今年以來，多個國家和地區(qū)紛紛致力于人工智能治理框架的構(gòu)建與迭代。其中，3月14日，歐盟在法國斯特拉斯堡正式通過了全球首個全面的人工智能法律框架——《人工智能法案》，這一舉措標志著人工智能領(lǐng)域法規(guī)制定的里程碑。面對大模型應(yīng)用的迅猛增長，歐盟理事會連續(xù)三次對通用型人工智能模型提出了多項更新的合規(guī)要求。5月7日，中法兩國基于《中法聯(lián)合聲明》進一步發(fā)布了《中法關(guān)于人工智能和全球治理的聯(lián)合聲明》，這份聲明涵蓋了“智能向善”的宗旨、加強國際合作、縮小數(shù)字鴻溝以及提升發(fā)展中國家的人工智能能力等十點共識。這些共識不僅體現(xiàn)了兩國在人工智能領(lǐng)域的共同愿景，也為全球人工智能治理提供了重要參考。自ChatGPT等生成式人工智能技術(shù)出現(xiàn)以來，新興技術(shù)在算力設(shè)施、算法模型以及功能應(yīng)用等方面均取得了顯著進步。然而，這一進步也凸顯了傳統(tǒng)人工智能治理框架的局限性。面對這些挑戰(zhàn)，全球各治理主體積極尋求治理理念的革新和治理路徑的創(chuàng)新，為新時期新興數(shù)字技術(shù)的治理提供了寶貴經(jīng)驗。
生成式人工智能發(fā)展之“快”
縱觀ChatGPT問世至今的一年半時間，生成式人工智能技術(shù)已取得了質(zhì)的飛躍。這一“快”不僅體現(xiàn)在技術(shù)進步的速度上，更體現(xiàn)在其廣泛而深遠的影響上，為各行各業(yè)帶來了前所未有的變革。
在算力基礎(chǔ)方面，今年6月2日，英偉達展示的最新量產(chǎn)芯片Blackwell引人注目，其集成了高達2080億顆晶體管，并采用了統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)與雙芯配置。這一創(chuàng)新使得訓(xùn)練算力飆升至驚人的20000TFLOPS，相較于第一代AI芯片的19TFLOPS，實現(xiàn)了高達1000倍的顯著提升。市場分析預(yù)測，2024年AI芯片的市場規(guī)模將超過650億美元，并且會有更多定制化芯片部署需求。我國亦在算力基礎(chǔ)設(shè)施方面積極布局，根據(jù)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》，預(yù)計到2025年，智能算力將占據(jù)35%的比重，而重點行業(yè)核心數(shù)據(jù)、重要數(shù)據(jù)的災(zāi)備覆蓋率將達到100%，展現(xiàn)了我國在算力發(fā)展上的堅定決心和前瞻布局。
在模型算法方面，OpenAI于5月14日推出的全新旗艦?zāi)Ｐ虶PT-4o備受矚目。這里的“o”寓意著“omni”，即全能，它不僅能夠處理傳統(tǒng)的文本或語音模式，還擅長多任務(wù)處理，接受多模態(tài)任意組合輸入，并能實時輸出圖文、音像等多種形式的內(nèi)容。國內(nèi)學(xué)界與業(yè)界在模型技術(shù)方面同樣取得了實質(zhì)性突破。商湯科技發(fā)布的“日日新SenseNova5.0”、阿里云推出的“通義千問2.5”，以及字節(jié)跳動發(fā)布的“豆包大模型”，都在語言、知識、推理、代碼等方面有顯著提升，標志著我國在大模型技術(shù)研發(fā)方面正邁向國際先進行列。
在功能表現(xiàn)上，生成式人工智能在圖文、代碼生成、音視頻創(chuàng)作、科學(xué)研究等方面均獲得了重大的能力提升。例如，OpenAI今年2月發(fā)布的Sora能夠生成長達一分鐘的高清視頻，不僅遠超先前的生成模型，而且生成的視頻細節(jié)豐富且可編輯，為行業(yè)樹立了新的標桿。此外，基于國產(chǎn)大模型打造的“Kimi智能助手”在迭代升級后，成為全球首個支持輸入200萬漢字的大模型應(yīng)用，展現(xiàn)了國產(chǎn)技術(shù)的強大實力。
在行業(yè)應(yīng)用上，生成式人工智能的應(yīng)用逐步擴散至不同行業(yè)，在生物醫(yī)藥、法律、金融、制造、教育和娛樂等行業(yè)，真正實現(xiàn)了針對用戶訴求的定制解決方案。例如，美國初創(chuàng)公司哈維為英國安理律師事務(wù)所提供的生成式人工智能服務(wù)，不僅協(xié)助實現(xiàn)法律文件的起草和客戶案例研究自動化，并針對不同律師事務(wù)所和不同案例開發(fā)定制分析系統(tǒng)，極大地提高了工作效率。當前，越來越多的企業(yè)正積極運用生成式人工智能模型，以助力組織提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化工作流程，進而實現(xiàn)改進用戶體驗的目標。
傳統(tǒng)人工智能治理模式之“難”
生成式人工智能蘊含的通用性、動態(tài)性、涌現(xiàn)性等技術(shù)特性，勢必會對傳統(tǒng)治理模式帶來相應(yīng)挑戰(zhàn)。
一是硬性監(jiān)管難。一方面，傳統(tǒng)硬性監(jiān)管主要以風(fēng)險事前規(guī)避為技術(shù)進路，通過制定法律法規(guī)為監(jiān)管部門提供執(zhí)法依據(jù)。雖然硬性監(jiān)管為人工智能的設(shè)計、開發(fā)、部署和使用明確劃定了“發(fā)展紅線”與“合規(guī)底線”，但卻無法平衡安全與效率。硬性監(jiān)管的機械性和片面性，在一定程度上限制了生成式人工智能的創(chuàng)新和應(yīng)用，這使得關(guān)注新興技術(shù)發(fā)展與變革為初衷的科技初創(chuàng)企業(yè)在產(chǎn)品開發(fā)和業(yè)務(wù)運營之初往往較難承擔(dān)繁重的監(jiān)管合規(guī)義務(wù)，以事前治理為導(dǎo)向的硬性監(jiān)管措施或一定程度上阻礙人工智能初創(chuàng)公司的技術(shù)創(chuàng)新能力和市場競爭力。另一方面，硬性監(jiān)管政策難以應(yīng)對生成式人工智能快速迭代的技術(shù)創(chuàng)新，依照摩爾定律判斷，科技更新?lián)Q代速度平均為1.5年，而GPT1到GPT4.5共用時5年，已完成六次迭代，但生成式人工智能迭代更快而且仍在加速，硬性法律法規(guī)出臺速度與技術(shù)發(fā)展很難實現(xiàn)同步。
二是分散治理難。面向多元治理主體，分散治理的特點強調(diào)獨立自主、各司其職；面向單一治理主體，分散治理主張針對獨立對象和場景專門化地制定措施。對前者而言，傳統(tǒng)人工智能模式聚焦實現(xiàn)特定功能，有著數(shù)據(jù)需求小、通用能力差、相應(yīng)治理未完全突破部門和地區(qū)邊界等特點，運用分散治理有利于權(quán)責(zé)溯源。對后者而言，分散治理面向生成式人工智能，一方面難以回應(yīng)模型治理需求，另一方面無法處理整體性風(fēng)險和發(fā)展失衡。由于生成式人工智能匯聚算法、數(shù)據(jù)和信息，同時其預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、對齊和專門化的模型煉制路線環(huán)環(huán)相扣，場景拓展能力也持續(xù)增強，因此分散治理將無法避免地踏入“注意力失焦”的困境。一年以來，生成式人工智能已跨越式地將全球利益相關(guān)方拉入同一個治理框架，在應(yīng)對算法歧視、人權(quán)保護、發(fā)展失衡、制度非中性等整體性風(fēng)險和問題上，早已超越了分散治理的單邊行動。
生成式人工智能治理路徑之“新”
近一年來，全球主要經(jīng)濟體和國際組織在傳統(tǒng)治理手段的基礎(chǔ)上，對生成式人工智能的治理策略進行了積極創(chuàng)新。
首先，從硬性監(jiān)管逐步過渡至包容審慎，不同于命令型控制型的硬性監(jiān)管，包容審慎監(jiān)管旨在追求效率與安全的動態(tài)平衡，要求治理主體給予數(shù)字經(jīng)濟新業(yè)態(tài)必要的發(fā)展時間與試錯空間，并根據(jù)公共風(fēng)險大小進行適時適度干預(yù)。在我國，這一趨勢尤為明顯。我國的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》明確提出對生成式人工智能服務(wù)實行包容審慎監(jiān)管，旨在激發(fā)創(chuàng)新活力與確保行業(yè)健康發(fā)展的平衡。歐盟的《人工智能法案》同樣強調(diào)以人為本的理念，在促進人工智能發(fā)展與創(chuàng)新的同時構(gòu)建監(jiān)管體系。英國不希望繁重的合規(guī)義務(wù)打擊企業(yè)的創(chuàng)新意愿，沒有專門針對人工智能立法，而主要通過發(fā)布指南等非監(jiān)管措施為企業(yè)提供指導(dǎo)，主張建立“支持創(chuàng)新”“合比例”的監(jiān)管框架，以期為投資者、企業(yè)和公眾提供信心。除此之外，英國還采用了創(chuàng)新性政策工具“監(jiān)管沙盒”來最大限度降低監(jiān)管對創(chuàng)新的阻礙，通過劃定適用范圍、明確豁免規(guī)則、限定適用時間等措施使企業(yè)無需擔(dān)心創(chuàng)新與監(jiān)管規(guī)則發(fā)生矛盾時可能遭遇的監(jiān)管障礙或承擔(dān)不必要的監(jiān)管負擔(dān)。
其次，治理策略從分散治理向整體治理轉(zhuǎn)變。整體性治理旨在解決治理碎片化和分散化造成的復(fù)雜和效率低下的問題，主張用整合、協(xié)同和網(wǎng)絡(luò)化的理念回應(yīng)，以提高治理的效率和效果。一方面，生成式人工智能治理本質(zhì)為模型治理，需要依據(jù)模型類別和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)構(gòu)建分層級的治理體系。以歐盟《人工智能法案》為例，該法案采取了基于風(fēng)險將生成式人工智能以系統(tǒng)為單位納入監(jiān)管范圍，包括了四個風(fēng)險級別：不可接受的風(fēng)險、高風(fēng)險、有限風(fēng)險和極低風(fēng)險，每個風(fēng)險級別都有相應(yīng)的應(yīng)用場景和監(jiān)管措施，同時法案允許監(jiān)管機構(gòu)不斷將新的應(yīng)用領(lǐng)域納入現(xiàn)有的風(fēng)險級別，兼具了確定性與靈活性。另一方面，隨著生成式人工智能在全球社會生活中的滲透，參與治理的主體更為多元，生成式人工智能治理成為全球治理的重要議題。比如，針對技術(shù)霸權(quán)和發(fā)展失衡問題，《全球人工智能治理倡議》中提到，面向他國提供人工智能產(chǎn)品和服務(wù)時，應(yīng)尊重他國主權(quán)，嚴格遵守他國法律；《布萊切利宣言》指出，應(yīng)幫助發(fā)展中國家加強人工智能能力建設(shè)，發(fā)揮人工智能的有利作用，支持可持續(xù)增長和縮小發(fā)展差距。
