·专门的立法干预为时过早

由此我们可以看到，大模型可能的对社会有益的应用方向，是那些不需要新知识的领域，或者说是那些以保守为正面价值的领域，比如文化、宣传、法律和常规医疗。法律的主要功能在于维护既定的社会秩序，它不需要创新，但需要在既定规则的大前提下处理大量信息，这恰恰是大型语言模型所擅长的。

这些领域恰恰是当下国际关系新格局中中美两大阵营竞争至为激烈的领域。

如前所述，大型语言模型不会帮助人们明辨真伪，但会体现和灌输特定的价值观，并因此产生巨大的社会动员效力。如果多数中国人使用的由大型语言模型驱动的搜索引擎、聊天软件、社交媒体和生产力工具是基于敌视中国的语料训练而成的，那么便会使国家从内部瓦解。比如，有不少测试者都发现，在回答涉及我国的钓鱼岛、新疆和南海等事务的问题时，ChatGPT的回答明显体现了美国立场。

但是，我国也不能完全采取防御策略，比如禁止本国公民使用境外机构研制的相关产品，而是应当积极鼓励本国企业研发和推出用中国语料训练的大模型。

正是在这样的背景下，网信办于4月11日公布了《生成式人工智能服务管理办法》（征求意见稿）。该文本明确将维护国家安全、体现社会主义核心价值观、维护公民的个人信息权益、保护包括知识产权在内的合法权益作为主要目的。

但在生成式人工智能技术刚刚取得实质性突破、应用场景和商业模式尚在探索阶段、可能产生的风险和法律问题尚不明确的时候骤然立法，时机显然很不成熟，甚至有可能扼杀或至少阻碍我国相关企业在大模型领域的研发投入或落地探索，并因此导致与立法初衷背道而驰的结果。

首先，该“征求意见稿”第三条虽然表示“国家支持人工智能算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作，鼓励优先采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源”，但所有的其他条款都是限制性的而不是鼓励性的，这些限制性条款一旦得到严格实施便可能阻碍相关技术和产业的发展。

我们可以看到，美国在人工智能领域的立法没有任何一项是在限制本国人工智能技术和产业的发展，倒是有很多试图限制中国相关技术和产业发展条款，包括《无尽前沿法案》和《芯片法案》等等，对本国相关企业几乎全是支持和鼓励，所有的限制都指向中国。

其次，该征求意见稿对生成式人工智能提出了从预训练到客户端服务的全流程规制，没有考虑到技术和商业模式发展本身的内在需求。在成熟的技术和商业模式其实尚未出现的情况下，这种规制实际上有可能导致相关的产业在我国不会出现。

比如，第七条对预训练数据的合法性要求可能导致相关开发者无法获得足够多的训练数据来完成预训练过程。而预训练本身实际上不会对公民权益和公共利益产生可见的影响，严格地限制在这个阶段，无论从发展角度还是从权利保护角度来看都是毫无必要的。

第三，到了商业化运行阶段，生成式人工智能的确会对用户、对社会、对国家利益产生影响，但这种影响的方式、性质和程度目前都无法判断，只能是基于猜想。这种提前立法介入的做法不符合法律发展的规律。

法律是一种回应性的机制，它必须是回应公民的真实诉求和社会的秩序需要，针对尚未出现的问题制定具体的规则，只能使萌生状态的有利有弊的技术在充分展现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损害国家的宪法价值和国家安全利益的前提下发展的框架性制度约束，其实已经存在，包括《网络安全法》《个人信息保护法》《数据安全法》以及网信办此前主导制定的《互联网信息服务推荐算法管理规定》和《互联网信息服务深度合成管理规定》。对于生成式人工智能发展初期可能出现的各种问题，这些现有法律法规和部门规章都足以应对。

最后，并非所有的问题都需要法律去介入。

比如，征求意见稿第十二条的反歧视规定，产业界本身就高度重视，并且已经有了专有名词，叫做人工智能生成内容的“毒性”。降低毒性是业界的普遍追求，因为一旦生成内容表现出了毒性，就会损害开发者的公共形象，并直接导致巨大的财务损失。

如前所述，目前已有的大模型如果在什么方面做得最好的话，那就是政治正确。比如，我曾经试图诱导ChatGPT作出带有明显种族歧视倾向的回答，但未能成功。

对话三：种族歧视

结语

综上所述，生成式人工智能是当下的舆论热点，但冷静的思考使我们发现，一方面，这种技术不像马斯克所担忧的那样会导致人工智能脱离人类控制甚至导致人类灭绝，恰恰相反，它不足以带来任何会令人类真正吃惊的创新。另一方面，它的确可能在人类语言已经覆盖的疆域范围内极大提高效率，带来生产力和生产方式的巨大变革。

在目前这个阶段，专门的立法干预为时过早。法律不应当追逐热点，而是应当秉持回应性和谦抑性的品格，等问题浮现出来之后再去介入。

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