圆桌论坛一

杨灵修：各位嘉宾好，进入第一个圆桌环节，主题为“智变·新治理—快时代需要怎样的慢思考”。在我自己的公司国联民生，我们花了大量的精力去研究AI对于各个行业的改变，或者说是“冲击”。我们能够深刻感受到这可能是人类有史以来最大的，或者说是我们自己经历的最大的技术变革。

这次圆桌主角是五位嘉宾，是各个领域在第一线的真正参与到业务上的掌门人、操刀者。我们想通过他们的视角来听一听AI在他们各自的领域，发生了什么样的变化。首先还是请各位嘉宾简单介绍一下自己的公司，也可以介绍一下自己。

张岳公：非常高兴来参加圆桌论坛，我来自三未信安科技股份有限公司，是科创板上市公司，我们聚焦于商用密码领域，在AI时代还是web3领域，密码越来越重要，我们深耕密码，希望能够让数字世界更安全。

张跃：我来自于北京浩瀚深度，公司主要做的是大网安全，比如三大运营商和政府的一些服务。另外我们公司还负责跟信通院一块合作网站异地备案，未来在AI备案方面做一些工作，另外还提供企业连锁店的一些Agent或者智能体的接入服务。

孟凡勇：我是达力普控股有限公司的孟凡勇。达力普控股是在香港上市的公司，代码是1921。主要从事的行业是服务于油气田开发的装备制造企业，有两个生产基地，一个是河北沧州生产基地，一个是沙特阿曼正在建的生产基地。主要从事的业务围绕油气田，公司是从中石油改制出来的一个企业。

黄伟：我是云知声的黄伟，我们公司是一个真正研究开发人工智能技术的，去年在香港上市的公司。在近期会发布最新的一版原生Agent大模型，基于更强的大模型，能够给现有的客户提供更好的产品和解决方案。

今年还会做一个新的突破，2023年发布第一版大模型，前几年更多是把大模型作为产品里面的组成部分。今年通过龙虾热，看到模型能力有了突飞猛进的进展，今年也会把模型能力开放出来，面向C端用户或者小B用户，希望大家关注。

潘成龙：我是远东资信的潘成龙，远东资信是1988年由人民银行推动成立的，我们国家第一家社会化的信用评级机构，有将近40年的历史。我们也是全国7家有全牌照评级资质的信用评级机构之一。这些年我们聚焦金融五篇大文章，一直也在服务包括科技金融在内的评级业务。

今天在座很多都是上市公司，我们公司专门也设有上市公司评级业务部。同时我们也针对今天的主题—AI大模型，推出了AI企业的评级模型。从这个角度上来讲，信用评级行业包括远东资信也是积极拥抱AI，积极拥抱人工智能时代。

后续希望为大家提供更好的信用评级服务，也提供更多的信用评级方面的支持和信息的交流。

杨灵修：谢谢潘总，在座的五位都是来自不同领域的企业领军人物代表。在座的各位可能跟我一样，标题叫做快时代，AI代表了一种快速迭代的时代。但是在这个时代里面，大家来这里一个是学习AI怎么改变，更加重要的是带有一丝焦虑，下一步是不是自己被颠覆了？我想大家都有这一方面的考虑。

在这么一个快时代，也要做一些慢思考。首先有请两位张总，正好是北邮的同学，都是在信息安全领域深耕很久。先请问两位张总，在这个快速的时代，包括在自己的领域，在信息安全领域，AI怎么改变你们做的一些业务？从你们掌控公司的角度来看，我们怎么才能不被这个快时代所裹胁，我们应该怎么去做一些冷静的思考，或者可以给我们提供一些案例。因为这些更深层次的思考，反而让我的业务在AI时代可能走的比别人更加稳健？

张岳公：现在进入人工智能时代，对社会和各个公司改变很大，我们都要用人工智能。您刚才说的，我觉得人有时候也是需要慢下来思考的。去年人工智能猛烈兴起的时候，公司内部年轻人员也是要加快应用人工智能。密码是安全的基石，我们是做密码的公司，人工智能也是一个数据系统，而且它面临的安全需求更大，因为代替人的思考，代替决策能力更强，我们一定要考虑它的安全。我们自己是做安全的，如果自己不想明白它，怎么去给用户推荐安全方案呢？当时我们刹了一个车，认真的研究大模型里面的安全问题，我们自己经过几个月，还出了一个白皮书，首先在内部避免了一些风险，避免了一些公司的风险。把密码在每个环节做了白皮书完整的方案，推荐给用户，也起到了很好的作用。

杨灵修：演讲嘉宾也提到了现在一些大模型竟然能够有顶级黑客的能力，都没有发生漏洞，它都能发现。您是做密钥安全的，在这里面是不是会有一些业务的机会在里面？

张岳公：肯定的，人工智能在赋能我们，我们也要用人工智能的技术。当然我们认为发现漏洞，它是网络安全的一种技术，我觉得现在大语言模型对编程的理解，这一方面肯定是一个革命性的飞跃，肯定要用这种技术。

密码还有一点不同，密码也是一种算力，有时候我们认为信息系统有连接、思考、信任，我们是建立信任的。安全和发展是一体两翼，人工智能未来越来越强大，但是人工智能最后一定要掌握在人手里，要为人所用。密码就是那个缰绳，密码的定义就是对数据的改变，在数据的生命周期里从云、边、端，保护隐私数据，数据的溯源，数据的清洁都有一些技术可以用。一方面要用人工智能来分析算法，更是要把密码技术作为一个好的基石和工具，来用好人工智能。

杨灵修：非常感谢张总。刚才提到了未来的一种形态，每个人有一个Agent，这种人机共存的环境里，怎么能够真正做到信息安全？

张跃：我除了是浩瀚深度董事长之外，还有一个社会的职务，就是整个生产力促进中心智能体互联网分会的主任，AI来了，时代为什么快了？因为AI会重构社会的方方面面，各行各业。重构意味着财富的重新分配，功能的重新分配。

第二个方面，智能体跟人什么关系，大家不要感觉到很恐惧，AI也是一个工具。人机协同，这个关系是不能改变的，几位在文章里发表了叫驾驭工程，英文叫（harness），人永远是主人，AI永远是仆。自动驾驶还得人驾驭，只不过从肢体跟车辆协同，变成了意识和意念，甚至语言来驾驭它，不是它自己能跑了，不是它自己能编代码，还得靠人类驾驭。如果搞不懂这个关系，除了恐惧还有什么？这个在应用当中是非常重要的一个认知。AI的安全方面，比如说开车，人第一件事要先拿驾照，先培训，人工智能也是一样，得先拿证，拿本，先培训。龙虾现在到处在用，确实很好用，就像电动自行车没有本，乱到什么程度，这都有类比的。如果把这件事搞清楚就会慢下来。比如说做反诈，已经全面人工智能化了。汽车本身的安全，行业本身的安全，大多数人不要去考虑，这是我们的责任，汽车发动机不安全了，轮胎不安全了，刹车不安全了，我认为人工智能行业之所以这么火，原因就在于它真的掌控了下一个时代，或者正在发生的大的功能上的变革，各行各业的重构。

在中国生产力促进中心智能体方面，我也呼吁慢下来，先把最关键，最不能错的，原则性的东西搞明白，搞懂，AI一定是人类发展的一个新的增长周期，此时此刻它的速度是我们过去难以想象的。

杨灵修：张总对这个行业有非常深的思考。接下来请孟主席，你是在制造行业，在快速迭代的时代，制造行业怎么去利用AI？给我们分享一下。

孟凡勇：我来自制造企业，题目是快时代，慢思考，AI智能发展和应用是一日千里，发展非常迅猛，人人在关心，大家都在想着怎么用。快时代我们必须得赶上，在赶上的同时，如果是找不到切入点，不想好怎么去应用，可能对企业来讲有毁灭性的打击。这个本身不是AI技术和应用的问题，而是我们没有慢慢的想好怎么去用。

为什么这么讲？因为我们知道行业不是今天才开始，而是传统已经多少年已经延续下来的，从一些传统的制造方式到一些自动化的生产模式，再到引进的一些先进的设备。这种情况下，如果不好好的想好从生产线、制造能力整体去规划，怎么从现有的指导模式，怎么应用AI技术，怎么逐步去转型，这是非常危险的，它会导致一些不匹配，员工的不适应。甚至会造成质量上的风险，成本上的风险。

所以，我们应该循序渐进去应用，去转型，首先我们要有一个规划，从现有的到AI慢慢想好，怎么去赶上这个时代AI技术的应用。

第二，分步去实施，逐步去应用。

第三，哪些使用，怎么去转型。从合规的体系建设，怎么去设定边界，怎么做好管理的底座，促使企业快速的转型和应用。谢谢！

杨灵修：黄总做的就是AI，怎么在快速迭代的时代里，或者跟得上，或者需要什么样的慢思考？

黄伟：我们自己是做这个行业的，包括我们自己也做模型训练，我觉得快是必须要快，企业的竞争也很重要。我们做的每一版模型，都是能力上有质的差别。我自己本身有这种恐惧感，如果在2022年底之前，人工智能技术发展还是线性的，OpenAI发布ChatGPT之后，发展速度进入到指数级的，后面还会进一步的加快，今年年底我也不知道AI会发展什么样的程度，快是必然性。

不是说所有的行业，或者说所有的岗位都是这么快，全面的不顾一切用AI来改变。我们在内部岗位做梳理，我们全员都AI写代码了，要学会怎么使用AI。能掌握AI的人才才有竞争力，而不是重复花时间写代码的员工，很多人没有意识到AI的生产力，有一个朋友是做游戏引擎的，通常用六个月的时间才发一个版本，去年一个月能发2000个版本。他告诉我一个数字，给AI使用特别好的工程师每个月配8万美元的token，产生的效率今年会更恐怖。每个月token要消耗大几千万元人民币，很多行业开始积极的使用AI，掌握AI。

前者是技术进步的快，时代要求的快，后者是说可能看行业，看岗位，这个相当慢。慢的过程中，给了我们一些时间去深度思考，接下来在快速演进的AI时代，行业应该怎么发展，职业怎么去协作，最终目的希望能够更顺利的拥抱AI时代，作为企业，能够在AI时代利用AI，创造更大的价值，而不是简单的为了AI而AI，或者很果断拒绝AI。

杨灵修：黄总自己是做AI公司，AI对于人脑来说确实迭代非常快。其实我们的脑子跟一千年前的孔子没有太大的区别，但AI不一样，AI的脑子今年跟明年就会差很多，可以想象到一千年之后的样子，未来的空间不敢想象。

最后请潘成龙总分享一下他的行业。

潘成龙：今天圆桌的主题选得非常好，就是快和慢的辨证关系，信用评级行业习惯去思考模型，思考逻辑。我们为什么会选这个主题？它的逻辑在哪？使我想起了德国有一位著名的社会学家叫马克斯韦伯，他提出的一个理论叫价值理性和工具理性的理论。他讲人的社会行为一般是受两种理性支配的，一个是价值理性，一个是工具理性。我从这个角度解释可以解释得通，就是我们为什么要思考AI大模型快和慢的问题。

首先从工具的角度来讲，刚才几位也说了如果AI是一个工具，我认为在AI的研发、中试、实验阶段，我们一定要想得快，做得快，只有这样，才能不落后于时代。在价值的层面，我觉得可能是重点要思考我们能不能快的问题，这就是刚才黄总讲到的要分行业，分岗位的对待这个问题。

在一些纯工具性的或者不会对社会、对人类造成一些危害的领域，我觉得要很快的去应用。但是对于社会，对于人类，包括对于人本身会造成一些影响，或者我们看不到影响的情况下，我们要慢下来思考。

我讲跟评级无关的体会，就是AI写作的问题，我有两个孩子，现在孩子文学的创造力在下降，我就在想李白生活在AI时代还能不能成为李白，还能不能写出千古传唱的，脍炙人口的诗篇。AI用的很熟练，但是他们写出来的东西可能很难看，特别流行用AI写诗，写赋，写出来的东西没有任何的灵性。所以在这一方面要慢。

涉及到评级行业，也是价值理性和工具理性平衡的问题，评级作为资本市场的一个基础设施，评级质量的高低，评级等级的高低，直接决定了融资体量，融资风险的高低，也是具有强烈外部性的行业，具有强烈监管的行业。所以快也快不了，因为监管规定了很多的条条框框，从评级分析师进场到出报告，短于45天的周期都会受到监管的问责。但是从评级报告写作过程中，当你在具备充足的私域数据，我觉得用AI生成报告是非常快的，但是这里面必须保证数据的来源真实性和准确性，能经得起检验的。从这个角度来说，评级行业也在出一些标准，标准先行是一个正确的道路。我们必须对评级行业数据的采集，大模型的应用，所有的技术行业有统一的标准，只有这样才能够保证这个行业的公信力。所以从快和慢的角度，我也结合价值和工具理性的理解，简单谈了谈。

杨灵修：非常感谢潘总，刚才五位在一线公司的掌门人，都对AI怎么去理解它，或者在浮躁的情况下，能够更加深刻的认知它真正能做的事情，提出自己的一些深刻的见解和看法。

再次感谢五位嘉宾给我们带来的精彩分享。谢谢！