高盛首席信息官測試生成式人工智能——《華爾街日報》

高盛已部署了多項生成式AI概念驗證項目。圖片來源：Brendan McDermid/REUTERS人工智能的新發展速度超出了企業技術高管的預期。過去幾個月，許多人一直在努力思考如何以及在何處利用生成式AI和大型語言模型（LLM）的新能力，從分類大量商業文件到編寫代碼。

“技術在我們眼前變化如此之快，我認為幾乎就像限制就是我們自己以及我們能否理解它一樣，”高盛集團首席信息官Marco Argenti表示。

根據審計和諮詢公司畢馬威會計師事務所的最新研究，約65%的受訪高管認為生成式AI將在未來三到五年內對其組織產生重大影響，77%的高管表示在此期間，生成式AI對社會的影響將超過任何其他新興技術。但60%的高管表示，由於人才、成本和數據隱私等障礙，他們還需要一兩年時間才能實施首個生成式AI解決方案。

高盛的Argenti表示，高盛的時間表可能會更短，因為已經部署了多項生成式AI概念驗證項目。“老實説，我認為不需要幾年時間。感覺更像是幾個月內就能實現，”他説。

阿爾金蒂先生於2019年從亞馬遜網絡服務公司加入這家華爾街投行，此前擔任技術副總裁。他與《CIO期刊》深入探討了生成式AI的價值領域及其當前應用。以下是經過編輯的對話精華內容。

華爾街日報：您如何佈局生成式AI？

阿爾金蒂先生：我們最初通過試點項目探索如何利用協同編程工具提升開發效率。自動化編碼不僅能快速提升效率，更能讓開發者聚焦客户需求本質，而非重複性工作。

華爾街日報：貴司正在積極投資生成式AI，還是處於觀望階段？

阿爾金蒂先生：我們已超越構想階段，正在優先篩選應用場景，以絕對安全的方式進行實驗性投資。目前有多個概念驗證項目在進行中，例如文件自動分類——金融行業每天接收數百萬份法律合同文件（債券/貸款/衍生品等），我們需要提取結構化數據供機器決策，並實現文檔智能識別。

這是我們目前使用傳統AI在做的事情，但我們正在探索如何通過大語言模型將其提升到全新水平。例如在摘要生成方面，能夠總結財報電話會議內容，將我們的日常研究自動整理成簡報。

華爾街日報：目前實驗取得了哪些成果？

阿金提先生：以文件分類為例，我們觀察到的準確率非常令人鼓舞，至少達到了人類水平。

在代碼編寫方面——由於概念驗證樣本量有限——但某些案例中AI生成的代碼有高達40%被開發者直接採用。

我認為效率提升可能達到兩位數。具體是10%、20%、30%還是40%尚不確定，但保守估計低兩位數增幅是合理的，不過目前仍處於早期階段。

華爾街日報：這個成效是否達到推廣標準？

阿金提先生：最終結果很可能會持平或略低，因為隨着應用場景擴展，可能會遇到效果較差的案例。但細想這個數字本身已非常驚人——這些代碼本應由開發者編寫。實際採用率已經很高，不過當前數據受限於小規模實驗和用例自選擇偏差。但即便接近這個水平，影響也將是巨大的。

《華爾街日報》：您預計何時可能推出該計劃？

Argenti先生：這很難説。目前最好的跡象是進展速度極快，並已開始在我們現有的一些工具中應用。老實説，我認為不需要幾年時間，感覺更像是幾個月。但如果我告訴您具體日期，那就是在撒謊，因為這對我們所有人來説都是新事物。

《華爾街日報》：採用過程中面臨的最大挑戰是什麼？ 

Argenti先生：我認為目前最大的限制是我們有太多未知因素。我們需要調整控制框架，確保不會對我們自身或客户構成威脅。這需要謹慎行事。

第二點：顯然這往往歸結於人才問題。當然，總體上懂AI的人很少，而瞭解最新大型語言模型和Transformer等技術的人更少。所以關鍵在於我們如何培訓？如何賦能團隊？

另一個問題是：大型雲服務商對GPU的需求和消耗極大，最終導致資源略顯緊張。可以想象，未來訓練模型可能無法獲得無限資源，屆時可能會引發一場爭奪這些資源的競賽。

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