2023生成式人工智能发展与监管白皮书-中国AI治理的独立思考.pdf

中国人工智能法草案也将提请全国人大常委会审议。在4月发布《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》并向社会公众征求意见后，7月13日，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局正式发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》(以下简称《办法》)。至此，中国率先交出一份答卷，也可以视为“生成式A时代”下中国关于A治理的独立思考。

《办法》彰显了中国对以生成式A为代表的通用人工智能产业治理的基本态度。与征求意见稿相比，《办法》不再以风险防控为主要导向，业内似乎可以打消此前的“踩刹车”顾虑。正式文件中大幅增加了促发展的内容，同时划定了底线。网信办在就《办法》答记者问时也提出，《办法》坚持目标导向和问题导向，明确了促进生成式A技术发展的具体措施，规定了生成式A服务的基本规范2.

1.1生成式A相关概念

自1956年概念的首次提出至今，人工智能技术已发展超60年。然而，时至今日，其仍未实现大规模应用。生成式A的出现标志着人工智能进入了新纪元，机器开始能够模拟人类的创造性思维，并有望促进社会生产力的大幅跃进。

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生成式A技术，是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。

基于监督学习的方法差异，机器学习领域可以分为判别式(discriminative )和生成式(generatve )两种典型模型：判别式模型是对条件概率建模，学习不同类别之间的最优边界，从而完成分类任务;生成式模型则面向类建立模型，计算基于类的联合概率，然后根据贝叶斯公式分别计算条件概率，进而根据输入数据预测类别。生成式A更强调学习归纳后的演绎创造，通过模仿式、缝合式的生成创作，不断判别和进化，从而产生全新的内容，其本质是“创造未知世界”。

数据层包括数据提供、数据分析以及标注等环节。生成式A产品的诞生需要依托海量的数据资源。公开资料显示，GPT-3模型的基础来自8000亿个单词的语料库(或45TB的文本数据)，包含了1750亿个参数。“8000亿”是ChatGPT 的训练数据，“1750亿”是它从这些训练数据中所学习、沉淀下来的内容。

算力层是A训练的基础设施，包括数据中心、服务器，以及高性能的A芯片。据华泰证券测算，训练一次ChatGPT 模型(13亿参数)需要的算力约27.5PFlop /s-day,即以1万亿次每秒的速度进行计算，需要耗时27.5天;而ChatGPT 单月运营需要算力约4874.4PFlop /s-day。

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模型层位于生成式A的中游，是生成式A得以实现的关键环节。生成式A的成型得益于2014年以来GAN(生成对抗网络模型)、Transformer (转换器模型)、Diffusion (扩散模型)等模型的发展与融合。例如，基于多种底层的A技术，OpenAl 公司经过多次迭代的GPT-4模型，谷歌对标GPT-4的大模型PaLM2等，通过开放AP调用，可以赋能各类垂直应用厂商。

商业化应用层则涵盖文本、音频、图片、影片的生成等，是产业链的最下游，但也是A能否大规模应用、能否真正创造价值的关键。

根据PitchBook 的统计数据，2022年投资圈向生成式A公司共投入13.7亿美元(折合人民币约93.69亿元)，融资事件发生78起，接近此前5年的总和。据风投公司NFX统计，目前已有550家生成式A公司相继入局，共筹集近140亿美元的资金。互联网及传统A大厂将从云服务、预训练模型提供等的基础层、中间层入手，创业公司则聚焦在下游的垂直应用。多数公司刚刚完成标准化产品输出，开始进入商业化探索的初级阶段。

1.2.1算力

在A大模型时代，A领域的“军备竞赛”正从过去算法和数据层面的竞争，转变为底层算力的竞争。

算力是大模型成本结构中最大的一块，GPU的性能，决定了这个新兴行业的步调。但是，GPU性能提升的速度，已经落后于大模型训练和推理需求的增长。

GPU是训练模型与加速推理的关键算力硬件。大模型拔高了对数据中心带宽、数据存储的门槛。云服务商会采购各类硬件，辅以冷却系统与运维服务，构建灵活、可扩展的laaS平台，按需为客户提供算力。

据介绍，大约每隔4个月，A计算需求就会翻倍。广发证券分析师测算，随着国内生成对话式A产品加速推广，在乐观假设下，国内A大模型在训练与推理阶段或产生相当于1.1万台至3.8万台高端A服务器的算力需求。以英伟达单片A100GPU产品售价10万元、A加速卡价值量占服务器整机约70%计算，则对应126亿元至434亿元增量A服务器市场规模。

1.2.2大模型

大模型已经成为本轮生成式A竞赛的杀手锏。各个科技公司加码大模型，上演“百模大战”。

《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至今年5月28日，中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。而美国和中国就占全球已发布大模型总量的80%以上。

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谷歌基于PaLM2推出聊天机器人巴德(Bard),据介绍Bard支持40多种语言，同时还拥有图像分析功能;微软日前宣布将GPT-4导入全新Bing搜索引擎和Microsoft 365Copilot ,亚马逊也通过发布泰坦(Titan )以宣布加入战局。

中国大模型不断涌现，既有实力雄厚的互联网平台企业：百度、阿里、华为等互联网公司发布“文心一言”、“通义千问”及华为盘古大模型等;也有人工智能新秀，比如澜舟科技的孟子GPT、智谱AI的ChatGLM 、科大讯飞的星火大模型等。

一批高校、科研院所也相继入局，清华大学发布大模型GLM-130B、复旦大学则发布大语言模型MOSS;上海人工智能实验室发布天气预报大模型“风乌”、北京智源人工智能研究院发布“悟道3.0”等。