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每经评论员 王紫薇

ChatGPT掀起的AI风潮，一直吹到了现在。7月6至8日，为期三天的WAIC大会在上海举办。此次大会展区面积达到了5万平方米，居历届首位；参展企业超400家，较去年同期翻番；30多个人工智能大模型在这三天之间先后亮相。可以说，这届人工智能大会，主题非常鲜明：大模型。

风起云涌，热闹非凡。大模型带来的机遇与前景让各行各业为之振奋。笔者认为，越是在这样的狂热情绪之下，越需要客观冷静地看待这股热潮。在狂热之后，如何让仍处于发展前期的大模型真正落地，以及如何面对大模型在发展过程中需要面临的掣肘与挑战，仍需行业细细思考。

业内将算法、算力、高质量训练数据看作人工智能发展的关键要素。这三个领域的要素掌握者，也在提高自身领域的准入门槛。比如，OpenAI的新算法不开源，谷歌人工智能主管在2月份宣布“将不得不推迟与外界分享自己的工作成果”。除此之外，国内的GPU算力芯片仍待突破，而数据作为新型生产要素，其治理与质量提升仍在进行之中。

国内产业界已经围绕大模型在垂直场景的落地进行思考与尝试。产业界认为，生成式AI将在To C和To B两个领域均有所发展。百度、阿里、腾讯、字节等互联网公司相继发布了基于云计算的MaaS平台，为创业者提供训练场。但对于想要训练自己在垂直场景生成式AI的公司来说，人力、算力、财力成本也是一笔大帐。

生成式AI所带来的问题也引起了社会范围内的讨论。比如AI“杜撰”的假内容可能导致虚假消息野蛮增长，给新闻受众、版权监管、学校教学管理带来一系列问题。法律界人士同时认为，生成式AI在发展过程中，还需要面临一些伦理问题，如歧视、不平等、数字鸿沟等。

生成式AI因此在全球迎来了不同烈度的监管。今年3月底，意大利个人数据保护局宣布即日起暂时禁止使用ChatGPT（该禁令于4月28日解禁）；今年4月，我国国家互联网信息办公室发布《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，对生成式人工智能服务提出了多项规制，包括强调生成式人工智能产品提供者的责任、突出个人信息保护、明确向监管部门备案和申报安全评估的硬性要求，并多次重申要从数据源开始确保“生成内容”的真实准确等。

笔者认为，当下，各行各业对生成式AI将带来的改变不吝赞美之词，人工智能技术也迎来了发展的关键时刻。但我们在为生成式人工智能热情打call、为各行各业即将迎来技术加持感到兴奋之外，也应着眼于当下，直面这一新技术在发展与落地过程中将带来的困难与挑战，让新的技术更好地服务于行业，服务于社会，最终服务于每一个人。