隨著(zhù)數字化的深入發(fā)展，智能算法已經(jīng)成為基礎性、通用性的技術(shù)，持續在經(jīng)濟社會(huì )的各個(gè)L域應用發(fā)展。從互聯(lián)網(wǎng)L域中的推薦算法、AI生成內容（AIGC），到產(chǎn)業(yè)L域中的自動(dòng)駕駛汽車(chē)、醫療AI、工業(yè)質(zhì)檢AI，再到社會(huì )公共服務(wù)中的便民應用，可見(jiàn)算法為數字經(jīng)濟和社會(huì )的G質(zhì)量發(fā)展“提質(zhì)增效”。

與此同時(shí)，算法的廣泛應用也帶來(lái)一些負面問(wèn)題，諸如信息繭房、隱私侵犯、大數據殺熟、算法濫用等。為此，國內外開(kāi)始探索建立算法治理的新路徑新舉措，更好地保障可信的、負責任的、以人為本的算法技術(shù)創(chuàng )新與應用。

在這些背景下，騰訊研究院法律研究中心研究推出了《人工智能時(shí)代的算法治理報告2022——構建法律、倫理、技術(shù)協(xié)同的算法治理格局》。報告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應用現狀，從法律監管、倫理治理、技術(shù)治理三個(gè)層面梳理總結國內外在算法治理方面的實(shí)踐做法，以期通過(guò)多元參與、敏捷靈活、準確有效的算法治理，保障算法技術(shù)創(chuàng )新與應用健康、有序、繁榮發(fā)展。

當前，在算法技術(shù)創(chuàng )新中，主要有大模型、合成數據和生成性AI三個(gè)趨勢。其中，大模型無(wú)疑是為重要的發(fā)展趨勢之一。相較于過(guò)去功能較為單一的算法模型而言，大模型具有更強的通用性。因此，大模型也意味著(zhù)“AI工業(yè)化”的到來(lái)。AI工業(yè)化是指，AI具備了標準化、模塊化、自動(dòng)化的特征，能夠大規模地在產(chǎn)業(yè)中落地應用。大模型正體現了AI標準化、模塊化、自動(dòng)化的實(shí)現路徑，并且大模型形成的成本邊際效應，J大地節約了AI應用成本。

附件：2022人工智能時(shí)代的算法治理報告-構建法律、倫理、技術(shù)協(xié)同的算法治理格局