2022年底，OpenAI發布了基于AI大模型GPT-3.5開發的Chat-GPT，立刻登上全球信息科技領域新聞頭條。半年后，由其引發的浪潮更加洶涌澎湃，全球科技公司競相宣布擴大AI大模型投入，許多人認為AI大模型的出現標志著AI領域迎來了“iPhone時刻”。

與此同時，頂級研究者立刻意識到AI大模型的巨大風險，數千名科學家呼吁在全球范圍內暫停先進AI大模型訓練，OpenAI首席執行官主動要求為AI的年度增速設定上限，提出“對待AI應該參考核武器的監管方式”，對超過特定閾值的AI大模型施行“許可證”制度。

狂熱與焦慮的聲音同時存在可能讓人困惑，ChatGPT與類似應用目前還難以滿足人類基本工作需求，為什么會使頂級研究者如此焦慮？事實上，AI大模型的重要意義在于它是AI向AGI（通用人工智能）演化過程中的最新成果與標志性注腳，相對于之前的AI系統，它的能力出乎意料，它可能預示著AGI將比原本預期更快到來，而AGI的真正到來將對人類文明與社會產生顛覆性影響。

(資料圖)

AI大模型吹響AGI時代序曲

被譽為“計算機科學之父”的艾倫·圖靈在1950年《計算機器與智能》論文開篇寫道：“我提議考慮一個問題——‘機器能思考嗎？’。”他設計的“圖靈測試”提出，如果一臺機器能夠與人類展開對話而不會被發現其機器身份，那么這臺機器就具備人類智能。1956年召開的達特茅斯會議將這種機器智能定義為人工智能（AI），此后，通用人工智能（AGI）被進一步定義為在所有領域都能達到或超越人類智能水平的AI，它的出現就意味著人類不再是已知范圍內智能水平最高的物種。

70多年來，AI研究在曲折中前進，AGI的到來仿佛遙遙無期。直到2012年人工智能系統AlexNet首次在圖像分類任務中接近人類水平，2015年ResNet超越了人類水平，研究者終于確認人工智能與人類智能之間并非不可逾越。2017年Transformer架構發布后，AI大模型有了堅實的發展基礎，2022年底基于AI大模型開發的ChatGPT一次性通過了美國醫師執照考試、律師資格考試、MBA考試、斯坦福大學期末考試等人類高水平智力測試，AI大模型的實際表現令人震驚。

OpenAI的聯合創始人之一馬斯克認為：“我們已經相當接近AGI了，也許還有三年或六年的時間，但在這個十年就會出現。如果說AGI是一個黑洞，我們正在圍繞AGI黑洞旋轉，人類正在走向超級智能或文明的終結，這就是即將發生的兩個可能性。”圖靈獎得主、“深度學習之父”杰弗里·辛頓教授同樣擔憂人類的未來：“我們本是用機器模仿大腦，現在機器卻突然超越了它，當你了解到這一點時，真的會感到非常害怕，因為這個轉變太突然了。我只是很緊張，我不知道在智力差距很大時，更聰明的東西如何能被更不聰明的東西控制。”

AI大模型可能只是AGI的一塊拼圖，但它或許已經吹響了AGI時代的序曲。OpenAI表示，成功過渡到一個擁有超級智能的世界可能是人類歷史上最重要、最有希望，但也是最可怕的項目。一個錯位的超級智能可能會對世界造成嚴重傷害。在這種巨大收益與風險并存的前景下，同時聽到狂熱與焦慮的聲音也就不足為奇了。我們如何認識并應對AI大模型帶來的機遇與挑戰，可能會深刻影響人類在AGI時代的前途命運。

以我國數字基礎設施建設與治理框架為基礎發展AI大模型

我國在基礎設施領域已有豐富成功的建設治理體系，5G、光纖網、物聯網、工業互聯網等數字基礎設施已取得了豐碩成果，可積極利用我國在這方面的經驗，推動AI大模型領域統籌實現健康快速發展與安全可靠監管。

AI大模型體系成為數字基礎設施的可行性快速顯現，具備以數字基礎設施框架開展建設治理的基礎條件。

一方面，AI大模型以大量昂貴的算力和數據資源投入為基礎，有能力為億萬用戶服務，可承載千行百業的發展需求，符合數字基礎設施投入大、輻射廣、外溢效應強等特點。另一方面，AI大模型的基礎原理公開、研發模式通用，不存在本質上的技術壁壘，智能水平最高的AI大模型可能“贏者通吃”。有專家預測，全球的大模型生態不會超過三個，AI大模型服務模式將向著數字基礎設施服務范式邁進，AI大模型提供的“智力服務”將類似于移動網絡基礎設施提供通信服務、電網基礎設施提供電力服務等。

AI大模型體系成為數字基礎設施的必要性不斷提升，必須加快統籌發展與安全。以數字基礎設施為導向，有助于統籌AI大模型發展資源，加快追趕超越步伐。

一方面要統籌算力資源，AI大模型需要大量算力資源支撐，在“芯片禁令”的影響下，我國或將面臨AI大模型訓練所需的算力資源“卡脖子”問題。另一方面要統籌數據資源，全球互聯網的中文數據相較英文數據匱乏，高質量的中文數據更為稀缺，各大企業往往將其收集的互聯網數據當作私有財產，不利于我國先進AI大模型發展。

面對這些問題，國家有關部門應明確AI領域未來三到五年發展目標、統籌協調AI大模型發展急需的算力和數據資源；行業標準組織應及時開展AI大模型開發與運營標準探索；國家科研專業機構應深入探索前沿技術、構建模型訓練規范、搭建AI大模型產業創新合作平臺；行業龍頭企業、“鏈長”企業、國資央企等要勇擔重任，主動布局AI大模型關鍵環節，對標全球領先的AI大模型提供優質服務，共同推動我國AI大模型體系高質量發展。

同時，以數字基礎設施為導向，有助于強化AI大模型監督治理，降低安全風險。AI大模型有能力對經濟社會秩序帶來嚴峻挑戰，如侵犯個人隱私、輸出有害內容、虛假信息泛濫、網絡安全攻擊、壟斷關鍵技術、沖擊勞動力市場等重大風險相互交織。

我國在基礎設施監管領域已積累了大量成熟經驗，監管有體系、治理有辦法、實踐有效率、社會有共識。在AI大模型治理監管領域，國家有關部門應對超過一定規模的AI大模型訓練和應用開展源頭治理，堅決打擊過度采集信息、散布虛假信息、挑戰網絡安全等行為，適時提請立法機構制定相關法律法規，積極參與聯合國擬成立的全球AI監督機構。行業標準組織應加快布局AI大模型治理規范，引導行業健康發展。國家科研專業機構應前沿洞察多個AGI技術路線，定位AI大模型治理難題，加強與開發運營主體的協同配合，促進AI大模型開放普惠共享。行業龍頭企業、“鏈長”企業、國資央企等AI大模型開發運營主體應秉持規范健康可持續的發展原則，在一定程度上超越自身利益得失，制定和優化企業AI發展戰略，防止資本無序擴張，與監管部門、行業標準組織、國家科研專業機構保持密切合作，確保AI大模型符合我國整體利益發展方向。

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