隨著數(shù)字化的深入發(fā)展,智能算法已經(jīng)成為基礎(chǔ)性、通用性的技術(shù),持續(xù)在經(jīng)濟(jì)社會的各個領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展。從互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中的推薦算法、AI生成內(nèi)容(AIGC),到產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中的自動駕駛汽車、醫(yī)療AI、工業(yè)質(zhì)檢AI,再到社會公共服務(wù)中的便民應(yīng)用,可見算法為數(shù)字經(jīng)濟(jì)和社會的高質(zhì)量發(fā)展“提質(zhì)增效”。
與此同時,算法的廣泛應(yīng)用也帶來一些負(fù)面問題,諸如信息繭房、隱私侵犯、大數(shù)據(jù)殺熟、算法濫用等。為此,國內(nèi)外開始探索建立算法治理的新路徑新舉措,更好地保障可信的、負(fù)責(zé)任的、以人為本的算法技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用。
在這些背景下,騰訊研究院法律研究中心研究推出了《人工智能時代的算法治理報告2022——構(gòu)建法律、倫理、技術(shù)協(xié)同的算法治理格局》。報告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管、倫理治理、技術(shù)治理三個層面梳理總結(jié)國內(nèi)外在算法治理方面的實踐做法,以期通過多元參與、敏捷靈活、精準(zhǔn)有效的算法治理,保障算法技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用健康、有序、繁榮發(fā)展。
當(dāng)前,在算法技術(shù)創(chuàng)新中,主要有大模型、合成數(shù)據(jù)和生成性AI三個趨勢。其中,大模型無疑是最為重要的發(fā)展趨勢之一。相較于過去功能較為單一的算法模型而言,大模型具有更強(qiáng)的通用性。因此,大模型也意味著“AI工業(yè)化”的到來。AI工業(yè)化是指,AI具備了標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、自動化的特征,能夠大規(guī)模地在產(chǎn)業(yè)中落地應(yīng)用。大模型正體現(xiàn)了AI標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、自動化的實現(xiàn)路徑,并且大模型形成的成本邊際效應(yīng),極大地節(jié)約了AI應(yīng)用成本。
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