作者：何曉宇

近幾個(gè)月以來，美國(guó)人工智能（AI）實(shí)驗(yàn)室OpenAI 發(fā)布的聊天機(jī)器人ChatGPT火爆全網(wǎng)，并帶動(dòng)了相關(guān)概念股的上漲。除了資本市場(chǎng)的熱炒外，IT領(lǐng)域頭部企業(yè)也紛紛跟進(jìn)。各互聯(lián)網(wǎng)巨頭也透露了相關(guān)項(xiàng)目的布局和進(jìn)展。

近年來，人工智能技術(shù)的進(jìn)步迅速，特別是在Natural Language Generation（自然語(yǔ)言生成）領(lǐng)域取得了巨大進(jìn)步。與此同時(shí)，人工智能在內(nèi)容生成、寫作、翻譯等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛。AIGC（人工智能生成內(nèi)容）就是人工智能在內(nèi)容生成領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一。AIGC可以幫助用戶快速生成大量?jī)?nèi)容，包括文本、圖片、視頻等多種形式。AIGC的興起，改變了傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)方式，推動(dòng)內(nèi)容生產(chǎn)效率的提高同時(shí)也帶來了新的安全和法律風(fēng)險(xiǎn)。

AI布局初現(xiàn)雛形

在算力方面，短期而言，中國(guó)AIGC發(fā)展的核心問題不僅僅是研發(fā)和人才的差距，在硬件上還面臨美國(guó)的進(jìn)口限制，導(dǎo)致構(gòu)成算力的高功率芯片供給不足，這反向抑制了國(guó)內(nèi)研發(fā)能力的提高。

在數(shù)據(jù)方面，首先，數(shù)據(jù)規(guī)模和質(zhì)量將在垂直領(lǐng)域遇到“天花板”。目前在數(shù)據(jù)保護(hù)及數(shù)據(jù)本地化的大背景下，數(shù)據(jù)孤島的趨勢(shì)越來越明顯，要做到共享行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI模型訓(xùn)練有一定困難。其次，AIGC的數(shù)據(jù)采集方式可能存在合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。最后，對(duì)于AIGC當(dāng)下的擔(dān)憂還包括如何保護(hù)其收集的海量數(shù)據(jù)的隱私問題。

ChatGPT的爆火,直接影響的是大語(yǔ)言模型賽道的競(jìng)爭(zhēng)格局。在此之前,國(guó)內(nèi)廠商在NLP技術(shù)上已頗有建樹,但ChatGPT的出現(xiàn)顯然為國(guó)內(nèi)廠商注入了加速劑。正如百度總裁李彥宏在百度推出的大語(yǔ)言模型文心一言產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上所說,文心一言的推出是因?yàn)椤笆袌?chǎng)需要”,而非技術(shù)已做到真正的“完美”。

大語(yǔ)言模型方面,目前市場(chǎng)上主要關(guān)注百度推出的“文心一言”及阿里推出的“通義千問”大模型,經(jīng)測(cè)試,二者均未達(dá)到海外GPT-4的文本理解程度,甚至與ChatGPT背后的GPT-3.5都仍有些微差距。但如果將訓(xùn)練出大語(yǔ)言模型的效率計(jì)入考慮范圍的話,國(guó)產(chǎn)大語(yǔ)言模型的未來表現(xiàn)仍值得期待。

大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練過程,需要算力、數(shù)據(jù),和算法的三重支撐,而這顯然是只有“頭部玩家”們才可以燒得起的競(jìng)賽。對(duì)于大多數(shù)應(yīng)用層玩家來說,基于某一大語(yǔ)言模型進(jìn)行商業(yè)化落地的探索,才豐隆銀行本次的溢價(jià)轉(zhuǎn)股行為是目前的重中之重。

未來的創(chuàng)業(yè)方向應(yīng)該是尋找ChatGPT無法解決的問題，并通過技術(shù)手段對(duì)抗AIGC，從而開拓出新的市場(chǎng)空間。例如，可以考慮開發(fā)一些可以識(shí)別和防范AIGC威脅的技術(shù)產(chǎn)品，或者利用人工智能技術(shù)來支持社會(huì)治理和政府智能化決策等等。

當(dāng)然，要想成功地跟AIGC對(duì)抗，并不是一件容易的事情。需要?jiǎng)?chuàng)業(yè)者們具備深厚的技術(shù)實(shí)力、敏銳的市場(chǎng)洞察力和持續(xù)的創(chuàng)新能力。同時(shí)，還需要有更多的行業(yè)合作和政府政策的支持，才能真正開拓出新的市場(chǎng)空間。

在未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)抗AIGC的需求也將越來越高。因此，如果創(chuàng)業(yè)者們能夠緊抓機(jī)遇，不斷創(chuàng)新，尋找新的市場(chǎng)空間，就有可能在這個(gè)領(lǐng)域取得成功。

應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)人工智能治理的監(jiān)管，使其服務(wù)于社會(huì)公眾，而非成為少數(shù)人壟斷權(quán)力的工具。因此，政府和科技企業(yè)應(yīng)該共同努力，制定出更加完善的人工智能治理制度，保障人工智能技術(shù)的發(fā)展既不會(huì)損害個(gè)人利益和隱私，也會(huì)為社會(huì)帶來更大的貢獻(xiàn)。

個(gè)人信息保護(hù)與數(shù)據(jù)的法律基線

在AIGC產(chǎn)品中，用戶對(duì)話的過程就是被收集信息的過程，可能存在個(gè)人信息泄露、提供虛假信息等隱患。

我們知道網(wǎng)絡(luò)安全法中的實(shí)名制是指發(fā)布信息階段的實(shí)名認(rèn)證，也就是說如果只是單純的瀏覽模式，原則上是不需要用戶實(shí)名的。用戶開始使用AIGC時(shí)是否需要實(shí)名認(rèn)證，這是一個(gè)需要討論的問題，如果用戶沒有實(shí)名制的話，AIGC并不會(huì)直接或間接的識(shí)別這個(gè)特定的人，很可能不存在個(gè)人信息保護(hù)的問題；但如果有實(shí)名認(rèn)證，用戶提供的信息就可能構(gòu)成個(gè)人信息，AIGC產(chǎn)品提供者應(yīng)按照個(gè)人信息保護(hù)法遵守個(gè)人信息保護(hù)義務(wù)。

作為生成式人工智能產(chǎn)品的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的重要性不言而喻。但如何合理設(shè)定數(shù)據(jù)的法律基線，仍有待進(jìn)一步研究。

首先，要研究數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)合法性的矛盾。為了盡可能提升生成式人工智能產(chǎn)品的能力，勝任各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)，其必須“識(shí)遍天下字，讀盡人間書”，如果將合法性作為數(shù)據(jù)的前提，提供者在海量的數(shù)據(jù)面前，為了避免承擔(dān)法律責(zé)任，必然采取“寧可錯(cuò)殺，不可放過”的原則，不但導(dǎo)致大幅限制輸入的數(shù)據(jù)源，還損害了數(shù)據(jù)的客觀性、多樣性。

其次，要研究數(shù)據(jù)訓(xùn)練和信息生成的矛盾。從風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防和監(jiān)管目標(biāo)看，生成式人工智能產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)集中在信息生成階段，在底層算法的作用下，開始訓(xùn)練的數(shù)據(jù)和最后信息的生成內(nèi)容并不是一一映射的關(guān)系，其中間經(jīng)過了預(yù)測(cè)、分類、聚類、關(guān)聯(lián)等復(fù)雜的變換，因此，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的合法性并非信息生成合法性的必要條件。

最后，要研究責(zé)任承擔(dān)者涉及的矛盾。按照征求意見稿，AIGC服務(wù)提供者須對(duì)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)承擔(dān)合法性義務(wù)，但實(shí)踐中，大量提供服務(wù)的主體并非生成式人工智能技術(shù)的開發(fā)者，其事實(shí)上并不參與數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練和優(yōu)化。從自己責(zé)任的原理出發(fā)，這里的責(zé)任主體應(yīng)限定在生成式人工智能技術(shù)的開發(fā)者為宜。

AIGC技術(shù)層面就是要用用戶的輸入內(nèi)容作為訓(xùn)練語(yǔ)料對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化的，因此很難避免使用A用戶的輸入信息來回答B(yǎng)用戶的問題。而用戶畫像的情況，如果是用戶同意應(yīng)該也允許畫像，一方面畫像是很多AI提供個(gè)性化服務(wù)的前提，另一方面畫像也是后續(xù)在AI中進(jìn)行廣告、推薦等商業(yè)盈利的必要措施。

作者簡(jiǎn)介:? 政信投資集團(tuán)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家、中國(guó)證監(jiān)會(huì)首批成員、資深證券金融專家，著有《財(cái)富之爭(zhēng)》、《互聯(lián)網(wǎng)金融邏輯》、《個(gè)人理財(cái)》、《證券投資學(xué)》等多部金融作品，主編《新共贏生態(tài)》、《新時(shí)代金礦》、《政信金融業(yè)教程》《政信行業(yè)概論和實(shí)務(wù)》，在金融證券領(lǐng)域具有深厚的理論造詣和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。