洞察 #
2023 年，人工智慧（AI） 與 量子計算（QC） 的交匯深刻影響了 銀行與金融業。這些技術徹底改變了金融機構的運營方式，對支付、風險管理和網路安全產生重大影響。
本文討論 開源 AI 模型 的影響、QC 在交易安全中的作用，以及 銀行與金融的監管與治理。
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AI 與量子計算對銀行業的重要性 #
銀行業正在經歷由人工智慧（AI）和量子計算（QC）融合驅動的深刻轉型。這些革命性技術正在重塑金融服務領域，帶來前所未有的效率、成本節約與增強的客戶體驗。
AI 軟體市場的快速增長收入：增長視覺化 #
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AI 軟體市場正經歷顯著的增長軌跡，年度收入預計 到 2025 年達到驚人的 1260 億美元。
此視覺化展示了 2018 至 2025 年市場的可觀增長，突出了各行業對 AI 驅動方案需求的不斷上升。
AI 在銀行業的力量 #
AI 演算法 在分析海量資料、識別模式與做出明智決策方面展現了非凡能力。這種能力對銀行業務的多個方面都極具價值。
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風險評估：AI 驅動的風險管理系統可分析複雜金融資料，評估信用worthiness、識別潛在欺詐、緩解金融風險。這讓銀行能做出更明智的放貸決策並保護其資本。
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貸款審批流程：AI 可精簡貸款審批，縮短週轉時間並提升客戶滿意度。透過自動化任務並利用預測分析，銀行能更高效迅速地處理申請。
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投資組合最佳化：AI 可分析市場趨勢、風險因素與個人投資目標以最佳化投資組合，幫助客戶在有效管理風險偏好的同時實現財務目標。
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欺詐檢測：AI 演算法可在交易資料中識別可能表明欺詐活動的模式，使銀行能標記可疑交易並採取適當行動防止損失。
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客戶服務：AI 可透過提供主動支援、迅速解決疑問以及推薦個性化產品與服務，增強人工客服互動，提升客戶滿意度與忠誠度。
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量子計算：解鎖無與倫比的資料分析 #
HSBC ⧉ 一直走在將量子計算引入金融業的前列。該行與技術供應商和研究實驗室合作，探索量子技術在現實問題中的應用。
滙豐是 首家在 2023 年用量子保護 AI 驅動外匯交易的銀行 ⧉01。在一次世界首例試驗中，滙豐使用 量子金鑰分發 保護一筆 3000 萬歐元兌美元的交易場景。這一試驗表明，當量子技術變得商業可用並可規模化後，將能保護任何價值的交易。
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開源 AI 的興起：人工智慧的正規化轉變 #
2023 年開源 AI 技術的採用顯著激增，尤其在 大型語言模型（LLMs） 領域。開源 AI 指原始碼對開發者、研究者與其他利益相關方開放的 AI 軟體和工具。
這種 AI 技術的民主化推動了顯著進步，促使開源模型大量湧現，並使 LLM 鞏固為 AI 創新的領跑者。這些模型在推動創新、增強決策與改進風險管理方面發揮了關鍵作用，遍及各行各業。
開源 LLM：重塑 AI 格局 #
WizardLM ⧉ 與 LLaMA 2 ⧉ 等開源 LLM 已成為閉源模型的強勁競爭者。例如，Vicuna ⧉ 這一經濟型 LLM 僅以 300 美元的訓練成本就達到 ChatGPT 90% 的能力。LLaMA 2 ⧉ 以迄今最低的違規分數為倫理 AI 樹立了黃金標準。開源 LLM 比缺乏可解釋性的"黑箱"閉源 LLM 更透明、更可定製。
2023 年開源 AI 模型的爆發式增長
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此柱狀圖生動展示了 2023 年開源 AI 模型的顯著興起，專案數量與貢獻數量均呈驚人增長。這一趨勢凸顯了開源 AI 在推動創新、促進 AI 社群協作方面日益重要的地位。
多個開源 LLM 因其突破效能力獲得顯著關注：
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Mixtral 8x7B ⧉：由 Mistral AI 開發，這款強大的 AI 語言模型以其開放權重見長，允許本地執行，限制少於競爭者模型。它可處理多達 32K 上下文視窗的 token，支援法語、德語、西班牙語、義大利語和英語等多種語言。Mixtral 8x7B ⧉ 專為組合式工作、資料分析、軟體故障排查與程式設計而設計。它在某些基準上聲稱匹敵或超越 OpenAI 的 GPT-3.5 並超過 Meta 的 LLaMA 2-70B 模型。
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GPT-NeoX-20B ⧉：擁有驚人的 200 億引數，GPT-NeoX-20B 是領先的開源 LLM。它基於 GPT-3，但引入同步資料並行與梯度檢查點以提升效能與效率。該模型在問答、摘要和翻譯等多個任務中表現出色。
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GPT-J ⧉：擁有 60 億引數，GPT-J ⧉ 相比更大模型更易獲取。GPT-J ⧉ 基於 Pile 資料集訓練，源自 GPT-2 架構。它理解對話細節、從多種來源汲取見解、調整語氣與風格，並優先考慮倫理與負責任的內容生成。
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OPT-175B ⧉：擁有空前的 1750 億引數，OPT-175B ⧉ 是效率與規模的龐然大物。它在主要包含英語句子的無標註文字資料上訓練，採用 Transformer 架構分層處理輸入文字。該模型在問答、摘要與翻譯等任務中表現出色。
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LLMa 2 ⧉：擁有 16 億引數，LLMa 2 ⧉ 展現多用途特性，可應對包括問答、摘要與翻譯在內的多種任務。基於 Pile 資料集訓練並使用 Transformer 架構，LLMa 2 ⧉ 證明了其在不同應用中的適應性。
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Google Gemini LLM ⧉：2023 年揭幕的 Google Gemini LLM ⧉ 代表大型語言模型領域的重大進步。作為 PaLM 2 ⧉ 的繼任者，Gemini LLM ⧉ 在自然語言理解、生成不同創造性文字格式以及應用知識解決問題等領域表現出色。憑藉處理多模態資料的能力，Google Gemini LLM ⧉ 在計算機視覺、科研與醫療等領域具備巨大潛力。該模型目前提供三種規模：Ultra、Pro 與 Nano，滿足不同計算需求。
開源 AI 革命：塑造 AI 的未來 #
開源 AI 革命正在從根本上改變 AI 開發、部署與使用的格局。透過讓 AI 更易獲取、更負擔得起、更具多功能性，開源技術正在民主化 AI 能力，為開創性創新與應用鋪路。隨著開源運動獲得動力，我們可以滿懷信心地期待更多變革性進展，塑造 AI 的未來及其對世界的深遠影響。
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監管 AI 的挑戰 #
另一個挑戰是 確保 AI 系統公平無偏。AI 系統可能延續其訓練資料中存在的偏見。因此，開發透明、可問責並能被審計以識別和糾正潛在偏見的 AI 系統至關重要。
最後，為 AI 開發與部署建立倫理準則 也很重要。AI 系統的設計與使用應負責任並尊重人權。例如，AI 系統不應用於傷害或剝削個人，也不應用於侵犯個人隱私。
應對這些挑戰需要多方利益相關者共同參與，涵蓋政府、企業、研究者與公民社會。現在就應開始就如何監管 AI 展開討論，以在隱私安全與創新需要之間取得平衡。
AI 治理的現狀 #
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2023 年，重要的全球倡議與發展塑造了 AI 治理與監管格局。這些活動反映出對 監督 AI 技術開發與部署的穩健框架需求 ⧉ 日益認識。
美國總統拜登釋出了 管理 AI 相關風險並支援國際 AI 治理努力的行政令 ⧉。白宮 科學技術政策辦公室（OSTP） ⧉ 與研究者、企業及公民社會進行了廣泛對話以指導 AI 治理。美國正與其盟友和夥伴合作進行 AI 治理，包括參加 G7 廣島 AI 程序以及英國的 AI 安全峰會 ⧉。
英國主辦了首屆 AI 安全峰會 ⧉，彙集全球政府領導人討論 AI 風險與國際協調行動 ⧉。
布萊切利宣言 ⧉ 中，28 個國家與歐盟承諾在英國舉辦的首屆 AI 安全峰會期間合作應對 AI 帶來的風險。
MIT 的領袖與學者釋出了一組關於 AI 治理的政策簡報，以幫助政策制定者制定更好的監督。美國 AI 治理框架：建設安全繁榮的 AI 行業 ⧉ 建議由現有政府機構監管 AI 工具。
美洲、非洲、亞洲、歐洲超過 60 個國家已釋出國家 AI 戰略，反映出全球邁向 AI 治理的勢頭。中國在出臺原則與法規方面表現活躍，包括 全球人工智慧治理倡議 ⧉ 和 生成式人工智慧服務管理暫行辦法 ⧉。
這些倡議與發展顯示出對協調一致的國家與國際努力的日益增長的需求，以提供負責任的 AI 開發與部署。雖已取得進展，AI 複雜且快速演變的特性仍帶來需要持續關注的挑戰。
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結論 #
2023 年在 AI 與 QC 領域取得顯著進展，尤其在銀行業。滙豐率先將量子保護用於 AI 驅動的交易，標誌著這些技術在銀行領域應用的重要里程碑。開源模型加速了 AI 成熟，而 MIT 的 AI 治理白皮書為監管提供了路線圖。這些進展將塑造 AI 與 QC 的未來，對銀行與金融業產生深遠影響。
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