2024AI政策监管全球视角

AI政策监管全球视角2024.01政策方案：助力发展大力投入欧盟：6月，欧盟推出全球首部人工智能法案，对生成式人工智能企业提出更高的透明度要求。要求此类企业在人工智能生成内容上增加标记，与训练内容提供者分享利润，严格限制算法被运用于非法领域和传播谣言。中国：7月，颁布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，采取类似欧盟的标准，提出分类分级监管的治理原则。根据生成式AI技术早期生成内容存在一定不确定性的特点，优化监管细则，支持生成式AI技术进一步发展。同时鼓励生成式AI在个行业、领域的应用，构建应用生态体系。政策有助于大模型应用落地，加速AIGC应用生态发展。美国：10月30日，美国推出有关生成式人工智能的首套监管规定。根据行政命令，美国多个政府机构需制定标准，以防止使用人工智能设计生物或核武器等威胁，并寻求“水印”等内容验证的最佳方法，拟定先进的网络安全计划。具体而言，命令要求对人工智能产品进行测试，并将测试结果报告给联邦政府。它还提出吸引全球人工智能人才留在美国。要求运行云服务的公司向政府通报其外国客户的情况（有可能对中国公司采用美国AI云算力、美国大模型带来进一步的限制）。G7：与中国在AI监管体系、技术合作上的前景不明，全球AI可能形成“双体系”的格局——中国、G7（美国）国际监管：流程规范数据治理国际监管：流程规范数据治理国家国家时间名称具体内容或举措英国2023年3月29日颁布《促进创新的人工智能监管方法》概述了人工智能治理的5项原则，提出基于该原则的人工智能治理方法，为行业提供确定性、一致性的监管方法美国2023年1月颁布《人工智能风险管理框架》（AIRMF）1.0版指导机构组织在开发和部署人工智能系统时降低安全风险避免产生偏见和其他负面后果，提高人工智能可信度加拿大2022年6月颁布《人工智能和数据法案》旨在规范国际及省级之间的人工智能系统交易，降低由高影响人工智能所引起的伤害和输出偏差等欧盟2022年6月生效《欧洲数据战略》的框架下构建公共部门对数据进行重新使用的制度、构建有利于数据仲介发展的架构并对数据的利他行为进行规范指导2021年4月颁布《人工智能法案》条例草案欧盟在人工智能以及更广泛的欧盟数字战略领域的里程碑事件2019年4月颁布《可信赖人工智能伦理准则》涵盖人类活动与监管；科技稳健安全；隐私权与资料管理透明度；多样性与非歧视与公平；社会与环境福祉；问责，；部分资料来源：澎湃新闻国内监管政策：法律监管安全可控国内监管政策：法律监管安全可控类型时间名称具体内容/地位法律2022年1月1日起生效《中华人民共和国科学技术进步法》我国科技领域的基本法2021年11月1日起生效《中华人民共和国个人信息保护法》禁止将个人信息用于违法活动和侵害个人权益，要求人工智能决策的透明和可解释性等2021年9月1日起生效《中华人民共和国数据安全法》要求加强对人工智能相关数据的安全保护和管理等中央网信办等颁布的部门规章2023年8月15日起生效《生成式人工智能服务管理暂行办法》全球范围内首部直接针对生成式人工智能进行规制的国家层面法律文件，我国人工智能敏捷治理管理模式初见成效2022年3月1日起生效《互联网信息服务算法推荐管理规定》不得设置诱导用户沉迷、过度消费等违反法律法规或伦理道德的算法模型，算法推荐服务应当向网信部门完成备案2023年1月10日起生效《互联网信息服务深度合成管理规定》是AIGC领域最为核心的监管规定：应采取技术或人工方式对深度合成服务使用者的输入数据和合成结果进行审核部分资料来源：澎湃新闻应用监管：风险防应用监管：风险防控 算法备案AIGC监管需要科学性与前瞻性AIGC监管需要科学性与前瞻性建立算法审查制度明确数据收集范围人机交互监管

第三方评估机制设立专职监管部门加大宣传科普力度制定应急方案AI算法备案，全称：深度合成（生成合成）服务算法AI算法备案，全称：深度合成（生成合成）服务算法第一步第一步算法责任主体填报服务提供者 程 服务提供者

过

审核 号 核心指导政策《互联网新闻信息服务新技术新应用安全评估管理规定》《深度合成管理规定》《互联网信息服务算法推荐管理规定》核心指导政策《互联网新闻信息服务新技术新应用安全评估管理规定》《深度合成管理规定》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》服务技术支持者第一步算法责任主体填报第三步产品及服务信息填报第二步算法信息填报审核通过第二步算法信息填报 第三步技术服务方式填报 审核 审核通过第二步算法信息填报第三步技术服务方式填报审核公开发布备案号文心一言：提效助创应用广泛文心一言：提效助创应用广泛 知识增强 深挖海量数据中的语言规律，获取丰富知识，提升语义理解和生成能力。

检索增强 高效检索用户需求相关数据，提升响应质量和效率。

对话增强 生成清晰逻辑、知识丰富、情感丰富的对话，提供定制化对话体验。

创作增强 协助内容创作，提供创意灵感，生成匹配的跨模态内容。应用场景写作辅助大幅提高文本生成的效率和质量，为用户提供便捷、优质、智能的写作服务，节省时间和精力，提升创作水平和灵感。01

02多样选择为用户提供更多的选择和可能性，拓展视野，激发创意和想象。

0

品牌推广生成吸引人的广告语、标语、口号，提升品牌形象。

04新闻报道生成及时、准确、客观的新闻内容，满足用户的信息需求。书生通用大模型：全链开源多模浦语书生通用大模型：全链开源多模浦语多模态模型

浦语模型

开源体系200亿参数，支持350万种语义标签，在80+项任务中世界领先。

参数量达1040亿，支持20+种语言，具有理解长输入、展开复杂推理、长时间多轮对话的能力，性能在42个主流评测集中超越ChatGPT。

包括数据、预训练、微调、部署和评测五大主要环节，旨在帮助开发者在大模型基础上进行研发和创新。高精度建模高精度渲染

功能可扩展性训练交互一体化全球首个城市级NeRF实景三维大模型——书生·天际

书生·天际集算法、算子、计算系统为一体，在模型层面提出一种新的实景三维模型表征和训练范式，在高效训练的同时，可以准确表征大规模三维城市场景，并且达到高质量的神经渲染效果。百川智能：最长窗口性能平衡百川智能：最长窗口性能平衡03多模态输入与迁移学习支撑03多模态输入与迁移学习支撑更长的上下文为模型处理和理解复杂的多模态输入提供了底层支撑，也为迁移学习和多模态应用等前沿领域打下了技术基础。上下文窗口长度超群Baichuan2192K的上下文窗口长度为192K球目前最长的，超过Claude2的100K和GPT4的32K。

02处理长文本能力模型可以一次性处理和分析数百页的材料，对于长篇文档的关键信息提取、摘要、审核和编写都有很大帮助。该35Claude2的4.4倍和GPT-4的14倍。商汤商量：智能融合日日更新商汤商量：智能融合日日更新图像与数字人多模态内容生成“秒画”基于文字描述迅速生成高质量的图像，仅需2秒即可生成512K的图片。数字人生成平台“如影”仅需5分钟真人视频素材即可生成数字人分身，声音、动作自然，口型准确。基于神经辐射场技术三维场景生成可以为元宇宙、虚实融合应用提供大规模三维场景和精细化的物件。知识库融合新增知识库接口，能基于知识库优化模型的响应，减少模型的错误和“幻觉”。比如在金融领域，接入大语言模型能力后提供投研分析、研报撰写新功能。

多轮对话能力进行深入的多轮对话，理解用户意图，维持上下文关系，持续进行故事创作和沟通、“灵活性”与“全球化”提供了不同参数量级的模型版本，以满足从移动端到云端等不同终端和场景的需求。新增了阿拉伯语、粤语等地区语言，增强模型的多样性和全球化应用范围。AI代码助手面向开发者，可以进行代码补全、代码生成、代码修复等多种功能，提高代码编写效率。智谱智谱AI：GLM大模型GLM-4支持128k的上下文窗口长度，单次提示词可以处理的文本可以达到300页。 面 GLM-4支持128k的上下文窗口长度，单次提示词可以处理的文本可以达到300页。智谱AI是基于其自研的智谱神经网络架构开发的一个图像生成和图像理解的AI大模型。可根据用户输入的文字、图像、视频等信息，生成各种类型和风格的图像，如人物、风景、动物、卡通等。还可对输入的图像进行分析和评价，如检测、分割、识别、美化等。2024年1月16日，发布了新一代基座大模型GLM-4。支持工具调用、代码执行、游戏、数据库操 智谱AI是基于其自研的智谱神经网络架构开发的一个图像生成和图像理解的AI大模型。可根据用户输入的文字、图像、视频等信息，生成各种类型和风格的图像，如人物、风景、动物、卡通等。还可对输入的图像进行分析和评价，如检测、分割、识别、美化等。2024年1月16日，发布了新一代基座大模型GLM-4。支持工具调用、代码执行、游戏、数据库操开源对话模型ChatGLM3-6B、长文本模型ChatGLM3-6B-32K、多模态模型CogVLM-17B和智能体AgentLM在内的多个模型。ChatGLM-6B已经有超过千万的下载量。 面 开源对话模型ChatGLM3-6B、长文本模型ChatGLM3-6B-32K、多模态模型CogVLM-17B和智能体AgentLM在内的多个模型。ChatGLM-6B已经有超过千万的下载量。

面 可自主根据用户意图，自动理解、规划复杂指令，自由调用网页浏览器、CodeInterpreter代码解释器和多模态文生图大模型以完成复杂任务。可自主根据用户意图，自动理解、规划复杂指令，自由调用网页浏览器、CodeInterpreter代码解释器和多模态文生图大模型以完成复杂任务。MiniMax：ABAB大模型MiniMaxMiniMaxABAB大模型是MiniMax基于其自研的MiniMax神经网络压缩器开发的一个数据增强和数据压缩的AI大模型。可根据用户输入的数据集，生成文本大模型能力信息提取能力文字创新能力角色扮演能力代码生成能力等语音大模型能力文本大模型能力信息提取能力文字创新能力角色扮演能力代码生成能力等语音大模型能力自主开发的生成式对话AI应用Inspo，定位于人工智能助手，具备写作、获取信息、提供建议等多项功能。推出AI聊天社交软件Glow（已上线iOS和Android两个版本），主打情感陪伴类社交，用户可以创建自己的智能体也可以与其他用户创建的智能体聊天，上线4个月用户数量已接近500万。

端 已经服务于供企业用户定制自己的个性化大模型服务已经服务于供企业用户定制自己的个性化大模型服务抖音：云雀大模型抖音：云雀大模型提供算力发布大模型服务平台“火山方舟”提供算力发布大模型服务平台“火山方舟”为字节跳动基于注意力机制研发的深度学习模型，使用了Transformer捕捉到语言中的语法、语义和上下文信息。用户进行简单的为字节跳动基于注意力机制研发的深度学习模型，使用了Transformer捕捉到语言中的语法、语义和上下文信息。用户进行简单的API用，即可基于大模型快速搭建属于自己的AI应用。火山方舟生态全景：面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务（MaaS）

字节跳动于2023年8月17日公测了基于云雀大模型开发的AI对话产品“豆包”（含网页端、ios和安卓客户端），并预置了英语学习助手和写作助手两个功能。紫东太初大模型紫东太初大模型紫东太初大模型紫东太初大模型是由中科院自动化所和武汉人工智能研究院推出新一代大模型，从三模态走向全模态，支持多轮问答、文本创作、图像生成、3D理解、信号分析等全面问答任务，拥有更强的认知、理解、创作能力，带来全新互动体验。核心原理视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间，然后通过核心原理视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间，然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐，形成多模态统一知识表示，再利用编码后的多模态特征，通过多头自注意力机制进行通过解码器分别生成文本、图像和语音。智能制造与魏桥集团合作了布匹缺陷检测设备，该设备通过接入“紫东太初”大模型的质检摄像头识别智能制造与魏桥集团合作了布匹缺陷检测设备，该设备通过接入“紫东太初”大模型的质检摄像头识别70多种布匹瑕疵，能够在较短时间内就满足生产的精度要求。智慧文旅杭州市文广旅游局、杭州移动，基于景首个多模态AI用AR/VR技术还原南宋御街历史风貌。智能驾驶基于“紫东太初”多模态大模型携手长安欧尚，共同引入了元宇宙的概念，创造出YYDS虚拟数字人，可以通过复刻自己或者亲人的形象和声音，捏出专属的语音助手。智能驾驶基于“紫东太初”多模态大模型携手长安欧尚，共同引入了元宇宙的概念，创造出YYDS虚拟数字人，可以通过复刻自己或者亲人的形象和声音，捏出专属的语音助手。手语教学通过多模态大模型将汉语自然语言和手图文动画来表达自然语言语义，实现手语动作与示意图片和文字的联动。多模态理解与生成多任务统一建模多模态理解与生成多任务统一建模面向国产化软硬件的高效训练与部署多模态预训练模型架构设计与优化出门问问出门问问（“序列猴子”）出门问问成立于出门问问成立于2012年，是一家以生成式AI与语音交互为核心的人工智能公司。旗下“序列猴子”开放平台为语言驱动的深度学习大模型，能够快速、准确地处理语言表达，支持多种交互方式，可以快速生成悦耳的语音、高质量的文本，以及与人机进行互动，以满足各种语音、文本和对话需求。 术

一站式API

景 文本生成：语言理解、知识问答、逻辑推理、数学运算、代码能力，简单问题的规划以及多模态能力。语音生成：文本生成：语言理解、知识问答、逻辑推理、数学运算、代码能力，简单问题的规划以及多模态能力。语音生成：采用第五代TTS引擎MeetHiFiVoice，支持多语种、多方言和中英混合，灵活配置音频参数。语音识别：支持一句话识别和录音文件识别，将语音转换为文本数据。图片生成：AI绘画技术的融入，提供一站式视觉艺术解决方案，支持个性化定制。视频生成：采用出门问问第三代数字人，50+数字人，参数可灵活配置，支持多职业、多肤色、多语种。克隆服务：支持用户自定义声音/形象克隆，能够准确响应用户请求，并满足个性化业务的需要。面向创作者用户魔音工坊：集文案、配音、剪辑全流程的AI软件，拥有声音编辑、生成式TTS“捏声面向创作者用户音”等功能。有多款外语音色与声音风格，支持英语、法语、日语、西班牙语、葡萄牙语、泰语声音克隆。

奇妙元：AI数字形象创作及直播软件，支持照片驱动数字人、2.5D真人克隆、3D制与IP激活、24小时自动直播、3D虚拟直播。昆仑万维昆仑万维（“天工”大模型）“天工”大模型是由昆仑万维与AI团队奇点智源共同研发的千亿级大语言模型。它是国内首个对标ChatGPT的双千亿级大语言模型，也是一款生成式AI产品，具有超过20轮的对话能力和1万字以上的长篇文本记忆能力。模型能力 点 模型能力规划决策能力规划决策能力知识问答能力生成创作能力双千亿级大语言模型，千亿预训练基座模型和千亿RLHF模型，更高阶的自主学习和智能涌现能力。算力超强算力支撑双千亿级大语言模型迭代创新。逻辑能力逻辑能力代码能力语言理解能力多语言翻译娱乐社交、游戏、广告/营销及海外业务场景等的深厚积累，独特的全球化场景优势。技术人工智能核心技术攻坚积累，技术团队工程经验丰富，应用级产品表现。美团（模型美团（模型）2023年6月29日，美团以20.65亿元人民币2023年6月29日，美团以20.65亿元人民币收购光年之外全部股权布局AIGC赛道。Wow是美团内部团队的一个创业项目，为用户提供AI交互体验，是一款尚在试用阶段的AI产品。Wow是美团内部团队的一个创业项目，为用户提供AI交互体验，是一款尚在试用阶段的AI产品。产品基于国内多个已备案的基础大模型打造，目前仍在进行技术和功能迭代。该应用提供29个人设各不相同的AI角色，用户可以通过语音或文字与他们交流，包括苏格拉底、妲己、扶苏、唐僧、心理咨询师等。月之暗面(Moonshot月之暗面(Moonshot大模型）北京月之暗面科技有限公司北京月之暗面科技有限公司(MoonshotAI)推出的智能助手产品KimiChat是首个支持输入20万汉字的智能助手产品，在“长文本”领域实现了突破，达到目前全球市场产品化使用的大模型服务中所能支持的最长上下文输入长度。大内存模型产品化长文本处理需求长程注意力机制大内存模型产品化长文本处理需求属性特征：属性特征：MoonshotAI通过创新网络结构和工程优化，在千亿参数规模下实现了无损的长技术突破：力需求和显存压力等，成功实现了大内存模型的产品化。场景应用：市场分析、处理法务合同、快速梳理文章或网页关键信息、角色扮演等。未来方向：MoonshotAI计划继续推动大模型技术的创新和应用落地，开启LongLLM(LLLM)时代，进一步扩展大模型的应用范围和深度。金山办公金山办公（WPSAI）智能文档写作：高写作效率。阅读理解和问答重点信息，支持智能人机交互。PDF交互：智能文档写作：高写作效率。阅读理解和问答重点信息，支持智能人机交互。PDF交互：支持总结长文信息、追任务。表格处理生成公式、分析数据、筛选排序等操作。模型能力模型特点无缝集成：与WPS办公套件无缝衔接。多功能应用：设备，覆盖表格、文字、演示和PDF四大组件。自动生成：自动生成演讲备注等。用户体验：保每个模型都能充分发挥优势。 破 WPSAI选择使用多家国产大模型组合，包括Minimax、智谱AI和文心一言三种大模型。WPSAI能够根据不同的任务需求调用最适合的模型，从而提高处理效率和准确性。WPSAI是金山办公推出的一款具备大语言模型能力的生成式人工智能应用，也是中国协同办WPSAI是金山办公推出的一款具备大语言模型能力的生成式人工智能应用，也是中国协同办公赛道上首个类似于ChatGPT的应用，于2023年7月6日正式推出，能够直接将AI生成的内容嵌入到文档中，并支持多轮对话以提高创作效率。好未来好未来（MathGPT大模型）面向数学领域的千亿级大模型。面向数学领域的千亿级大模型。算力：强大的算力支持，解题时参考大量的历史数据和解题模式，确保模型能够处理复杂任务。场景：适用于教育和学习场景，特别是针对学生的学习辅导和教师的教学支持。深度学习、自然语言处理、持续优化和迭代模型性能。模型特点“MathGPT”是好未来集团自研的数学大模型“MathGPT”是好未来集团自研的数学大模型，主要面向全球数学爱好者和科研机构，以解题和讲题算法为核心，提供数学计算和解答服务。目前，MathGPT的数学计算能力已覆盖小学、初高中数学题，涵盖计算题、应用题、代数题等多个题型。模型能力数学解题和讲题模型能力数学解题和讲题多场景适配全面内容审核防护教育资源辅助中英文作文批改AI讲题助手高效作业助手教育大模型：网易有道“子曰”教育大模型：网易有道“子曰”主要功能LLM翻译：提供顶级的语言翻译服务，适用于多语种学主要功能LLM翻译：提供顶级的语言翻译服务，适用于多语种学习及国际交流场合。虚拟人口语教练（HiEcho）：通过先进的语音识别和情感分析技术，为英语口语训练提供实时反馈和练习，显著提升口语表达能力。AI作文指导：为英语写作提供全面指导和批改服务，针对学生在写作过程中的常见挑战提供解决方案。语法精讲：通过具体解题思路和方法，帮助学生掌握和应用语法知识。AIBox：集成了多项AI教育工具，致力于提高学习效率和体验。文档问答：深入分析和理解文档内容，为学生提供精准的问答支持，助力学生更好地理解和记忆学习材料。显著特性教育垂类定位：立足教育领域，突出场景驱动和精准应用的重要性。个性化教学支持：通过提供定制化的分析和指导，实现教育的个性化，确保教育内容和方法的针对性和有效性。主动学习引导：仿效教师的教学方式，该模型提出问题并引导学生自主探索答案，激发学生的探究精神和自学能力。全面知识融合：它整合了多模态知识库，实现了跨学科知识的综合，以满足学生的多元化和动态学习需求。场景定制化适应性：针对不同的学习场景，模型提供了高度适应性的定制解决方案，以确保模型与实际应用场景的无缝对接多模态大模型：蚂蚁集团“百灵”多模态大模型：蚂蚁集团“百灵”知识力和评测能力统一的知识体系：通过统一的语料体系、标准化的数据预处理和强化的数据标注工作，建立完备的知识管理体系，确保大模型在学习和应用知识的准确性和深度。大模型评测平台EVEEVE评测平台集成了评测数据集和评测框架，支持语言大模型和多模态大模型的一站式自动化评测。技术架构和训练Transformer架构：采用先进的Transformer架构，提供强大的语言处理能力。大规模训练：基于万亿级Token的语料库进行训练，支持高达32K的窗口长度，显示出卓越的推理能力。算力效率：建立了万卡异构集群，硬件算力效率超过60%，有效训练时长占比超过90%。

安全和监管合规安全解决方案：“蚁天鉴”平台作为大模型安全评测工具，能够进行高频、饱和式的攻击测试，全面覆盖多种生成内容风险，确保模型输出的可靠性和安全性。实时风险监控：“天鉴”平台能够在大模型运行时覆盖多种风险，采用大模型对抗大模型的方法，实现高于99%的风险召回率。这意味着模型在实时运行中能够有效识别和应对潜在风险，保证输出的合规性和适宜性。前置风险识别：通过其Guardrails前置护栏功能，平台能精确识别和召回20多类提问风险意图，从而在潜在风险发生之前进行预防和干预。面壁智能“露卡面壁智能“露卡Luca”融合多模态理解与情感交互图文和情绪智能分析：“露卡”不仅可以解读和生成文本，还能分析图像内容，并理解其中的情感语境。例如，能够通过观察一张男孩的照片，不仅描述他的外貌特征，还能感知男孩的情绪状态，体现出机器对人类情感的认知和同理。创意内容与结构化数据生成：具备创意文案生成和结构化数据处理能力。比如，它可以自动策划一个活动并生成相关文档，或者一键生成复杂的表格和代码，这在编程和办公自动化中具有重大的应用价值，并在人机交互中提供了更自然的对话体验。实时信息检索与高度个性化内容创作联网信息获取与精准摘要：“露卡”可以对外联网搜索信息，并基于检索结果制作精准摘要。例如，当用户请求快速理解某篇技术报告时，“露卡”不仅能提供报告的详细摘要，还能以图文格式呈现，确保信息的清晰传达和易于理解。场景适应性文本创作：根据用户的具体需求和场景，如发布会策划或邀请邮件撰写，它能够自动生成与情境相符的文案，并进行多语言转换。这种高度个性化的创作能力，使“露卡”在满足用户特定需求方面表现出色，进一步增强了其作为智能助手的实用性。AIAgent多智能体协作与创新应用多智能体协作能力：在多智能体协作框架中与其他智能体合作，处理更为复杂的任务。例如，在群体决策或问题解决任务中，“露卡”可以与其他智能体共享视角、数据和策略，实现协同工作和集体智能。适应性应用框架：面壁智能为“露卡”开发的应用框架使其能够迅速适应不同的应用需求和场景。无论是面向消费者的服务还是专业的工业应用，“露卡”的技术框架都能提供定制化的解决方案，这种适应性是AI应用成功部署和扩展的关键。促防监管：科学前促防监管：科学前瞻 制度平衡AIGC监管需要科学性与前瞻性，并在促进创新与防范风险之间找到平衡AIGC监管需要科学性与前瞻性，并在促进创新与防范风险之间找到平衡明确行为规范建立算法明确数据明确责任义务第三方评估制定应急方案提高公众识别与伦理准则审查制度收集范围和处罚措施鼓励资源审查防止系统失控应用风险能力日本AllinAI2023年6月6日前后，日本发布的日本AllinAI2023年6月6日前后，日本发布的解释性文件，允许人工智能在未经版权所有者许可的情况下，自由使用图像文本等受版权保护的作品。严苛版权保护训练比GPT-4更强大的AI至少六个月，并制定AI安全协议。2023年3月31日，意大利数据保护局要求禁止使用ChatGPT。2023年4月4日，加拿大联邦隐私监管机构因其涉嫌未经同意收集、使用和披露个人信息，对OpenAI展开调查。道德约束道德约束： 技术进步 伦理关切制定AIGC伦理守则，明确基本道德底线和行为规范根据不同应用场景设定用户定制化的道德价值标准

及时检查更新数据库，规范相关技术所使用训练数据样本的非歧视性数据 模训练数据遵循道德标准避免学习非法违规内容建立第三方伦理评估体系

模型结构中设置道德判断模块，采用道德强化学习的方法使模型学习遵守道德规范通过奖励机制增强模型进行道德决策的内在动机在人机互动中获取道德反馈不断优化模型的道德识别能力

监管与风险评估

持续监测模型的道德表现构建道德风险评估模块实现模型的自我监控

AIGC技术依赖于其训练数据中的统计规律，易导致算法歧视的出现。处理算法包容性的问题上，对于不同语境下的价值偏见，可能会在大依赖于其训练数据中的统计规律，易导致算法歧视的出现。处理算法包容性的问题上，对于不同语境下的价值偏见，可能会在大规模语言模型中被忽视或放大。AIGC的健康发展需要科技创新与道德规范建设并重，使其行为符合社会伦理价值取向。伦理规制：框架构伦理规制：框架构建 机制监督透明性公平性透明性公平性安全性

政策端：制定相关政策法规明确算法滥用的法律后果在重要决策中引入多学科的伦理咨询，征求不同观点

“人在回路中”监督机制保留人类最终决策权伦理教育增强伦理意识

重视个人信息和隐私保护设置使用数据的限制独立第三方/伦理监督委员会

开发者

建立算法审查机制对算法进行伦理审核

数据算法模型

采取技术手段实现可解释性和可控性追踪算法决策依据

AIGC系统AIGC的健康发展需要技术创新与伦理规划并重，形成科学、安全、可控的治理体系。

鼓励采用对话式的伦理框架，持续满足公众的伦理期待建立第三方评估认证体系，开展算法安全和伦理评估，推动行业自律AI伦理智能契约：构建智能契约自主学习，实时感知伦理变化，确保高度个性化规范遵循。隐私权益自露权：构建密码学授权机制，使用户实时掌控隐私信息可见度，实现高度智能化隐私保护。AI伦理审慎委员局：成立跨学科专家审慎委员局，深度审查AI决策，确保高度审慎透明。伦理风险AI预见者：借助AI技术，开发预知伦理风险工具，提供智能干预措施。分散化AI共决协议：区块链技术构建去中心化AI决策框架，多方参与确保公正、透明和去中心化决策。全球AI伦理共约：倡导全球共制AI伦理规范，应对全球AI伦理挑战，实现高度协同全球AI治理。学术生态影响：科研辅学术生态影响：科研辅助 伦理规范AIGC技术在出版发表中的应用AIGC技术在出版发表中的应用学术生产：资料搜索、内容生成、格式修改、重复率查询等学术评价：人机协同审校、内容质量评价、数据内容安全等学术传播：学术生产：资料搜索、内容生成、格式修改、重复率查询等学术评价：人机协同审校、内容质量评价、数据内容安全等学术传播：知识检索、网络出版、数据出版、智能出版等数据保密性真实性原创性性遵守期刊规范版权规范道德审查需遵循的学术伦理规范内容学术生态影响-AIGC辅助科研

AIGC技术

学术辅助、跨学科学习、实践实验支持、自主学习数据分析与反馈、教学辅助、学术动态跟踪完善评审报告、算法和数据驱动削弱评审偏见提高出版效率、开放资源获取与数字化转型会议内容生成与记录、扩大学术交流的覆盖范围

学生导师辅助学术写作和编辑语法和拼写检查辅助学术写作和编辑语法和拼写检查结构和组织建议引用和文献管理文章润色及审核数据分析和模式识别大规模数据处理数据预测趋势分析异常数据监测标注模式识别与关联挖掘学术会议GPT-4GPT-4数据造假：以假乱真 技术隐忧GPT-4具备何种能力得以实现数据造假自适应学习根据反馈调整其行为，以优化未来输出。模式识别从复杂数据中识别模式，分析并改善其输出。自我优化自动调整其算法，以提高性能和输出质量。反馈处理处理外部反馈，进行迭代式的改进。复杂决策GPT-4具备何种能力得以实现数据造假自适应学习根据反馈调整其行为，以优化未来输出。模式识别从复杂数据中识别模式，分析并改善其输出。自我优化自动调整其算法，以提高性能和输出质量。反馈处理处理外部反馈，进行迭代式的改进。复杂决策在考虑多种变量的情况下做出优化决策。社会解构：AI技术可能重塑社会结构和权力关系，特别是当被用于生成有偏见或虚假信息时，可能加剧信息不平等，影响对社会问题的理解。认知决策：AI的数据生成能力可能影响人类决策，因为人们倾向于信赖看似合理的信息源，而未经验证的AI数据可能导致错误决策。信息安全：AI生成虚假数据集可能导致信息操纵，威胁数据完整性和真实性，需要对AI系统进行严格的安全审核。人工智能责任：高级语言模型在生成数据时可能无法判断真实性，要求开发者和使用者负责确保其输出的真实性和道德性，防止误导或损害公众利益。NatureNature一则新闻表示，GPT-4可生成造假数据集。据一篇发表在JAMAOphthalmology上的论文所述，该研究利用为一项医学学术研究生成了一个虚假数据集，并发现不仅能够生成看似合理的数据，甚至还能够准确地支持论文观点。原创性与版权：法规完原创性与版权：法规完善 机制裁决AIGC的生成仍然依赖训练数据，完全原创性有限。但可通过随机抽样、对抗生成等方式提高原创性；通过建立人机合作机制，发挥人类原创优势。AIGC的生成仍然依赖训练数据，完全原创性有限。但可通过随机抽样、对抗生成等方式提高原创性；通过建立人机合作机制，发挥人类原创优势。内容原创性训练数据提供方均有可能成为生成内容的版权方。可将AI系统视为创作工具，在内容中注明AI生成，并注明训练数据来源，将版权归于最后的人类用户。版权归属问题继续探索提高原创性技术手段建立侵权纠纷裁决机制建议2022年11月，程序员兼律师MatthewButterick联合美国JosephSaveri律师事务所的3位律师，正式对GitHubCopilot及其背后的微软和OpenAI公司提起诉讼。这是美国第一起关于生成式人工智能的集体诉讼。（左图：MatthewButterick博客）

美国版权局今年2月在AIGC作品版权指南提出：通过CatPT等AI工具直接生成的品不受版权法保护，仅以AI作为辅助工具人类创作的作品可以予以版权支持。（左图：艺术家卡什塔诺娃的作品《黎明的曙光》中，艺术家本人撰写和编排的文字部分受版权保护，但使用Midjourney制作的图像不享有版权，理由是这些图像“并非人类创作的产物”）知识产权保护：切分单知识产权保护：切分单元 建立参数AIGC的训练数据中可能包含他人知识产权商标侵权原创界定AIGC的训练数据中可能包含他人知识产权商标侵权原创界定版权归属在AIGC生成内容中明确标注来源AIGC技术构建全国范围内的AI生成内容版权数据库数据算法启动AI生成内容版权快速认定系统用户设立仲裁机制，解决知识产权纠纷建立生成内容全生命周期版权管理机制内容生成追溯生成流程确定权利归属提升产权保护意识技术手段最小版权识别单元：最小版权识别单元：通过识别文字作品或图像作品的相似度，并将其切分为最小的颗粒单元，并通过建立评价参数体系，并确定被视为侵犯著作权的参数范围，以实现批量数据化和规范化的方式来审查人工智能生成内容的权益归属。AIGC对知识产权的影响对策及建议AIGC对知识产权的影响对策及建议2月15日华尔街日报记者FrancescoMarconi公开指责OpenAI未经授权大量使用纽约时报、卫报、路透社、BBC等主流媒体的文章训练ChatGPT模型，但从未支付任何费用观点聚焦：失控风观点聚焦：失控风险 责任共担01020304拉里•埃里森（LarryEllison）认为生成式人工智能是一场革命性的突破，它从根本上改变了Oracle的现状，使人工智能成为核心，能生成代码、辅助医疗工作，但不会取代医生，同时确保个人数据隐私。01020304拉里•埃里森（LarryEllison）认为生成式人工智能是一场革命性的突破，它从根本上改变了Oracle的现状，使人工智能成为核心，能生成代码、辅助医疗工作，但不会取代医生，同时确保个人数据隐私。比尔·盖茨认为未来五年之内，AI代理的兴起将彻底改变人机交互方式，用户可通过自然语言直接告诉设备需求，代理将个性化回应，AI助理将成为每个人的网络助手，颠覆软件行业，引发计算机领域的革命。萨蒂亚·纳德拉（SatyaNadella）认为人工智能发展需要全球治理以确保符合人类价值观，需警觉AI操纵人类的风险，理解AI决策过程仍待深入研究，人类机构和判断力至关重要，不能失去对AI的控制。韩炳哲认为人不可避免的要面临异化的痛苦，自己所生产的东西反过来变成一种异己的力量，压制着自我。最有力的例子便是人工智能，把机器人塑造的越聪明，反过来人就感到越压迫。全球竞争与国际合作：明确定全球竞争与国际合作：明确定位 全球视野应对国际竞争：评估国外顶尖系统优劣势，明确自身定位加快原创核心技术研发，提升自主创新能力优化产品功能,整合创新应用场景，满足用户需求应对国际竞争：评估国外顶尖系统优劣势，明确自身定位加快原创核心技术研发，提升自主创新能力优化产品功能,整合创新应用场景，满足用户需求采用敏捷开发，缩短产品上市周期加强品牌建设，提升国际影响力相关国产算力芯片将有机会获得增量市场开展国际合作：鼓励海外人才加入，构建多元化研发团队在海外设立分支机构，拓展全球市场遵守各国法规，确保产品和服务合规化借鉴全球人工智能安全监管最佳实践图片来源：Leoniscapital行研、36氪全球态势：一超一强全球态势：一超一强TypefaceCharacterAIPerplexityAIOpenAIHippocraticAIVectaraElevenLabsCaptionsRekaRunwayCohereMistralAIAdeptAIDeepLAnthropicPinconeAI2谷歌DeepAI2谷歌DeepOPEN26779916128德国英国 12家注册地为中国4家注册地为美国16家生数科技光年之外深言科技Minimax名之梦0 5 10 15 20 252018年第一季度至2023年第一季度全球主要模型开发机构AIGC模型数量2023年1至6月全球范围内AIGC领域共有23笔超亿美元的融资，上图显示了融资所属公司的注册地区，美国占比超过69%。其中红色框内为注册地在中国的公司，其余为美国公司。无论是2023年1至6月全球范围内AIGC领域共有23笔超亿美元的融资，上图显示了融资所属公司的注册地区，美国占比超过69%。部分资料来源：LeonisCapital行研大模型布局：竞相争大模型布局：竞相争优 积极应对互联网公司开始更深入地整合AI到核心业务中，充分发掘生成式AI的潜能，并应对相关挑战和机遇。 2024年互联网公司大模型布局战略预测AI在核心业务操作中的整合包括谷歌、亚马逊、微软和Meta在内的巨头科技公司运用专有AI工具优化业务流程，提升用户体验及运营效率，实现成本效益最大化。Meta：专注于构建创造性和表达性的AI工具，并开发AI种功能。Llama2-免费且可供研究和商业使用的开源大型语言模型；提供语音/文本翻译和转录的最新结果。谷歌：发展了一系列基于大型Transformer语言模型和扩散模型的基础模型，Imagen、Parti、Muse、Codey、Chirp等。PaLM2是谷歌的第二代路径语言模型，被应用于近25个谷歌产品，包括谷歌的Bard机器人、Gmail、GoogleDocs等。LaMDA是谷歌的一个突破性对话技术，构建在谷歌研究所发明并开源的Transformer神经网