國內首份生成式AI監管發展文件出臺專 家：與大模型行業發展同頻同步

與國內生成式人工智能快速發展同步，7月13日，國內首份生成式AI監管發展文件正式落地，這為行業注入一股強心劑的同時，也意味著國內生成式人工智能發展將迎來健康有序規范發展。

辦法旨在促進數實融合

7月13日，網信辦等七部門正式發布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（下稱“《辦法》”），自2023年8月15日起施行，此乃國內首份生成式AI監管發展文件。此前，今年4月，網信辦印發了《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》，如今靴子終于落地。

《辦法》明確，對生成式人工智能服務實行包容審慎和分類分級監管，同時在促進發展具體措施上，《辦法》明確鼓勵生成式人工智能技術在各行業、各領域的創新應用，生成積極健康、向上向善的優質內容，探索優化應用場景，構建應用生態體系；《辦法》還鼓勵生成式人工智能算法、框架、芯片及配套軟件平臺等基礎技術的自主創新，平等互利開展國際交流與合作，參與生成式人工智能相關國際規則制定；推動生成式人工智能基礎設施和公共訓練數據資源平臺建設。

對此，中國人民大學法學院教授張新寶對證券時報·e公司記者表示：“從當前我國大模型行業的發展趨勢來看，行業大模型受到越來越多的關注。《辦法》對百度、華為等企業來說，無疑是一個利好消息。百度文心是產業級知識增強大模型，華為盤古大模型則強調‘不作詩，只做事，已落地煤礦、鐵路、氣象等行業。《辦法》對這兩家企業首批獲批算法備案有重要意義。”

張新寶分析，讓企業盡快用上用好大模型、促進數實融合，將成為辦法出臺核心目標之一。企業應用大模型會有三種不同的方式。第一種是構建基礎大模型。只有少數企業會自建大模型，因為訓練大模型的成本和技術壁壘都非常高，需要長期在大模型領域深耕，還需要充足的算力儲備、數據儲備、高端AI人才儲備。第二種是建立行業大模型。通常是了解行業的企業，結合自身掌握的行業數據，用基礎大模型精調出更貼合實際場景的行業大模型。第三種是在基礎大模型和行業大模型之上，開發AI應用。這類企業其實是大多數，他們要思考的是：如何在這個大模型之上做好提示詞工程，解決特定應用場景的問題。如何從模型效果、迭代速度、工具鏈這三大方面去選擇一個好的大模型。

“由此看來，《暫行辦法》的出臺與大模型行業發展同頻同步，對生成式人工智能技術的創新、應用和發展提供了積極的指導和支持，將有助于推動大模型技術的健康發展，并促進AI技術在各行業、各領域的廣泛應用。”張新寶表示。

今年以來，隨著ChatGPT的火熱，國內人工智能大模型數量呈現爆發式增長。數據顯示，國內公開發布的大模型已達80多個。

北京社科院副研究員王鵬也對記者表示，《辦法》的出臺，表明了我國對人工智能行業的重視，為行業未來發展注入了一股強心劑，整體將利好我國實體經濟發展，也符合國內數字經濟發展趨勢。

對推動AI發展有指導意義

此外，針對《辦法》出臺，證券時報·e公司記者還采訪了其他多位行業專家，整體而言，專家普遍認為《辦法》的出臺將利好行業發展，也有專家認為可能限制行業創新。

深度科技研究院院長張孝榮對記者表示，生成式人工智能服務管理暫行辦法是對生成式人工智能服務進行規范和管理的一項重要舉措，《辦法》的發布標志著我國在AI治理層面走到了世界前列，對于推動生成式人工智能服務產業的發展具有重要的指導意義，有利于保護用戶權益、維護市場秩序和推動行業健康發展，但同時也需要在實施過程中不斷完善和調整，以適應不斷變化的技術和市場環境。

據了解，《辦法》要求提供和使用生成式人工智能服務要尊重知識產權、商業道德，保守商業秘密；尊重他人合法權益，并將采取有效措施防止產生民族、信仰、國別、地域、性別、年齡、職業、健康等歧視。

天使投資人、知名互聯網專家郭濤對記者表示，當前，生成式人工智能產業還處于發展的早期階段，研發與應用相關法律法規、標準體系和倫理規范等還不健全，存在隱私與數據保護風險、著作權侵權風險、深度偽造風險、失業加劇風險、歧視與偏見風險等潛在問題。《辦法》的實施，對推動生成式人工智能行業健康、可持續發展有重要的意義。

北京市京師律師事務所合伙人律師盧鼎亮表示，作為我國首個規范AIGC的部門規章，遵循發展與安全并重的監管理念，為我國AIGC產業的創新、發展、治理提供了良好指引，《辦法》提出了促進生成式人工智能技術發展的具體措施，明確了訓練數據處理活動和數據標注的要求，規定了安全評估、算法備案、投訴舉報等制度，堅持促進創新和依法治理相結合的原則，對生成式人工智能（AIGC）行業發展具有重要意義。

全聯并購公會信用管理委員會專家安光勇則認為，考慮到當前國內經濟困境、美國芯片制裁和缺乏源泉技術等因素，人工智能領域面臨許多負面和悲觀的挑戰，這些挑戰可能限制了創新和發展的步伐，增加了企業的負擔和依賴性，以及技術的落后和競爭力的下降。在這樣的前提下，《辦法》的推出并不能帶動太多的變化，反而有可能會對人工智能行業的創新和發展造成限制，規范和監管的加強可能增加企業的負擔和成本，阻礙了新技術和應用的出現，使得行業發展的步伐放緩。