人工智能商业化提速，如何平衡创新与治理？
人工智能商业化落地提速，企业关心将技术应用到产业中产出价值，从政府的角度也必须要考虑如何平衡创新和治理间的关系。
生成式AI被视为一种颠覆性技术，同时具有破坏性，它是双刃剑，可以解放生产力、发展生产力，但是对现有的破坏也需要考量，可能带来不可预知的风险和挑战。
各国家都对如何发展人工智能提出了一些办法，中国政府也发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，需要把生成式AI发展和应用的范围划定清晰，同时又不妨碍其发展，所以在包容审慎和分类分级监管方面通过一个暂行办法，如有不合适的，根据各方反馈再去调整，如此促进生成式人工智能的发展。
大模型的可信风险日渐突显
大模型的可信风险日渐突显，大模型本就没有解决原来人工智能存在的问题，比如可解释、黑盒、数据泄露、不稳定等问题，同时带来很多新的问题，比如涉及知识产权问题、生成不恰当内容问题以及生成虚假肖像、图片、语音而用于非法行为的问题。
如何解决人工智能安全问题？
人工智能系统自身安全问题容易被忽视，它是个盲点。具体体现在多个方面，比如对抗机器学习，恶意样本生成，训练数据污染，出现伪造脏、假数据的情况。需要从政策层面和产业层面双管齐下，在技术层面的隐私保护技术、公平性技术、可解释性技术等，在管理层面的风险管理、人员管理、质量管理、合规管理等。
人工智能监管趋严
人工智能监管趋严是人工智能商业化面临重大问题之一，对数据来源的监管、算法模型的监管、对应用场景的监管、对社交平台的监管，这些监管趋势都非常严。
AI生态需要更加完善
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