人工智能时代的“数投”

人类正处在人工智能时代的入口，标志是美国Open AI公司的聊天机器人Chat GPT去年的11月30日发布，今年的3月15日， 其升级版GPT-4发布，引起了全球范围巨大影响。GPT代表的大模型，表现出了令人惊艳的语言理解、生成和知识推理能力，它可以很好的理解用户意图，真正做到多轮沟通，回答问题完整，重点清晰，有概括、有逻辑、有条理，还会拒绝回答不合适的问题。比如说你要问他如何撬锁，他告诉你这是违法的。还会说不知道，他经常说我只是个聊天机器人，太敏感的话，我不知道。GPT大模型的出现标志着一个时代“奇点”的到来。

大模型之所以引人注目，是因为出现了三个以前没有见到的现象。第一个现象叫做涌现。当一个复杂系统的参数量和训练数据量到了一定的时候，系统的能力突然出现了一个跳跃式的增长，这叫涌现。涌现在我们人类实践中也会看到，比如小孩学骑自行车，晃晃荡荡到某一天，突然他就会了，能力出现了一个跳跃。我们中国人常说的开悟，大概也有这个含义。另外叫做统一，原来人们用文字与计算机交流，是一个模态；用语言与计算机交流，是一个模态；用图像跟它交流，是一个模态；现在殊途同归，N个模态合为一个，这叫统一。还有一个叫思维链，是指大模型很接近于人类思维的连贯性与曲折性，会自动的把一个复杂的问题分切成若干个简单问题，然后再把它连起来，这就叫思维链。

如何理解人工智能的元年？

第一组话题，业界现在普遍认为，2023年是人工智能元年，如何理解大模型引发的人工智能革命，如何理解人工智能的元年？

第一点，GPT是生成式预训练大语言模型。我们就从语言开始说起。我们天天都在讲话，耳熟能详，大家也不一定认真的思考过语言的意义。语言是人类之所以成为人最本质的特征，或者说是人类与动物分别的根本。恩格斯说过，人是会说话和会使用工具的动物。十几万年前人类的远祖，现代智人走出东非的时，遇到的第一群“拦路虎“”不是老虎，而是尼安德特人。经过了上万年的搏斗，现代智人最终战胜了尼安德特人。考古发现告诉我们，尼安德特人的体貌比现代智人强壮得多，现代智人胜出的最重要的原因就是语言系统发达。正是语言把人类组织起来了，人类的生存能力与发展能力取得了一个跳跃。

我们大家想一想，假设没有语言和文字，我们会的经验、知识如何传递给下一代？因此语言与文字是人类知识得以传承，得以积累，得以在前人基础上叠加并增长的重要的原因。

人类所有的复杂文明系统，比如说神话、宗教、国家、货币和金融体系，都是由语言编制的。因此语言是人类文明的操作系统，GPT大模型恰恰是从语言切进去了。

GPT的工作原理非常简单，就是单字接龙。你输入前三个字“人工智”，他猜第四个字，他可能会选10个字，按概率排序，然后根据场景和语义选定最合适的一个字。然后把前面四个作为基础，再猜第五个，再猜第六个，文章就这么一个一个字猜出来，说简单就这么简单。但是就这么简单，它就破解了人类文明的操作系统，看到了人类所看到的一个世界的投影。

第二点，自从有计算机以来，人们一直用各种方式跟计算机打着交道。一开始的方式比较笨拙，我记得我读本科的时候，我们上机是在一个纸带打上孔，穿孔纸带是我与计算机交互的工具。软件工程师是干什么的？软件工程师就是人类与计算机之间的翻译，什么Java 、C++、汇编语言等等，都是给它翻译。人机交互的历史，就是人类一步一步的用更简洁、方便、自然的办法与计算机交互的历史。人类一直有一个梦想，能够用我们的最自然的方式，也就是用语言、文字来与计算机交互，这个领域是计算机科学皇冠上的明珠，叫NLP自然语言处理，这一次GPT大模型把自然语言处理问题完美的解决了，这是迈向通用人工智能的一个入口。

再往深一点想，人类过去几万年实际上是离线交互协同。我们通过语言、书信这样的效率相对低下的方式进行着交互协同，因此才有古诗“家书抵万金“”，传递一个信息的成本巨高。现在GPT可能为我们迎来了一个全体实时在线，以光速协同的全新的时代。

第三点，生成式人工智能大模型非常好的实现了对知识的压缩与调用。人类的知识浩如烟海，如果没有一个压缩与管理的办法，使用起来是非常困难的。在PC机时代，把知识存在数据库里，用汇编语言来调用。在互联网时代把知识存在云端，用搜索引擎来调用。今天 GPT大模型就是最便捷的压缩与调用。GPT-3训练用了大概45TB的语料，相当于4,000亿本书，目前人类已有的大约1万亿本书，他用40%来训练。GPT-4用的语料更量更大。所以 GPT大模型成功的实现了把知识压缩成“精油”，随调随用效率极高。

第四点，数字世界第一次出现了类大脑皮层。自然界经过几十亿年的演化，出现了唯一高效运转的智能机器，就是人类的大脑。人类的大脑大概是四公斤，但是表面的面积非常大，勾勾起起，大脑皮层实际上是一台效率极高的生物计算机。自从人工智能起步，科学家们就一直试图模拟人类大脑的运行模式，几次成功的跨越都缘于准确的找到了人类大脑思维的模式。人工智能1950年开始起步，一开始是想通过把已有的规则教给计算机，叫小规模专家系统，到1990年发现这条路走不通，无论你教给他多少知识，没交过的都不会。因此转为让计算机自己学，这是一个重大的转化，出现了模拟大脑的神经网络。一开始受算法、算力的限制，是一个浅层的神经网络，有个输入层，有个输出层，有个中间层，最初的中间层就是两层三层很薄，所以叫浅层神经网络。2010年进入了深层神经网络，出现了很有名的辛顿、杨丽坤等科学家，上百层神经网络，很接近于人类大脑之间的那种凸起连接，电信号传递，还引入连接权重、激活函数等算法，使它越来越像人类大脑。

这次GPT大模型的成功是与谷歌的BERD模型在对决中实现的。BERD 是一个完形填空模型，”机器学习”，它把”学”字抠掉，让你猜第三个字是什么？而 GPT的路线就是由左到右一路扫过去，每次让你猜下一个字是什么。在大概四五年时间内，BERD的成绩比 GPT好，完形填空比单字接龙的效果好得多，因为它能看到左右两边的信息，信息多成绩就好。

但是大家注意到没有，我们人类说话，是顺次出去的，口语的逻辑就是大脑思维的逻辑。

最后GPT胜出，因为它更符合人类语言的习惯，更像人类大脑。

第五点，GPT已经成为通用技术。科学史学家和经济学家普遍认为，人类目前为止出现了24种通用技术，如果分层的话，也就有三五种是有文明层级价值的。GPT不仅仅是通用技术，而且文明级的，就像语言的发现，电的发现，都是属于文明级。过去的工业革命，是人类体力的大解放，而这一轮的人工智能革命是人类智力的一次大解放。GDP给了人类一个非常大的震动，以前人们认为人是万物之灵长，我们是这个世界的主宰者，这个世界的规律是人发现的。今天GPT告诉我们，生产知识、发现世界规律不是人的专利了，计算机也会！而且在很多情况下，它比你做的还要好。

第六点，技术平权与人类增强。西方文明史中有个重要的人物叫笛卡尔，他在400年前振聋发聩的喊出了“我思故我在”，人类开始以理性为旗帜。在这样一个框架下，人类社会、国家自然的把精英与普罗大众分开，也就是精英们掌握着大量知识，而普罗大众知识的掌握程度与精英出现了一个巨大的鸿沟，由此形成了精英统治的合理性与技术可能性。今天GPT大模型的出现，把人类平均的知识水平大幅度提高了，使得知识精英高高在上的合理性降低。人与人的知识差距大幅缩小，各类知识的学习门槛大幅降低，各学科的边界变得模糊。你只要有一个准确的愿望，有一定的认知和调用能力，掌握任何知识都不是问题。人类在GPT大模型的支持下增强了 ，人与人之间由知识构成的差异大幅缩小，这不就是共同富裕吗。

第七点，现在普遍预测未来5~10年，你们公司前台是个数字人，你们公司的销售是一组数字人，大量的数字人的员工会来到我们公司，我们家可能会有一个数字人阿姨。马斯克前几天讲，以后人与机器人的比例就是1:1，地球上会有70亿个机器人。今后的公司可能是核心高管是碳基人，干活的全都是数字人、机器人。

第八点，人工智能的革命本质要在文明层面来理解，它类似于比电的发明，甚至类似于语言的发明。它是把人类大脑分布离线运行协同模式，即只能通过效率低下的语言、文字的连接方式来协作，改变成碳基生命与硅基生命，实时在线光速协同。信息技术的几个重要的技术集群的突破，包括通用人工智能AGI、元宇宙的交互工具VR、WEB-3、量子计算、6G、脑机接口，这几项技术都可能在未来五年到十年成熟，并且交汇融合，将会完全重构我们的世界。

第九点，大国博弈中的人工智能。现在在生成式人工智能这个维度上，美国第一，中国第二。基辛格先生前一段出了一本书《人工智能时代与人类未来》，讲今天的人工智能的博弈，就是50年前美苏的核竞赛，最后达成了中导条约。人类未来发展取决于中美两大人工智能大国。当然美国是想把中国挤出第一梯队，这件事情就是中美竞争的“上甘岭”，谁都输不起。因此现在我在不同的场合讲，这是新时代的“两弹一星”，事关国运，不容有失。 

人工智能时代的经济逻辑

第二组话题，人工智能时代的经济逻辑。

第一，人工智能可以理解为数字经济的一个高级阶段，或者是数字经济的一个重要的发展方向。数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要社会形态，我们现在正在从工业经济向数字经济过渡。工业经济的基本特征可以表述为，资本主导，生产驱动，规模制造，环境损害，分布离线。而即将到来的数字经济的特征基本与其对应，资本主导将逐渐过渡为数据主导，生产驱动将逐渐过渡为消费牵引，规模制造将逐渐过渡为柔性制造，环境损害将变成环境友好，而分步离线将转变成实时在线。

第二，人工智能时代的核心经济逻辑，就是数据将成为主导要素，每一个时代有不同的主导性要素，农业经济时代是土地，工业经济时代是资本，而数字经济时代也就是人工智能时代主导性要素是数据。这一轮的GPT也正是在巨大的数据推动下产生，显然是时代的产物。数据以其极强的渗透性与牵引力，激活了其他所有的要素。刚才世渝老师讲到数据将激活土地，人类最原始的第一要素，数据还将激活资本，包括人类劳动在内的所有要素，把他们的产出效率与生产率产生一个数量级的提升。在这个过程中就会出现数字产业化、产业数字化、资产数字化。而且我们可以清晰的预见到，不久将来就是10年左右时间，人类的数字资产总量将超过实物资产，而且一旦超过这个距离会迅速拉大。

第三，人工智能将成为这个时代最重要的经济变量。人工智能革命可以理解为一轮文明级的革命，类似于电的出现，知识的生产传播效率大幅提升，硅基劳动力与人类可能出现1:1，这样一个劳动新军，将加入到我们这个社会中。人不仅要与人的融合相处，还要学会与数字人机器人的和平相处。同时过去的市场主体是以公司为主要形态，大家想想出了这么多机器人，他们不要求他们的权利、权益吗？类似于DAO这样的组织形态很自然就会出现。显然人类现在就该认真的思考，我们如何与人工智能，与硅基劳动者相处之道了。

第四，理论体系将会出现重大变化。首当其冲，传统经济学的前提性假设叫稀缺，是讲任何要素相对于人的需求都是不够的，称之为稀缺。而数据这样一种要素，对于稀缺提出了很大的挑战。数据它是人与计算机协作的一个产物，它不休不眠，源源不断，你说它还稀缺吗？数据的来源、编码、压缩、调用成本接近于0，数据还在产生新数据，数据的使用与复用，要变成巨大的经济门类。而且我们国家在数据使用上提出了数据所有权、数据使用权和经营权的三权分立的一个重要的思想，对于整个经济形态会起到一个根本的变化。

第五，经济运行的一系列的逻辑，工业经济时代与数字经济时代也将发生变化。工业经济的所有要素都是有成本的，而数字经济的核心要素数据，它的复用有可能是零成本。工业经济普遍的规律叫做边际收益递减，这个规律在数字经济时代不适用，由于核心生产要素成本为零，因此它可能是边际收益递增。过去长期人类经济增长是很缓慢的，线性增长就很了不得，而在数字经济时代，在很多时点上，包括这一轮的GPT的发展呈现指数增长。工业经济的多数场景符合幂律，就是所谓2：8分布，数字经济很有可能是1：9分布，创造价值和财富有可能符合1：9分布。 

人工智能时代的“数投”

最后一个话题，回到我演讲的题目，人工智能时代的“数投”。这个词实际上是苏彤老师首先提出来的，我俩经过简单的讨论，我今天在这里简单的阐述一下。

我们都知道有“风投”、“创投”、“战投”，在数字经济时代，我们可以提出一个新的概念，叫“数投”，也就是数字投资。

数投，相比于工业经济时代的投资，第一个差别在于工业经济的投资的专业要求很高，是一门“手艺活”，投资主体基本上是专业人士。由于人工智能的加持，技术平权和人类增强，人工智能时代数字投资的专业技术的门槛大幅降低，只有你想参与，专业知识不是障碍，投资主体明显会增多。

另外就是投资标的会更加丰富。在工业经济时代，我们只能投资公司制股权，只能于投资实体经济。而在数字经济时代，我们可以投资数字产业化、产业数字化和资产数字化，显然它的投资标的是数量级的增长，当然与之对应的就是数字资产大幅度的超过实物资产。在这个框架下，我们显然认为这个投资标的更加丰富。

投资要素。以往人们认为投资就是投钱，货币是唯一的通货。在人工智能时代，货币显然不是唯一通货，很多要素，土地、机器、资本，这些要素都可以数字化，能够成为价值衡量尺度，能够成为创造价值的最基本的资源。这还说的是实体资产，如果再扩展到一些软的资产，人脉、信用、智慧、点子，如果这些软的东西都能被数字化，都能成为价值创造的要素和衡量尺度。大家想一想，在这个维度中有多大的想象空间？

当然，由此所产生的价值创造逻辑、投资组合、投资效益、定价模型、交易组织、投资服务和投资生态都会产生一系列极其深刻的变化。数投，它显然应该是时代的投资，就是数字经济时代、人工智能时代的投资。在我们这个圈子里，我们一直讲它是基于D12模式，也就是数字经济时代的价值投资的模式的投资，它是人工智能支撑的投资，同时它也是投资牵引的人工智能。

利用这个机会跟大家分享。谢谢！ 

源自：亿欧网（本文是熊焰老师于2023年7月12日在数字中国县域经济论坛上的演讲）