【4.28报告分享】人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对.pdf
这份文档是关于人工智能通用大模型 (ChatGPT) 的进展、风险与应对的研究报告，由华东政法大学政治学研究院和人工智能与大数据指数研究院发布。报告主要内容包括：
**1. 通用大模型的近期进展:**
* 阐述大模型的内涵与特征，包括其容量大、参数多、架构复杂等特点，并强调其在通用性、精度和效率上的优势。
* 回顾大模型的发展历程，从单语言预训练模型到多语言预训练模型，再到多模态预训练模型，展示其在处理不同类型数据上的能力提升。
* 分析大模型的发展趋势，包括“大模型”和“小模型”协进、通用化与专用化并行、平台化与简易化并进等方向。
**2. 各国通用大模型的能力比较:**
* 分析美国目前通用大模型的发展现状，列举了OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude、谷歌的Bard等模型，并比较了它们的技术支持、参数量、耗费算力、主要特点、应用范围和局限性。
* 分析中国对大模型相关领域的布局情况，包括百度、阿里、腾讯等科技公司的大模型研发与应用。指出中国与国外的差距主要在算力方面。
* 简要介绍了其他国家的大模型技术发展情况。
* 深入分析了中美之间在原创能力、技术配套、制度环境等方面的差距，导致两国在通用大模型发展上存在差异。
**3. 通用大模型的治理风险评估:**
* 识别了通用大模型带来的技术风险（如鲁棒性不足、可解释性低、算法偏见）、社会风险（如数字鸿沟、侵犯个人隐私、诱发犯罪、冲击教育体系）、经济风险（如寡头垄断、颠覆性变革、传统岗位替代、世界分工重组）和政治风险（如政治决策、舆论引导、监管失能、国际关系动荡）。
* 对每一种风险都进行了详细的分析，包括其产生的原因、可能造成的危害以及相应的体现形式。
**4. 通用大模型的风险应对策略:**
* 提出了构建法律之治、增强竞争能力、加强市场应用、防范失业风险、推动教育改革、消除政治风险等应对策略。
* 针对每一种策略都提出了具体的措施建议。例如，构建法律之治需要建设大模型服务备案制度、探索大模型服务避风港规则、明确大模型服务提供者的积极责任等。增强竞争能力则需要构设整体性创新机制和培育持续性创新基础。
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