第143章英国金融监管机构出手，加密货币交易平台币安分部遭禁

　

事实上，这都不构成反对上网的根本理由。

大模型可能是很好的家庭教师，但也可能被用作作弊神器。秉持开源精神，科学家与专业技术人士的交流及其所达成的共识，极大地塑造了互联网协议、标准和规则，为国际互联网发展赋予了强大动力。

一是人类对什么是人可能产生更大困惑和错误认知。生成式人工智能大模型已经开始呈现出各领域专家的能力，可以在若干领域从事一定程度的基础医疗咨询、法律服务、教育问答等专业知识问答和分析。一些著名国际期刊也明确不接受将人工智能列为合作者。生成式人工智能大语言模型的出现，开启了人工智能生成内容的新时代，是人类信息内容生产与传播方式的再一次革命性巨变。大语言模型在训练过程中使用了数量庞大、覆盖了各种主题领域的语料库，能在更广泛的应用领域中模仿人类智能。

按照人工智能负责任披露原则，谷歌、微软等一批领先的人工智能开发商需要在特定人工智能系统评估平台上进行公开评估，向研究人员和公众提供影响模型的关键信息，评估是否符合人工智能权利法案蓝图和人工智能风险管理框架中的原则和做法，以促进人工智能开发商及时采取措施解决问题。建立反馈投诉机制，接收、监测和评估实时出现的风险，及时采取补救措施。ChatGPT这样的人工智能模型只能根据接受过训练的信息做出反应，不能真正像人类一样访问实时事实或理解上下文。

（一）大模型规制成为欧美重要议题科技与产业界已经有不少人对生成式人工智能表现出警惕。研究表明，西方大模型训练集中的大部分数据主要是从白人、男性、西方人、说英语的人的角度产生的，所以数据可能会严重倾斜以反映这些结构。内容的巨大增长将不仅对可用的物理内存记录空间造成压力，带来信息爆炸式增长，更重要的是将造成有害或不良内容的高速膨胀和大量传播。大模型还可以根据描述性文字生成营销策划方案，根据功能草图生成应用小程序，教育、智慧商业、智慧城市等业务，打通多个领域、行业的应用闭环。

信息内容是在没有人工监督的情况下创建的，那么大规模制作恶意信息的能力就会变得更加容易和快速。当用户对其过度依赖，在使用中很可能不警惕或忽视错误。

对话方式实现了从单向检索到智能交互的转变。将其用于3D打印，可以直接制造工业产品。犯罪分子只需要以母语要求模型撰写英文的营销电子邮件、购物通知或软件更新，就可以制作网络诈骗脚本，而且很少有拼写错误和语法错误迹象，难以被识别出是诈骗信息或钓鱼邮件。按照欧盟人工智能法案构想的监管框架，生成式大语言模型因有可能创造有害和误导性的内容，将被划入高风险范围内，受到严格监管。

应坚持包容审慎的原则，在保障国家和社会安全的前提下，为技术和产业创新留下足够空间。要强化风险识别和数据溯源，提升技术治理能力，明确数据来源和训练过程，通过数据集识别潜在偏差和其他风险，并通过人工审查或建立监测系统，监测内容输出，识别风险。自动化偏见使用户倾向于相信看似中立的模型输出的答案。2023年5月10日结束征求意见的《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，从数据使用、个人信息收集、内容生成、内容提示标注等全流程对生成式人工智能服务提出了一系列监管设想。

就目前国内外发布的大模型来看，在信息内容生成方面，主要是以自然语言处理为核心架构，利用转换器（Transformer）作为通用模块/接口，依靠自我注意机制的深度学习模型，来生成类似人类创作的文本或图像等内容。技术帮助人类，却可能让人类更不幸福。

但生成式人工智能以整合信息、分析数据完成了对海量公开知识的整合，而且能与人对话交互，从而集搜索引擎、百科知识平台、知识社区、软件开源社区和部分社交媒体等各类功能于一身，根据其所继承的海量知识进行精简高效的归纳输出，极大提高了人类获取信息的能力。高概率的组合未必真实，很难具备创造性。

信息内容生产主体发生巨大变异，人工智能在信息收集、筛选和整合、推理的全过程都能替代人力，极大地解放人力资源。如果数据有偏见、包含敏感信息，还可能使得生成结果出现歧视、错误认知。生成式人工智能在产品设计、深度合成和制造领域也大有可为。历史是客观的，但对历史的认识却可能是主观的。大语言模型拥有深入人类生产生活各个领域的潜力，但其技术本身存在的局限性和技术滥用问题，将给信息内容治理带来严峻挑战。信息内容生产效率发生颠覆性变革，大算力驱动强算法处理大数据，在文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本生成等自然语言处理，图像分类、物体检测、图像分割、人脸识别、图像生成等计算机视觉，车辆控制、道路识别、交通流预测等自动驾驶，识别欺诈、评估风险、预测市场变化等金融风控，疾病诊断、病理分析、医学图像分析等医疗健康，以及智能家居、智能制造、环境监测等物联网各领域多种任务上，都能高质量作出结果判断，高效率进行内容生成。

它所蕴含的发展潜力，也并非一目了然。服务场景实现了从单一领域到通用性的转变。

对于用户，在服务提供者已承担安全管理责任、尽到审慎义务时，用户应当承担将模型当作网络犯罪工具的刑事责任。2017年，已有研究通过分析斯坦福自然语言推理（SNLI）语料库，证明了自然语言处理数据中的偏见和刻板印象。

特别是未成年人，如果过度依赖生成式人工智能将会限制个人思维的成长，由此危害健全人格、学校教育和学术训练。在信息内容治理领域，始终未曾通过全国人大常委会制定的法律，目前仍然只有已经实施20多年的《互联网信息服务管理办法》等行政法规，信息内容监管主要靠部门规章小马拉大车，导致产业监管法治化程度不够，刚性有余，柔性不足，自上而下命令式的单向监管情况较为明显。

相比于从前媒体机构内部使用的人工智能工具，这一代生成式人工智能的应用面向所有用户开放，带来自我释放、自我创造的可能性，带来一种信息的普惠，从而缩小社会的知识鸿沟。最后，增强对真假信息的甄别能力，引导公众对生成式人工智能的输出保持一定理性态度和辨识能力。它改变了知识生成和传递的方式，极大地降低了专业知识的获取门槛，使得专业知识生成不再需要人类数十年的专业训练就可以得到。在这个背景下，包括我国在内，互联网发达国家往往奉行多元治理、社会共治的理念，不仅动员企业和社会充分参与，也为新技术新应用发展预留广阔空间。

人类社会信息内容生产与传播，实现了从以专业生产为主到用户生产为主的革命性转变。2.商业秘密泄露风险已经有报道显示，三星半导体部门曾出现三次因使用ChatGPT泄露商业秘密的事件：一名员工要求其检查敏感数据库源代码是否有错误，一名员工利用其进行代码优化，另一名员工将录制的会议输入ChatGPT并要求其生成会议记录。

GPT-4通过在多模态语料库上以包括文本数据、任意交错的图像和文本在内的各种数据进行预训练，可以使模型获得原生支持多模态任务的能力。如影SenseAvatar是人工智能数字人视频生成平台，仅需一段5分钟的真人视频素材，就可以生成出声音及动作自然、口型准确、多语种精通的数字人分身。

二是统筹国内法治和涉外法治。人工智能生成内容具有一些极为显著的革命性特点。

大语言模型可能会具有各种社会偏见和世界观，而这些偏见和世界观可能并不代表用户的意图或广泛认同的价值观。海德格尔提出，语言是存在的家。一是人类对什么是人可能产生更大困惑和错误认知。严格的监管，应该置于先进技术和强大产业的基础之上。

在钉钉会议中能够随时生成会议记录并自动总结会议纪要、生成待办事项。在人工智能技术发展历程中，自然语言处理一直被誉为人工智能皇冠上的明珠。

 摘要：以大算力为基础，用强算法处理海量大数据，生成式人工智能大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域表现优异，已经能够提供内容创意生成、数字人、对话搜索、代码生成等服务，在自动驾驶、金融风控、医疗保健、物联网等领域也极富应用前景。生成式人工智能与用户深度交互生成海量信息，为用户在进行信息搜寻、产品消费和公共生活参与等方面提供便利条件。

大模型训练所需要的数据集，往往将现实社会的意识形态和价值观进行了编码，可能导致对其进行加固的后果。生成式人工智能大模型可以成为机灵的私人助理。

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