评论丨为生成式AI立规，推动数字经济发展行稳致远
发布时间:2024-01-09 | 发布者： 东东工作室 | 浏览次数： 次（原标题：评论丨为生成式AI立规，推动数字经济发展行稳致远）
日前，国家网信办联合国家发改委、教育部、科技部等七部门公布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》(以下称《办法》)，涵盖了技术发展与治理、服务规范、监督检查和法律责任等方面，共计五章24条，明确了适用范围、主要原则、促进生成式人工智能服务健康发展和规范应用的具体措施、生成式人工智能服务提供者和生成式人工智能服务使用者的权利义务，以及对生成式人工智能服务的监督检查方式等内容，是全球范围内针对生成式人工智能的首部专门立法。
2022年底，ChatGPT的横空出世，人工智能实现了从决策式到生成式的跨越发展，并引发人们对生成式人工智能的广泛关注。生成式人工智能对于人类社会的意义是里程碑式的，它改变了基础的生产力工具、改变社会的生产关系、促使整个社会生产力发生质的突破，具有广泛的应用前景和发展潜力，对未来的人类社会具有不可替代的价值。全球咨询巨头麦肯锡发布报告指出，如果生成式人工智能应用于各行各业，将为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。这是什么概念呢？通俗地说，生成式人工智能每年可以为全球经济贡献“一个英国的GDP”，因为英国2021年的GDP总额为3.1万亿美元。毋庸置疑，生成式人工智能正在引领新一轮生产力浪潮，为全球经济创造巨大价值，为经济增长、可持续发展做出实质性贡献。
从ChatGPT的横空出世发布到《办法》的出台，中间只经历了短短半年多的时间，一方面说明生成式人工智能发展速度之快，势头之迅猛，对人类社会产生深刻变革性的影响；另一方面表明国家高度关注以生成式人工智能为代表的新兴数字技术发展，积极拥抱数字技术新机遇，把握数字经济发展新脉搏，努力将中国经济推向高质量发展新阶段。结合《办法》内容，笔者认为：
一是表明了国家对生成式人工智能发展的鼓励与支持。首先，《办法》明确指出“采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展”“鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用”“鼓励生成式人工智能算法、框架、芯片及配套软件平台等基础技术自主创新”，从底层基础技术创新到上层行业应用创新，切实表明了国家坚定支持生成式人工智能发展的态度；其次，征求意见稿中要求，利用生成式人工智能产品向公众提供服务前，应当申报安全评估，并履行相关备案手续，而最终公布的《办法》中，只有“提供具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务”才需进行安全评估和备案。缩小了强监管范围、减少非必要干预，让绝大多数生成式人工智能服务拥有更加自由、开放的发展应用空间，这是国家鼓励支持生成式人工智能的鲜明态度。
二是安全健康发展是生成式人工智能行业的关键原则。对于生成式人工智能，国家坚持发展和安全并重的原则。当今世界大国博弈日趋激烈，数字技术成为改变全球经济格局、利益格局和竞争格局的关键因素。数字技术的发展与安全犹如一体之两翼、驱动之双轮，二者相辅相成、相互依存。在此背景下，《办法》提出“采用安全可信的芯片、软件、工具、算力和数据资源”“提供安全、稳定、持续的服务”“提供具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务的，应当按照国家有关规定开展安全评估”，为生成式人工智能发展保驾护航。生成式人工智能是一把双刃剑，在为人类社会带来新机遇的同时，也创造了许多新问题，例如侵害个人信息权益、传播虚假信息和偏见歧视等。因此，《办法》要求“尊重他人合法权益，不得危害他人身心健康，不得侵害他人隐私权和个人信息权益”“对使用者的输入信息和使用记录应当依法履行保护义务，不得收集非必要个人信息”“生成积极健康、向上向善的优质内容”“在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中，采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视”。《办法》从多方面、多角度引导生成式人工智能走向健康发展、规范应用。
(山东产业技术研究院产业数字经济研究所研究员赵明辰对本文亦有贡献)
三是数据作为新生产要素的重要意义日益凸显。在数“智”化新时代，数据成为最具时代特征的生产要素，是基础性、战略性资源，更是数字经济深化发展的核心引擎，数据的重要性不言而喻。未来人工智能的发展主要取决于数据、算力、算法三大要素，其中数据是首要因素，没有了数据，再高效的算力、再精准的算法都失去意义。因此，“数据”是《办法》全文出现频率最高的词汇之一，全文共18次提及，涉及数据选择、数据来源、数据质量、数据标注、数据分类分级、数据资源平台建设、数字安全等。具体而言，数据选择要防止歧视，数据来源要安全可信，推动公共训练数据资源平台建设，推动公共数据分类分级有序开放，提高训练数据质量，增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性，制定清晰、具体、可操作的标注规则，开展数据标注质量评估。由此可见，《办法》力争在生成式人工智能发展过程中，让数据要素得到充分合理运用，助力生成式人工智能向更远更深处迈进。
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