意度。通过自动化任务并利用预测分析，银行能更高效迅速地处理申请。
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投资组合优化：AI 可分析市场趋势、风险因素与个人投资目标以优化投资组合，帮助客户在有效管理风险偏好的同时实现财务目标。
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欺诈检测：AI 算法可在交易数据中识别可能表明欺诈活动的模式，使银行能标记可疑交易并采取适当行动防止损失。
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客户服务：AI 可通过提供主动支持、迅速解决疑问以及推荐个性化产品与服务，增强人工客服互动，提升客户满意度与忠诚度。
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量子计算：解锁无与伦比的数据分析 #
HSBC ⧉ 一直走在将量子计算引入金融业的前列。该行与技术供应商和研究实验室合作，探索量子技术在现实问题中的应用。
汇丰是 首家在 2023 年用量子保护 AI 驱动外汇交易的银行 ⧉01。在一次世界首例试验中，汇丰使用 量子密钥分发 保护一笔 3000 万欧元兑美元的交易场景。这一试验表明，当量子技术变得商业可用并可规模化后，将能保护任何价值的交易。
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开源 AI 的兴起：人工智能的范式转变 #
2023 年开源 AI 技术的采用显著激增，尤其在 大型语言模型（LLMs） 领域。开源 AI 指源代码对开发者、研究者与其他利益相关方开放的 AI 软件和工具。
这种 AI 技术的民主化推动了显著进步，促使开源模型大量涌现，并使 LLM 巩固为 AI 创新的领跑者。这些模型在推动创新、增强决策与改进风险管理方面发挥了关键作用，遍及各行各业。
开源 LLM：重塑 AI 格局 #
WizardLM ⧉ 与 LLaMA 2 ⧉ 等开源 LLM 已成为闭源模型的强劲竞争者。例如，Vicuna ⧉ 这一经济型 LLM 仅以 300 美元的训练成本就达到 ChatGPT 90% 的能力。LLaMA 2 ⧉ 以迄今最低的违规分数为伦理 AI 树立了黄金标准。开源 LLM 比缺乏可解释性的"黑箱"闭源 LLM 更透明、更可定制。
2023 年开源 AI 模型的爆发式增长
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此柱状图生动展示了 2023 年开源 AI 模型的显著兴起，项目数量与贡献数量均呈惊人增长。这一趋势凸显了开源 AI 在推动创新、促进 AI 社区协作方面日益重要的地位。
多个开源 LLM 因其突破性能力获得显著关注：
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Mixtral 8x7B ⧉：由 Mistral AI 开发，这款强大的 AI 语言模型以其开放权重见长，允许本地运行，限制少于竞争者模型。它可处理多达 32K 上下文窗口的 token，支持法语、德语、西班牙语、意大利语和英语等多种语言。Mixtral 8x7B ⧉ 专为组合式工作、数据分析、软件故障排查与编程而设计。它在某些基准上声称匹敌或超越 OpenAI 的 GPT-3.5 并超过 Meta 的 LLaMA 2-70B 模型。
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GPT-NeoX-20B ⧉：拥有惊人的 200 亿参数，GPT-NeoX-20B 是领先的开源 LLM。它基于 GPT-3，但引入同步数据并行与梯度检查点以提升性能与效率。该模型在问答、摘要和翻译等多个任务中表现出色。
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GPT-J ⧉：拥有 60 亿参数，GPT-J ⧉ 相比更大模型更易获取。GPT-J ⧉ 基于 Pile 数据集训练，源自 GPT-2 架构。它理解对话细节、从多种来源汲取见解、调整语气与风格，并优先考虑伦理与负责任的内容生成。
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OPT-175B ⧉：拥有空前的 1750 亿参数，OPT-175B ⧉ 是效率与规模的庞然大物。它在主要包含英语句子的无标注文本数据上训练，采用 Transformer 架构分层处理输入文本。该模型在问答、摘要与翻译等任务中表现出色。
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LLMa 2 ⧉：拥有 16 亿参数，LLMa 2 ⧉ 展现多用途特性，可应对包括问答、摘要与翻译在内的多种任务。基于 Pile 数据集训练并使用 Transformer 架构，LLMa 2 ⧉ 证明了其在不同应用中的适应性。
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Google Gemini LLM ⧉：2023 年揭幕的 Google Gemini LLM ⧉ 代表大型语言模型领域的重大进步。作为 PaLM 2 ⧉ 的继任者，Gemini LLM ⧉ 在自然语言理解、生成不同创造性文本格式以及应用知识解决问题等领域表现出色。凭借处理多模态数据的能力，Google Gemini LLM ⧉ 在计算机视觉、科研与医疗等领域具备巨大潜力。该模型目前提供三种规模：Ultra、Pro 与 Nano，满足不同计算需求。
开源 AI 革命：塑造 AI 的未来 #
开源 AI 革命正在从根本上改变 AI 开发、部署与使用的格局。通过让 AI 更易获取、更负担得起、更具多功能性，开源技术正在民主化 AI 能力，为开创性创新与应用铺路。随着开源运动获得动力，我们可以满怀信心地期待更多变革性进展，塑造 AI 的未来及其对世界的深远影响。
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监管 AI 的挑战 #
另一个挑战是 确保 AI 系统公平无偏。AI 系统可能延续其训练数据中存在的偏见。因此，开发透明、可问责并能被审计以识别和纠正潜在偏见的 AI 系统至关重要。
最后，为 AI 开发与部署建立伦理准则 也很重要。AI 系统的设计与使用应负责任并尊重人权。例如，AI 系统不应用于伤害或剥削个人，也不应用于侵犯个人隐私。
应对这些挑战需要多方利益相关者共同参与，涵盖政府、企业、研究者与公民社会。现在就应开始就如何监管 AI 展开讨论，以在隐私安全与创新需要之间取得平衡。
AI 治理的现状 #
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2023 年，重要的全球倡议与发展塑造了 AI 治理与监管格局。这些活动反映出对 监督 AI 技术开发与部署的稳健框架需求 ⧉ 日益认识。
美国总统拜登发布了 管理 AI 相关风险并支持国际 AI 治理努力的行政令 ⧉。白宫 科学技术政策办公室（OSTP） ⧉ 与研究者、企业及公民社会进行了广泛对话以指导 AI 治理。美国正与其盟友和伙伴合作进行 AI 治理，包括参加 G7 广岛 AI 进程以及英国的 AI 安全峰会 ⧉。
英国主办了首届 AI 安全峰会 ⧉，汇集全球政府领导人讨论 AI 风险与国际协调行动 ⧉。
布莱切利宣言 ⧉ 中，28 个国家与欧盟承诺在英国举办的首届 AI 安全峰会期间合作应对 AI 带来的风险。
MIT 的领袖与学者发布了一组关于 AI 治理的政策简报，以帮助政策制定者制定更好的监督。美国 AI 治理框架：建设安全繁荣的 AI 行业 ⧉ 建议由现有政府机构监管 AI 工具。
美洲、非洲、亚洲、欧洲超过 60 个国家已发布国家 AI 战略，反映出全球迈向 AI 治理的势头。中国在出台原则与法规方面表现活跃，包括 全球人工智能治理倡议 ⧉ 和 生成式人工智能服务管理暂行办法 ⧉。
这些倡议与发展显示出对协调一致的国家与国际努力的日益增长的需求，以提供负责任的 AI 开发与部署。虽已取得进展，AI 复杂且快速演变的特性仍带来需要持续关注的挑战。
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结论 #
2023 年在 AI 与 QC 领域取得显著进展，尤其在银行业。汇丰率先将量子保护用于 AI 驱动的交易，标志着这些技术在银行领域应用的重要里程碑。开源模型加速了 AI 成熟，而 MIT 的 AI 治理白皮书为监管提供了路线图。这些进展将塑造 AI 与 QC 的未来，对银行与金融业产生深远影响。
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