今年以來(lái)，多個(gè)國(guó)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(guó)斯特拉斯堡正式通過(guò)了全球首個(gè)全面的人工智能法律框架——《人工智能法案》，這一舉措標(biāo)志著人工智能領(lǐng)域法規(guī)制定的里程碑。面對(duì)大模型應(yīng)用的迅猛增長(zhǎng)，歐盟理事會(huì)連續(xù)三次對(duì)通用型人工智能模型提出了多項(xiàng)更新的合規(guī)要求。5月7日，中法兩國(guó)基于《中法聯(lián)合聲明》進(jìn)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(qiáng)國(guó)際合作、縮小數(shù)字鴻溝以及提升發(fā)展中國(guó)家的人工智能能力等十點(diǎn)共識(shí)。這些共識(shí)不僅體現(xiàn)了兩國(guó)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(lái)，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(jìn)步。然而，這一進(jìn)步也凸顯了傳統(tǒng)人工智能治理框架的局限性。面對(duì)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(shí)期新興數(shù)字技術(shù)的治理提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)。

生成式人工智能發(fā)展之“快”

縱觀ChatGPT問(wèn)世至今的一年半時(shí)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(jìn)步的速度上，更體現(xiàn)在其廣泛而深遠(yuǎn)的影響上，為各行各業(yè)帶來(lái)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(dá)展示的最新量產(chǎn)芯片Blackwell引人注目，其集成了高達(dá)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(shí)現(xiàn)了高達(dá)1000倍的顯著提升。市場(chǎng)分析預(yù)測(cè)，2024年AI芯片的市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)650億美元，并且會(huì)有更多定制化芯片部署需求。我國(guó)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(dòng)計(jì)劃》，預(yù)計(jì)到2025年，智能算力將占據(jù)35%的比重，而重點(diǎn)行業(yè)核心數(shù)據(jù)、重要數(shù)據(jù)的災(zāi)備覆蓋率將達(dá)到100%，展現(xiàn)了我國(guó)在算力發(fā)展上的堅(jiān)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(yǔ)音模式，還擅長(zhǎng)多任務(wù)處理，接受多模態(tài)任意組合輸入，并能實(shí)時(shí)輸出圖文、音像等多種形式的內(nèi)容。國(guó)內(nèi)學(xué)界與業(yè)界在模型技術(shù)方面同樣取得了實(shí)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(wèn)2.5”，以及字節(jié)跳動(dòng)發(fā)布的“豆包大模型”，都在語(yǔ)言、知識(shí)、推理、代碼等方面有顯著提升，標(biāo)志著我國(guó)在大模型技術(shù)研發(fā)方面正邁向國(guó)際先進(jìn)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(zhǎng)達(dá)一分鐘的高清視頻，不僅遠(yuǎn)超先前的生成模型，而且生成的視頻細(xì)節(jié)豐富且可編輯，為行業(yè)樹(shù)立了新的標(biāo)桿。此外，基于國(guó)產(chǎn)大模型打造的“Kimi智能助手”在迭代升級(jí)后，成為全球首個(gè)支持輸入200萬(wàn)漢字的大模型應(yīng)用，展現(xiàn)了國(guó)產(chǎn)技術(shù)的強(qiáng)大實(shí)力。

在行業(yè)應(yīng)用上，生成式人工智能的應(yīng)用逐步擴(kuò)散至不同行業(yè)，在生物醫(yī)藥、法律、金融、制造、教育和娛樂(lè)等行業(yè)，真正實(shí)現(xiàn)了針對(duì)用戶(hù)訴求的定制解決方案。例如，美國(guó)初創(chuàng)公司哈維為英國(guó)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(shí)現(xiàn)法律文件的起草和客戶(hù)案例研究自動(dòng)化，并針對(duì)不同律師事務(wù)所和不同案例開(kāi)發(fā)定制分析系統(tǒng)，極大地提高了工作效率。當(dāng)前，越來(lái)越多的企業(yè)正積極運(yùn)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(jìn)而實(shí)現(xiàn)改進(jìn)用戶(hù)體驗(yàn)的目標(biāo)。

傳統(tǒng)人工智能治理模式之“難”

生成式人工智能蘊(yùn)含的通用性、動(dòng)態(tài)性、涌現(xiàn)性等技術(shù)特性，勢(shì)必會(huì)對(duì)傳統(tǒng)治理模式帶來(lái)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(xiǎn)事前規(guī)避為技術(shù)進(jìn)路，通過(guò)制定法律法規(guī)為監(jiān)管部門(mén)提供執(zhí)法依據(jù)。雖然硬性監(jiān)管為人工智能的設(shè)計(jì)、開(kāi)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(wú)法平衡安全與效率。硬性監(jiān)管的機(jī)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(kāi)發(fā)和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。另一方面，硬性監(jiān)管政策難以應(yīng)對(duì)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(shí)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(tái)速度與技術(shù)發(fā)展很難實(shí)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(diǎn)強(qiáng)調(diào)獨(dú)立自主、各司其職；面向單一治理主體，分散治理主張針對(duì)獨(dú)立對(duì)象和場(chǎng)景專(zhuān)門(mén)化地制定措施。對(duì)前者而言，傳統(tǒng)人工智能模式聚焦實(shí)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(mén)和地區(qū)邊界等特點(diǎn)，運(yùn)用分散治理有利于權(quán)責(zé)溯源。對(duì)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(wú)法處理整體性風(fēng)險(xiǎn)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(shí)其預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、對(duì)齊和專(zhuān)門(mén)化的模型煉制路線環(huán)環(huán)相扣，場(chǎng)景拓展能力也持續(xù)增強(qiáng)，因此分散治理將無(wú)法避免地踏入“注意力失焦”的困境。一年以來(lái)，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(gè)治理框架，在應(yīng)對(duì)算法歧視、人權(quán)保護(hù)、發(fā)展失衡、制度非中性等整體性風(fēng)險(xiǎn)和問(wèn)題上，早已超越了分散治理的單邊行動(dòng)。

生成式人工智能治理路徑之“新”

近一年來(lái)，全球主要經(jīng)濟(jì)體和國(guó)際組織在傳統(tǒng)治理手段的基礎(chǔ)上，對(duì)生成式人工智能的治理策略進(jìn)行了積極創(chuàng)新。

首先，從硬性監(jiān)管逐步過(guò)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(dòng)態(tài)平衡，要求治理主體給予數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)必要的發(fā)展時(shí)間與試錯(cuò)空間，并根據(jù)公共風(fēng)險(xiǎn)大小進(jìn)行適時(shí)適度干預(yù)。在我國(guó)，這一趨勢(shì)尤為明顯。我國(guó)的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》明確提出對(duì)生成式人工智能服務(wù)實(shí)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(qiáng)調(diào)以人為本的理念，在促進(jìn)人工智能發(fā)展與創(chuàng)新的同時(shí)構(gòu)建監(jiān)管體系。英國(guó)不希望繁重的合規(guī)義務(wù)打擊企業(yè)的創(chuàng)新意愿，沒(méi)有專(zhuān)門(mén)針對(duì)人工智能立法，而主要通過(guò)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(guó)還采用了創(chuàng)新性政策工具“監(jiān)管沙盒”來(lái)最大限度降低監(jiān)管對(duì)創(chuàng)新的阻礙，通過(guò)劃定適用范圍、明確豁免規(guī)則、限定適用時(shí)間等措施使企業(yè)無(wú)需擔(dān)心創(chuàng)新與監(jiān)管規(guī)則發(fā)生矛盾時(shí)可能遭遇的監(jiān)管障礙或承擔(dān)不必要的監(jiān)管負(fù)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(wèn)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(lèi)別和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)構(gòu)建分層級(jí)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(xiǎn)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(gè)風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別：不可接受的風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)、有限風(fēng)險(xiǎn)和極低風(fēng)險(xiǎn)，每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別都有相應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景和監(jiān)管措施，同時(shí)法案允許監(jiān)管機(jī)構(gòu)不斷將新的應(yīng)用領(lǐng)域納入現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)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(huì)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(duì)技術(shù)霸權(quán)和發(fā)展失衡問(wèn)題，《全球人工智能治理倡議》中提到，面向他國(guó)提供人工智能產(chǎn)品和服務(wù)時(shí)，應(yīng)尊重他國(guó)主權(quán)，嚴(yán)格遵守他國(guó)法律；《布萊切利宣言》指出，應(yīng)幫助發(fā)展中國(guó)家加強(qiáng)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(zhǎng)和縮小發(fā)展差距。