人工智能时代的算法治理报告2022

来源：腾讯研究院

随着数字化的深入发展，智能算法已经成为基础性、通用性的技术，持续在经济社会的各个领域应用发展。从互联网领域中的推荐算法、AI生成内容（AIGC），到产业领域中的自动驾驶汽车、医疗AI、工业质检AI，再到社会公共服务中的便民应用，可见算法为数字经济和社会的高质量发展“提质增效”。

与此同时，算法的广泛应用也带来一些负面问题，诸如信息茧房、隐私侵犯、大数据杀熟、算法滥用等。为此，国内外开始探索建立算法治理的新路径新举措，更好地保障可信的、负责任的、以人为本的算法技术创新与应用。

在这些背景下，腾讯研究院法律研究中心研究推出了《人工智能时代的算法治理报告2022——构建法律、伦理、技术协同的算法治理格局》。报告立足于算法的技术趋势和行业应用现状，从法律监管、伦理治理、技术治理三个层面梳理总结国内外在算法治理方面的实践做法，以期通过多元参与、敏捷灵活、精准有效的算法治理，保障算法技术创新与应用健康、有序、繁荣发展。

当前，在算法技术创新中，主要有大模型、合成数据和生成性AI三个趋势。其中，大模型无疑是最为重要的发展趋势之一。相较于过去功能较为单一的算法模型而言，大模型具有更强的通用性。因此，大模型也意味着“AI工业化”的到来。AI工业化是指，AI具备了标准化、模块化、自动化的特征，能够大规模地在产业中落地应用。大模型正体现了AI标准化、模块化、自动化的实现路径，并且大模型形成的成本边际效应，极大地节约了AI应用成本。

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