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2024年全国两会召开在即,张毅提交了一份《关于进一步完善人工智能算法治理体系的提案》。他表示,ChatGPT、Sora引发全球人工智能热潮,算法技术全面步入应用阶段,在推动生产力的同时也引发了诸如算法歧视、算法黑箱、信息茧房、算法霸权等法律甚至伦理的一系列问题。如何在促进发展的同时,更好完善人工智能算法治理体系,监管手段和能力如何提升,对中国相关产业的发展和国家治理能力现代化至关重要。
比如,为了了解网约车平台使用算法的输出结果,他多次呼叫网约车,乘车时留心和司机聊天,打听系统实际派单和调度的情况。他发现,平台利用大数据给用户画像,然后自动匹配订单,同样的距离对不同用户显示的价格可能也不一样,“跟网约车平台沟通,平台说后台有上亿参数,调整哪些参数可以达到一个更公平的结果,连他们的技术人员都说难。”类似问题在各种APP上广泛存在。
如何应对新技术带来的监管新问题?张毅指出,针对新事物,政策和监管规定有天然的滞后性。他分析,第一,当前相关管理规定主要为部门规章、规范性文件和推荐性国家标准,法律效力较低。第二,监管客体仅限于民商事主体提供算法服务。第三,法律责任上多为框架化、倡导性原则,导致算法治理内容与违法侵权间未形成充分对应关系。第四,实践中主要通过算法备案和生成式人工智能(大模型)备案两项制度作为问责起点,但大模型备案尚在“实验期”,缺乏成熟规则指引。受限于部门规章的效力层级,未形成算法问责完整架构。第五,在责任主体上,未对“服务提供者”等概念进行明确划分,不足以应对实践中复杂角色定位,也造成监管难以问责。
针对上述问题,张毅在提案中建议,尽快推进《人工智能法》的出台,构建人工智能算法治理体系,弥补监管体系空白。同时,可考虑通过针对性的法规予以补充规范。针对产业链上各主体,采取权责相统一原则打开藏宝阁主页,根据不同主体对于人工智能系统的控制力度来加诸相应的合规义务。将人工智能和算法技术按风险等级进行划分并采取不同监管措施,并设置事前、事中和事后全生命周期监管措施义务。
对于监管机构,他提议强化由网信牵头,发展改革、数据、工信、科技、教育、公安、广电等多部门共同参与的算法治理联席会议制度,完善“横向协同,纵向联动”算法治理格局。借助市场力量,外聘或者借调算法及人工智能领域的专家共同参与监管流程,补齐监管技术短板。引入“监管沙盒”制度,允许算法及人工智能企业在监管机构的监督下,于相对可控的环境内进行试验性的开发、测试和验证。此外,或可考虑探索将人工智能技术应用于人工智能监管,以提高监管效率。
另外,拓展算法侵害行为维权路径与责任模式,增强用户维权力量。建议在算法侵权的诉讼中采取“过错推定”归责原则,实行“举证责任倒置”。用户仅承担受到算法损害的责任,由算法服务商对算法和损害之间无因果关系,以及无过错承担举证责任。探索人工智能算法领域的民事公益诉讼制度。此外,不宜局限于要求具体损害结果的责任模式,可考虑综合考量训练数据、科技伦理等多维度规定算法侵害行为的违法责任,增强源头治理,形成责任闭环。
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中国龙年春节期间,OpenAI发布了视频生成模型Sora打开藏宝阁主页,被称为“世界模拟器”,引起了广泛的关注和讨论。近年来,从文字对话机器人到文字生成图像、文字生成视频等,各种AI模型层出不穷,生成式AI呈现出强劲的发展势头。麦肯锡发布的研究数据显示打开藏宝阁主页,生成式AI技术可使60多个用例每年实现2.6万亿至4.4万亿美元的总体经济效益增长。
不过,目前生成式AI大模型主要运行在云端,需要强大的算力提供支撑,难以普及应用。高通中国区董事长孟樸在最近举办的MWC2024期间接受采访时表示,如果我们希望让更多人快捷、便利地享受到AI发展带来的新体验,让生成式AI惠及更多人,这就需要将AI技术引入最贴近用户的地方。因此,只有在我们触手可及的智能手机、移动PC和网联汽车等终端设备中,实现随时随地运行生成式AI功能,才能使终端与云端紧密融合,从而推动生成式AI的广泛应用。
在今年的MWC大会上,高通推出了全新的高通AI Hub,为开发者提供一个全面的AI预优化模型库,支持在搭载骁龙和高通平台的终端上进行无缝部署。目前,高通AI Hub能够为开发者提供超过75个主流的AI和生成式AI模型,包括大家比较熟悉的Stable Diffusion、ControlNet、Baichuan-7B等等,所有这些模型均经过优化,以充分利用高通AI引擎内所有核心(NPU、CPU和GPU)的硬件加速能力,从而使推理速度提升4倍。开发者可以快速将这些模型无缝集成到应用程序之中,缩短产品上市时间,发挥终端侧AI部署的诸多优势,比如即时性、可靠性、隐私、个性化和成本优势。
为了服务更多的开发者,高通已经将这些优化模型同步上线到高通AI Hub、全球最大的代码托管平台GitHub以及AI开源社区Hugging Face。开发者注册登陆后,就可以在搭载高通平台的云托管终端上自行运行模型,还可以通过高通AI Hub提前获取新特性和AI模型,从而加快产品开发和升级的步伐,让用户获得全新的使用体验。此外,高通AI Hub后续还将持续增加新模型,同时还将支持更多平台和操作系统,不断丰富生成式AI应用开发生态,加速推动生成式AI在各类终端上的广泛应用。
此前,高通已经推出了公司首个专为生成式AI打造的移动平台——第三代骁龙8,支持在智能手机上运行100亿参数的AI大模型。同时,高通还专门面向AI PC推出了骁龙X Elite平台,支持在终端侧运行超过130亿参数的生成式AI模型。目前,包括小米14系列、iQOO12系列、荣耀Magic6系列、三星Galaxy S24系列、OPPO Find X7 Ultra等在内,已经有超过10款搭载第三代骁龙8的智能手机上市,而搭载骁龙X Elite的更多AI PC也将于今年晚些时候上市。所有这些,为生成式AI在终端上的应用提供了广泛的硬件基础,让更多消费者都能随时随地享受到生成式AI带来的创新体验。
孟樸进一步指出,随着芯片算力的提升和软件的持续优化打开藏宝阁主页,以及在生成式AI应用持续发展的过程中AI模型不断精简,未来12个月到18个月,生成式AI将从目前的骁龙8系列旗舰手机广泛扩展到骁龙7系列甚至骁龙6系列的产品上,而广大消费者也将体验到更加丰富的各种生成式AI功能。展望未来,高通也将继续致力于拓展终端侧AI在下一代PC、智能手机、软件定义汽车、XR设备和物联网等领域规模化商用,让智能计算无处不在。
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