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    生成式人工智能背景下的全球創(chuàng)新網(wǎng)絡治理

    2023-04-29 06:09:52徐沛雷
    信息系統(tǒng)工程 2023年10期
    關(guān)鍵詞:風險治理生成式人工智能

    徐沛雷

    摘要:全球創(chuàng)新網(wǎng)絡依托數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新生態(tài)迅速發(fā)展演化,伴隨著數(shù)字技術(shù)的興起與成熟,全球創(chuàng)新網(wǎng)絡面臨著前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。研究梳理了全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的風險研究,基于生成式人工智能(AIGC)技術(shù)的創(chuàng)作力和智能化特點,探討了新技術(shù)背景下全球創(chuàng)新網(wǎng)絡面臨的治理挑戰(zhàn),并提出進一步提升治理能力的對策建議。研究期望為中國參與全球創(chuàng)新網(wǎng)絡治理、深化創(chuàng)新發(fā)展轉(zhuǎn)型提出一定的建設性思路。

    關(guān)鍵詞:生成式人工智能;全球創(chuàng)新網(wǎng)絡;風險治理;治理能力提升

    一、前言

    伴隨全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的演化,數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)興起,創(chuàng)新主體互動、創(chuàng)新資源配置和創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化方式更加網(wǎng)絡化、全球化和快捷化。圍繞“國家治理體系現(xiàn)代化”“國家創(chuàng)新體系”的頂層設計,科技創(chuàng)新與制度創(chuàng)新的“雙輪驅(qū)動”創(chuàng)新發(fā)展模式,中國走出特色的自主創(chuàng)新道路,逐漸實現(xiàn)從“世界工廠”向“創(chuàng)新發(fā)展”的轉(zhuǎn)型。同時,中國參與全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的內(nèi)涵發(fā)生根本變化,企業(yè)資源搜尋范圍擴展至全球,創(chuàng)新活動拓展至更為廣泛的技術(shù)聯(lián)盟、聯(lián)合研發(fā)中心等不同主體間網(wǎng)絡合作,推進全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的發(fā)展。中國超全球平均水平的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速,大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈、5G移動通信等互聯(lián)網(wǎng)最新技術(shù)的發(fā)展與應用,帶來了新模式、新業(yè)態(tài)和新場景,形成新形態(tài)和新效應。

    隨著科技的迅猛發(fā)展,生成式人工智能(AIGC)技術(shù)正逐漸走向成熟,為全球創(chuàng)新網(wǎng)絡帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。AIGC技術(shù)以其驚人的創(chuàng)作能力和智能化特點,正在引領(lǐng)著內(nèi)容生成、創(chuàng)新協(xié)作和信息交流的新時代。然而,這一技術(shù)背后也潛藏著許多復雜而深刻的治理問題。從數(shù)據(jù)隱私到內(nèi)容準確性,從倫理道德到技術(shù)透明度,如何在AIGC的浪潮中實現(xiàn)創(chuàng)新的推動與全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的穩(wěn)健構(gòu)建,成為擺在我們面前的緊迫課題。

    二、全球創(chuàng)新網(wǎng)絡風險

    縱觀全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的風險研究,主要圍繞風險類型、風險生成、風險治理等議題展開。學者們從不同的視角對風險維度進行了劃分。從網(wǎng)絡內(nèi)部合作過程涉及的要素看,Das和Teng提出了“關(guān)系風險——績效風險”[1];從全球創(chuàng)新網(wǎng)絡外部環(huán)境來看,面臨著技術(shù)風險、自然風險和市場風險等三大類風險;從網(wǎng)絡內(nèi)部環(huán)境來看,面臨著網(wǎng)絡治理風險、伙伴選擇風險、創(chuàng)新系統(tǒng)風險等。此外,組織協(xié)調(diào)風險、信息溝通風險、技術(shù)協(xié)作風險等也是威脅技術(shù)聯(lián)盟網(wǎng)絡運營的多重風險。

    全球創(chuàng)新網(wǎng)絡中面臨的運營風險表現(xiàn)為創(chuàng)新結(jié)果和目標不一致,形成創(chuàng)新系統(tǒng)運營風險的原因主要包括外部環(huán)境的不確定性、系統(tǒng)運行的復雜性、創(chuàng)新主體自身能力的欠缺;嵌入到全球創(chuàng)新網(wǎng)絡中的企業(yè)不僅面臨著網(wǎng)絡中的關(guān)系風險,與其他企業(yè)也存在著多種競爭風險。產(chǎn)生競爭風險的原因包括信息資源的不對稱性、客戶資源的有限性,以及結(jié)構(gòu)洞資源的稀缺性;路徑依賴為網(wǎng)絡風險形成提供了另一個視角的解釋。此外,制度的合法性對于全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的風險也有一定的解釋力。

    關(guān)于全球創(chuàng)新網(wǎng)絡風險治理的研究主要集中在網(wǎng)絡治理[2]、關(guān)系治理 [3]、知識治理 [4]等方面。網(wǎng)絡的風險治理機制強調(diào)通過多元主體間的互動,在個體理性的基礎(chǔ)上達成集體理性,實現(xiàn)組織利益間的協(xié)調(diào)。建立信任關(guān)系,制定良好的合作合同確實可以在一定程度上降低關(guān)系風險,但存在合作者間交易成本太高等問題。知識治理強調(diào)在全球創(chuàng)新網(wǎng)絡中對知識產(chǎn)權(quán)、專利權(quán)的認定、確權(quán)、保護措施,在知識的流動與共享基礎(chǔ)上保護知識所有權(quán) [5]。也有學者從關(guān)系傳遞的角度探討創(chuàng)新企業(yè)的網(wǎng)絡治理機制,分析了不同情景下信任機制與契約機制的適用性問題 [6]。(見表1)

    三、AIGC背景下的全球創(chuàng)新網(wǎng)絡治理問題

    目前對AIGC的討論較多的是其可能產(chǎn)生的社會問題,諸如算法偏見、知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)、數(shù)據(jù)隱私等。本文則更多地從AIGC角度討論創(chuàng)新領(lǐng)域方面可能面對的相關(guān)風險問題。網(wǎng)絡的風險治理機制強調(diào)通過多元主體間的互動,在個體理性的基礎(chǔ)上達成集體理性,實現(xiàn)組織利益間的協(xié)調(diào)。AIGC背景下,全球創(chuàng)新網(wǎng)絡參與主體的變化使得其面臨的治理風險發(fā)生了一定的變化。由于AIGC技術(shù)的加入,全球創(chuàng)新網(wǎng)絡風險從維度到生成原因再到治理范式都發(fā)生了一定的變化。

    (一)專業(yè)化創(chuàng)新數(shù)據(jù)

    AIGC技術(shù)依賴于基礎(chǔ)模型的選擇,這些模型是在不同的數(shù)據(jù)集上訓練的。然而,管理高度專門化的數(shù)據(jù)集既費時又沒有成本效益。管理高度專門化的數(shù)據(jù)集可能需要耗費大量時間和成本,特別是對于某些領(lǐng)域,例如醫(yī)療領(lǐng)域,數(shù)據(jù)采集和標注的復雜性可能較高,需要權(quán)衡數(shù)據(jù)獲取的成本和模型性能的提升。

    此外,AIGC模型在測試時間上可能會面臨不同領(lǐng)域分布的數(shù)據(jù)。如果模型只在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上進行訓練,它可能無法很好地適應不同分布的數(shù)據(jù)從而影響其性能??缬虮硎镜闹匾裕鼓P湍軌蛟诓煌I(lǐng)域之間進行知識遷移,成為需要考慮的治理問題。

    (二)新型專利風險

    專利風險是創(chuàng)新網(wǎng)絡中面臨的重要風險,競爭情報、情報共享及戰(zhàn)略協(xié)同等都是產(chǎn)生專利風險的因素。AIGC可以生成各種創(chuàng)意性的內(nèi)容,這引發(fā)了關(guān)于生成的內(nèi)容是否足夠創(chuàng)新,是否滿足專利申請的創(chuàng)新性要求等問題。在專利申請過程中,需要評估生成的內(nèi)容是否達到了專利保護的標準,以及如何確定AIGC在創(chuàng)造性方面的貢獻。

    AIGC技術(shù)的廣泛應用可能導致專利侵權(quán)的風險增加。AIGC技術(shù)可以模仿已有的內(nèi)容,包括專利保護的內(nèi)容,從而引發(fā)專利侵權(quán)爭議。此外,AIGC技術(shù)的工作過程往往是復雜的黑箱模型,算法生成的創(chuàng)新產(chǎn)物往往難以追溯其具體生成路徑,可能難以解釋清楚專利侵權(quán)是否發(fā)生。

    (三)算法黑箱下的參與主體知識流共享問題

    知識流作為創(chuàng)新網(wǎng)絡中不可或缺的紐帶,扮演著連接各參與主體的重要角色。在全球-地方創(chuàng)新網(wǎng)絡的背景下,全球范圍內(nèi)知識的整合變得愈發(fā)重要。然而,AIGC技術(shù)所帶來的算法黑箱問題卻使得通過該技術(shù)生成的創(chuàng)新知識變得難以完全可見,這對知識在各參與主體之間流動造成了一定的障礙。

    AIGC技術(shù)的不透明性使得從算法中產(chǎn)生的創(chuàng)新知識存在一定程度的不可預測性。因此,盡管全球創(chuàng)新網(wǎng)絡中的知識整合是推動創(chuàng)新的關(guān)鍵因素,但難以完全預測和掌握AIGC所創(chuàng)造的知識內(nèi)容,使得知識流動面臨限制。這種不透明性可能導致一些創(chuàng)新主體無法深入了解所使用的算法,進而難以充分利用生成的創(chuàng)新知識。

    (四)創(chuàng)新領(lǐng)域低容錯需求與技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

    盡管AIGC技術(shù)在圖像、文本和音頻生成領(lǐng)域取得了巨大成功,但這些領(lǐng)域通常具有較高的容錯性。在一些高風險應用領(lǐng)域,如醫(yī)療、金融服務、自動駕駛汽車以及科學發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域,AIGC技術(shù)仍然面臨許多挑戰(zhàn)。在這些領(lǐng)域中,任務的關(guān)鍵性要求極高的準確性、可靠性、透明度,以及最低化或接近于零的容錯性,任何錯誤都可能導致嚴重的后果。例如在醫(yī)療診斷中,AIGC技術(shù)的誤差可能會影響病人的健康結(jié)果;金融領(lǐng)域中,不準確的預測可能會導致巨大的經(jīng)濟損失;自動駕駛汽車系統(tǒng)中的錯誤可能會威脅到行人和乘車人員的安全。在這些領(lǐng)域中,高度的準確性和可靠性是至關(guān)重要的,因此,AIGC技術(shù)必須克服許多技術(shù)和道德上的難題,以滿足這些嚴格的要求。

    (五)創(chuàng)新持續(xù)性問題

    在面對不斷擴大的人類知識庫和新興任務情況下,持續(xù)學習和再培訓成為關(guān)鍵問題。為了確保生成的內(nèi)容包含最新的信息,模型不僅需要積累已學知識,還需要能夠從新獲取的信息中進行學習和推斷。對于下游任務的持續(xù)學習可以在保持基礎(chǔ)預訓練模型不變的情況下進行,也可以對基礎(chǔ)模型進行持續(xù)學習更新。然而,并非總是持續(xù)學習優(yōu)于重新訓練模型,因此,需要明確什么情況下應該選擇持續(xù)學習策略,什么情況下應該選擇重新培訓策略。

    在應對不斷增長的知識和任務的同時,如何使AIGC技術(shù)具備持續(xù)學習的能力成為一項關(guān)鍵挑戰(zhàn)。這涉及平衡模型的穩(wěn)定性和新知識的融入。因此,持續(xù)學習和再培訓之間的平衡將在未來的研究和實踐中扮演重要角色,以確保AIGC技術(shù)能夠保持創(chuàng)新持續(xù)性和有效性。

    四、AIGC背景下的全球創(chuàng)新網(wǎng)絡治理能力提升策略

    (一)依托國際合作,拓展數(shù)據(jù)要素整合能力

    在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟融合中,數(shù)據(jù)價值被激發(fā),數(shù)字賦能創(chuàng)新改變需求創(chuàng)造方式、業(yè)務設計模式、價值創(chuàng)造邏輯等,數(shù)據(jù)作為新的要素 [7]和基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性資源,助推企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,發(fā)揮著創(chuàng)新的新引擎作用。隨著AIGC技術(shù)的發(fā)展,基于海量訓練數(shù)據(jù)的大模型使得數(shù)據(jù)價值得以更大程度地發(fā)揮。在數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中,全球創(chuàng)新網(wǎng)絡各主體如何有效利用數(shù)據(jù)要素或數(shù)據(jù)要素與其他生產(chǎn)要素的結(jié)合實現(xiàn)全球創(chuàng)新網(wǎng)絡建構(gòu)過程值得關(guān)注。

    有效整合數(shù)據(jù)要素資源對于提升網(wǎng)絡創(chuàng)新能力,抵御創(chuàng)新網(wǎng)絡風險具有重要作用。在新合作格局框架下,深化全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的雙邊和多邊協(xié)作關(guān)系,促進網(wǎng)絡節(jié)點的數(shù)據(jù)要素整合能力,利用研發(fā)資源共享、戰(zhàn)略技術(shù)聯(lián)盟和研發(fā)人才合作等手段進一步開展創(chuàng)新要素整合活動,通過雙向促進作用反哺國際創(chuàng)新合作的經(jīng)濟效應。

    (二)推進柔性監(jiān)管,激發(fā)新型創(chuàng)新活力

    制度的合法性對于全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的風險也有一定的解釋力,許多學者的研究均表明組織合法性是組織發(fā)展壯大的重要資源。2023年5月,OpenAI公司CEO Sam Altman在美國國會的人工智能監(jiān)管聽證會上表示需要建立一個新的立法和監(jiān)管體系以應對AI的潛在風險。隨著《生成式人工智能服務管理辦法(征求意見稿)》《網(wǎng)絡信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《網(wǎng)絡數(shù)據(jù)安全管理條例(征求意見稿)》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務深度合成管理規(guī)定(征求意見稿)》等政策法規(guī)的相繼出臺,我國正積極開展生成式人工智能的治理實踐。

    但是在創(chuàng)新領(lǐng)域,特別是積極構(gòu)建中國特色全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的發(fā)展思路指導下,如何在制度合法性的前提下構(gòu)建柔性監(jiān)管制度,積極促進AIGC技術(shù)基于參與創(chuàng)新網(wǎng)絡成為需要思考的方向。

    (三)探索跨部門協(xié)作模式,保障網(wǎng)絡穩(wěn)健運行

    在AIGC技術(shù)的健康發(fā)展中,跨部門協(xié)作機制顯得尤為重要。這種機制涵蓋了政府、技術(shù)專家、產(chǎn)業(yè)界、學術(shù)界等各個部門的緊密合作。通過技術(shù)與倫理的交織、政策與技術(shù)的協(xié)同,以及行業(yè)與政府的互動,可以確保AIGC技術(shù)在合規(guī)的同時推動創(chuàng)新網(wǎng)絡的建設。

    面對技術(shù)發(fā)展帶來的倫理問題,技術(shù)專家和倫理學者需要緊密合作,探討如何確保生成的內(nèi)容合乎倫理標準,以及如何在技術(shù)發(fā)展過程中保障用戶權(quán)益。這種交織有助于制定明確的道德準則,確保創(chuàng)新網(wǎng)絡的穩(wěn)定健康發(fā)展。政策與技術(shù)的協(xié)同同樣重要,政策制定者需要了解AIGC技術(shù)的潛在影響,并制定相應的政策和法規(guī)來規(guī)范其發(fā)展與應用,實現(xiàn)政策與技術(shù)的雙向互動,以避免對創(chuàng)新網(wǎng)絡發(fā)展的限制。行業(yè)與政府的互動則是另一個關(guān)鍵方面,AIGC技術(shù)的應用涉足多個行業(yè),例如醫(yī)療、金融、媒體等,行業(yè)協(xié)會、企業(yè)和政府需要通力合作,制定適應各領(lǐng)域需求的指導方針和標準,鼓勵AIGC技術(shù)在社會中的廣泛應用,協(xié)同推動創(chuàng)新。跨部門協(xié)作有助于提升公眾對AIGC技術(shù)的認知,加強國際合作,達到創(chuàng)新與監(jiān)管之間的平衡,從而實現(xiàn)全球創(chuàng)新網(wǎng)絡的穩(wěn)健構(gòu)建與綜合治理。

    五、結(jié)語

    綜上所述,通過上文的分析可知,當前AIGC技術(shù)的成熟對全球創(chuàng)新網(wǎng)絡帶來了諸多的挑戰(zhàn)以及機遇,諸多學者已經(jīng)對當前全球創(chuàng)新網(wǎng)絡風險以及風險治理開展了諸多的研究。通過研究能夠發(fā)現(xiàn),在AIGC背景下全球創(chuàng)新網(wǎng)絡參與主體已經(jīng)出現(xiàn)了一定的變化,而這也給風險治理帶來了一定的變化。在明確了這些變化的基礎(chǔ)上,就AIGC背景下的全球創(chuàng)新網(wǎng)絡治理能力提升策略進行了探討。希望可以為AIGC背景下創(chuàng)新網(wǎng)絡治理能力的提升提供借鑒。

    參考文獻

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    [3]劉慧,楊乃定,張延祿.競合視角下研發(fā)網(wǎng)絡關(guān)系風險相繼傳播模型構(gòu)建與仿真[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2017,37(05):1313-1321.

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    基金項目:1.山西省科技戰(zhàn)略研究專項一般項目(項目編號:202204031401104); 2.山西省社會科學院(山西省人民政府發(fā)展研究中心)2022年度規(guī)劃課題青年項目(項目編號:YWQN202248); 3.2022年度山西省高等學校哲學社會科學項目(項目編號:2022W077)

    作者單位:太原科技大學經(jīng)濟與管理學院

    ■ 責任編輯:周航

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