要点总结 #
2023年春天，OpenAI、MetaAI等机构发布了多款生成式大模型，这些模型在多个任务上表现出色，甚至展现出通用人工智能的潜力。然而，人类社会尚未准备好迎接这一变革，大模型带来的治理挑战也日益凸显。本文探讨了大模型与传统机器学习模型的本质区别，并分析了其带来的机遇与挑战。
大模型的治理不能仅依赖技术或行政手段，而是需要两者的有效结合。通过技术手段可以避免大模型的潜在危害，但技术与行政的双重保证才是确保大模型风险可控、造福社会的必要条件。本文还提出了模型审计、机器遗忘等技术治理手段，并强调了政府技术部门扩容的重要性。
关键要点 #
论文重要性 #
人工智能大模型的快速发展带来了巨大的社会变革，但也伴随着治理难题。 大模型在提升工作效率、创造新岗位的同时，也引发了隐私、公平性和知识产权等问题的担忧。技术与行政手段的结合是应对这些挑战的关键。 未来，随着大模型的广泛应用，如何确保其风险可控、造福社会，将成为全球关注的焦点。政府、企业和社会各界需要共同努力，推动大模型的健康发展。
深度解读 #
大模型变革 #
人工智能大模型的出现标志着技术领域的重大变革，尤其是生成式模型（如GPT系列）的崛起，彻底改变了传统机器学习的范式。与传统模型相比，大模型不仅参数规模庞大，还展现出涌现效应，即在某些任务中表现出超越预期的推理能力。这种能力的提升使得大模型不再仅仅是工具，而是能够自主完成复杂任务的“副脑”。例如，ChatGPT在文本生成、代码编写等任务中的表现已经超越了人类的平均水平，甚至在某些逻辑推理任务中也表现出色。然而，这种变革也带来了新的治理挑战，尤其是大模型的不可控性和黑盒特性，使得传统的技术治理手段难以应对。大模型的涌现效应虽然带来了巨大的潜力，但也使得其行为难以预测，进一步加剧了治理的复杂性。
成本与技术壁垒 #
大模型的开发和应用带来了显著的成本和技术壁垒，这使得中小型企业和研究机构难以参与其中。大模型的训练需要海量的计算资源和数据，例如ChatGPT的训练成本高达数亿美元，这远远超出了大多数中小型企业的承受能力。技术壁垒则体现在大模型的开发门槛极高，普通个体难以掌握相关技术，导致技术垄断的风险增加。这种垄断不仅体现在技术层面，还可能进一步延伸到经济层面，使得少数大公司控制了大模型的应用和收益。成本和技术壁垒的双重压力使得普通民众和创新型工作者被隔离在大模型生态之外，进一步加剧了社会的不平等。这种不平等不仅体现在经济层面，还体现在技术资源的分配上，导致创新动力下降。
可信人工智能 #
大模型的可信度问题是当前人工智能治理的核心议题之一。尽管大模型在性能上表现出色，但其公平性、隐私性和可解释性仍然存在重大隐患。首先，大模型的公平性问题难以检测，尤其是在广泛的任务中，模型的偏见可能难以被发现。其次，大模型的训练依赖于海量的现实数据，这些数据中可能包含大量的个人信息，导致隐私泄露的风险增加。例如，GPT模型在某些情况下会输出训练数据中的真实个人信息，尽管开发者已经采取了一些限制措施，但隐私泄露的风险依然存在。最后，大模型的可解释性问题尤为突出，由于其参数规模庞大，模型的行为难以解释，这使得开发者无法精确控制模型的输出。可信人工智能的研究虽然取得了一些进展，但在大模型时代，这些问题变得更加复杂和难以解决。
知识产权争议 #
大模型的知识产权问题引发了广泛的争议，尤其是在数据使用和创作风格的保护方面。大模型的训练依赖于海量的公开数据，这些数据中可能包含未经授权的个人创作内容。例如，许多艺术家和内容创作者的作品被用于大模型的训练，而他们并未获得相应的授权或补偿。这种未经授权的数据使用不仅侵犯了创作者的知识产权，还可能导致原创性劳动成果的贬值。此外，大模型生成的风格化作品（如模仿毕加索或梵高的画作）也引发了关于创作风格是否应受知识产权保护的讨论。知识产权的模糊界定使得创新者的权益难以得到保障，进一步削弱了社会的创新动力。未来，随着大模型的不断发展，知识产权的争端可能会变得更加复杂，亟需制定明确的规则来保护创作者的权益。
治理路径 #
大模型的治理需要技术和行政手段的双重保障，单纯依靠技术或行政手段都无法有效应对大模型带来的挑战。首先，模型审计和机器遗忘等技术手段可以在一定程度上降低大模型的风险，但这些技术的实施依赖于具有公信力的机构，政府在这一过程中扮演着关键角色。其次，政府技术部门的扩容是应对大模型治理挑战的必要条件，政府需要提升自身的技术能力，以更好地监管大模型的应用。然而，政府在技术人才储备上面临着巨大的挑战，尤其是在与大型企业的竞争中，如何吸引和留住技术人才是一个亟待解决的问题。技术与行政的融合是大模型治理的核心，只有在两者协同的情况下，才能确保大模型的风险可控，并推动其在经济和社会领域的广泛应用。未来，随着大模型的不断发展，治理路径的探索将变得更加复杂和多样化。
完整论文 #
