【摘 要】
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以ChatGPT为代表的大型生成式语言模型通过对海量自然语言文本数据的学习,运用统计学和概率分布预测下一个单词或句子,从而实现流畅连贯、语法正确、具备逻辑的文本生成。这一技术机理虽能提升模型性能,但却在内容公平性、真实性和可靠性方面带来治理挑战。概率生成文本的方式存在难以控制内容质量的问题。基于网络文本语料库的训练可能嵌入算法偏见,人类反馈强化学习可能加剧虚假信息的生成与传播风险,模型的涌现性还可
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以ChatGPT为代表的大型生成式语言模型通过对海量自然语言文本数据的学习,运用统计学和概率分布预测下一个单词或句子,从而实现流畅连贯、语法正确、具备逻辑的文本生成。这一技术机理虽能提升模型性能,但却在内容公平性、真实性和可靠性方面带来治理挑战。概率生成文本的方式存在难以控制内容质量的问题。基于网络文本语料库的训练可能嵌入算法偏见,人类反馈强化学习可能加剧虚假信息的生成与传播风险,模型的涌现性还可能产生意料之外的治理风险。迈向“模型泛在”的人工智能2.0时代,生成式人工智能的治理应遵循敏捷治理与韧性治理并重、精准治理和参与式治理协同的原则。针对“模型即服务”的新型产业生态链,围绕信息生产变迁和产业链变迁的核心特性,构建基于应用程序接口模式的治理、基于插件模式的治理和基于模型垂直部署模式的治理架构。
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