半岛彩票2月15日，曾因发布生成式人工智能ChatGPT而在全球爆火的OpenAI公司再度发布文生视频模型Sora，这不仅颠覆了人们习以为常的“耳听为虚、眼见为实”的认知，更是让人对人工智能技术的迭代速度倒吸一口凉气。面对人工智能无处不在和无所不能的巨大影响，我们到底应该如何应对和相处？2月25日，由《人民法治》杂志社、民建海淀区委会专业一支部、民建海淀区委会法制委员会联合主办的“人工智能的法制体系建设”专题座谈会在京举行。与会专家认为，Sora的发布需要我们正视现实，更多地看到差距，要用更加开放、包容的态度来加快发展我国的人工智能，更加积极主动全面拥抱人工智能，以法治建设支持和引导人工智能发展，构建在全球科技创新竞争中的制度优势。
“人工智能的快速发展完全超出我们的想象，科幻作家刘慈欣曾说过，‘人类的未来要么是走向星际文明，要么是生活在元宇宙时代’，原本以为要若干年后才会发生的事情没想到来得那么快。”年过五旬的民建海淀区委会法制委员会主任、中国政法大学教授姜登峰很是感叹。
研究人工智能超过十年的中国政法大学国家政治安全研究中心研究员杨安提出，人工智能技术和以往所有技术的不同在于：以往所有的技术只是技术，而人工智能则是一种世界赖以生存的生态。例如核武器，尽管其拥有强大的威慑能力，但其是可以被防备的，并且核武拥有者实际上也很难使用核武。人工智能则不一样，它几乎也必定成为一个国家政治、经济、社会、文化和生活的生态，或者说，它是人们日常生活的有机部分。在很大程度上说，人工智能是一个“人造上帝”“人造的神一样”存在。
数据显示，中美是人工智能发展的“第一方阵”，占全球区块链相关专利技术的75％，全球互联网开支的50％，云计算市场的75％，以及世界前70家最大数字平台市场总值的90％。不过，杨安的判断是，“美国通过‘全政府’‘全社会’模式，整合多方力量加速人工智能的迭代升级，依然在人工智能领域保持领先优势。”据悉，全球前15名的半导体厂商中有8家隶属美方，当前人工智能领域使用最广泛的TensorFlow、CNTK和Caffe等软件框架均为美国公司开发，美国不断强调“跨境数据自由流动”“计算设施非强制本地化”等规则，增强对数据流动掌握和使用的主导权，而中国最顶级的人工智能高端人才数量只有美国的20%，已成为国家关键领域急需的高层次人才。
杨安提醒，今天，人工智能领域的竞争多发生在美国公司之间，而其他国家可以说是没有，即使有一点，也只是美国的延伸或者应用。如果这个趋势不能被改变，那么美国就会成为主宰世界的唯一“上帝”。
不同于杨安对于人工智能的全面拥抱，从事诉讼法研究的北京外国语大学法学院教授郑曦更关注人工智能带来的风险，“倘若将生成式人工智能运用于司法，一旦不真实的信息影响案件裁判，将对公民生命、财产、自由等重益造成巨大影响。”
郑曦详细叙述了生成式人工智能在真实性方面的四大缺陷：一是语料真实性问题。生成式人工智能是从海量数据中收集整理语料的，这些主要来自网络世界的数据本身来源和质量就难以把控，可能是不完整、不准确甚至是完全虚假的，而生成式人工智能本身亦存在局限，难以对这些数据进行真实性方面的甄别，也无法在特定语境下对数据的特定含义作出准确理解。
二是垄断风险问题。目前基于技术保密等原因，如OpenAI拒绝开源，导致语料库、算法等均为少数企业或机构所垄断掌握，而且生成式人工智能的开发需要巨大的资金投入，从而使得技术更集中于少数企业和机构。倘若这些具有技术垄断优势的企业或机构本身存在某种偏见或倾向，则可能在生成式人工智能的算法中注入此种偏见或倾向，一方面带来歧视性的错误可能，另一方面也限制生成式人工智能基于准确数据通过训练纠偏。
三是模型的数据偏差问题。生成式人工智能大模型的训练依赖于海量的数据，而这海量数据主要来源于互联网。由于在互联网技术方面的先发优势，西方社会主导了互联网数据的形成逻辑和表达方式，而亚非拉国家在数据产出、存储、维护等方面则劣势明显。在此种情形下，生成式人工智能模型的数据偏差就会带来其信息输出时的真实性问题，甚至带来意识形态、思维方式的固有成见。
四是输出信息误导性问题。由于存在前述的语料真实性、垄断风险、模型数据偏差等问题，生成式人工智能输出错误信息的情形十分常见，以ChatGPT为例，许多用户反映其输出结果常是“一本正经地胡说八道”。另外ChatGPT还会刻意迎合用户，当用户以不同方式、语气就同一问题提问，ChatGPT可能给出不同的回答或对回答进行调整。
不过，尽管郑曦对人工智能的发展持包容审慎的态度，他仍然认为，“最大的不安全就是不发展，从政治安全和国家安全的角度来说，最大的安全保障就是发展。”
“能力越大，责任越大”，在姜登峰看来，随着人工智能变得越来越复杂，并深刻地影响和融入我们的生活，为促进和规范人工智能的发展，良好的法律保障和规制就显得尤为重要，这样才能确保人工智能的可持续和负责任发展。
杨安则表示，我国的人工智能产业在四个薄弱环节急需加强：第一，基础理论和原创算法研究比较薄弱。第二，高端器件研发能力弱，比如做深度神经网络训练的GPU（图形处理器），中国在这方面差距比较明显。第三，缺乏有影响的人工智能开源开放平台。第四，缺乏相应的高端人才。
为此，杨安提出，要进一步发挥立法导向性作用，以法治保障人工智能新产业体系健康发展，并提出如下建议：一是进一步加强基础理论和原创算法研究、高端器件研发、人工智能开源开放平台建设、高端人才培养等四个方面的法律法规布局，为加速人工智能领域建设提供法治支持和保障；二是在国家、地方等多个立法层级上将发展人工智能确定为经济优先发展方向、赋予战略性新兴产业地位；三是健全人工智能国家研发体系相关的法律法规，加强对研究以智能智慧智造实现高标准高质量发展路径的法治保障；四是加强智能化基础设施建设，推动公开数据的开放、共享，同时有针对性地就人工智能数据安全与保护问题完善相关法律法规；五是加快人工智能法律、伦理问题的研究，引导人工智能安全可控发展；六是深化国际开放合作，更加主动参与全球人工智能的治理和标准制定；七是加快人才培养，形成一批人工智能的国家人才高地，进而带动整个人工智能理论和算法的发展。
