谢澍：ChatGPT到来，监督管理与技术研发应当如何互动？
近日，ChatGPT“火”遍各行各业,作为目前自然语言理解和自然语言处理领域最为先进的技术代表之一，ChatGPT所带来的商业价值和应用前景备受关注。据报道，OpenAI在 2023年3月15日发布的多模态预训练大模型 GPT-4，实现了多方面的飞跃式提升：强大的识图能力；文字输入限制提升至 2.5 万字；回答准确性显著提高；能够生成歌词、创意文本，实现风格变化，等等。面对ChatGPT的横空出世，必须承认，当今世界正经历着人工智能技术的快速发展，人工智能已经成为推动科技创新和社会进步的关键技术之一。既然人工智能技术发展的趋势不可阻挡，那么我们就应当拥抱人工智能，享受其带来的便利，应对其带来的挑战和问题。支持新兴技术发展是未来发展的必然方向，在此进程中，监督管理部门和技术研发主体之间的关系需要得到正确梳理，二者应当实现积极互动，而非消极影响，确保中国式现代化背景下的科技创新赋能有序展开，为社会发展提供有效辅助。
其一，监督管理部门需要在政策上有效支持人工智能技术研发和应用。相较于传统技术，人工智能有着显著的增效、减负之作用，足有实质性地发挥辅助功能。以近期饱受关注的人工智能绘画为例，有观点指出，人工智能绘画是AIGC的重要分支，跨模态生成是该项技术发展的关键节点，未来五年人工智能绘画有望参与10％-30％的图像内容生成工作，下一代互联网望成人工智能绘画关键着力点，或将有600亿以上的市场规模。就此而言，公众和画师应当理性面对人工智能时代的到来，并接受人工智能画作应用在游戏、影视等领域，而非单纯抵制。实际上，人工智能作画对于高强度的重复作画有着增效之辅助作用，但对于创意设计其效果并不稳定，因而至少在创造力输出方面，画师至少在一段时间内仍可能是行业的主导力量。并且，人工智能技术的复杂性和高成本本就是促进其应用的主要障碍，不少企业和组织需要人工智能技术提升其生产质量和效率，但缺乏人工智能工具的开发和应用经验，需要投入大量的时间和人力、物力、财力进行研究和开发。面对技术和资金壁垒，不少小微企业可能选择暂时放弃人工智能技术的应用，这也导致其在人工智能时代的发展面临障碍。因此，建议监督管理部门出台支持人工智能技术发展的政策，制定符合行业发展的规范，鼓励企业和组织开展人工智能研究和应用。同时，政策的扶持不应仅仅直接针对企业和组织，还应该加强高校的人才培养，设置人工智能相关的专业课程，通过人才培养提高人工智能技术的应用能力。如此一来，不仅企业和组织可以吸收更多人工智能领域的高素质人才，还能加强与高校、研究机构的合作，共同开发和推广人工智能工具，促进其广泛和有效的应用。
其二，人工智能技术的安全性保障问题需要监督管理部门和技术研发主体形成合力。随着人工智能工具的应用范围不断扩大，其数据安全与知识产权问题开始受到广泛关注。对于如何保护企业利用人工智能生成作品的知识产权问题，首先需要明确人工智能生成内容可以被视为作品，其次需要明确企业对其开发和应用人工智能所生成的作品享有权利、承担义务。人工智能发展迅速，仅仅依靠立法解决其知识产权上的争议并不现实，因此需要灵活且有弹性的立法模式，并赋予司法机关进行漏洞填补和法律续造的功能。在数据安全方面，用户在使用ChatGPT的过程中，可能无意输入个人或企业数据，被模型学习并作为输出数据内容进行传播。而本身使用ChatGPT技术就可能实施违法犯罪，诸如生成犯罪脚本、虚假信息的网络钓鱼和欺诈活动，以及生成恶意代码等行为会对用户设备和数据造成损害。因此，亟需加强人工智能技术的数据安全保护。技术开发和应用主体应当对人工智能工具进行安全性评估，并建立相应的防护措施加强自律和自我管理，遵守相关法律法规，保护用户隐私和个人信息安全。同时，技术开发和应用主体应当在技术研发过程中，需要同步注意技术安全和风险防范，积极配合监督管理部门开展监督检查。立法机关、司法机关、监督管理部门以及技术开发和应用主体之间需要形成合力，持续研究整治对策，为防控实践提供参考建议，发挥相关规范和案例的长期、正向作用，同时积极开发、推广人工智能数据安全保护技术。
其三，监督管理部门需要更多地深入企业和组织调研，掌握人工智能技术开发和应用的实践状况。当前，监督管理与技术研发的一大冲突，就是“距离”过远。部分企业和组织在实践中遭遇的实际问题无法反馈给监督管理部门，而监督管理部门在政策制定和日常监管过程中对于企业和组织的实际需求却又考虑得并不周全。因此，对于监督管理部门而言，当务之急是打通与企业和组织沟通的渠道，毕竟人工智能技术发展迅速，其更新速度可能是以月为单位计算的，闭门造车显然无法跟上技术发展的步伐，唯有积极与企业和组织互动、沟通，才能保持政策与监管的有效性。而对于企业和组织来说，监督管理部门的深入调研，是其掌握政策动态、行业标准以及未来发展方向的契机，与监督管理部门保持沟通，可以避免在人工智能技术研发和应用中与政策导向和监管标准出现偏差。
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