自動駕駛的汽車安全穿行在城市的車流中，人工智能（AI）生成的文章與圖片在社交媒體上頻頻出現(xiàn)，工廠里搭載著智能系統(tǒng)的流水線以前所未有的高效率運轉(zhuǎn)……人工智能正在成為重塑生產(chǎn)生活、引領時代變革的重要力量。與此同時，隨著人工智能技術的持續(xù)發(fā)展，應用場景不斷拓展，一系列安全風險與挑戰(zhàn)隨之產(chǎn)生。如何讓人工智能在安全、穩(wěn)定、高效的軌道上良性發(fā)展，成為業(yè)界普遍關注的問題。

垂直領域機遇空前

作為先進技術的標桿，人工智能領域的任何風吹草動都可能引發(fā)全球關注。從ChatGPT橫空出世到Sora刷新認知，只用了1年多的時間。在此期間，國內(nèi)的“百模大戰(zhàn)”打得如火如荼，一批通過備案的大模型已經(jīng)向各行業(yè)及社會公眾開放。全球范圍內(nèi)，人工智能的競爭日趨激烈。

咨詢機構麥肯錫預計，以AIGC為代表的AI技術將給全球經(jīng)濟帶來超過7.9萬億美元價值，到2030年之前，如果生成式AI應用于各行業(yè)，每年總經(jīng)濟效益高達6.1萬億美元至7.9萬億美元。

近日，在中國發(fā)展高層論壇2024年年會“人工智能發(fā)展與治理專題研討會”上，中國科學院副院長吳朝暉表示，人工智能將成為第四次工業(yè)革命的標配，將加速傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，實現(xiàn)質(zhì)量變革、效益變革和動力變革，重塑工業(yè)的基礎再造、生產(chǎn)和服務模式創(chuàng)新的各個環(huán)節(jié)，引領新型工業(yè)化發(fā)展，為智能經(jīng)濟發(fā)展提供全新動能。

如何在新一輪產(chǎn)業(yè)革命中搶占先機？這是機遇，也是挑戰(zhàn)。

人工智能作為一種技術工具，需要與產(chǎn)業(yè)結合，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而促進經(jīng)濟社會發(fā)展。我國龐大的人口規(guī)模、應用場景與完整的產(chǎn)業(yè)鏈，為產(chǎn)業(yè)落地提供了堅實的環(huán)境支持。360集團創(chuàng)始人周鴻祎表示，如果企業(yè)在某個業(yè)務領域有獨特的業(yè)務數(shù)據(jù)，就應在這一垂直領域把大模型訓練好，并將其與企業(yè)業(yè)務工具結合在一起。未來，企業(yè)里將不會只有一個超級大模型，而是有多個小規(guī)模的、百億級的大模型，每個大模型只從事一個場景的工作。

充分發(fā)揮場景落地優(yōu)勢，在垂直領域發(fā)力，正成為當前國內(nèi)企業(yè)發(fā)展人工智能的共識。騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優(yōu)圖實驗室負責人吳運聲介紹，目前，騰訊已將AI大模型應用到多個業(yè)務場景中，在產(chǎn)業(yè)落地方面，基于騰訊云TI平臺推出的行業(yè)大模型，通過結合行業(yè)專業(yè)知識和數(shù)據(jù)訓練，以及企業(yè)自身的數(shù)據(jù)進行精調(diào)，幫助企業(yè)快速生成專屬模型，目前已經(jīng)面向20多個行業(yè)輸出了超過50個行業(yè)大模型解決方案。

3月27日，百度智能云“AI Cloud Day：大模型應用產(chǎn)品發(fā)布會”發(fā)布通過大模型重構和升級之后的7款產(chǎn)品，覆蓋營銷內(nèi)容的創(chuàng)作、數(shù)字人、智能客服等七大垂直領域。百度智能云副總裁喻友平表示，大模型作為一種普適性的應用，一定要和場景緊密結合。當前業(yè)界普遍思考，怎樣把大模型用到企業(yè)中去。

業(yè)內(nèi)人士認為，對多數(shù)企業(yè)，特別是中小微企業(yè)而言，以小規(guī)模、垂直化的大模型作為切入點，可以高效快速實現(xiàn)人工智能對產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化賦能。同時將企業(yè)在垂直領域的智能化應用開發(fā)交給專業(yè)的智能產(chǎn)品服務商，使“專才”更專，效率更高。

作為生產(chǎn)智能化產(chǎn)品和解決方案的服務商，山東浪潮智能生產(chǎn)技術有限公司基于基礎通用模型，正在訓練研發(fā)圍繞智能生產(chǎn)的“智產(chǎn)大模型”。浪潮智能生產(chǎn)總經(jīng)理宋志剛表示，對于制造業(yè)來說，以人工智能與行業(yè)場景的深度融合為主線，與制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)深度結合，充分發(fā)揮深度學習、自主決策等優(yōu)勢，才能提升生產(chǎn)過程的智能化水平。浪潮智能生產(chǎn)以智產(chǎn)大模型為支撐，以“多維數(shù)據(jù)融合與智能優(yōu)化引擎”為技術核心，打造了智能生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析平臺，并已實際應用于多家制造業(yè)企業(yè)，對生產(chǎn)效率有顯著提升作用。據(jù)了解，專精于發(fā)動機活塞環(huán)制造的福建東亞機械有限公司在采用該智能平臺后，通過機器視覺數(shù)據(jù)與行業(yè)數(shù)據(jù)集微調(diào)，生產(chǎn)效率提高20%，產(chǎn)品合格率由之前的90%提升到99%。

監(jiān)管面臨新的挑戰(zhàn)

人工智能在創(chuàng)造前所未有機遇的同時，也伴隨著超越以往范疇的風險，對監(jiān)管提出了嚴峻考驗。

人工智能帶來的安全問題，呈現(xiàn)在AI模型的數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)訓練以及應用上線運營全過程。吳運聲認為，AI本體安全或AI內(nèi)生安全，要重點關注AI模型和算法自身在可靠性、公平性、可解釋性、透明性等方面的安全缺陷；AI應用安全，是AI模型從開發(fā)、測試、部署到運行交互等完整生命周期內(nèi)的應用安全；AI衍生安全，也叫AIGC內(nèi)容安全，主要是生成內(nèi)容的涉黃、涉暴等違法違規(guī)內(nèi)容的審核。長期來看，伴隨著生成式AI的發(fā)展，AI倫理和AGI可控性將是AI安全的焦點。

百度法律研究中心主任陳晨表示，隨著大模型的普及和快速迭代，確保其輸出的內(nèi)容符合用戶預期和法律要求變得至關重要。大模型的內(nèi)容輸出風險，本質(zhì)上是模型的推理能力和邏輯風險。這些風險主要體現(xiàn)在模型可能出現(xiàn)“偏見”“誤判”“幻覺”等現(xiàn)實情況。因此，多元數(shù)據(jù)集對大模型發(fā)展至關重要。當前，我國生成式人工智能和大模型技術創(chuàng)新仍處于初級階段，數(shù)據(jù)訓練需要盡可能地包容和多樣，而高質(zhì)量、具有良好價值觀的數(shù)據(jù)往往具有版權。如果因為高質(zhì)量內(nèi)容的缺失，而使生成式人工智能產(chǎn)生某種偏見，產(chǎn)生推理邏輯風險，將不利于產(chǎn)業(yè)的深度融合和公共服務水平的提升。

從企業(yè)角度出發(fā)，宋志剛認為，數(shù)據(jù)是一個核心點。智能模型的決策，建立在訓練數(shù)據(jù)基礎之上，一方面，訓練數(shù)據(jù)的不準確會影響智能模型的決策，而用于訓練樣本的數(shù)據(jù)則面臨被泄露或者被篡改的風險。他建議，可以基于傳感器等生產(chǎn)智能化設備，多維度采集數(shù)據(jù)，建立起與數(shù)據(jù)準確性、完整性、有效性相關的管理機制。同時，加強技術攻關，基于小樣本數(shù)據(jù)進行快速學習，不斷調(diào)優(yōu)模型參數(shù)。此外，還可以建立數(shù)據(jù)多重授權和安全防護機制來保障數(shù)據(jù)安全。

隨著人工智能越來越廣泛應用于生產(chǎn)生活的方方面面，在使用中產(chǎn)生的關于真實性、道德要求、權責歸屬等議題的討論逐漸增多。

大模型具有工具屬性，既可以成為好人的幫手，也可能成為壞人的幫兇。周鴻祎表示，合理的監(jiān)管，可以對人工智能帶來正向的推動作用。除了監(jiān)管，還要尋找技術方法，比如在AI生產(chǎn)視頻里加入不可更改、不可替換、不可修改的內(nèi)部水印等。

中國政法大學數(shù)據(jù)法治研究院教授張凌寒認為，應通過技術發(fā)展回應和解決安全問題。不發(fā)展是最大的不安全，我們在技術和產(chǎn)業(yè)的國際競爭中必須以發(fā)展為制度設計的總目標。

治理體系逐步完善

人工智能的安全與治理問題，關乎產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向與速度，關乎供給雙方權利與義務，更關乎國際競爭中的優(yōu)勢與主動。

北京航空航天大學法學院院長助理、副教授趙精武表示，一國對人工智能的法律規(guī)制不僅影響著本國的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和風險治理，更決定著該國在全球人工智能治理中的話語權。同時，在全球化的背景下，人工智能技術的發(fā)展和應用的跨國特性也要求國際社會共同面對和解決技術發(fā)展帶來的挑戰(zhàn)。

2023年10月18日，我國發(fā)布《全球人工智能治理倡議》，圍繞人工智能發(fā)展、安全、治理三方面系統(tǒng)闡述了人工智能治理中國方案。倡議提出，人工智能技術帶來難以預知的各種風險和復雜挑戰(zhàn)，各國應在人工智能治理中加強信息交流和技術合作，不斷提升人工智能技術的安全性、可靠性、可控性、公平性。

行之有效的治理方案，既能夠為人工智能的創(chuàng)新發(fā)展與產(chǎn)業(yè)應用提供良好的發(fā)展環(huán)境，還能妥善應對技術發(fā)展過程中的風險與問題。

中國信通院政策與經(jīng)濟研究所高級工程師程瑩告訴記者，算法治理是在已有成熟業(yè)態(tài)之后，圍繞網(wǎng)絡平臺展開的相對穩(wěn)定、清晰、可預期的治理。當下的大模型具有擴展性強、迭代快速、商業(yè)模式尚在探索的階段特性，全球主要經(jīng)濟體共同面臨著“邊發(fā)展邊摸索邊治理”的重大挑戰(zhàn)。在我國，人工智能治理正從原則理念轉(zhuǎn)化為可落地的規(guī)則規(guī)范。立法層面，既有民法典、個人信息保護法、電子商務法等條款針對深度偽造、大數(shù)據(jù)殺熟等具體問題的治理，也有在部門規(guī)章層面關于算法推薦、深度合成、AIGC領域的要求。倫理層面，在《關于加強科技倫理治理的意見》規(guī)范下，進一步推進《科技倫理審查辦法（征求意見稿）》落地實施。標準層面，我國發(fā)布了《國家新一代人工智能標準體系建設指南》《生成式人工智能服務安全基本要求》等，對人工智能提出了具體落地要求。

人工智能領域的專門法也在逐步推進中。今年，在十四屆全國人大二次會議新聞發(fā)布會上，大會發(fā)言人婁勤儉表示，下一步將研究推進科技創(chuàng)新方面的立法，特別是深入研究人工智能、生物技術等前沿科技領域有關倫理、道德、安全等重要問題，不斷完善科技法律體系。