大模型可能导致规模越大边际效应递增

科技 2024-11-18 17:36 北京

近期，中国社会科学院大学教授、国务院原副秘书长江小涓在公开场合发表题为《数智时代的创新与发展，机遇和挑战》的演讲，创造性地阐述了AI大模型发展可能对经济学乃至整个社会的影响。

江小涓表示，AI给管理学、经济学带来了底层逻辑的变化，导致教材教学的体系要在很大程度上重构。江小涓认为，数据支撑研究复杂经济社会问题会带来很大的变化，进入数据驱动创新时代，数据规模和实时性有极大的提升，算力算法有极大的改进，有可能揭示发现数据间隐藏的复杂关联。对此，江小涓表示，近些年经济学特别强调信息和预期的问题，信息和预期在过往很难测量，因为这涉及心理、意识、情绪这些因素的感知和互动关系的判断。但现在，完全可以从所有人的社交媒体发言中算出信心指数，使得一些以往难以获得数据的问题能够进行定量研究。“现在对于多模态数据，特别是文本数据的处理能力提供了许多和经济社会相关的情绪与预期等实时信息，支持对这个问题更接近真实过程的分析研究。”江小涓说。

江小涓以经济学中的基础理论概念“规模报酬”为例分析了大模型对经济的影响。规模报酬是经济学的基本概念，指在其他条件不变的情况下，各种要素按比例投入增加时产出增加的比例。一般来讲，达到一定规模后，规模报酬会出现报酬递减的规律，即随着生成规模扩大，产出增加比例小于投入增加比例。

“进入网络时代，软件和各种数字产品呈现出规模报酬递增的特点，产出增加比例大于投入增加比例。这是网络空间数字产品可以复制复用的特性带来的，更多销售无须更多产出。进入智能时代，大模型有更加显著的规模效应，对市场结构和经济运行产生什么效果，目前我们还不确定。”江小涓说。

江小涓认为，不仅是规模越大边际效应递增，超过阈值之后大模型可能涌现出一种新的能力，“它是升维地打击其他模型，而不是边际能力提升了”。

在她看来，数字时代的创新源泉、创新主体和创新组织从各个层面都在发生显著的变化，数据成为驱动创新的重要源泉。此外，创新效率在提升的同时，也产出不确定性，会使市场结构、福利分配和社会秩序出现与我们现在想象的合理状态很不一致的变化。

对于大模型是否会让社会更加公平，江小涓也谈了自己的看法，她以国外落地的某智能办案系统举例称，数字时代算法处理问题速度快、客观可靠，不受法官主观性的影响，但是当地从2019年开始把该系统禁止了，不允许用这样的方法处理案件。

对于其原因，江小涓解释，从公共管理偏政治的角度讲，一个具有3～7年自由裁量权的案件，随着时间的推进，所有的法官都向偏轻的方向去判的时候，我们可以理解为社会价值观对这个案件的判别在移动。而如果一直采用智能办案系统，则永远不会偏离，永远不会演进，客观上可能形成一种要求法官向历史平均判决结果靠拢的压力，抑制法律制度适应性和动态性所必需的差异或异质性，会从根本上限制司法场景中基于价值变化或理念调整而进行的“创造性演变”，最终导致整个司法实践固化。

“所以数字问题、智能问题、大模型问题不能完全交给技术专家去决策，往哪走、走多快，人文和社会科学领域的学者专家一定要站到这个舞台的中央，我们有价值观，我们有社会理念，我们有很多东西在背后，对此保持关注和深入研究，确保科技进步有利于人类的福祉和社会的公平。”江小涓表示。

来源：人民邮电报

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