高盛首席信息官测试生成式人工智能——《华尔街日报》

高盛已部署了多项生成式AI概念验证项目。图片来源：Brendan McDermid/REUTERS人工智能的新发展速度超出了企业技术高管的预期。过去几个月，许多人一直在努力思考如何以及在何处利用生成式AI和大型语言模型（LLM）的新能力，从分类大量商业文件到编写代码。

“技术在我们眼前变化如此之快，我认为几乎就像限制就是我们自己以及我们能否理解它一样，”高盛集团首席信息官Marco Argenti表示。

根据审计和咨询公司毕马威会计师事务所的最新研究，约65%的受访高管认为生成式AI将在未来三到五年内对其组织产生重大影响，77%的高管表示在此期间，生成式AI对社会的影响将超过任何其他新兴技术。但60%的高管表示，由于人才、成本和数据隐私等障碍，他们还需要一两年时间才能实施首个生成式AI解决方案。

高盛的Argenti表示，高盛的时间表可能会更短，因为已经部署了多项生成式AI概念验证项目。“老实说，我认为不需要几年时间。感觉更像是几个月内就能实现，”他说。

阿尔金蒂先生于2019年从亚马逊网络服务公司加入这家华尔街投行，此前担任技术副总裁。他与《CIO期刊》深入探讨了生成式AI的价值领域及其当前应用。以下是经过编辑的对话精华内容。

华尔街日报：您如何布局生成式AI？

阿尔金蒂先生：我们最初通过试点项目探索如何利用协同编程工具提升开发效率。自动化编码不仅能快速提升效率，更能让开发者聚焦客户需求本质，而非重复性工作。

华尔街日报：贵司正在积极投资生成式AI，还是处于观望阶段？

阿尔金蒂先生：我们已超越构想阶段，正在优先筛选应用场景，以绝对安全的方式进行实验性投资。目前有多个概念验证项目在进行中，例如文件自动分类——金融行业每天接收数百万份法律合同文件（债券/贷款/衍生品等），我们需要提取结构化数据供机器决策，并实现文档智能识别。

这是我们目前使用传统AI在做的事情，但我们正在探索如何通过大语言模型将其提升到全新水平。例如在摘要生成方面，能够总结财报电话会议内容，将我们的日常研究自动整理成简报。

华尔街日报：目前实验取得了哪些成果？

阿金提先生：以文件分类为例，我们观察到的准确率非常令人鼓舞，至少达到了人类水平。

在代码编写方面——由于概念验证样本量有限——但某些案例中AI生成的代码有高达40%被开发者直接采用。

我认为效率提升可能达到两位数。具体是10%、20%、30%还是40%尚不确定，但保守估计低两位数增幅是合理的，不过目前仍处于早期阶段。

华尔街日报：这个成效是否达到推广标准？

阿金提先生：最终结果很可能会持平或略低，因为随着应用场景扩展，可能会遇到效果较差的案例。但细想这个数字本身已非常惊人——这些代码本应由开发者编写。实际采用率已经很高，不过当前数据受限于小规模实验和用例自选择偏差。但即便接近这个水平，影响也将是巨大的。

《华尔街日报》：您预计何时可能推出该计划？

Argenti先生：这很难说。目前最好的迹象是进展速度极快，并已开始在我们现有的一些工具中应用。老实说，我认为不需要几年时间，感觉更像是几个月。但如果我告诉您具体日期，那就是在撒谎，因为这对我们所有人来说都是新事物。

《华尔街日报》：采用过程中面临的最大挑战是什么？ 

Argenti先生：我认为目前最大的限制是我们有太多未知因素。我们需要调整控制框架，确保不会对我们自身或客户构成威胁。这需要谨慎行事。

第二点：显然这往往归结于人才问题。当然，总体上懂AI的人很少，而了解最新大型语言模型和Transformer等技术的人更少。所以关键在于我们如何培训？如何赋能团队？

另一个问题是：大型云服务商对GPU的需求和消耗极大，最终导致资源略显紧张。可以想象，未来训练模型可能无法获得无限资源，届时可能会引发一场争夺这些资源的竞赛。

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