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在当今这个科技飞速发展的时代，大模型技术如同一颗璀璨的新星，照亮了人工智能的未来。它不仅是技术的突破，更是生产力的革新。然而，随着大模型的广泛应用，一系列挑战也随之而来。今天，就让我们一起深入探讨大模型技术的发展现状、面临的挑战以及治理之道，共同见证这一时代的科技奇迹。
一、大模型：新质生产力的引擎
大模型技术，作为信息技术的新里程碑，正以其强大的能力推动着科技的融合创新和产业结构的全面升级。它整合了计算机技术、数据技术和算法技术，代表着算法的飞跃，也是算力、数据、工程等协同发展的成果。大模型的出现，让人工智能从专用型向通用型转变，其技术先进性和能力通用性兼备，为千行百业赋能，大幅提升了生产效率和创新能力。
在个人生活领域，大模型化身为我们的新助理，无论是办公场景中的会议记录、录音转写，还是创意设计领域的图片生成，亦或是电商领域的商品推荐，都能提供高效、精准的服务。在产业应用方面，大模型更是催生了智能新模式，如中国一汽与阿里云通义千问合作推出的GPT-BI大模型应用，加速了一汽集团的智能化转型，提供了高效、精准的数据分析和决策支持。在公共服务领域，大模型技术的应用也带来了新体验，政务大模型、医疗AI、遥感AI大模型等，都在各自领域发挥着重要作用，提升了服务效率和质量，改善了用户体验。
二、挑战：大模型的“成长烦恼”
然而，大模型技术在高速发展的同时，也面临着诸多挑战。首先是算力短缺问题，随着模型参数规模的快速增长，以及模型应用的泛化和深化，全球对算力的需求高速增长，供给缺口巨大。我国在这方面尤为突出，国产GPU短期内无法完全替代海外高端芯片，算力市场又被区域性分割、大量私有化集群利用率低，导致有限的资源未被充分利用，造成浪费。
其次是模型结构创新难度大，可解释性问题加剧。大模型通过学习大量数据的模式来进行预测，其“黑盒”特性使得模型的行为是数据驱动的，而不是基于明确的因果关系或其他易于理解的原则。这导致了单个参数或层对最终输出的影响变得极其难以追踪，加剧了可解释性不足的问题。
再者是高质量数据供给不足，成为模型训练的新瓶颈。尽管中国互联网用户数量众多，但经过筛选、清洗、结构化且标注良好的语料依然相对稀缺。我国正在大力推动中文语料训练数据资源平台的建设，但短时间内仍难以满足大模型对丰富多样训练数据的海量需求。
最后，大模型的技术特性带来了新的安全风险。输入方面，训练数据中的不当内容内化进模型仍是主要风险；模型方面，“幻觉”问题爆发带来误导用户的风险；应用方面，超长技术引发全新的诱导攻击；输出方面，生成内容愈发逼真加剧误用、滥用、恶意使用风险。
三、治理：大模型的安全航标
面对大模型技术的挑战，治理成为关键。本书基于大模型技术及其应用的风险现状与产业实践，形成了以公共云基础设施、开源生态、数据供给为发展引擎，以安全可信架构为保障的治理蓝图，为落地实现发展与安全兼顾的目标提供参考。
（一）公共云：大模型的优选路径
公共云凭借其强大的基建能力、高效的资源利用和较低的成本，以及完备的安全保障，为大模型的发展和应用提供了极具竞争力的解决方案。它具备建设万卡集群的工程化能力，大规模计算集群具有高稳定性，能够为训练全球领先的大模型提供必要条件。同时，公共云预置完备的工具提高工作效率，资源共享带来资源的高效使用，为大模型提供高效率和低成本的服务。在安全保障方面，公共云原生的安全能力为大模型的全生命周期提供完备的安全保障，包括标准化与自动化的基础设施级别安全管控、动态安全策略与实时防护、数据安全与隐私保护等。
（二）开源生态：大模型发展的加速器
开源生态对于大模型的诞生具有基础性作用，它为大模型的早期探索和快速发展提供了必要的技术基础。算法积累与分享、框架和工具建设、数据资源的汇聚以及提供交流的平台，都是开源生态的重要组成部分。开源生态助力提升大模型透明度与安全性，通过提供可访问性和透明度、基准测试与安全评估、学习与交流的平台，促进了大模型技术的发展和应用推广。此外，开源生态还加速了大模型的发展和应用，降低了试错成本，提升了大模型开发验证的灵活性，以多样化模型能力赋能千行百业。
（三）高质量数据供给生态：持续竞争力的基础
在生成式人工智能时代，训练数据的质量很大程度上决定了模型能力。合成数据作为解决高质量训练数据供给不足的突破口，通过建模真实数据的分布，创建出新数据集，模拟真实数据中的统计模式和关系，为模型提供训练材料。数据上云推动了模型应用数据生态建设，提供了保障数据安全的能力基础。检索增强作为模型高质量用数的可行方案，通过引入外部知识让模型能够高质量用数。此外，以更开放、务实、多元的方式促进高质量数据供给，也是构建更匹配模型部署要求的高质量应用数据生态的重要途径。
（四）体系化的安全治理能力：稳定发展的保障
多角色视角安全治理架构是大模型安全治理的基础，它强调顶层规划与指导的重要性，确保每一层级的操作均紧密契合整体战略方向。大模型安全治理规范融合了法律法规、标准规范与伦理道德，共同构成了一个完整的治理体系。大模型安全治理措施包括技术风险治理、应用风险治理及防范风险行为，通过围绕全生命周期的技术治理措施、针对用途和场景的应用风险治理、以安全使用管理防范滥用误用行为，构建了立体防护网。多方协同治理价值日益凸显，政府、企业、行业协会、科研机构、社会公众等多方协同，共同应对大模型的安全挑战，以实现技术进步与社会安全的平衡。
四、大模型时代的机遇与责任
大模型技术开启了新时代，它的发展展现了国家和社会对算力、数据、资金、人才等资源的调配能力，成为数字基础实力和数字科技成熟度的标志。大模型应用正在深刻改变生产生活，从基础科研到工业生产到消费服务，人工智能以更懂人类意图的方式更快地实现应用目标，降低应用门槛、弱化知识壁垒、促进经验传播，催生更多端到端的原生应用场景。
然而，大模型治理是未来关键。大模型是否安全决定了其能否被人类信任，让人工智能尊重人类的价值、服从人类的指示、始终处在人类的掌控之中，是人工智能进一步发展的前提，也是全球人工智能领导者的共识。全球合作是大模型治理趋势，我国《全球人工智能治理倡议》从人工智能发展、安全、治理三方面阐述了人工智能治理中国方案。人工智能产业引领者将责无旁贷承使命，让大模型技术更为完善更为安全，让人工智能更有敬畏之心，更有情感温度，更符合人类的实际需求。
在这个大模型时代，我们既是见证者，也是参与者。让我们携手共进，共同探索大模型技术的无限可能，同时肩负起治理的责任，确保这一强大的技术力量能够安全、可靠、可信赖地服务于人类社会，推动经济高质量发展，为人类的工作、生活带来翻天覆地的变化，深刻影响科学研究与产业发展的进程。
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