中国AI治理的独立思考：生成式人工智能发展与监管白皮书
2022年被认为是“生成式AI元年”，Dall-E2、Midjourney、Stable Diffusion等文生图应用的出现引起广泛关注；12月底，ChatGPT的横空出世更是使得生成式AI的风头一时无两。自1956年概念的首次提出至今，人工智能技术已发展超60年。然而，时至今日，其仍未实现大规模应用。生成式AI的出现标志着人工智能进入了新纪元，机器开始能够模拟人类的创造性思维，并有望促进社会生产力的大幅跃进。
根据技术实现及应用路径，生成式AI可以细分为数据层、算力层、模型层和商业化应用层。数据层包括数据提供、数据分析以及标注等环节；算力层是AI训练的基础设施，包括数据中心、服务器，以及高性能的AI芯片；模型层位于生成式AI的中游，是生成式AI得以实现的关键环节；商业化应用层则涵盖文本、音频、图片、影片的生成等，是产业链的最下游，但也是AI能否大规模应用、能否真正创造价值的关键。
可以看到，2023年各类大模型井喷式爆发，上中下游产业链持续高涨，技术应用热潮席卷全球。
热潮之下，各国、地区对于AI规则的“军备竞赛”已然开始。当欧盟正试图通过专门的《人工智能法案》来展现他们对于生成式AI基于风险的治理思路时，中国在7月发布的《办法》则体现其对于生成式AI治理的不同思考。“发展”正逐渐成为中国AI治理的第一视角。
与此前的征求意见稿相比，《办法》有较大的思路调整，“坚持目标导向和问题导向”，单设了“技术发展与治理”章节，同时也新增了不少有力措施来鼓励生成式AI技术发展。
其背后所反映的，正是中国对于目前生成式AI发展、治理的独立思考。
本篇将分析目前中国生成式AI发展现状、面临的问题以及政策导向。
来源：南财智库
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