AI大模型发展与治理：挑战与机遇并存
阿里巴巴集团联合发布的《大模型技术发展及治理实践报告》再次引发了对AI技术治理与安全问题的深入思考。在全球AI大模型热潮的背景下，技术发展与风险控制成为行业关注的焦点。本文将深入探讨AI大模型的发展现状、面临的挑战以及未来的治理方向。
全球AI发展概况
随着ChatGPT的问世，全球AI领域迎来爆发式增长。截至2023年6月底，全球AI企业总数达到3.6万家，其中美国以1.3万家企业占据领先地位，占比33.6%，中国以5734家企业紧随其后，占比16%。
中国AI大模型发展现状
中国AI大模型的发展同样迅猛。截至目前，中国已完成备案并对外服务的AI大模型超过270个，总注册账户数超过13亿。北京作为国内大模型产业的领头羊，备案大模型数量已达到105个，占据全国一半以上。这些大模型已赋能超过1.4万家企业，凸显其强大的辐射带动能力。
北京市互联网信息办公室副主任潘锋指出，尽管AI行业呈现“百模大战”的景象，但真正具有竞争力的模型并不多。许多企业尚未找到可持续的盈利模式，面临较大的生存压力。在对话搜索领域竞争白热化的同时，自动驾驶、办公、教育、医疗等垂直领域正加速释放潜力。
AI大模型面临的挑战
潘锋认为，中国AI大模型面临内生安全不足、原生程度不足、重生能力不足等挑战。他指出，大量国产模型采用国外开源架构进行训练，由于训练语料的差异，导致国内与国际顶尖水平存在差距。此外，AI模型的安全风险和治理问题日益突出，如何确保大模型始终处于人类控制之下，成为全球共识。
AI大模型的安全风险与治理
大模型的安全问题一直是学术界和工业界关注的热点。常见的安全技术可分为两类：内生安全技术和外层护栏。内生安全技术包括安全微调（SFT）和基于人类反馈的安全对齐（RLHF）。外层护栏则通过风险识别，拦截暴力犯罪、隐私、色情等风险内容，确保大模型的安全使用。然而，这两种技术都存在缺陷。
安全对齐技术依赖安全微调数据，容易过拟合，导致模型只是在数据上对齐，而非真正理解如何得体回复。此外，安全对齐可能牺牲模型的通用能力，而防控护栏可能无差异化地拦截各类风险问题，降低用户体验。
宪法AI：一种新的治理思路
为了解决上述问题，报告提出了宪法人工智能（Constitutional AI）的概念。宪法AI通过人为设定宪法准则，对模型进行微调和强化学习，使模型与宪法准则对齐。该技术由Anthropic率先提出，并用于基于AI反馈强化学习做对齐。IBM也提出了基于准则的Self-Align对齐技术，通过少量人类定义的原则引导大模型生成响应，减少人工监督工作量。
行业实践与未来展望
阿里巴巴集团副总裁、阿里安全总裁钱磊表示，阿里坚持云和AI协同发展，投入大量资源建设AI算力基础设施。“通义千问”API调用价格一年间下降了97%，已有30多万家企业接入通义大模型。在开源层面，Hugging Face社区上，基于阿里自研“通义”开源模型二次开发的衍生模型已突破8万个，仅次于Meta的Llama系列。阿里AI模型社区“魔搭”(ModelScope)提供超15000个优质AI模型，汇聚了600万AI开发者，累计下载量超过1亿次。
中国电子技术标准化研究院副院长范科峰认为，AI安全标准化工作是AI安全治理的重要支撑，也是推动技术健康发展的基本保证。展望未来，AI技术的发展与治理需要更加广泛、紧密的协作与配合。
案例分析：通义千问在企业应用中的实践
通义千问作为阿里巴巴推出的大模型，在企业应用中展现出强大的能力。例如，在金融领域，通义千问可以用于智能客服，快速响应客户的咨询，提高服务效率。在电商领域，通义千问可以用于商品推荐，根据用户的购买历史和浏览行为，精准推荐商品，提高销售额。这些应用案例表明，大模型在垂直领域的应用具有巨大的潜力。
数据佐证：AI大模型对经济的贡献
AI大模型的发展对经济的贡献日益显著。根据相关报告，AI技术的应用可以提高生产效率，降低运营成本，从而提高企业的盈利能力。此外，AI大模型还可以催生新的商业模式，例如智能家居、自动驾驶等，从而带动经济的增长。这些数据表明，AI大模型是推动经济发展的重要引擎。
结论：发展与安全并重
AI大模型的发展既面临技术挑战，也面临安全风险。为了实现AI技术的健康发展，需要政府、企业、学术界共同努力，建立健全大模型研发、上线、运行等全生命周期管理体系，统筹推进算力、数据等基础要素供给，协同各方夯实AI发展的基础。同时，需要加强AI安全标准化工作，推动技术创新与安全治理的深度融合，确保AI技术始终服务于人类发展。
