AIGC的崛起与广泛应用
近年来，人工智能（AI）技术，尤其是生成式人工智能（AIGC），正在深刻改变我们的生产与生活方式。从自动驾驶汽车在城市车流中安全穿行，到AI生成的文章与图片在社交媒体上频繁出现，再到搭载智能系统的工厂流水线以空前效率运转，AI技术的应用场景不断拓展。咨询机构麦肯锡预测，以AIGC为代表的AI技术将为全球经济带来超过7.9万亿美元的价值，到2030年，生成式AI在各行业的应用每年可创造6.1万亿至7.9万亿美元的经济效益。
在国内，AI大模型领域的竞争也日趋激烈。自ChatGPT横空出世以来，国内的“百模大战”如火如荼，一批通过备案的大模型已向各行业及公众开放。中国科学院副院长吴朝晖指出，AI将成为第四次工业革命的标配，加速传统产业的转型升级，为智能经济发展提供全新动能。
垂直领域的机遇与挑战
在AI技术的落地应用中，垂直领域被视为重要突破口。360集团创始人周鸿祎强调，企业应基于自身独特的业务数据，在垂直领域训练专有大模型，并将其与业务工具深度结合。未来，企业将不再依赖单一超级大模型，而是部署多个小规模、百亿级的大模型，每个模型专注于特定场景。
腾讯云、百度智能云等企业已在垂直领域取得显著进展。例如，腾讯云通过结合行业专业知识和数据训练，推出了20多个行业的50多个大模型解决方案。百度智能云则发布了覆盖营销、数字人、智能客服等七大垂直领域的7款大模型产品。浪潮智能生产研发的“智产大模型”在制造业中的应用，使生产效率提升20%，产品合格率从90%提升至99%。
然而，AI在垂直领域的应用也面临挑战，包括数据获取、模型训练和应用上线全过程中的安全问题。浪潮智能生产总经理宋志刚指出，数据是AI模型决策的核心，训练数据的不准确或泄露可能影响模型的可靠性。
AI安全与治理的新课题
随着AI技术的广泛应用，安全问题日益凸显。腾讯云副总裁吴运声将AI安全分为三类：AI本体安全、AI应用安全和AIGC内容安全。其中，AI本体安全关注模型的可靠性、公平性和可解释性；AI应用安全涉及模型开发、测试、部署和运行的全生命周期；AIGC内容安全则聚焦生成内容的合规性。
百度法律研究中心主任陈晨强调，大模型的内容输出风险主要体现在“偏见”“误判”“幻觉”等方面，多元数据集和高质量数据对模型发展至关重要。周鸿祎建议，通过技术手段如内部水印等，加强对AI生成内容的监管。
在国际层面，AI治理已成为全球关注的焦点。2023年10月，我国发布《全球人工智能治理倡议》，提出加强国际合作，提升AI技术的安全性、可靠性和可控性。中国信通院政策与经济研究所高级工程师程莹表示，AI治理正从原则理念转化为可落地的规则规范，立法、伦理和标准层面的工作也在逐步推进。
未来展望：AI与人类社会的深度融合
AI技术的发展不仅带来机遇，也引发了对伦理、法律和社会影响的深刻思考。中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒认为，技术发展是解决安全问题的关键，不发展才是最大的不安全。
在金融领域，AI大模型正推动产业变革。马上消费通过AI技术优化虚拟客服，准确率达95%，并深化用户关系图谱，提供智能机器人服务超10亿次。李厚强指出，AI大模型的发展需要解决芯片、技术细节和数据获取等难题，同时加强人才培养与引进。
未来，AI技术将进一步与各行业深度融合，推动社会迈向智能增强时代。正如吴朝晖所言，AI将引领新型工业化发展，为全球经济注入全新动能。在这一过程中，平衡技术创新与安全治理，将成为AI健康发展的关键。
相关文章
