2023年AIGC赋能城市治理应用白皮书-软通智慧_人大_39页_28mb

AIGC (生成式人工智能) 赋能城市治理应用白皮书总结

核心内容

本白皮书由软通智慧科技有限公司与中国人民大学高瓴人工智能学院联合发布，旨在探讨生成式人工智能（AIGC）在城市治理中的应用潜力与挑战。白皮书从技术、实践和政策三个维度，分析了AIGC如何通过其强大的数据处理、自然语言理解和生成能力，推动城市治理的智能化和现代化。

主要观点

• AIGC的发展背景：人工智能自1956年达特茅斯会议提出以来，经历了统计理论、机器学习、深度学习和大模型四个发展阶段。当前，大模型的出现标志着生成式人工智能时代的到来。
• 技术基础：从Word2Vec、Seq2Seq到Transformer结构，这些技术为大模型的发展奠定了基础。特别是Transformer结构，通过“注意力”机制，使得模型能够更好地处理和理解上下文信息。
• AIGC的治理范式：提出“感知、汇聚、推理、行动”的AIGC驱动城市治理新范式，强调通过数据整合、智能分析和自动化执行来提升治理效率。
• 实践案例：
  • 市民服务“一语通办”：利用RLHF（人类反馈强化学习）和上下文学习技术，实现市民诉求的精准理解和高效处理。
  • 城市事件感知“一屏统览”：通过多模态和预训练+微调范式，实现对城市事件的高效识别和上报。
  • “数智”网格员：结合大模型与RPA（机器人流程自动化），实现基层数据采集的自动化和智能化。
• 技术保障与政策规范：强调通过技术手段（如敏感数据物理隔离、负样本模型“护栏”、多次生成交叉比对）和政策法规（如《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》）保障AIGC的安全和健康发展。

关键信息

• AIGC的潜力：AIGC在提升城市治理效率、优化市民服务体验、推动城市智能化方面展现出巨大潜力。
• 技术挑战：AIGC在数据治理、隐私保护、算法公平性等方面面临挑战，需通过技术保障和政策规范加以应对。
• 合作与创新：软通智慧与中国人民大学高瓴人工智能学院、初创企业元乘象等合作，推动AIGC在城市治理中的实际落地。
• 未来展望：AIGC将推动城市治理从“智能化”向“智慧化”发展，成为城市治理和民生服务的重要工具。

技术保障

• 敏感数据物理隔离：确保政务敏感数据在本地自主可控环境中进行训练和部署，保障数据安全。
• 负样本模型“护栏”：通过负样本模型过滤潜在风险内容，确保生成内容的安全性和合规性。
• 多次生成交叉比对：通过多模型生成结果比对，减少认知偏差，提升模型的可靠性和安全性。

政策规范

• 国家政策：2023年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）》，旨在促进AIGC的健康发展。
• 国际趋势：欧盟通过《人工智能法》提案，对高风险AI系统进行严格监管，强调安全性和透明度。

实践与应用

• 市民服务“一语通办”：通过自然语言处理和插件机制，实现市民诉求的快速响应和处理。
• 城市事件“一屏统览”：利用多模态和高效训练技术，实现对城市事件的全面感知和管理。
• “数智”网格员：通过RPA和大模型结合，实现基层数据采集的自动化和智能化，提升治理效率。

软通智慧孔明TM城市大模型

• 整体架构：基于GPT-Creator AI应用赋能平台，提供预训练模型接入、领域微调、Prompt工程工具、Plugin store等功能。
• 应用场景：涵盖市民服务、城市事件管理、基层数据采集等，提升城市治理的智能化水平。

未来展望

• 技术与治理融合：AIGC将推动城市治理模式的变革，形成新的治理理念和方法。
• 人机协同：通过人机协作，提升城市治理的效率和市民的满意度。
• 政策与技术并行：在技术不断进步的同时，政策规范也在不断完善，确保AIGC的健康发展。

联合发布机构

• 软通智慧科技有限公司：中国领先的城市数据智能服务提供商，致力于城市数字化转型。
• 中国人民大学高瓴人工智能学院：承担人工智能学科的规划与建设，推动AI技术的研究与应用。

参与作序专家

• 应盛：联合国人居署中国办公室国家官员，强调“科技向善”的理念。
• 卢志武：中国人民大学高瓴人工智能学院教授，关注AIGC在社会治理中的应用。
• 赵国栋：中关村大数据产业联盟秘书长，支持AIGC在城市治理中的创新应用。
• 郎丽艳：深圳市人工智能行业协会执行会长，推动AIGC在城市治理中的发展。
• 孙吉峰：IDC中国数字政府和智慧城市行业助理研究总监，预测AIGC在城市治理中的巨大潜力。

参考文献

• Vaswani A, et al. Attention is all you need. 2017.
• Devlin J, et al. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. 2018.
• Sutskever I, et al. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks. 2014.
• Radford A, et al. Improving language understanding by generative pre-training. 2018.
• Brown T, et al. Language models are few-shot learners. 2020.
• Ouyang L, et al. Training language models to follow instructions with human feedback. 2022.
• OpenAI, GPT-4 Technical Report. 2023.
• 其他相关技术论文和报告。

联系方式

• 软通智慧科技有限公司
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