【摘要】 本文为 “‘大模型 · 大未来’——银行业智能化转型新航向 ” 系列文章第四篇。本文跳出银行业和商业视角，将大模型技术置于人类社会发展的背景下加以考量。从人机关系、伦理法治、就业转型、教育变革等角度，对大模型技术的现实影响和未来图景进行了全景式的反思。（关于本系列详情请见本文后附）

【作者】苟志龙 某股份制银行 总行数据团队高级工程师

引言：大模型技术对人类社会发展的深远影响

大模型技术的快速崛起，正在重塑人工智能的发展格局，并对人类社会产生广泛而深远的影响。这种影响并非仅限于经济发展层面，更渗透到了社会治理、文化传承、教育革新等各领域。大模型正在为人类发展带来新机遇：在宏观层面，大模型有望成为数字经济时代的新引擎，极大提升社会生产力水平；在微观层面，大模型正在深刻改变人们的生活方式，用更加智能、便捷的服务提升幸福感。

然而，每一次技术革命都伴随着阵痛和挑战。大模型所具备的海量知识总结能力、多模态内容生成能力，以及接近人类水平的交互感知能力，已经开始对人的认知方式、行为习惯乃至价值观念产生潜移默化的影响。

一、大模型与人的关系：人机协作与角色转变

（一）人机对弈

在人工智能发展的进程中，“人机对弈”的话题始终充满想象与争议。在以往的人机大战中，不乏人工智能战胜人类棋手的精彩一幕。而随着大模型技术的崛起，人机之间的关系正在发生新的演变。

（二）人机协同

大模型强大的对话交互、内容生成能力，让“人机协同”进入了一个崭新的阶段。未来，在智能办公场景，大模型可与人类员工深度协作，承担资料搜集、报告撰写等辅助性工作，用“人机协同”激发创新活力；在智能服务领域，大模型正逐步取代人工客服，以 7x24 小时的“陪伴式”服务优化用户体验。

（三）人机共生

大模型不断逼近人类的认知智能，开启了“人机共生”的崭新篇章。大模型能够迅速习得海量知识，具备多学科交叉分析能力，在某些专业领域已展现出媲美人类专家的水准。例如，GPT4在医疗领域的诊断准确率已高达92%，可大大降低医疗事故的发生。大模型还可通过持续强化学习，在与人的对话互动中不断进化，由“工具”演进成为真正的“智囊”和“助手”。

（四）人机共智

人工智能发展所带来的人机关系嬗变，既是机遇也是挑战。从积极的一面看，在人机协同的新型生产关系中，人类将从简单、重复的劳动中解放出来，将更多时间投入到创造性工作中。同时，人工智能超强的信息检索、关联分析、推理能力，将极大拓展人脑的认知疆域。通过“人机共智”，人类有望在更高层次上实现自我超越。但我们也需清醒地认识到，大模型的快速迭代与应用普及，可能加剧人与机器在就业市场的竞争性替代，引发结构性失业等问题。例如，在金融、新闻、艺术设计等领域，大模型正以更低的成本、更高的效率和品质超越人类从业者。

二、大模型伦理思考：数据隐私、算法偏见与公平性

大模型是数字时代的“新炼金术”，以海量数据为原料，以算法为工具，炼就智能化应用。然而，我们在为大模型的神奇力量喝彩的同时，也要警惕其背后潜藏的风险隐患。

（一）数据隐私

大模型应用首当其冲的问题是数据隐私问题。大模型的训练需要采集和加工海量个人信息，而无序的数据归集与使用，可能侵犯公民的隐私权益。以金融大模型应用为例，银行业从客户的交易记录、浏览轨迹、位置信息等海量数据中提取知识来优化服务体验，这固然提升了金融服务的精准度，但同时也面临客户隐私保护的挑战。如何在金融创新和隐私安全之间求得平衡，是大模型从业者必须审慎对待的问题。建议应从数据治理和技术创新两方面攻克隐私保护难题。

（1）在数据治理层面，亟需建立健全覆盖数据采集、存储、流通、使用、销毁等全生命周期的数据分类分级管理制度。对敏感数据采取脱敏、加密、访问授权等安全防护措施，严格执行用户知情权和选择权，建立透明、可控的数据使用机制。

（2）在技术创新层面，应大力发展隐私计算、联邦学习、零知识证明等隐私保护技术，实现数据共享与隐私安全的“双赢”。同时，商业机构在使用大模型的过程中，也要秉承合规、透明、负责、安全的理念，切实履行隐私保护义务，以可信赖的品牌形象赢得用户信任。

（二）算法偏见和歧视

大模型应用的另一重大伦理隐患是算法偏见和歧视问题。由于训练数据和算法模型本身可能存在偏差，大模型的决策推荐可能对特定人群产生不公平对待，侵犯公民的平等权益。（1）在信贷领域，如果训练数据样本主要来自高收入人群，而忽视了中低收入群体的特征，则训练出的信用评分模型可能存在社会偏见，进而影响不同阶层的贷款审批结果。（2）在司法领域，如果历史判例数据中存在种族、性别歧视，则训练出的量刑预测模型可能放大偏见。

对算法偏见问题，我们要高度警惕。除了完善反歧视法律，加强执法监管外，还要从源头抓起，通过扩大数据采样的群体代表性，对训练数据进行去偏处理，减少“有色眼镜”效应。在算法层面，要加强对模型的可解释性研究，增强模型结果的透明度和可追溯性。应用机构更要强化算法公平审计，通过“白盒”测试及时发现和纠正潜在偏见。此外，还要发展技术手段，通过数字普惠提升弱势群体的数字素养和话语权，赋予其发现和质疑不公平算法的能力。

（三）数字鸿沟

大模型发展背景下的另一社会伦理难题是数字鸿沟问题。尽管数字红利让更多的人能共享科技进步的成果，但现实中不同群体在数字基础设施、数字技能、数字应用的可及性方面都还存在显著差异，特别是代际间、区域间、城乡间的数字鸿沟问题更为突出。

具体到大模型领域，普通民众往往难以直接参与和使用大模型技术，只能被动接受大模型驱动的应用服务。而领域头部公司却因拥有数据资源和算力资源，在大模型竞赛中占尽先机，进一步拉大了与民间的认知鸿沟。

三、大模型对社会的影响：就业变革与教育转型

当前，新一轮科技革命和产业变革迭起涌现，大模型正从实验室走向现实世界，在催生新业态、新模式的同时，也对传统就业格局产生影响。

（一）就业变革

一方面，大模型通过对企业运营的数字化、智能化改造，正持续提升生产效率。运用大模型优化供应链管理、精准营销、个性化定制等，可大大节约人力成本，提高经营效益；同时借助大模型实现业财智能融合，可有效降低财务、管理、决策等领域对人工经验的依赖。有研究测算，到2025年，大模型及其衍生应用的规模化普及，可使发达经济体的劳动生产率提高8%。

另一方面，大模型的快速发展也对就业市场带来严峻挑战。随着认知智能时代的来临，智力密集型工作面临机器替代的风险日益加大。大模型在智能客服、智能投顾、智能创作等领域的广泛应用，可能对传统服务业从业者产生替代效应。同时，能够胜任大模型开发、应用、运维等工作的高技能人才严重短缺，与传统就业人员的技能结构性错配凸显。如不及时采取应对措施，就业结构性矛盾将呈现放大趋势。

展望未来，大模型引发的就业变革或将呈现如下发展趋势：

一是就业结构加速“慧工化”。未来15年内，大模型及智能机器人有望替代越来越多的常规性工作，但同时也将创造大量新兴智能产业就业岗位。

二是就业形态向“虚拟化”演进。随着数字员工、数字人等新业态的崛起，人力资本与数字资本融合将成为主流，新就业形态如在线办公、自由职业将大行其道。

三是就业内容呈现“泛在化”趋势。随着人工智能与行业知识的深度融合，专业性极强的“黄金岗位”将可能遭受更大冲击，就业竞争将从有无知识转为知识深度竞争。对传统劳动力而言，终身学习将成为适应未来就业市场的必由之路。

（二）教育转型

面对大模型带来的就业新图景，我们需要未雨绸缪：

一是国家要超前谋划，以开放、包容的心态拥抱新生事物，在鼓励创新的同时，加强就业形势研判，完善就业创业扶持政策。积极创造公平竞争的制度环境，维护劳动者合法权益。

二是企业要履行社会责任，树立“技术向善”的价值理念，避免过度使用和滥用人工智能技术，加大员工转岗培训投入，构建人机协同、互利共赢的劳动关系新生态。

三是全社会要进一步营造尊重劳动、崇尚创造的浓厚氛围。唯有形成国家引导、企业践行、全民参与的“三位一体”合力，才能确保就业的稳定和公平。

当然，要从根本上化解智能社会就业难题，教育体系的创新变革必不可少，大模型正在为智能教育开启更多的想象力。

一是大模型为教育资源供给侧改革提供了新的突破口。运用大模型开发的智能导师系统，可为学生提供个性化、精准化的教学服务。在教学过程中，AI助手可根据学生的认知特点、学习进度，智能推送个性化学习内容，并即时解答疑难问题。这种“智”适应教学模式可显著提高学习效率，促进因材施教、因需施教。大模型还可通过模仿人类高阶思维活动，辅助学科内容的深度探索。例如，在数理逻辑领域，大模型可自动推理和验证复杂的数学证明，极大拓展了学生的思维空间。在人文学科领域，大模型可与学生开展深度对话，激发批判性思维和创新思维。

二是大模型正在重塑教育的内容体系和培养模式。面对智能社会的迅猛发展，单一的知识传授已不能适应时代需求，培养具备深度思考力、创造力和适应力的复合型人才成为教育的新使命。大模型可作为认知工具嵌入各学科教学，引导学生开展跨学科探索，提升综合分析和问题解决能力。同时，学校可以充分利用大模型提供沉浸式、情境化的学习体验，开展探究式、项目式学习，培养学生的实践创新能力。在培养模式上，探索性革新“标准化”教育理念，推行因材施教、个性化培养，鼓励学生结合兴趣特长选择发展方向。未来的人才竞争将更加聚焦独特性和创造力。

四、大模型技术的社会责任与规范：行业自律与法治保障

（一）大模型研发应用主体是“科技向善”的中坚力量

从企业社会责任的视角看，大模型企业要树立“以人为本、可持续发展”的价值理念，将社会效益纳入经营管理视野，以使命感和责任感服务客户、回馈社会。

对客户而言，企业应遵守用户隐私保护承诺，完善数据安全管理体系，加强数据全生命周期的安全防护，杜绝数据滥用行为。要持续加大技术投入，攻克底层算法的可解释性、稳定性难题，提升大模型产品的安全性和可用性。

对员工而言，企业应保障员工合法权益，提供适宜的工作环境和发展空间，让员工能共享企业发展成果。同时应关注员工心理健康，提供必要辅导，避免员工产生技术伦理困扰。

对社区而言，企业可加强与社区的互动交流，提高大众对人工智能技术的接纳度。定期发布科普报告，用通俗易懂的方式解析前沿科技，消除公众对新技术的疑虑。

（二）自律是大模型行业可持续发展的基石

行业组织应发挥引领和自律作用，制定人工智能伦理规范，倡导负责任的技术创新。例如，中国人工智能产业发展联盟发布的《新一代人工智能治理原则》，从“造福人类、公平正义、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放合作、敏捷治理”八个维度，为大模型及人工智能发展提供了行动指南。

微软、谷歌等科技巨头也纷纷成立人工智能伦理委员会，率先垂范行业自律。建议大模型行业组织尽快研究推出行业发展白皮书和伦理规范，就数据采集、知识产权、模型应用等事关公共利益、社会稳定的关键问题达成基本共识，并设立行业性标准和评估体系，引导行业健康有序发展。同时，加强行业自律，对违法违规行为予以严厉惩戒，维护行业声誉。

（三）科技向善、科技向上，根本保障在于法治

大模型发展日新月异，在给人类生活带来福祉的同时，也带来诸多法律和伦理难题。对此，全社会要高度重视，加强前瞻研究，尽快建立健全相关法律制度规范，以保障科技创新行稳致远。

应尽快明确大模型技术发展的基本原则和底线红线，细化数据采集、模型开发、内容生成等环节的行为规范，在尊重创新自由的同时，为公众隐私、知识产权等合法权益提供切实保护。

要加强大模型及衍生应用的审慎监管，建立大模型安全评估、应用备案、退出机制等制度规范，防范大模型滥用乱象。在司法领域，应及时应对新型案件和纠纷，加强AI司法应用的规范和引导，确保司法裁决的中立性和公平性。

结语：大模型技术赋能下的社会发展方向

展望未来，大模型技术有望成为数字经济发展的新引擎、经济社会发展的新动能，为全面建设社会主义现代化国家注入强劲动力。

（1）在宏观经济层面， 大模型及衍生技术将广泛应用于工业、农业、服务业等国民经济各领域，催生出智能制造、智慧农业、智慧服务等新业态新模式，持续提升全要素生产率。

（2）在公共治理领域， 大模型将助力政府精准施策、科学决策，用算法赋能城市大脑，让城市运行更加智能、高效、绿色。

（3）在民生服务方面， 大模型将用“懂你”的智能助手提升教育、医疗、养老等领域的服务品质，让百姓生活更加美好。