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新一轮生产力革命悄然到来。本周，OpenAI发布了功能更为强大的多模态大模型GPT-4，国内多款类ChatGPT产品也陆续发布，AIGC“战火”愈演愈烈。
从GPT-4展现出的多模态能力、推理能力、视觉能力来看，多个行业生态即将被重塑，其中金融被视为最先落地的场景之一。智能投顾、金融咨询、监管合规等方面已经有迹可循，OpenAI在官网上列举了多个GPT-4的使用案例，其中摩根士丹利将运用AI技术，优化其财富管理咨询流程。
从算法推荐到内容生成，可以说，AIGC当前站在新一轮内容和投资的起点上。笔者认为，奇点临近，大规模商业化已经可期。
一方面，从顶层设计向应用侧迈进是所有新技术的生命脉络。生成式AI产品作为AI技术发展的分水岭，在生态融合上已经迎来爆发期，金融、电力、智能汽车、视频平台等多个场景介入AI生态系统已经初具雏形。以搜索引擎为例，2月8日，微软推出由人工智能驱动的“新Bing”搜索引擎和Edge浏览器，大获成功。近日，微软消费领域首席营销官Yusuf Mehdi透露，新Bing每日活跃用户已突破1亿，比新版发布前增加了6倍，活跃用户中有大约三分之一是新用户。
另一方面，基于摩尔定律，算力提升的同时有望不断降低模型训练及运维成本，降低技术底座开发门槛。举例来看，近日，OpenAI宣布ChatGPT成本降低了90%，因此面向用户大幅降价。可以预期的是，随着投入量的增加，实现边际产量递增，边际成本递减。生成式AI产品势必走向物美价廉的阶段。
风口已至，计算浪潮奔涌而来，在前景向好的大背景下，关口前移，建立数据安全防护墙也至关重要。尤其是当AI技术逐渐完善，它既能成为生产力进步的有力抓手，又易沦为黑产犯罪的工具。奇安信威胁情报中心监测数据显示，2022年1月份-10月份，超过950亿条的中国境内机构数据在海外被非法交易，其中有570多亿条是个人信息。
因此，如何确保数据存储、计算、流通过程中的安全问题，是数字经济发展的大前提。笔者认为，应坚持顶层设计与产业发展齐头并进，在《网络安全法》的基础上，细化风险与责任分析体系，确立安全问责机制。同时，监管部门可开展常态化监查工作，安全领域企业协同发力，构建全流程数据安全保障体系。此外，还要强化法律法规、网络安全的宣传，提升全民数据安全意识。
尽管存在诸多安全挑战，但技术的脚步始终向前。可以预期的是，只要坚持严规范和促发展两手并重，AIGC将引发新一轮多产业的生产力变革。
