高盛将在月底前向全公司数千名开发者推出其首个用于代码生成的生成性人工智能工具。首席信息官Marco Argenti表示，公司已将所有专有人工智能技术集中在一个内部平台上。这种方法可能在初期导致了进展缓慢，但现在正开始显现成效。

“中心化的方法当然有优缺点，”阿根提说道。他必须应对一些企图加快进程的努力，以及银行决定在内部禁止使用OpenAI的ChatGPT所引发的挫折感。其他公司也做出了类似的决定。

身处不同行业的CIO们面临着利用生成式AI获取竞争优势的压力，但同时不可冒险犯下危险错误。研究公司Gartner的副总裁分析师Chirag Dekate表示，许多项目仍处于试点或概念阶段，但实施正在逐渐增加。

高盛的生成性人工智能平台——GS AI平台，是基于现有的机器学习平台开发而成的，作为公司所有生成性人工智能应用的集中入口。高盛与OpenAI的支持者微软和谷歌合作，使用了GPT-3.5、GPT-4和Gemini等模型。该平台还使用了Meta平台的Llama等开源模型。这种方法的一个主要优势是可以根据不同的应用场景在模型之间切换，Argenti如是说。

关键在于，内部平台使高盛能够安全地使用内部数据优化模型，同时确保遵守规定。阿金提解释说，已经建立了控制措施，以确保模型不会向不应访问这些数据的员工披露信息。

精选的高盛员工可以直接访问该平台并与各种模型互动。开发人员利用该平台创建定制应用程序，例如为投资银行家设计的副驾驶工具，该工具通过搜索各种公开和专有的文档来回答问题和提取分析。

根据Argenti所说，该平台的另一个优势在于能够更快地开发更多应用程序。开发人员不需要每次开发应用程序时都从头开始——为资产管理者设计的助理工具可在为投资银行家设计的助理工具基础上进行改进，所有的安全措施从一开始就已内置。

阿根廷解释称，生成式人工智能应用的开发时间已从几个月缩短至几周，同时注意不将它们过快投入生产。

‘人工智能是一件新事物’，他说，‘安全和责任具有绝对优先权。’

确保数据隐私、遵守现有数据法规并为新的人工智能法规做好准备，是决定人工智能在金融服务业采用速度的关键因素，这是Gartner的十年预测。金融服务业是受监管最严格的生态系统之一。

高盛的生成性 AI 编码助手，微软的 GitHub Copilot，是公司迄今为止最广泛应用的 AI 产品。阿根蒂表示，该助手可以使开发人员的效率提高约 20%。公司目前还处于推出一种 AI 工具的初期阶段，该工具能够将文档翻译成其他语言，并且公司还在开发能够总结专有研究以为顾问提供见解的应用程序。

生成型人工智能仍是技术预算中相对较小的一部分，Argenti表示，大多数资源都用于银行的运营以及安全和合规。Argenti预计，未来人工智能将吸引更多资金，但他补充说，"并不是我们会突然从其他方面抽调资源。