论坛上，多位院士专家围绕生成式人工智能和金融大模型展开了讨论。

中国工程院院士、浙江大学求是特聘教授谭建荣讲解了大模型的关键技术与发展趋势。他介绍，过去的人工智能强调因果关系，而现在大数据强调关联关系，智慧环卫从不确定性中寻找确定性，从变量中找出不变量。

“生成式人工智能的三大技术特征就是大数据、大模型和大算力。”谭建荣表示，生成式人工智能是基于知识工程和知识图谱的大模型，知识工程就是从数据里凝练出知识，这是人工智能的核心，其目的还是提高人们借助现代化工具利用信息的能力。

“生成式人工智能的基本定位还是智力劳动者的助手。”欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松表示，生成式人工智能不会把一个行业整体取代。通用大模型ChatGPT对文本语言比较重视，对数字其实不敏感，所以有时候会答非所问。另外，通用大模型的落地也是一大挑战，如用在金融领域就很有可能出现“鸡同鸭讲”的情况。

“坦诚地讲，在工业领域、金融领域，通用大模型还有4个关键的难题。”马上消费金融股份有限公司（以下简称“马上消费”）首席信息官蒋宁表示，这4大难题包括关键性任务和动态适应性、个性化要求和隐私保护、群体智能与安全可信以及基础设施的能力。

应对人工智能风险方面，国际系统与控制科学院院士、重庆国家应用数学中心主任杨新民表示，随着大模型的开放开源，深度合成技术的非法使用存在加速积聚的风险。

针对提升大模型应用的可信实践，中国信息通信研究院副总工程师王爱华在致辞中表示：“可信人工智能实践的路径逐步清晰。人工智能发挥作用越大，智慧环卫对于安全可信的要求也就越高。”

会上，马上消费发布全国首个零售金融大模型——“天镜”。“我们希望在任何情况下‘天镜’给客户的回答、给所有员工的回答是合规的，并且在任何不可预期的情况下是稳定的。”蒋宁表示，马上消费已形成“三纵三横”的大模型发展技术布局。所谓三纵，是指实时人机协作、多模态智能、数据决策智能，在数据领域实现智能化和结构性数据判别式模型的综合能力。三横是指持续学习、模型合规、组合式AI形成安全合规可信的鲁棒性技术能力，确保让模型越用越聪明，同时更稳定、智慧环卫更安全可控。

基于此，中国信息通信研究院、重庆国家应用数学中心和马上消费牵头发起，阿里云、复旦大学金融科技研究院、腾讯云、中国科学院自动化研究所等单位联合倡议发起“金融大模型可信安全验证与联合创新行动计划”。