·專門的立法干預為時過早

由此我們可以看到，大模型可能的對社會有益的應用方向，是那些不需要新知識的領域，或者說是那些以保守為正面價值的領域，比如文化、宣傳、法律和常規(guī)醫(yī)療。法律的主要功能在于維護既定的社會秩序，它不需要創(chuàng)新，但需要在既定規(guī)則的大前提下處理大量信息，這恰恰是大型語言模型所擅長的。

這些領域恰恰是當下國際關系新格局中中美兩大陣營競爭至為激烈的領域。

如前所述，大型語言模型不會幫助人們明辨真?zhèn)危珪w現(xiàn)和灌輸特定的價值觀，并因此產(chǎn)生巨大的社會動員效力。如果多數(shù)中國人使用的由大型語言模型驅(qū)動的搜索引擎、聊天軟件、社交媒體和生產(chǎn)力工具是基于敵視中國的語料訓練而成的，那么便會使國家從內(nèi)部瓦解。比如，有不少測試者都發(fā)現(xiàn)，在回答涉及我國的釣魚島、新疆和南海等事務的問題時，ChatGPT的回答明顯體現(xiàn)了美國立場。

但是，我國也不能完全采取防御策略，比如禁止本國公民使用境外機構(gòu)研制的相關產(chǎn)品，而是應當積極鼓勵本國企業(yè)研發(fā)和推出用中國語料訓練的大模型。

正是在這樣的背景下，網(wǎng)信辦于4月11日公布了《生成式人工智能服務管理辦法》（征求意見稿）。該文本明確將維護國家安全、體現(xiàn)社會主義核心價值觀、維護公民的個人信息權(quán)益、保護包括知識產(chǎn)權(quán)在內(nèi)的合法權(quán)益作為主要目的。

但在生成式人工智能技術(shù)剛剛?cè)〉脤嵸|(zhì)性突破、應用場景和商業(yè)模式尚在探索階段、可能產(chǎn)生的風險和法律問題尚不明確的時候驟然立法，時機顯然很不成熟，甚至有可能扼殺或至少阻礙我國相關企業(yè)在大模型領域的研發(fā)投入或落地探索，并因此導致與立法初衷背道而馳的結(jié)果。

首先，該“征求意見稿”第三條雖然表示“國家支持人工智能算法、框架等基礎技術(shù)的自主創(chuàng)新、推廣應用、國際合作，鼓勵優(yōu)先采用安全可信的軟件、工具、計算和數(shù)據(jù)資源”，但所有的其他條款都是限制性的而不是鼓勵性的，這些限制性條款一旦得到嚴格實施便可能阻礙相關技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

我們可以看到，美國在人工智能領域的立法沒有任何一項是在限制本國人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，倒是有很多試圖限制中國相關技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展條款，包括《無盡前沿法案》和《芯片法案》等等，對本國相關企業(yè)幾乎全是支持和鼓勵，所有的限制都指向中國。

其次，該征求意見稿對生成式人工智能提出了從預訓練到客戶端服務的全流程規(guī)制，沒有考慮到技術(shù)和商業(yè)模式發(fā)展本身的內(nèi)在需求。在成熟的技術(shù)和商業(yè)模式其實尚未出現(xiàn)的情況下，這種規(guī)制實際上有可能導致相關的產(chǎn)業(yè)在我國不會出現(xiàn)。

比如，第七條對預訓練數(shù)據(jù)的合法性要求可能導致相關開發(fā)者無法獲得足夠多的訓練數(shù)據(jù)來完成預訓練過程。而預訓練本身實際上不會對公民權(quán)益和公共利益產(chǎn)生可見的影響，嚴格地限制在這個階段，無論從發(fā)展角度還是從權(quán)利保護角度來看都是毫無必要的。

第三，到了商業(yè)化運行階段，生成式人工智能的確會對用戶、對社會、對國家利益產(chǎn)生影響，但這種影響的方式、性質(zhì)和程度目前都無法判斷，只能是基于猜想。這種提前立法介入的做法不符合法律發(fā)展的規(guī)律。

法律是一種回應性的機制，它必須是回應公民的真實訴求和社會的秩序需要，針對尚未出現(xiàn)的問題制定具體的規(guī)則，只能使萌生狀態(tài)的有利有弊的技術(shù)在充分展現(xiàn)其利弊之前就走完了自己的生命周期。

第四，至于使生成式人工智能在不損害國家的憲法價值和國家安全利益的前提下發(fā)展的框架性制度約束，其實已經(jīng)存在，包括《網(wǎng)絡安全法》《個人信息保護法》《數(shù)據(jù)安全法》以及網(wǎng)信辦此前主導制定的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務推薦算法管理規(guī)定》和《互聯(lián)網(wǎng)信息服務深度合成管理規(guī)定》。對于生成式人工智能發(fā)展初期可能出現(xiàn)的各種問題，這些現(xiàn)有法律法規(guī)和部門規(guī)章都足以應對。

最后，并非所有的問題都需要法律去介入。

比如，征求意見稿第十二條的反歧視規(guī)定，產(chǎn)業(yè)界本身就高度重視，并且已經(jīng)有了專有名詞，叫做人工智能生成內(nèi)容的“毒性”。降低毒性是業(yè)界的普遍追求，因為一旦生成內(nèi)容表現(xiàn)出了毒性，就會損害開發(fā)者的公共形象，并直接導致巨大的財務損失。

如前所述，目前已有的大模型如果在什么方面做得最好的話，那就是政治正確。比如，我曾經(jīng)試圖誘導ChatGPT作出帶有明顯種族歧視傾向的回答，但未能成功。

對話三：種族歧視

結(jié)語

綜上所述，生成式人工智能是當下的輿論熱點，但冷靜的思考使我們發(fā)現(xiàn)，一方面，這種技術(shù)不像馬斯克所擔憂的那樣會導致人工智能脫離人類控制甚至導致人類滅絕，恰恰相反，它不足以帶來任何會令人類真正吃驚的創(chuàng)新。另一方面，它的確可能在人類語言已經(jīng)覆蓋的疆域范圍內(nèi)極大提高效率，帶來生產(chǎn)力和生產(chǎn)方式的巨大變革。

在目前這個階段，專門的立法干預為時過早。法律不應當追逐熱點，而是應當秉持回應性和謙抑性的品格，等問題浮現(xiàn)出來之后再去介入。

本文系觀察者網(wǎng)獨家稿件，文章內(nèi)容純屬作者個人觀點，不代表平臺觀點，未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載，否則將追究法律責任。關注觀察者網(wǎng)微信guanchacn，每日閱讀趣味文章。