AI赋能数字经济新局：杨燕青领衔五道口金融论坛共话未来

2026年5月17日至20日，2026清华五道口全球金融论坛于四川成都盛大举行。本次主题论坛聚焦“AI驱动数字经济新发展”，深入探讨该领域的最新进展、积极影响以及伴随的机遇与挑战。六位来自国内外的顶尖专家学者各抒己见，为与会者呈现了一场思想激烈碰撞的学术盛宴。

会议以圆桌对话的形式展开，中国社会科学院大学教授、前国务院副秘书长江小涓，中国人民银行科技司司长李伟，清华大学五道口金融学院金融发展与监管科技研究中心主任张健华，GFTN首席执行官、前新加坡金管局首席金融科技官索彭杜・莫汉蒂，以及电子科技大学大数据研究中心主任、数之联科技创始人周涛，共同就AI如何驱动数字经济新发展展开热烈讨论。上海科技大学教育、创新和可持续发展研究中心(CEISD)主任杨燕青担任本场论坛主持人。

杨燕青在开场致辞中强调，当前人工智能正处于历史性的关键转折点。以生成式大语言模型为代表的智能技术正经历快速迭代，特别是在代码生成与软件开发领域，AI已构建起自我训练、自我进化的新范式。从技术演进趋势看，业界普遍预测，未来三至五年，世界模型与物理人工智能（Physical AI）将迎来集中突破，成为下一代AI发展的核心主线。同时，AI for Science科学智能迅速崛起，能够自主生成科研假设、辅助实验设计，并在复杂高维空间中高效全局寻优，深刻重塑传统科研模式。在技术快速扩散的背景下，人工智能正对劳动力市场结构、收入分配格局、产业组织形态及长期经济增长引发系统性、结构性的深刻变革。学术界虽已展开大量研究，但当前观点分歧显著，尚未达成共识。

她同时指出，当前前沿大模型呈现出能力超强与风险并存的特征。以Anthropic的前沿模型Mythos为例，其在软件漏洞检测等安全任务上已远超人类专家，但也衍生出策略性欺骗、极端情境下异常反应等类病理性行为。这种高能力与高不稳定性并存的特质，使其深度融入金融等关键经济体系时，潜藏着巨大风险。

江小涓表示，传统经济学理论认为服务业是低效产业，其比重上升往往会拉低增长速度，许多先行国家确实如此。当前，中国正处于服务业比重快速上升的关键期，幸而数智技术对服务业效率的提升作用最为显著，相当一批服务业的效率水平将大幅提高，有效对冲了服务业低效带来的增长压力。因此，本轮技术浪潮不仅是产业变革，其宏观意义更在于成为中国经济保持更长时期平稳增长的重要新动能，是支撑长期发展的核心力量。

江小涓主张，在对严重危害国家和社会的问题实施预防式强监管的同时，应更多采用回应式监管，为发展留出足够空间。技术迭代速度过快，难以精准预判其前进方向。要相信社会共识和群众智慧能引导AI总体向善。特别是对于目前AI的主要载体——大模型和智能体而言，其生存发展的基本诉求是被更多人使用；若它们违背企业和公民意愿，以恶性攻击或其他作恶行为为方向，将无人问津。国内外已出现多起模型和智能体在数据使用、安全措施、价值观等方面引发公众普遍担忧，虽政府尚未察觉，但公众反对已迫使其迅速整改的案例。总之，需理性思考，政府、企业、公民各归其位，共同做出兼顾各方诉求的合理判断。展望2030年，江小涓以“共识”为核心关键词，主张未来AI发展应统筹多方利益，在获取社会认同最大公约数的基础上实现可持续演进。

张健华指出，当前人工智能作为数字经济的核心产业，在引领全球增长的同时也暗藏泡沫风险。金融业虽早已应用决策式“小模型”，但生成式大模型的出现实现了从简单辅助到逻辑推理、协作整合的质变。这种能力提升在赋能业务的同时，也带来了模型驾驭与安全风险的挑战。此外，大中小型金融机构对AI的投入差距悬殊，将加剧“AI鸿沟”，引发机构竞争力失衡及市场退出等问题。对此，张健华主张以穿透式监管为核心，对可解释性不足、底层机制不清的AI技术，禁止面向客户使用，仅允许内部内测及员工赋能。金融业应更注重技术成熟度与适配性，而非盲目追求先进性，顶尖大模型未必适合所有金融机构。展望2030年，张健华认为“分化”将成为AI发展的核心关键词，体现为金融机构间因投入与技术驾驭能力差距导致的竞争格局重构，以及个人间因AI应用水平不同而引发的生产力阶层跃迁。

索彭杜·莫汉蒂表示，人工智能对经济的根本性影响堪比电力之于工业革命，将重塑增长模式、教育制度及劳工关系。当前主要堵点在于能源供应、数据中心建设及AI自主性风险。同时，就业结构将显著分化：顶尖人才获助力，底层劳工面临挑战。AI可提升新兴市场生产效率、填补卫生等领域人力缺口，对各类经济体影响深远，需关注技术集中与基础设施瓶颈，在乐观中保持审慎。此外，莫汉蒂对AI在中国的发展给予肯定，开源模型的出现彻底改变了原有格局，而中国积极拥抱开放AI模型，推动技术快速渗透至各领域。关于金融行业AI应用的风险与监管，他指出金融机构部署AI需经监管许可，监管核心在于公平、伦理、问责制与透明度。他提醒，Mythos等开源AI软件存在网络安全等风险，前沿模型在新兴市场或因数据问题难以运转，主张“公有云和私有云分开”，借鉴中国经验防范系统性风险。

电子科技大学大数据研究中心主任、数之联科技创始人周涛指出，空间智能、编码世界与深度创造，是当前人工智能领域的三大核心前沿。其一，空间智能。目前AI已依托统计学攻克语言智能，但难以掌握基于物理规律的空间智能，对物理世界的感知仍处于初级阶段。其二，编码世界。代码具有高结构化与可验证性，能消除自然语言的“幻觉”；行业巨头正押注将物理世界、情感乃至建模完全代码化，以逻辑精度重构现实。其三，深度创造。AI将从辅助研究进化为自主探索，这种能力将重塑科研金字塔，甚至替代大部分基础科研工作。同时，周涛表达了对AI潜在冲击的担忧，包括人类疏离感加剧引发社会结构变化、人类神圣感下降让下一代困惑自身价值、AI能力易被滥用带来伦理安全风险；针对AI对人类身份认同与存在意义的侵蚀，周涛提出应从两个层面应对，一是相信中国体制的独特韧性，平稳度过困难期；二是追求更高层次的精神满足。

杨燕青在总结时指出，当前全球AI治理体系明显滞后于技术发展，部分国家监管趋于宽松，进一步放大了系统性风险。因此，加快构建适配前沿AI技术的监管框架、完善沙盒治理机制、强化前沿人工智能模型的风险管控，已成为全球经济金融与科技领域亟待解决的重要课题。