2025-01-12-阿里巴巴,中国电子技术标准化研究院-2024大模型技术发展及治理实践报告_64页_10mb

大模型发展与治理总结

大模型已成为推动新质生产力的核心技术，促进科技融合与产业升级，但同时也面临着算力、算法、数据及安全等挑战。本书提出“三大发展引擎+一套安全架构”的治理蓝图，即以公共云基础设施、开源生态、高质量数据供给为发展动力，以安全可信架构保障发展与安全兼顾，重点探讨全生命周期多角色治理实践。

一、三大引擎与安全架构

• 公共云：提供高效率、低成本的计算资源，支持分布式训练、算力协同，并通过动态安全防护、数据加密、DevSecOps等手段保障安全。公共云解决了算力短缺问题，通过“一云多芯”和资源共享大幅降低成本。
• 开源生态：加速技术传播和安全透明化，促进多方协同治理。典型社区如Hugging Face提供海量模型和工具，通过开源加速创新，同时提升模型透明度和安全性，助力我国抢占产业制高点。
• 高质量数据供给：合成数据填补真实数据不足，检索增强（RAG）提升应用数据利用效率。需构建开放、多元的数据生态，避免数据孤岛，确保数据质量与安全。

二、安全治理多维度实践

• 技术风险治理：通过安全对齐（模型过滤、RLHF）、红队测试、法官模型等技术，增强模型内生安全性。
• 应用风险治理：涵盖用户协议、内容标识、举报机制，防范滥用和误用。
• 动态协同治理：政府、企业、产业协同，建立多方参与的治理体系，如构建算法备案制度、推动标准制定。

三、产业链成熟与治理价值

多角色视角下（基础供应者、服务提供者等），全生命周期治理需明确责任分工。多方协同治理降低了风险管控的试错成本，提升了治理灵活性，已成为大模型可持续发展的共识。

四、未来展望

大模型技术发展需兼顾安全、可靠与可用，持续推动技术创新与治理协同。全球合作和标准化建设是未来治理趋势，中国方案强调“以人为本”和“科技向善”，以实现人工智能与社会价值的平衡。