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來源:銀杏財經
2023年7月13日,國家互聯(lián)網信息辦公室等七部門聯(lián)合發(fā)布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》(以下簡稱“《辦法》”)。
《辦法》針對從去年起成為科技圈頂流的生成式人工智能行業(yè)提出了監(jiān)管辦法。
2022年11月,ChatGPT發(fā)布之后,生成式人工智能迅速席卷整個互聯(lián)網行業(yè)。各大互聯(lián)網企業(yè)紛紛入局,截至目前,國內發(fā)布的10億參數規(guī)模以上的大模型就有超過100個,應用領域涵蓋搜索、對話、協(xié)助創(chuàng)作、媒體生成、教育、翻譯等。
艾媒咨詢預測,預計2023年中國AIGC核心市場規(guī)模將達79.3億元,2028年將達2767.4億元。
但自從ChatGPT一夜爆紅以來,由人工智能生成的虛假和錯誤信息屢見不鮮。同時生成式人工智能的出現,也嚴重沖擊了創(chuàng)作領域原有的生態(tài),版權問題也讓全世界的立法機構也陷入了難題。
《辦法》的出臺會解決這些問題嗎?對生成式人工智能行業(yè)有什么樣的影響?業(yè)內如何看待此次《辦法》的出臺?
《銀杏科技》對話了多位相關從業(yè)人士,他們分別是高級算法工程師、自然語言處理高級研究員孫科、連續(xù)創(chuàng)業(yè)者譚偉、偉君律師事務所律師錢川。
他們表示,《辦法》的出臺一方面降低訓練模型的門檻,促進了行業(yè)創(chuàng)新,同時還明確了算法的安全主體責任,要求企業(yè)在應用開發(fā)期間就針對算法進行安全評估。
對于“裸奔”了數個月的生成式人工智能行業(yè)來說,《辦法》出臺意味著行業(yè)將迎來一個全新的發(fā)展階段。
以下為部分對話實錄:
問:對于開發(fā)者來說,《辦法》的出臺有什么樣的影響?
孫科:《辦法》出臺之后,企業(yè)在開發(fā)產品的過程中需要提前做好規(guī)劃以應對生成式人工智能產品較長的開發(fā)流程和更多的合規(guī)控制點。
如果只是做ChatGPT這樣的聊天應用,除了算法備案之外,還需要遵守《網絡安全法》、《數據安全法》、《個人信息保護法》等多項法規(guī),此外還需要ICP經營許可證、軟件著作權、網絡文化經營許可證、增值電信業(yè)務經營許可證等審批,如果要在其他領域還需要完成相應的許可和備案。
生成式人工智能的開發(fā)涉及到多個不同的環(huán)節(jié),企業(yè)內部也需要對相應的環(huán)節(jié)進行規(guī)劃以滿足合規(guī)要求。
問:《辦法》為什么要求將算法備案?具體要備案哪些信息?
孫科:算法備案制度本質是監(jiān)管部門事前設置算法問責的問責點,用以確認算法推薦服務提供者是否履行了法律規(guī)定的各項義務,是否在算法的設計、運行和結果輸出層面有主觀過錯。
在具體實施上可能也會采取與推薦算法、深度合成算法類似的“大廠先行”模式,由互聯(lián)網大廠率先普及。生成式人工智能算法備案可能也并不需要公開算法機制,但同一App,甚至同一應用場景下的不同算法需要分別進行備案。
雖然在《辦法》中沒有明確細則,但參考此前的經驗,企業(yè)需要將名稱、服務形式、應用領域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內容等信息進行備案,向監(jiān)管主體提示算法可能存在的濫用、惡意利用、漏洞、違法和不良信息生成、傳播等違法違規(guī)的風險,并在服務網站和程序頁面上注明備案號和公示鏈接。
另外,生成的內容也需要進行標注。
問:對于創(chuàng)業(yè)者,《辦法》的出臺會帶來什么樣的新機遇嗎?
譚偉:創(chuàng)業(yè)者可以將大模型必備的大量計算和數據資源成本降低不少?!掇k法》提出,將推動生成式人工智能基礎設施和公共訓練數據資源平臺建設、促進算力資源協(xié)同共享,提升算力資源利用效能。推動公共數據分類分級有序開放,擴展高質量的公共訓練數據資源。
和其他領域相比,人工智能,尤其是大模型生成式人工智能領域完全是一個重資產行業(yè),沒有算力、沒有數據就沒有產品。
以目前行業(yè)內較為熱門的開源大數據模型BLOOM為例,這個高達1760億參數的大模型的訓練需要使用384個GPU,將花費3.5個月時間,僅硬件成本就高達576萬美元。如果將訓練時間縮短至24天,則需要1024個GPU,硬件成本超過1530萬美元。
《辦法》的出臺一方面能夠降低計算和數據成本,另一方面利好共享算力服務提供商。
問:您的創(chuàng)業(yè)項目針對的是大模型的算力基礎設施,《辦法》會帶來什么樣的影響?
譚偉:對于大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè),硬件成本就能勸退大多數團隊了。我計劃組建一個類似于Folding@home的分布式計算網絡來支持大模型的訓練。
這是世界上最大的分布式計算項目,針對分子生物領域進行計算,它并不依靠強大的超級計算機進行計算,主要的貢獻者是成千上萬的個人電腦和游戲機。
每部參與的電腦都安裝了一個在后臺運行的客戶端程序,在系統(tǒng)不忙碌的時候調用中央處理器運行模擬工作?,F時世界上絕大部分的個人電腦,在一般的情況下都很少用盡本身的計算能力。
Folding@home就是使用這些本來都浪費了的運算力量。Folding@home是第一臺千萬億次級計算機,每秒能夠執(zhí)行一百萬億次運算,最近還成為了第一臺超大規(guī)模計算機,每秒可執(zhí)行十億億次運算。
類似的分布式計算項目其實不少,但針對大模型訓練的并不多,《辦法》的出臺是一個入局的好機會。
問:為什么《辦法》并沒有強調生成式人工智能涉及到的版權問題?生成作品的知識產權應該歸屬于誰?
錢川:《辦法》并未在知識產權方面對生成式人工智能進行過多限制,還是希望能夠鼓勵企業(yè)在該領域的創(chuàng)新,開發(fā)出自主可控的生成式人工智能產品,避免“不管就亂,一管就死”。
就目前情況而言,生成作品的知識產權問題暫時沒有一個完善的解決方案。大多數國家依然按照以往的規(guī)定來界定生成作品的版權。
著作權法意義上的作品應滿足以下四個條件:由人類創(chuàng)作,具有獨創(chuàng)性,是蘊含一定思想內容的表達形式,且不屬于法律法規(guī)、通用數表、公式等著作權法排除對象。
完全由人工智能獨立創(chuàng)作或按照自然人輸入的提示詞生成的作品,是無法在法律上被稱為 “作品”的。人工智能并未被界定為人類,不享有人權,當然也不擁有版權,更不用說歸屬與誰了。
問:訓練人工智能時使用了他人公開在互聯(lián)網上的作品,創(chuàng)造出AI孫燕姿、AI畢加索,此類行為是否侵犯了知識產權?
錢川:訓練人工智能使用的數據知識產權保護暫時沒有成功案例。目前只有具有數據產權的數據庫可能會受到保護。
一方面,數據產權的保護辦法我們還在探索當中,今年年初的數據二十條規(guī)定就是一個初步的方案。另一方面,目前國家知識產權局和深圳、上海已經開始研究數據的確權工作,但具體如何確權還需實踐。
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1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容;
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容,主要表現為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
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