7月21日,中国计量大学法学院“执智有规”实践队走进阿里巴巴,围绕通义千问通用大模型开展“对话通义千问,解码法治AI”深度访谈,就模型定位与技术、AI“幻觉”技术应对、开源合规与责任承担等核心问题展开交流,以青年视角思考数字时代下科技向善。
众智之所为,则无不成。通义千问研发团队主动跳出通用模型固有局限,深度契合各行业数字化转型需求,以技术创新、机制完善、多方协同为抓手,聚合技术研发、行业应用、合规监管多方力量,推动大模型技术与垂直领域业务深度融合,构筑技术可控、风险可防、共建共享的人工智能发展大格局。
围绕可信可控核心导向,研发团队立足MoE架构通用基座定位,搭建多层风险防控专班,推行“数据共管、过程监管、溯源可控”协同机制,打造训练、输出全链条风险防控作业模式。通过训练阶段监督微调、人类反馈强化学习、内容强制溯源,补齐大模型“幻觉”短板,实现素材合规处理、内容来源标注、生成信息有据可查全流程闭环。该体系落地以来,有效降低不实信息生成风险,助力行业降低AI应用隐患,实现技术迭代、产业赋能、合规发展的三方共赢。
本次调研最核心的收获是AI权责划分逻辑,行业共识遵循“谁控制、谁受益、谁担责”原则,阿里将生成式AI界定为信息服务,适用过错责任,避免无过错责任抑制行业创新。开源商用、云端API微调、私有化本地部署三类场景权责清晰,基座厂商不会为下游二次开发的侵权行为担责。平台配套AI内容水印、法律领域事前风险提示、置信度数值展示等机制,提前告知用户法律AI存在失真风险。关于AI立法动态,阿里明确表示,若《民法典》AI致害责任专章及最高法指导意见能尊重当前行业与学术共识进行立法,规则明确化将有效降低不确定性,对产业发展整体利好;但合规成本上升是必然挑战,其中已提前布局合规治理的大公司因与现有共识衔接成本较低,反而可能获得竞争优势,而小公司则需额外投入更多资源,负担相对更重,如何平衡大小主体的合规压力是立法需关注的重点。
一路探索智能前沿,一路坚守科技向善。从数据合规分析到溯源体系学习,实践团以专业求索数字技术,用思辨直面行业难题,在技术创新与安全管控之间,走出一条青年探索人工智能规范发展的实践新路。这场聚焦大模型可信应用的调研实践,既是青年学子走近前沿科技、知行合一的生动课堂,也是青年理想与数字时代的双向奔赴。让更多青年怀揣责任、勇探前沿,以专业学识辨析AI机遇与风险,以青春思考助推技术守正创新,在发展数字经济的火热实践中续写属于新时代青年的科技答卷。
供稿:中国计量大学执智有规实践队
作者:郭苡岑 张若愚 宋尹美
