中国AI治理的独立思考——生成式人工智能发展与监管白皮书-南财智库

1956年,在美国汉诺威小镇的达特茅斯学院,“人工智能”的概念被首次提出。此后60余年,人工智能从屏幕上显示的代码逐渐转化成实践应用。但人工智能的规模化商用并非坦途,概念的火热一直以来未能助推技术突破与商业应用。

时间来到2022年,生成式AI发展为人工智能发展再注入一针强心剂。先是Dall-E2、Midjourney、Stable Diffusion等文生图应用引起广泛关注,接着ChatGPT横空出世,被视为通用人工智能的起点和强人工智能的拐点。作为里程碑式的技术进步,ChatGPT将引发新一轮人工智能革命。人工智能发展似乎找到了自己的主流叙事。

不过,技术创新的同时也带来了监管难题。如何平衡发展与安全,中国正在摸索自己的AI治理路径。在此环境下,身处其中的行业创新者、技术使用者,以及作为受众的社会公众,又该如何理解生成式AI发展的现状与前景,应对可能的风险与挑战?在此背景下,本白皮书将通过分析生成式AI的发展现状、政策导向、实操中面临的风险,以及各国的监管路径,以期为未来的AI治理提供有益思路。

2022年11月,OpenAl推出的聊天生成预训练转换器(ChatGPT)的爆火,带来了人工智能的“iPhone时刻”。

该产品以强大的文字处理和人机交互功能迅速风靡全球。数据显示,发布五天内其用户量就达到了100万,并在短短2个月内用户量破亿,取得现象级战绩。

以ChatGPT等大语言模型为标志的生成式Al的成功,带来了新的范式革命和广阔的商业前景,资本市场持续高涨的热情也足以彰显它的价值。不过,一个硬币总有正反两面,生成式Al技术在为经济社会发展带来新机遇的同时,也引发了诸多舆论争议,带来了虚假信息传播、个人信息权益侵害、数据安全、偏见和歧视等问题。

事实上,全球正在进入“生成式Al革命风暴”,随之掀起的是新一轮的Al监管潮。欧盟领先一步,《人工智能法案》进入最终谈判阶段。

系列迹象表明,美国政府最近也在紧锣密鼓地推进监管工作:6月20日,美国总统拜登就会见了Al专家和研究人员,讨论如何管理Al在就业、儿童权益、偏见和成见以及信息方面带来的机

会和风险。美国政府正在考虑为这项快速发展的技术制定具有法律约束力的规定。

中国人工智能法草案也将提请全国人大常委会审议。在4月发布《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》并向社会公众征求意见后,7月13日,国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局正式发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》(以下简称《办法》)。至此,中国率先交出一份答卷,也可以视为“生成式Al时代”下中国关于Al治理的独立思考。

《办法》彰显了中国对以生成式Al为代表的通用人工智能产业治理的基本态度1。与征求意见稿相比,《办法》不再以风险防控为主要导向,业内似乎可以打消此前的“踩刹车”顾虑。正式文件中大幅增加了促发展的内容,同时划定了底线。网信办在就《办法》答记者问时也提出,《办法》坚持目标导向和问题导向,明确了促进生成式Al技术发展的具体措施,规定了生成式Al服务的基

本规范2。

1.1生成式Al相关概念

2022年被认为是“生成式Al元年”,Dall-E2、Midjoumey、Stable Difusion等文生图应用的出现引起广泛关注;12月底,ChatGPT的横空出世更是使得生成式Al的风头一时无两。

自1956年概念的首次提出至今,人工智能技术已发展超60年。然而,时至今日,其仍未实现大规模应用。生成式Al的出现标志着人工智能进入了新纪元,机器开始能够模拟人类的创造性思维,并有望促进社会生产力的大幅跃进。

生成式Al技术,是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。基于监督学习的方法差异,机器学习领域可以分为判别式(discriminative)和生成式(generative)两种典型模型:判别式模型是对条件概率建模,学习不同类别之间的最优边界,从而完成分类任务;生成式模型则面向类建立模型,计算基于类的联合概率,然后根据贝叶斯公式分别计算条件概率,进而根据输入数据预测类别。生成式Al更强调学习归纳后的演绎创造,通过模仿式、缝合式的生成创作,不断判别和进化,从而产生全新的内容,其本质是“创造未知世界”。

掀起本轮Al技术浪潮的正是后者。生成式Al技术以革新产业的面貌席卷了科技界,驱动了生产流程升级转型。

本文来自知之小站

 

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