上海证券报社党委书记、董事长,上海证券报创始人,上海证券报党委书记,现任上海证券报社长

　　转自：上海证券报

　　上证报我国证券网讯（王墨璞嘉 记者 祁豆豆）3月26日，上海证券报社党委书记、董事长叶国标到会“2022上证杯高校ETF菁英选拔赛颁奖典礼暨大学生财富本质查询蓝皮书发布会”表明，出资者教育是打造一个标准、通明、敞开、有生机、有耐性的资本商场的重要组成部分，对建造我国特色现代资本商场具有活跃意义。高校学生则是建造我国特色现代资本商场的生力军。

　　叶国标指出，我国的资本商场近30年发生了天翻地覆的改变，从开端的区域性探索性的资本商场开展成为全球第二大资本商场，上海证券交易所也成为全球排名前三的交易所。现在我国资本商场具有巨大的出资者集体需求教育，需求建立一种风险认识、底线思想，以及理性出资、价值出资、长期出资的理念。

　　2013年，国务院办公厅出台《关于进一步加强资本商场中小出资者合法权益维护作业的定见》指出，把出资者教育逐渐归入国民教育体系，有条件的当地先行先试。2019年，证监会与教育部联合印发《关于加强证券期货常识遍及教育的协作备忘录》，要求在高校教育中遍及证券期货常识，提高学生的理性出资认识，增强风险认识，提高财富本质。

　　在叶国标看来，出资者教育是打造一个标准、通明、敞开、有生机、有耐性的资本商场的重要组成部分，对建造我国特色现代资本商场具有活跃意义。“高校学生是建造我国特色现代资本商场的生力军，他们中许多毕业生未来将成为资本商场的从业者、出资者，因而要活跃发挥示范作用。” 叶国标特别强调，“大学生不只要培育智商、情商，还要注重培育‘财商’，财富本质便是一种‘财商’。此外，还要有‘爱商’，要懂得感恩、懂得爱；还要历练‘逆商’，面临波折或窘境要能沉得住气，这些都是高校学子走向社会需求具有的根本本质和本质。”

　　上证杯高校ETF菁英选拔赛为高校学生供给了宽广的舞台。叶国标介绍称，该活动自2021年发动以来，一向得到我国证监会出资者维护局、上海证监局、上海证券交易所的辅导和协助。2022年，上证杯高校ETF菁英选拔赛从上海扩展至长三角，江苏监管局、浙江监管局、安徽监管局等证监体系单位活跃参加，促进活动覆盖面越来越广，站位越来越高，方式越来越生动，内在越来越丰厚，作用也越来越厚实。

　　上海证券报1991年7月1日由上海证券交易所兴办，1995年开端由新华社主管主办，优秀的前史传统赋予了上证报讲政治、讲党性、讲全局的赤色基因。叶国标指出，上海证券报与我国资本商场一路同行、同舟共济，既是记载者、见证者，也是参加者与建造者。创刊30年来，上海证券报在我国资本商场开展的不同阶段都发挥了重要作用。比如，1995年，发育不久的我国资本商场站在十字路口徜徉，人们为许多问题和不合所困扰，上证报建议“寻求证券商场大智慧”的大评论，招引了许多国内尖端经济学家建言献计，给资本商场带来启迪、决心和期望。2005年，股权分置变革再次引发商场争议，上证报自动发声，活跃作为，推进立异变革走向深化、平稳运转。

　　一起，上海证券报寻求政治道德、新闻质量、专业档次、服务质量、一流品牌的有机一致，活跃实行资本商场喉舌、耳目、智库功能，要做政经大报、财经大报、产经大报、是中心方针威望的解读者、商场秩序公平的维护者、出资者权益坚决的守望者、职业声响牢靠的传播者。

　　“在出资者教育方面，上证报也是我国资本商场的先行者、探路者。早在2000年，上证报就兴办了股民校园，在全国范围内设立了2000多个股民校园授课点，为前期的出资者教育贡献了上证力气，形成了开端的上证投教品牌。”叶国标指出，近年来，上证报愈加注重出资者教育作业，专门成立了上证出资者教育中心，设立了上证出资家互联网投教基地，并与上海财经大学、上海敞开大学及上海对外经贸大学等高效建立了深度协作关系，强强联合继续为出资者教育作业添砖加瓦。

　　“出资者教育作业没有最好，只要更好。”叶国标表明，下一步，上证报将聚合、整合各方的力气，把出资者教育作业做得更好、更实。

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chatgpt 难点是什么

原标题：三问ChatGPT

ChatGPT自问世以来，立刻就成为全球科技领域关注的热点，据新华社报道，ChatGPT推出约两个月后，活跃用户即已达到1亿，成为历史上增长最快的消费者应用程序。有学者甚至把它同蒸汽机的发明、电力的应用、个人计算机和互联网的发明相提并论，认为以ChatGPT为代表的人工智能技术，将极大推动生产力的发展，引领人类社会的又一次工业革命，推动社会产生重大变革。也有人认为，ChatGPT并不是取得突破性的技术革命，只不过是互联网时代的又一次概念炒作。那么，ChatGPT到底是什么，会为我们带来哪些挑战和机遇？

一问：支撑ChatGPT运行的到底是什么？

ChatGPT是新一代的自然语言处理模型。语言模型，故名思义，就是用来处理人类语言的。当人们把一段文字输入语言模型后，它经过分析处理，输出相对应的结果。比如有用于翻译外文的翻译模型，用于对内容进行分类的文本分类模型，用于检索内容的文本匹配模型等，而ChatGPT是一个生成式的语言模型。所谓生成式语言模型，简单来说，就是一个聊天机器人。当你输入一段文字后，它根据对文字含义的理解，输出一段对应的回答。类似这样的聊天机器人在互联网刚刚兴起的时候就有，粗看起来并没有什么特别的地方。但是ChatGPT的不同之处在于，它生成的文字并不是由人事先设定好的“标准答案”，它的每一次回答都是经过“思考”后“创作”的结果。

ChatGPT之所以具有如此惊艳的“思考”和“创作”能力，正是建立在大数据、大模型和大算力的基础之上。据推测，ChatGPT学习了数以亿计单词量的来自书籍、文章、新闻、网页、博客，以及维基百科等载体的各类资源，这些内容涵盖了人类社会的政治、经济、文化、社会、军事、历史等各个方面。但ChatGPT不是简单地复制和记录所学习的内容，它是通过深度学习技术和自注意力机制来训练自己。所谓深度学习，就是用计算模型模拟一种类似人类神经系统的运行机制，通过学习不断更新模型参数。ChatGPT在学习过程中，会通过根据上文猜下文的方式，来不断摸索所学内容的“规律”，在这个过程中，它会对自身模型中的约1750亿个参数进行反复修正，直到它认为根据上文所猜出的下文从统计规律来看是最合适的时候，参数才趋于稳定。换句话说，它找到了所学内容的“内在规律”，一个训练成熟的语言模型就完成了。值得注意的是，ChatGPT之所以从众多语言模型中脱颖而出还在于它使用了一种经过改良的自注意力机制。在这种机制下，它会判断出一句话之中需要重点关注的内容是哪些，能更好地联系上下文，联系提出的问题和它学习的内容，从而给出更合适的答复。学习如此大规模的数据，且每一次学习都要更新和调整千亿数量级的参数，在投入使用后，面对海量问题快速作出响应，这离不开大算力的支持。据推测，ChatGPT的总算力消耗约为 3640PF-days（假设每秒计算一千万亿次，需要计算3640天），需要7到8个投资规模30亿、算力500P的数据中心才能支撑运行，其单次训练成本超过千万美元。

二问：这样一个自然语言模型到底有什么用？

我们知道，自然语言是人类沟通交流、表达情感、传播和积累知识、进行抽象思考的重要媒介，正是因为拥有了语言，才使得人类文明得以不断传承、积累和发展。ChatGPT的出现，让人类语言能够直接被计算机进行分析和处理，这就使得以自然语言为基础进行的一系列活动，不再是人类的专利。虽然，尚无研究表明ChatGPT出现了人类智能，但不可否认的是，至少从语言的形式上、逻辑上，它成功地模拟了人类的话语体系。ChatGPT的最新版本在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平，比如模拟律师资格考试取得了前10%的好成绩，在阅读考试中排名前7%左右。基于此，ChatGPT可以在许多以语言为主要形式的生产生活活动中发挥重要作用。ChatGPT能够快速生成高质量的文案，大大提高了广告、营销等行业的生产效率；能够快速分析大量数据和信息，为企业提供有价值的市场洞察和建议；作为智能客服，可以有效应对用户咨询，提高客户满意度；作为个性化的辅导老师，通过问答式的方式，帮助学生更好地理解和掌握学习内容。

值得一提的是，ChatGPT作为处理语言的“专家”，具有很大的潜力应用于计算机程序语言的领域，有望成为人和机器之间直接沟通的桥梁。当前，ChatGPT已经能够根据需要编写一些程序代码。通过持续优化和升级，ChatGPT可能实现把自然语言直接转换为机器可以读懂的计算机编程语言，根据人们提出的要求自动编写代码操作机器。这意味着，未来我们可以通过自然语言直接指挥机器执行各类复杂的、自定义的任务。

当然，ChatGPT还远没有达到完美的程度。作为一个语言模型，其学习和创造的内容仍然是建立在人类所积累的知识和信息的基础之上，也就是说它还不具备创造新知识的能力。同时，作为基于文本学习的模型使得它“只知其文”而“不知其义”，也导致了它经常“望文生义”产生“幻觉”。在一些具有很强逻辑性的问题上，也可能“理解”出错。

三 问 ：如 何 应 对ChatGPT带来的机遇和挑战？

面对这样一个新事物，我们首先要深入了解它的运行机制和最新发展。以ChatGPT为代表的人工智能并不神秘，它目前还仅是一个在先进计算机技术支持下，通过大规模学习人类语言而生成的，能较好模拟人类神经网络工作机制，根据输入文本生成对应自然语言的数学概率模型。不过近日，随着多模态版本的GPT4.0发布，这个升级版的模型不仅具备聊天能力，还能理解图像和声音，其“理解”和“创作”能力又上了一个新台阶。可见在取得人类语言学习的突破之后，人工智能领域的技术很有可能产生打通“任督二脉”的效果：实现跨界整合，结合多模态的输入，带来意想不到的机遇和挑战。

其次，要抓住机遇，充分发挥它在自然语言处理上的高效能力和优势，将其作为生产和生活工具的有力补充。积极探索在各行业运用它优化工作流程、提高工作效率、降低运营成本、推动生产力的持续发展的可行性。积极探索新应用场景、创新商业模式、改善社会服务、提高治理效能。积极发挥其产业带动作用，推动数字基础设施建设，促进芯片、网络、软件等相关产业发展。

最后，要积极应对各种潜在和未知的挑战。关注其带来的数据安全、隐私保护和知识产权等方面的问题，研究制定相关的法律法规。关注其可能带来的大规模就业替代风险，全面评估其在取代传统职业和创造新兴就业上可能带来的影响，提前做好规划、制定措施。加快国产自然语言模型的发展，尽快实现自主替代，防止其因有选择性地学习而带来“偏见”，保障国家的意识形态安全。加快推动人工智能相关产业的发展，大力推动数字产业关键核心技术的自主创新，防止某些国家搞技术垄断、脱钩断链。（桑熙）