AIGC监管三大重点方向梳理
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4月11日，国家互联网信息办公室起草了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》（以下简称办法）。
《办法》是国内生成式人工智能领域的首份监管文件。对生成式 AI 的生成内容、主体责任、数据使用等提供管理方法，实现了监管与技术发展和应用态势的同步推动。
《办法》
强调人工智能模型的自主创新、加强内容源头监管的重要性和信息数据安全、生成内容合规等。政策的
出台有望指引AIGC行业发展方向，促进
产业规范健康发展
.
本文根据《办法》中的指出的几大重点方向，梳理了相关细分赛道，供学习参考：
01
人工智能模型的自主创新
《办法》指出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。
在人工智能浪潮催化下，国内外大模型产品持续涌现。ChatGPT、GPT-4、Microsoft 365 Copilot、百度文心一言、华为盘古系列AI大模型、阿里通义千问等国内外重磅大模型产品陆续上线。
大模型的实现需要强大的算力来支持训练过程和推理过程。
随着全球和中国人工智能厂商布局大模型，将为全球AI芯片、AI服务器市场、数据中心、
数据要素
的增长提供强劲动力。
而
底层架构和系统的国产替代和自主可控紧迫性也由此提升
，信创产业有望全面进入加速阶段。
信创
的核心在于通过行业应用拉动构建国产化信息技术软硬件底层架构体系和全周期生态体系，解决核心技术关键环节“卡脖子”的问题，为中国发展奠定坚实的数字基础。
数据中心作为新型基础设施底座，在人工智能的高速发展的推动下，将在全生态系统中起到关键的作用。
数据要素是数字化、网络化、智能化的基础，
覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程，也将受益于
人工智能为代表的新兴产业的带动全面受益。
1.
Chatgpt核心环节梳理
2.
Copilot：GPT4 下的办公变革
02
加强人工智能生成内容来源的监管
《办法》指出，提供生成式人工智能产品或服务应当遵守法律法规的要求，尊重社会公德、公序良俗，同时保障内容真实准确。
利用生成式人工智能生成的内容应当体现社会主义核心价值，且需要尊重知识产权、商业道德，不得利用算法、数据、平台等优势实施不公平竞争。
明确了AIGC大模型预训练所用数据必须符合相关法律法规要求，且不含有侵犯知识产权的内容。
利用生成式人工智能产品提供聊天和文本、图像、声音生成等服务的组织和个人，承担该产品生成内容生产者的责任等。
随着国内大模型的发展，对各领域优质数据的需求或持续提升，具有IP版权和大量数据的上游公司，或成为类GPT应用的核心数据供应商，从而基于数据商业化衍生出新的商业模式，带来新的增长点。
同时，具有内容风控和审核业务的公司在 AI 生成内容产业中或将发 挥更加重要的作用，
1.
AIGC（人工智能内容生成）白皮书
4.
MLOps产业框架梳理
03
保障个人信息安全
《办法》指出，提供者在提供服务过程中，对用户的输入信息和使用记录承担保护义务。不得非法留存能够推断出用户身份的输入信息，不得根据用户输入信息和使用情况进行画像，不得向他人提供用户输入信息。
当前人工智能浪潮持续蔓延，在落地应用带来巨大想象空间的同时，也增加了新的数据安全需求。目前，全球AI监管处于探索阶段，划定数据安全边界成为重点。
监管与审核需要安全技术保障，
安全问题值得进一步关注。
数据安全产业链重点关注数据安全治理、数据库安全、数据防泄漏、隐私计算、个人隐私保护、文档加密和容灾备份等环节。
在国家高度重视数据安全的背景下，安全可控的“国资云”作为保障政务及央国企数据流通、安全和计算的关键底座，有望成为发展的重要趋势。
4.
数字水印：信息安全新兴蓝海
5.
国资云：数据安全核心底座
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