9月6日，復旦大學經濟學教授楊燕青在第六屆外灘金融峰會上表示，人工智能可以定位為general purpose technology（通用目的技術），這個general purpose technology在經濟學的框架中有三個特征：成本不斷下降、非常廣泛的應用以及可以引起非人工智能的之外的其他領域的交叉投資的迅速上升。
“從這個標準來看今天的人工智能，會發現這三點實際都還沒怎么實現。”楊燕青坦言，事實上，成本的下降，大模型不斷搞價格戰，這個已經實現了；廣泛使用，大家講應用，但實際上我問了很多中國的金融機構，大家真正在用人工智能的，非常悲觀的說法是“Zero”。因為有幻覺，不準確，所以不敢用，所以只是一個幫助型的、在整個流程中起到一個“Copilot”的作用。從這個角度來看，人工智能還不行。為什么還不行？因為我們技術成熟度不夠。
未來的若干年中，人工智能行不行？楊燕青對此非常有信心。在未來的5年之內，甚至1、2年之內，人工智能會有一個非常大的突破。下一個里程碑會是什么？目前的人工智能雖然在認知角度非常強地接近了人類的水平，但它只是一個對人類大量知識的概率分布的壓縮之后的再輸出，沒有邏輯推理和復雜決策的能力。這個能力在未來的1-2年，科學家期待會有比較大的一個突破，在這個突破中，會解決邏輯推理、數學包括非常多的其他的應用。OpenAI一直講的“草莓”，可能會非常快出來。如果邏輯推理和復雜決策角度人工智能能有大的突破，意味著人工智能會比較準確，人工智能會真的用到所有的行業，尤其金融領域。
關于在金融的應用，楊燕青表示，目前人工智能的應用，更多講的是大模型、生成式AI。有兩類，一類是預測型，一類是生成型，這兩類人工智能放在一塊，對所有行業，尤其金融業，有大量的應用。
在楊燕青看來，人工智能用于金融，是全方位的新的架構，全流程的新的模式，它不僅是簡單的某一個領域或某一個產品的應用，甚至超過某一個場景的應用，是金融的全流程的應用。
談及中美人工智能應用的區別，楊燕青表示，從技術界和產業界來看人工智能的應用，一般有兩個概念，在美國通常講TMF，也就是technology market fit，技術要非常強，靠人工智能大模型足夠聰明，一下子就可以被用起來。中國的范式通常講另外一個概念PMF，就是product，我們希望有一個產品，正好跟市場需求可以契合，這個產品可能相對不是那么聰明，但也不那么貴，因為如果那么貴，那從成本收益角度來度量，是沒法用或不值得用的，美國的AI的支出太高了，沒有看到它能帶來相應的回報。所以從這個意義上來講，中國的大模型，大家如果用過會有一個感覺，和ChatGPT比起來，中國的模型可能不如它聰明，但大家要想，人工智能是用來幫助人的，不是用來替代人的，所以中國的人工智能雖然不是那么聰明，可能沒有美國的聰明，但這可能是一個好事情，因為我們是輔助人類，而不是替代人類。
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