大模型向普通人开放是人工智能产业里程碑

　  随着越来越多的大模型产品陆续获批备案上线，我国生成式人工智能发展将从“拼大模型参数”阶段步入“拼原生应用、拼产业落地”阶段。

　　在多位专家看来，除了商用之外，大模型面向普通人开放是人工智能产业的一个里程碑。数字商业分析师郝智伟认为，大模型在C端（即个人用户端）可以被认为是一种赋能工具、生活助手，是“重要的效率提升工具”，可帮助用户更快速地处理各类文本和信息、做Excel表格、进行简单的编程等，让生活和工作变得更便利。

　　而对于企业来说，大模型“飞入寻常百姓家”，则意味着更庞大规模的中文语料投喂和更丰富的原生应用场景。C端是大模型普及的基础，大模型只有走向全社会开放，才能完成大数据意义上的语料累积，达成深度学习并实现个体赋能。正如百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏所言，当文心一言向数以亿计互联网用户大规模开放服务后，就能够获得大量来自真实世界的反馈，这将进一步改进基础模型，并促使其以更快的速度进行迭代，创造更好的用户体验。

　　据不完全统计，中国已经发布79个10亿以上参数规模的大模型，这些大模型已经开始深度赋能行业。如科大讯飞、360等已先后发布了服务工业、金融、教育、医疗、AI数字人等领域的应用产品，百度则宣布，将开放一批重构的AI原生应用，让用户充分体验生成式人工智能的理解、生成、逻辑、记忆四大核心能力，目前百度移动生态应用层的所有产品均已基于原生思维进行重构。

　　深度学习技术及应用国家工程研究中心主任、百度首席技术官王海峰指出，纵观人类经历的三次工业革命，其核心驱动力——机械技术、电气技术和信息技术都有很强的通用性，当它们呈现出标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，就进入到了工业大生产阶段。

　　“当前的人工智能技术也具有很强的通用性，显现出标准化、模块化、自动化的特征。人工智能已经进入工业大生产阶段。”王海峰强调，“前三次工业革命中，我国只是追赶者和跟随者，失去了一些发展机遇。在以人工智能为核心科技的第四次工业革命中，我国有机会和科技强国同场竞技，并在一些领域成为领导者。”

　　中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏表示，对于一项新技术，人们常常会高估其短期价值，而低估其长期价值。大模型的应用场景或商业模式探索仍处于早期阶段，还面临技术成熟度不足、成本高等问题；但长远看，大模型技术应用的未来值得期待。

　　“边跑边管”为人工智能健康发展指明方向

　　随着大模型从出生到迅速在C端落地，监管也从过去的“事后监管”变成了现在的“边跑边管”。

　　生成式人工智能技术发展一路狂飙，不断催生新场景、新业态、新模式和新市场，但诸多乱象也随之而来，如何解决人工智能发展中存在的问题，引发了各国监管部门的广泛关注，自2023年8月15日起施行的《办法》，为我国生成式人工智能的健康发展指明了方向。

　　对比今年4月发布的《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，《办法》针对规制对象做出了调整，明确提出了“不适用”场景，即“行业组织、企业、教育和科研机构、公共文化机构、有关专业机构等研发、应用生成式人工智能技术，未向境内公众提供生成式人工智能服务的，不适用本办法的规定。”

　　谈及于此，北京大成律师事务所高级合伙人肖飒指出，《办法》提出“不适用”场景，让规制对象目标更明确、针对性更强，体现出我国对生成式人工智能在研究与应用方面的支持和鼓励。

　　中国信息通信研究院政策与经济研究所所长辛勇飞坦言，人工智能算法具有“黑箱”特性，表现为行为不可控、决策机制难以解释，这给人工智能监管带来了一定困难。

　　《办法》第十七条明确，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，应当按照国家有关规定开展安全评估，并履行算法备案和变更、注销备案手续。

　　辛勇飞表示，为提高算法的透明度与可问责性，《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》等规范已经明确了算法备案、安全评估等监管手段，《办法》与原有规范一脉相承，延续了此前的监管手段，明确了分类分级监管的原则，以及安全评估与算法备案要求，进一步健全了我国人工智能治理体系。