大模型行业合规白皮书.pdf

大模型合规白皮书20232023年11月大模型合规白皮书金杜律师事务所上海人工智能研究院华为技术有限公司上海昇思AI框架&大模型创新中心2023年11月oPqNqOqQtNyRoR前言大模型作为人工智能发展脉络中的里程碑，引发了新一轮的科技创新浪潮，其以强大的计算能力和深度学习技术，极大地提高了内容生产效率，促进内容生产方式颠覆式变革。各行各业纷纷布局大模型应用，把握智能化发展的机遇。然而，大模型也面临隐私泄露、侵犯第三方权益以及违背伦理等潜在风险，引发了社会各界的关注和担忧。随着大模型的广泛应用，加快完善大模型的立法监管以确保大模型的应用与发展符合伦理道德和社会价值观，推动人工智能科技的健康发展变得迫在眉睫。世界上主要国家和地区均着手并加快完善大模型相关的法律监管。例如，欧盟以《人工智能法案》为核心，结合大模型可能涉及的其他领域的立法，逐步建立起专项法案为主、现存法规为辅的人工智能法律监管框架；美国对于人工智能大模型的立法较为分散，各州分别各自推进人工智能立法，联邦政府则试图在现有的立法框架及监管规则内对大模型及人工智能进行规制，但同时，人工智能相关的联邦专项立法提案也在推进当中。我国围绕网络安全、数据安全、个人信息保护等重点领域制定了法律法规，并及时跟进人工智能技术创新发展态势，先后针对互联网信息推荐、生成式人工智能等技术领域出台了管理办法，建立了法律法规和标准规范相协调的人工智能监管制度体系。在此背景下，本白皮书在我国人工智能法律监管框架下进一步梳理了大模型相关方的合规义务及要点，并展望未来大模型法律监管体系的发展趋势与特征，对政府、企业、社会共建大模型治理体系提出切实建议，从而为社会各界了解大模型立法最新动态和立法趋势提供有价值的参考，并为相关单位开展大模型业务提供法律解读及合规指引，保障大模型相关业务的合规经营以及行业的健康规范发展。目录前言一、大模型的发展历程(一)早期模型的探索与局限性8(二)深度学习的崛起11(三)GPT等代表性大模型的影响121.大模型带来的效率与准确度革命142.大模型带来的机会与挑战15二、全球大模型监管现状(一)主要国家和地区加快完善大模型监管171.欧盟172.美国253.英国35(二)我国对于大模型的监管现状381.立法现状382.合规要素473.大模型业务中各方合规义务一览表594.运营角度的其他考量61三、未来展望与发展建议(一)未来展望：大模型合规的前沿701.大模型技术创新发展与合规风险并存702.大模型合规框架走向标准化与国际化703.社会文化和伦理逐渐与合规体系相融714.行业应用面临不同合规挑战与监管725.治理路径分阶段、有弹性地构建73(二)发展建议：构筑大模型合规生态741.政府推动构建行业新秩序742.企业创新与责任担当783.社会组织加强协同合作808大模型合规白皮书一、大模型的发展历程(一)早期模型的探索与局限性从早期的符号逻辑到现代的深度学习1模型，AI领域经历了数十年的探索和迭代，为后续突破打下了坚实基础。随着大数据的发展和AI计算能力的爆炸式增长，深度学习模型的崛起显得尤为突出。然而，尽管这些模型在特定任务上取得了令人瞩目的成就，其在初期也面临着许多局限性，如存在数据依赖、计算消耗大、缺乏可解释性等。这些局限性不仅为AI领域带来技术挑战，也引发了对模型偏见、安全性和应用范围的深入思考。1956年6月举行的达特茅斯夏季人工智能研究项目，被广泛认为是人工智能作为一个研究学科的开端。自“人工智能”概念被提出，大模型的发展经历了三个阶段：•早期发展期(1956-2005)：该阶段主要是传统神经网络模型的阶段，例如循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork，“RNN”)2、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，“CNN”)3。起初，AI发展主要基于小规模的专家知识，然后逐渐转向机器学习4，1980年和1998年诞生的CNN和LeNet-55奠定了深度学习模型的基础。•快速成长期(2006-2019)：该阶段是全新的神经网络模型阶段，模型的发展方向主要聚焦长序列的处理和计算效率的提升，以Transformer6架1深度学习(Deeplearning)是机器学习(Machinelearning)中的一类算法，指利用多层神经网络，模仿人脑处理信息的方式...