AG九游会官网 九游会国际“的研究和开发应该重新聚焦于优化最先进的系统，让它更加准确、安全、可解释、透明、稳健、一致、值得信赖、对人类忠诚。与此同时，AI开发人员必须与决策者合作，大力推进强有力的AI治理系统的发展。”
这股反对浪潮，与大模型席卷全球的技术浪潮一起，构成了2023年人类科技发展大局的底色。
到了临近2023年收官，以马斯克为代表的名人，还在通过各种方式表达对大模型的担忧，“AI比核弹更危险。
虽然马斯克转手就大力投入自家的大模型开发工作，但对大模型这枚能够实现巨大“价值爆发力”的核弹进行监管，树立与引导行业规范，也逐步形成国内外的共识。
这种共识，不仅仅基于“人类”、“未来”之类的宏大叙事，更重要的是，它与产业落地同样息息相关。
不久前，全国信息技术标准化技术委员会人工智能分委会全体会议期间，国内首个官方“大模型标准符合性评测”结果正式公布，包括文心大模型在内几个大模型首批通过该评测。
在2024大模型注定要在商业价值上大展拳脚时，行业规范的建设工作也在默默完善，它能为产业场景中的客户带去真正的信任，扫清场景落地的最后一重障碍“信任”度的建设问题。
过去，以百度文心大模型为代表，国内大模型实际上解决了产业客户关注的两个问题：
首先，是价值上限，即大模型“技术发展”的深入，认知智能的不断完善，可以在业务改造上给产业客户带来全新的可能。
堪比GPT-4的文心大模型 4.0，代表了中国大模型发展的技术水准，让中国大模型拥有了世界话语权。而对产业客户而言，大模型的这种不断迭代，意味着服务其业务变革升级的“脑子”越来越聪明，产生业务变革价值的能力越来越强。
然后，是业务契合度，即大模型“场景契合”的不断提升，能够有效融合到各类业务当中，产生源源不断的场景应用。
截至最新数据，文心一言用户数已经破亿，覆盖场景 4300 个，其背后的百度文心大模型调用量居国内首位，日均调用量达数千万次，每月服务企业超过 1 万家。
但是，如果说“技术发展”、“场景契合”代表了大模型的产业落地“上限”，那么在狂奔突袭之外，大模型正越来越需要关注“下限”问题，即“行业规范”的建设推动产业客户最终形成对大模型的普遍“信任”。
在全球范围内，大模型之所以在2023年初“未成熟先被猜忌”，原因在于它带来的预期牵连是多方面的。
数据隐私问题各类数据被倒入“训练”的大锅中，是否在应用时对外“无意间”透露出某些重要的个人、企业隐私？典型如，与大模型发展如影随形的“提示词攻击”正变得越来越猖狂，通过刻意的提示词引导，导致模型生成不适当的内容，泄露敏感信息等。
数据安全问题大模型意味着大数据量，要保证效果，就必须要有大批量的核心数据纳入到训练当中，但这些数据一旦被窃取，损失将比过去的AI模型要大很多，安全容错率更低。
知识版权问题在数据输入端，数据来源是否有版权支撑，在结果输出端，版权归于谁？都等待梳理。
伦理道德问题科研、制造、医药、法律大模型已经走向诸多能带来社会正向价值的场景，但在诸如伪造视频进行诈骗等“场景应用”上，大模型“技术支撑”带来的欺骗性会变得更强，带来的损失可能性也更大，这方面，很多案例正在集中涌现。
由此可见，当问题被具体拆解后，开篇那些宏大叙事之下，对大模型未来发展的担忧，其实都与产业落地密切相关。
对很多潜在的客户而言，使用大模型改造升级业务，会不会有直接的数据隐私、数据安问题？毕竟，如果商业隐私外泄、重要数据被偷窃，企业运营会面临各种直接的商业竞争风险。以及，会不会带来知识版权、伦理道德等新的“麻烦”，让企业陷入被动？
当文心大模型等逐步走向大型产业客户，或敏感行业客户等对象时，一定绕不开信任度的拷问。
经验表明，任何一个领域要避免走向“风口”式的衰败命运，行业规范的建设一定要与技术、应用的快速发展同步进行。
“大模型标准符合性评测”正是产生于这样的背景下，其旨在通过制定科学合理的评测标准和方法，推动大模型技术的规范化发展，提升我国AI技术的整体竞争力，代表了中国引导大模型行业发展的监管优势我们没有各种花哨的联名信、名人蹭热度的大放厥词，确有实实在在的行业规范建设前瞻动作。
而通过评测，意味着大模型本身也将获得行业甚至监管层的认可，能够为产业场景的客户所真正信任，不会在未来某个深入发展的时间节点突然“碰钉子”。
对百度文心大模型而言，“技术发展”、“场景契合”带来卓越的性能和广泛的应用场景，现在加上“行业规范”的建设，三大要素齐备，既不断拉升“上限”，又锁住了“下限”，未来的加速发展将无后顾之忧，更值得客户信任，2024的产业落地也可以放心“大干一场”了。
在制度优势下，近些年在新兴领域，我国相继建立了1300多个全国标准化专业技术委员会，截至2021年已发布国家标准4万多项、行业标准7.6万多项，有力推动了创新力量的迸发，成为我国新技术比肩欧美的重要支撑，大模型概莫能外。
但行业规范的建立也并非一件容易的事，“大模型标准符合性评测”仅仅是一个开始，后续还会，也必须要有更多行业规范式的动作落地，才能构建产业落地“信任”的完全体。
作为新兴行业的“必答题”，下一步在行业规范这里，大模型要做的事还有很多。
尤其是，大模型本身发展十分快速，迭代升级导致相关标准的制定要有充分的前瞻性，要有足够的预判，不能出现技术先进性不够，或者修改、调整跟不上技术更新速度的情况。
因此，在国际上，一个普遍做法是，行业规范的制定本身，就需要邀请行业内的领头羊企业、专家等，进行新兴基础研究，以最前沿的行业探索直接充实规范、标准内容，让行业规范、标准兼具科学性与可操作性。
在TE智库根据RlueEva-System大模型测评体系发布《中国通用大模型内容生成及安全性能力评测》中，百度文心一言综合得分排名第一，“安全体系能力”一骑绝尘，甚至超越ChatGPT同期产品。
再加上强大的自然语言理解和生成能力，文本、图像、音频多模态数据处理，高效推理和部署能力，坚实的数据安全保障能力可以想见的是，下一步，百度这样的厂商，不应该只是做规范、标准的遵从者、执行者，更应该在统一指挥下积极协助相关规范、标准的建设工作，如此，大模型行业才能更加健康地成长。
作为国内AI领域标准的主导力量，百度已经多次参与国家人工智能技术标准体系设计和讨论，并作为标准核心贡献单位之一，起草人工智能预训练大模型系列国家标准。就在2023年7月，百度还被中国电子技术标准化研究院授予“国家人工智能标准化总体组大模型专题组联合组长单位”，此前，百度同时获批向公众开放服务备案和深度合成服务算法备案。
还是回到2023年年初那封让大模型热度更上一个台阶的公开信，其中的呼吁“AI开发人员必须与决策者合作，大力推进强有力的AI治理系统的发展”，恰恰正在中国被实现。
在2024年，相信有了更好的行业规范建设，大模型产业落地也将更上一个台阶。
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