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■如何应对GPT-4带来的挑战 专题

如何应对GPT-4带来的挑战④

以发展为导向的生成型人工智能治理

□  张凌寒  

掌握人工智能治理的话语权、规则制定权，抢先形成新的国家竞争优势，已经成为世界不同法域的努力目标。我国在个人信息保护和数据立法领域与欧盟、美国并行，在算法治理和深度合成治理领域则成为了一定意义上的领跑者。笔者认为，领跑不代表要求严苛，过强的监管并不一定形成制度竞争优势；符合我国本土经济、社会、政治、价值观，能够促进我国深度合成产业长远健康合法发展的治理制度，才是我国真正的制度竞争优势。

ChatGPT并非昙花一现而是人工智能革命

ChatGPT在短短几个月之内惊艳世界。近日问世的GPT-4比它的前辈GPT-3更复杂、更敏捷、更熟练，而且似乎可能颠覆从艺术、广告到教育、法律服务等一切领域。技术的发展速度与表现意味着我们可能迎来一些辉煌但不可预测的东西，更是激起了公众对于人类本质、认知模式、生存方式和AI主体性的哲学思考。

ChatGPT与之前技术的不同之处在于其采用了海量数据训练的大规模人工智能模型。这些模型采用的数据量大得惊人，这使得其生成的文本更加具有创造性。更重要的是这些模型通常设置了随机元素，意味着它们可以以不同的输出应对同一个输入请求，使得ChatGPT看起来更加栩栩如生。预训练大模型（LGAIMs）以大量的参数、训练数据和计算进行操作，目前虽然没有达到接近通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的水平，但仍然比传统的深度学习更具通用性通用人工智能类似于类脑智慧，其强大的学习能力和完备性可以通用于现今人工智能许多关联松散的子领域（如视觉、听觉、文本等），其主导的人工智能第三次浪潮，可能进一步形成人工智能子领域之间共同的基础或框架。

在ChatGPT等生成型人工智能的推动下，网络信息内容的生产经历了此前Web1.0、Web2.0时代的PGC（专业生产内容）和UGC（用户生产内容），进入到AIGC（人工智能技术生成内容）的新一轮内容生产方式变革，而AIGC内容在Web3.0时代也将出现指数级增长。

在此之前，虚假信息生产有限，国家通过源头管理、账户账号管理、传播平台治理即可以控制有害信息传播。在深度合成技术应用于内容生产后，内容生产成本进一步降低，生产主体难以追踪，信息内容真假难辨，生成类似人类文本的技术能力提高了冒充和盗窃身份案件的发生概率。传统的新闻信息服务许可、用户账号管理和平台算法过滤、人工审核标注等手段，可能都会面临严重的治理挑战。

深度合成会极大地降低专业知识与特定技能的获取门槛，显著扩大网络安全风险的范围，提高安全风险的等级。例如，代码的编写和网络攻击本身具有专业门槛，网络安全攻击在大众眼中仍是专业技术。ChatGPT类的生成型人工智能具备了无代码编程能力，降低了攻击代码编写的技术门槛，可能会导致更多的网络安全攻击发生。未来，黑客发动网络安全攻击将如同顽童投掷石子一样容易，这也意味着重要数据、关键信息基础设施等可能面临着网络安全防范资源的严重不足的重大挑战。

我国已有相关法律但应对不足

2023年1月10日生效的《互联网信息服务深度合成管理规定》（以下简称《规定》）由国家互联网信息办公室、工业和信息化部以及公安部共同发布，《规定》明确界定“深度合成技术，是指利用深度学习、虚拟现实等生成合成类算法制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景等网络信息的技术”；《规定》采取了开放的列举方法，大致囊括了深度合成的前沿应用情形，如：生成或者编辑文本，生成或者编辑语音和音乐，图像和视频的生成编辑（生物特征和非生物特征），甚至包括了三维重建、数字仿生等生成或者编辑数字任务、虚拟场景的技术。按照《规定》的定义，AI语音、NFT生成艺术、虚拟演唱会、全息人像投影、虚拟人数字人、AR购物等元宇宙的重要组成部分都属于深度合成技术的具体应用。这种功能式的列举可容纳未来的技术发展，包括目前的生成合成类算法、生成型人工智能、AIGC应用等。

尽管我国在深度合成的治理方面走在了世界前列，但目前的治理逻辑是将深度合成技术纳入生成合成类算法予以规制。在当前我国的治理逻辑中深度合成主要被定位为算法，聚焦信息安全。在我国制度语境中，深度合成服务是指利用生成合成类算法提供信息服务，属于我国《互联网信息服务算法推荐管理规定》中规定的生成合成类、排序精选类、检索过滤类、个性化推送类、调度决策类算法五类推荐服务中的一种。通过对近年来我国颁布的法律法规的脉络进行梳理可得，深度合成的监管对象聚焦的是信息内容。

相比欧美，这一治理架构虽然已经在治理对象、治理链条和治理工具上有明显的制度引领和先发优势，但实践中也难以充分应对生成型人工智能的迅猛发展产生的问题。因为深度合成的技术迭代已经使得其日渐超出了前述立法时所设计的生成合成类算法框架所能调控的范围。此外，目前深度合成治理过于关注内容输出治理而影响了治理全局的功能。因此，从纵向角度考虑，深度合成的治理应当在数字产业化和产业数字化的进程中进一步深入产业治理。

深度合成治理的进一步升级迫在眉睫

深度合成治理应成为人工智能治理的专门领域，并在此基础上推进我国人工智能基础性立法。我国现有的算法规制体系在实践中承担起了人工智能治理的任务。

从2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，到2022年的《最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的意见》，我国人工智能治理各级文件中均提出了“安全可控”的治理目标，具体制度均提到了建立公开透明的制度体系、建立相应问责机制、技术和应用全流程监管等。而这些具体制度的落地则是由算法透明度、算法问责、算法设计、输出与结果监管，以及算法推荐服务结果公平等规定保障实现的。国外的研究一般也认为中国针对算法设计的系统法规，包括对算法系统的设计、使用和数据种类的要求和标准，是中国人工智能的治理制度。

笔者认为，应以ChatGPT为代表的生成型人工智能发展为契机，推动深度合成治理成为人工智能治理的专门领域。保障急用先行一向是我国立法的一条重要经验。短期内，继续采用垂直和领域性人工智能监管能够有效地将可能的风险控制在最小范围，延伸深度合成现有制度是治理效率最高的方式。

从长远来看，加强深度合成治理专门立法是必然趋势。在拟出台全盘人工智能治理方案的欧洲，也在讨论对人工智能立法的部分定义和监管类型进行修订，以增强对“大型生成式AI模型”部署者和用户进行直接监管。深度合成的治理等待全盘人工智能治理的立法出台，会面临针对性、可用性不强的制度困境。

生成型人工智能具有一定通用性，是否延续传统对人工智能的分级分类方式进行治理？目前欧盟就面临着这个问题。2022年5月，欧盟《人工智能法》第4a-4c的修正案目前成为了监管生成型人工智能的核心条款。可用于任何高风险应用的“通用人工智能系统”（GPAIS），如就业、医疗、信用评分、行政、执法都必须初步遵守《人工智能法》对高风险系统规定的全部义务。由此可见，一个全盘的人工智能治理方案极可能受到技术发展的冲击。因此也有欧洲学者建议欧盟应将其所设想的全盘人工智能法案监管转向具体的监管职责和内容治理。

在笔者看来，应在对深度合成治理作出专门性制度探索的基础上，推进人工智能基础性立法，解决人工智能领域的通用问题。一是算法、算力与数据的规制制度必须在人工智能治理的框架下统筹协调。如欧盟立法面临着《人工智能法》《通用数据保护条例》《数字服务法》等法规协调的问题。预训练大模型需要海量的算力，如何统筹全国范围内的算力使用，也是法律层面立法才能解决的问题。二是需要在法律层面上统筹，方可保证较高的效力位阶将我国现行的有关数据、算法和人工智能问题的探索统一纳入未来人工智能基础性立法。

（作者系中国政法大学数据法治研究院教授）

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