偷天换日
事关你的“电驴”！新增这些标准→_我的网站
A | 为提升电动自行车产品本质安全水平，促进行业的规范化发展，切实保护人民群众生命财产安全，9月19日，工信部、公安部、应急管理部、市场监管总局、国家消防救援局等五部门公布了新修订的《电动自行车安全技术规范（征求意见稿）》（以下简称《征求意见稿》）。 人工智能公司OpenAI正在进行一项非同寻常的试验：通过雇佣超100名前投资银行员工，训练其AI模型掌握金融建模等核心技能。 据媒体10月22日报道，OpenAI这项代号为“Mercury”的秘密项目，已经吸引了来自摩根大通、摩根士丹利和高盛集团等顶尖金融机构的前员工参与。 我国是全球电动自行车生产、消费大国，截至2023年底，我国电动自行车社会保有量超3.5亿辆。这些参与者负责编写指令、构建用于重组和首次公开募股（IPO）等各类交易的金融模型，以此“教导”AI如何像一名初级银行家一样工作。2023年包括电动自行车在内的助动车制造行业规模以上企业738家，年产量4228万辆，同比增长3.8%，近5年产量年均增速为11.8%。 报道援引知情人士透露，这些合同工的时薪为150美元，并且获得了他们正在帮助创建的AI的早期使用权。 工信部相关负责人表示，伴随着市场规模不断扩大，电动自行车行业暴露出一些影响生命财产安全的问题。这一举动在金融行业内部引发了对初级岗位职业前景的担忧，分析师们长期以来抱怨工作繁重乏味，而人工智能的崛起正将这种抱怨转变为对其工作安全性的直接威胁。 此举也揭示了Sam Altman领导下的OpenAI的战略重心。
B | 作为全球估值最高的初创公司之一，OpenAI尚未实现盈利，将强大的AI技术转化为能服务于金融、咨询、法律等各行各业的实用商业工具，已成为其当务之急。 一、百余名前员工参与，时薪150美元训练AI 根据报道，OpenAI的“Mercury”项目已招募了超过100名具有华尔街背景的专业人士。例如，据国家消防救援局通报，电动自行车引发的火灾2021年是1.8万起，2023年就迅速增加到2.5万起，年均增长约20%。
C | 参与者阵容强大，不仅包括曾在摩根大通、摩根士丹利、高盛等一线投行工作过的前员工，还囊括了来自Brookfield Corp.、Mubadala Investment Co.、Evercore Inc.和KKR & Co.等知名投资机构的人才，甚至还有哈佛大学和麻省理工学院的在读MBA学生。 项目以灵活的合同工形式运作，参与者被要求每周提交一个金融模型。本次标准修订将有利于防范火灾事故，减少交通安全隐患，满足消费者日常出行需求，并且推动行业高质量发展。他们的任务包括用简单的语言编写提示，然后在微软的Excel程序中执行并构建模型。一位审阅人会对其工作提供反馈，参与者需在修正所有问题后，其成果才会被最终输入OpenAI的系统。OpenAI的一位发言人表示，公司与“众多领域的专家合作，以改进和评估我们模型的能力”，并称这些专家由第三方供应商招募、管理和支付报酬。
D | 在防范火灾方面，《征求意见稿》完善了材料防火阻燃要求、塑料件占比、整车唯一性编码和耐高温永久性标识等条款。在解决交通隐患方面，新标准完善了防篡改要求和方法，明确电动自行车控制器、蓄电池互认协同要求，改进了电动机额定功率测试方法，增加了对电动机最高转速的限制。 “为更好满足广大消费者日常出行需要，新标准适当放宽了个别对安全性影响不大的指标。”工信部相关负责人介绍，《征求意见稿》将使用铅蓄电池的电动自行车整车重量由55公斤提高至63公斤，使用锂电池的维持不变，从而让铅蓄电池电动自行车更好满足消费者正常的续行里程需求。 值得注意的是，该项目的申请流程几乎没有人为干预。申请过程包括与AI聊天机器人进行的约20分钟面试、一项财务报表知识测试以及最后的建模能力测试。 二、“请修复”：AI需要学会的细节与格式 投行初级分析师以其超长的工作时间闻名，在处理实时交易时，每周工作超过80小时是家常便饭。他们的工作充满了大量被视为“脏活累活”的任务，例如在Excel中构建复杂的并购模型，以及根据上级要求反复修改PPT演示文稿。 值得注意的是，为提升产品的实用性，《征求意见稿》不再强制电动自行车必须具备脚踏骑行功能，而是由企业根据车型设计的需要自行决定是否配备该功能，不仅有利于节约生产成本，还为消费者提供更多的车型选择空间。 《征求意见稿》同时提出，增加北斗定位及通信功能。 在彭博专栏作家Matt Levine看来，这种对细节的极致追求，恰恰是AI需要学习的关键。他评论道，一名成功的投行分析师必须是“注重细节的”，因为模型或演示文稿中一个微小的格式错误，比如美元符号未对齐，都会让上司怀疑其中可能存在更严重的实质性错误，从而破坏信任。 Levine将目前的生成式AI比作“聪明但粗心的分析师”——它们能迅速产出看似合理的模型，但往往会出错或出现“幻觉”，无法被完全信任。因此，他认为OpenAI的项目本质上是一种“强化学习”，相当于“让一位投行副总裁对着AI吼上几年，直到它把格式做对为止”。雇佣前银行家正是看中了他们自身已经历过这种严苛的训练，能够本能地遵循页边距大小、百分比斜体等行业格式规范。 三、替代学徒？华尔街晋升模式面临考验 “Mercury”项目的直接目标是让AI替代初级员工的工作，这引发了对投资银行传统学徒制模式未来的深刻质疑。数十年来，华尔街依赖于一个金字塔结构：初级分析师通过处理基础工作来学习技能，其中最优秀的一部分人最终晋升为需要与客户打交道的高级银行家。工信部相关负责人介绍，这是为了方便消费者实时了解电动自行车所在位置、蓄电池输出电压、电流和温度等关键安全信息，并对车辆异常情况进行识别，必要时可通过通信网络发送报警信息，从而具备动态安全监测能力，增强车辆的主动安全性能。
E | 正如Matt Levine所提出的问题：当一个行业不再需要学徒时，它未来的高级合伙人将从何而来？如果AI接管了模型构建和文书工作，年轻的金融专业人士将如何获得必要的实战经验和行业知识，以成长为未来的领导者？ 不过，这一趋势也存在另一面。 责任编辑：李丹。投资银行分析师项目的流动率一直很高，许多人在工作两年后便选择离开，投身于创业或其他行业。
F | 对于这些已经离开的人来说，回来训练一个可以替代自己当年岗位的机器人，或许并没有太多心理负担。 “Mercury”项目不仅是华尔街的潜在颠覆者，更是OpenAI商业化战略的缩影。
G | 通过将目标锁定在金融服务这一利润丰厚的领域，OpenAI正努力证明其技术在复杂企业环境中的价值。 尽管估值高昂，但OpenAI尚未盈利的现实，正驱使其积极开拓企业市场。将AI能力应用于特定行业、解决具体的业务痛点，被视为其实现收入增长和长期发展的关键路径。该项目表明，OpenAI的雄心不止于通用的聊天机器人，而是要打造能够深度嵌入企业工作流程的专业级AI工具，从而在全球商业版图中占据一席之地。 本文来自：华尔街见闻，作者：张雅琦。
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