隨著生成式人工智能(Generative Al)技術(shù)的迅猛發(fā)展，其應(yīng)用范圍已經(jīng)深入到社會生活的各個角落，從電商、制造、金融服務(wù)到教育和娛樂，無一不受到這一前沿技術(shù)的影響。生成式人工智能不僅帶來了前所未有的創(chuàng)新和效率提升，同時也引發(fā)了諸多倫理、政治和經(jīng)濟方面的討論和挑戰(zhàn)。在這一背景下，法律合規(guī)的重要性尤為突出，特別是在不同國家和地區(qū)，其合規(guī)要求各有特色，需要我們深入了解并嚴格遵守。
東南亞作為全球經(jīng)濟快速發(fā)展的區(qū)域之一，人工智能行業(yè)也展現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展勢頭。東南亞各國在政治、文化、法律制度等方面具有鮮明的區(qū)域特性，因此，在生成式人工智能的應(yīng)用和發(fā)展過程中，合規(guī)問題顯得尤為重要。不同國家的法律框架、AI合規(guī)相關(guān)的法規(guī)、倫理標準以及政府監(jiān)管政策等方面都需要特別關(guān)注和遵守，以確保技術(shù)創(chuàng)新與法律規(guī)范的有機結(jié)合。東南亞地區(qū)經(jīng)濟快速發(fā)展，各國在科技創(chuàng)新方面也展現(xiàn)出巨大的潛力。然而，由于各國在政治、經(jīng)濟和文化上的差異，生成式A的法律監(jiān)管和合規(guī)要求也各不相同。這使得東南亞的AI行業(yè)在合規(guī)方面面臨獨特的挑戰(zhàn)和要求。
附件：生成式人工智能-海外合規(guī)白皮書（東南亞篇）-AI行業(yè)在合規(guī)方面面臨獨特的挑戰(zhàn)和要求
大部分的規(guī)模企業(yè)用戶主要選擇參數(shù)規(guī)模在100~200億之間的AI大模型和本地化部署的落地方式;金融、政府、影視游戲和教育領(lǐng)域是大模型滲透率最高的四大行業(yè)，滲透率均超過50%
提出的大模型應(yīng)用框架是推動大模型在產(chǎn)業(yè)中規(guī)模化落地應(yīng)用釋放價值的初步探索,可信應(yīng)用框架落地實施、行業(yè)治理體系搭建、產(chǎn)業(yè)生 態(tài)合作完善等多個維度統(tǒng)籌推進
報告首先回顧了大模型基準測試的發(fā)展現(xiàn)狀,分析了當前基準測試存在的問題和挑戰(zhàn)，提出了一套系統(tǒng)化構(gòu)建大模型基準測試的框架-方升大模型基準測試體系
參數(shù)規(guī)模擴展在數(shù)據(jù)量和參數(shù)量上將迎來顯著躍升;多模態(tài)融合實現(xiàn)跨模態(tài)的交互與理解，從而拓寬其應(yīng)用場景和實用價值;大模型小模型化更易于產(chǎn)業(yè)落地
分析了AI大模型在汽車行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，涵蓋了技術(shù)演進、產(chǎn)業(yè)挑戰(zhàn)與企業(yè)實踐案例;盤古大模型和ModelArtsAI開發(fā)生產(chǎn)線，已經(jīng)在多個車企和商用車場景中成功運用
檢索生成主要是對現(xiàn)有的視頻素材根據(jù)關(guān)鍵詞和標簽進行檢索匹配,再進行相應(yīng)的拼接和排列組合;僅針對視頻的一部分進行生 成,例如視頻中人物角色、 動作、背景、風格化、特殊 效果等
中國在AI基礎(chǔ)設(shè)施和軟件層面嚴重依賴國際廠商,特別是在計算芯片和存儲芯片領(lǐng)域;在軟件層面,依賴程度更加嚴重,軟件仍是中國各大企業(yè)的常用工具占比達59%
以注意力機制為核心的Transformer架構(gòu)賦能AI在文本、圖像、視頻生成、文字交互、智能語音和計算機視覺 領(lǐng)域的技術(shù)能力增強和應(yīng)用范圍拓寬
生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法,算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃,關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見,國家新一代人工智能創(chuàng)新 發(fā)展試驗區(qū)建設(shè)工作指引
中國多年來在人工智能論文發(fā)表數(shù)量和專利授權(quán)數(shù)量方面均居世界首位;顯著領(lǐng)先于其他國家,中國人工智能專利授權(quán)的數(shù)量在全球范圍內(nèi)占比達61.3%，位居全球榜首
我國智能算力占比已經(jīng)超過通用算力，成為整體算力增長的主要驅(qū)動力;國算力結(jié)構(gòu)為通用算力：智能算力：超級算力=40%:59%:1%智能算力占比已較大幅度超過通用算力占比
分析了大模型發(fā)展趨勢挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，提出了大模型安全實踐總體框架，并從安全性、可靠性、可控性以及評測四個角度對大模型安全技術(shù)進行了深度剖析
