算法经济深度赋能AI大脑潜力无限

　　近年来，作为AI（人工智能）模型的＂大脑＂，算法已然成为诸多领域的核心技术和核心竞争力。随着ChatGPT的爆火开启了AI新纪元，其在商业领域的无限潜力再度引发业内对算法技术与算法经济的热烈探讨。
　　近日发布的《算法经济理论模型研究报告》就指出，算法经济相关技术的广泛应用与推广，能够为经济社会高质量发展贡献力量。人们对于算法的关注度，显然已经超越了以往任何一个时期。
　　算法早已无处不在
　　随着技术的不断进步，算法早已融入到我们的日常生活中，并重塑着我们的生活。小到我们平时会用到的 图像压缩算法 ，如 JPEG、PNG 和 GIF 被用来减小图片的文件大小，使得它们更容易下载和共享。这类算法的工作原理是去除冗余数据，减少图像中的颜色数量，同时保持图像的质量。
　　早在2006年3月，全球知名中文IT技术交流平台CSDN里，有程序员预言：＂今天可以肯定地说，未来的互联网，将被算法所主宰统治。＂
　　2016年，人工智能机器人阿尔法围棋（AlphaGo）连胜世界各路围棋冠军。 以深度学习为代表的人工智能算法 ，从此变得广为人知。
　　由数学家约翰·冯·诺依曼发明的 归并排序算法 ，是互联网时代最重要的算法之一。其次还有 快速排序算法、堆积排序算法 等。有了这些算法，才有了今天的数据挖掘、人工智能、链接分析和一些网页计算工具。
　　快速傅里叶变换算法 ，被称为 ＂数字信号处理的基石＂ 。因特网、WIFI、电脑、路由器、卫星等，或多或少都与之相关，在电子技术、图像处理、声学等领域应用极其广泛。
　　在＂互联网+＂＂人工智能+＂的时代，大数据、计算力和人工智能技术的发展，更使算法走向复杂、多项和多能。
　　► 生活中的算法
　　搜索算法 是我们日常使用最广泛的算法之一，例如Google的PageRank和Bing的MSNBot。这类算法通过扫描数以万计的网页，分析其内容和反向链接，以确定哪些网页的相关度最高。这样我们就能够快速搜寻到信息，无论是新闻、产品还是服务。
　　其次是 推荐算法 ，包括Netflix的Cinematch算法、亚马逊的基于物品的 协同过滤算法 (Item-to-item collaborative filtering algorithm)和视频网站使用的 视频推荐算法 。通过 机器学习 ，根据用户的浏览历史和偏好进行产品或内容推荐。这类算法分析从我们的浏览历史、搜索查询和购买历史中收集的数据，进而推荐我们可能感兴趣的内容或产品。
　　图像识别算法 也是会经常使用到的一种，包括谷歌的TensorFlow和微软的认知工具包等等，通常用来识别图像和视频中的物体、场景和活动。从面部识别到自动驾驶汽车的目标检测识别，应用场景非常广泛。
　　自然语言处理(NLP) 也越来越多地出现在我们的生活中。像 谷歌的BERT、 OpenAI的GPT-3 和微软的Azure认知服务这样的 NLP算法 被用于理解、解释和生成人类语言，广泛应用于语音助手、聊天机器人和机器翻译。
　　另一个重要的算法应用领域是 反欺诈 ，如 随机森林算法 (Random Forest algorithm)，支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)被用于金融交易和其他需要反欺诈的领域。这类算法分析数据中的模式，如交易历史，用以检测异常活动。
　　优化算法 被用于解决 交通、物流、工程、金融 等领域复杂的优化问题，包括像单纯形法(Simplex algorithm)、遗传算法(Genetic Algorithm)和蚁群算法(Ant Colony Optimization algorithm)。这类算法广泛应用于从调度到物流的各个领域，通过分析大量可能的解决方案，进而找到问题的最佳解决方案有助于提高流程的效率和成本效益。
　　► AI模型的＂大脑＂
　　算法是 AI 模型的＂大脑＂，是 AI 实现技术跃迁的根本，也是最难以被直观理解的部分。 一个好的算法除了能更好的完成设定的任务外，还需具备 更强的通用性 （激活更多的可用数据）和 更优化的计算原理 （减少算力的负担）。因此，在算法技术领域把握先机的公司更加有望在下一轮AI竞争浪潮中拔得头筹。
　　人工智能算法正在从碎片化、孤岛化逐步走向通用化、深度化。 随着生成式AI取得算法突破， 推动AIGC（利用人工智能技术来生成内容）进入了应用爆发期， 创造了巨大经济价值。 2022年之前，Diffusion、GPT-3、CLIP等深度学习模型已经相继成熟，2022年，在上述的深度学习模型基础之上衍生出了例如DALL-E 2、Stable Diffusion、ChatGPT等诸多生成式模型，内容生产模式过渡到AI辅助内容生成阶段。席卷全球的ChatGPT就是一种基于 InstructGPT算法 架构开发的大型预训练语言模型。
　　当前AIGC正经历一个渗透率快速提升的阶段，为人工智能行业打开全新的成长空间。 深度学习 带来的科技革命将产生巨大的经济价值，根据ARK测算， 深度学习将在未来15-20年内，为全球股票市场增加30万亿美元的市值。
　　算法经济深度赋能
　　在我国实践中， 算法技术催生了许多新业态， 为劳动力就业市场带来了更多可能性和新的就业需求、就业方式。比如， 算法与原有互联网内容产业融合，形成以短视频为代表的新型内容产业，算法与制造业、服务业和农业等传统经济深度融合，形成以共享经济为代表的新经济模式。 在这些新业态领域分别诞生了抖音、今日头条等内容类平台，美团、滴滴等外卖和网约车平台，以及淘宝、京东、拼多多、抖音电商等电商平台。
　　例如推荐算法技术，对企业发展和宏观经济增长产生了一定的促进作用。《算法经济理论模型研究报告》（以下简称《报告》）指出， 推荐算法技术可以实现与预测相关的业务流程自动化，提高预测准确性和资源分配效率，通过简化生产和提高生产力来潜在地刺激增长。 算法技术激发商业模式创新，例如网络直播平台借助个性化推荐，实现不同领域、风格的短视频内容创作者、主播与潜在用户的需求匹配与对接。
　　伴随商业模式创新的是 算法经济创造了新的社会价值。 比如，抖音助力乡村文旅发展的＂山里DOU是好风光＂项目、＂山货上头条＂直播电商助农项目等，为乡村振兴发展带来实实在在的助力。通过 推荐算法 精准高效直接地连接需要被看到的农特产地区和有购物需求的消费群体，目前已覆盖8省146个县市。在这一过程中，电商直播用户也从原来的高端人群向普通消费者倾斜，＂物美价廉＂在算法经济时代不再成为一句口头上的标语。
　　个性化推荐算法 是人工智能技术的代表性运用方式，智能化是经济发展的大趋势，也是各行业实现新发展的内在需求和重要驱动力。《报告》还分析了 推荐算法 给美团外卖、饿了么小程序+抖音开放平台等本地生活服务带来的变化，消费者的福利增进主要有：打破＂就近就餐＂、扩大消费者菜品选择和福利水平，节省消费者时间、精力等到店成本，促进餐饮业同业竞争、价格公道和菜品创新，帮助餐馆引流、压缩门店固定成本，增加对快递送餐服务的人员需求。
　　这些案例生动展示出算法的应用提高了互联网平台、农业、制造业等特定行业的生产效率，创造了新的商业模式，提供更多就业机会。
　　挑战与机遇
　　算法经济呈现出巨大的发展韧性，但算法创新和长远发展仍存在许多挑战。 可以看到，目前从事算法研发的专业人员短缺，需要加大相关人才培育和技能培训。算法的完善、改进和创新离不开多样化的数据，未来应促进各平台和应用数据开放、互联互通和价值开发，夯实算法创新的基础保障。同时，算法的创新需要在数字化转型中接受实践的检验，要让具备算法创新的平台与千行百业融合发展，在数字化转型的时代大潮中历练提升。
　　此外，算法经济的持续健康发展也需要设计合理的政策及法律法规框架，例如我国首个专门针对算法推荐的法规 《互联网信息服务算法推荐管理规定》 提出，算法推荐服务提供者需向用户提供算法知情权、算法选择权（便捷的关闭算法推荐服务的选项），以及，针对向未成年人、老年人、劳动者、消费者等主体提供服务的算法推荐服务提供者作出具体规范，用制度保障算法经济平台规范、有序、长久发展。
　　算法经济的未来充满机遇，可探索的空间巨大。相信在新一轮人工智能的浪潮之下， 算法经济的有关研究和探索必将加速，抢占算法创新技术制高点，必将提升我国经济社会发展的综合竞争力。
　　责编：方钰洁
　　监制：李红梅
　　文章参考：
　　1.《算法经济创新助力经济高质量发展》新华网
　　2.《＂忠诚僚机＂首次公开亮相背后：走进算法的世界》解放军报
　　3.《技术洞察：今天你被＂算法＂了吗？》亿欧网
　　4.《安永陈剑光：人工智能下一阶段是实现＂规模化生产＂，让AI真正改变各行各业》 21世纪经济报道
　　5.《ChatGPT开启 AI 新纪元，数据、算法、算力领域谁最受益？》金融界