商汤大模型伦理原则与实践白皮书：日日新，思无邪

2022年，是人工智能发展历程中J具里程碑意义的一年。以ChatGPT为代表的生成式人工智能工具迅速火爆，成为人类迈向通用人工智能（Artificial General Intelligence）时代的历史性节点之一。

ChatGPT基于NLP基础模型（NLP即自然语言处理），体现出跨知识 L域、跨语种、多模态为特征的海量知识挖掘、人机自然交流，能实现撰写代码、回答问题、书写论文、诗歌、剧本等指令，可以让AI生 产力从重复性体力生产环节向认知和创造性生产环节延伸。上线仅两个月，ChatGPT活跃用户便突破1亿大关，一举成为人类科技史上费者增长速度快的应用程序。

ChatGPT这一现象级应用的成功，标志着人工智能正式进入以 “基础模型+微调”为主要特征的生产范式，推动人工智能进入2.0阶段。2012 年，后来被誉为“人工智能教父”的Geoffrey Hinton带L团队凭借卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在 ImageNet 的比赛中获得G军，标志着机器的视觉识别能力能够超越人眼识别准确率，开启了人工智能工业化的进程。由此，人工智能开始走进一个个应用场景。这一阶段，人工智能的生产范式属于典型的 “手工作坊”模式，即人工智能厂商需要针对每个细分场景开发专属的模型，进而导致人工智能开发周期长，落地成本G，成为人工智能规模化应用亟待突破的制约。

ChatGPT等预训练大模型应用的成功打破了“手工定制”的生产范式，通过“基础模型+微调”的方式，使得一个基础模型能够快速适配海量的下游应用，为人工智能的规模化落地提供了一条可行的路径。如果以生产模式的差异作为分界线，我们大致可以将2022年之前的人工智能发展阶段定义为人工智能1.0阶段（AI1.0阶段），将2022年之后的人工智能发展阶段定义为人工智能2.0阶段（AI2.0阶段）。

AI2.0阶段相比AI1.0阶段有以下几点显著变化：

一是任务类型由封闭场景转向开放任务；

二是数据处理模态由单一模态转向多模态；

三是模型类型由判别式模型转向生成式模型；

四是生产模式由“手 工作坊”转向“基础模型+微调”

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