人工智能生成内容（AIGC）正重塑甚至颠覆数字内容的生产方式和消费模式，是未来全面迈向数字文明新时代不可或缺的支撑力量，成为Web3.0（即运行在区块链技术上的去中心化互联网）内容创造的新引擎。

“可以看到，当前我国的AIGC大模型发展仍存在知识产权、安全等方面的挑战，应从顶层设计到落地全流程加快推动AIGC大模型绿色高质量发展。”2023年全国两会前夕，全国政协委员、中国工程院院士、湖南工商大学党委书记陈晓红向《中国科学报》记者表示。

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图为陈晓红在接受媒体采访。湖南工商大学 供图

陈晓红认为，AIGC大模型发展除了面临新型版权侵权风险、技术滥用引发的新型违法犯罪和内生安全问题、算法歧视伦理问题等挑战外，还存在模型训练碳排放量大、环境影响大、关键核心技术储备方面起步较晚等挑战。

她建议，首先要强化政策引导，统筹法制法规和标准体系建设，组织政产学研专家共同推进可信AIGC大模型生态的前瞻性研究工作，加快制定我国相关大模型技术标准与发展框架；开展针对技术创造类作品权属认定等方面的法律法规制定，明晰AIGC大模型的知识产权与数据权益保护规则，建立大模型产出物的内容审定和版权界定标准。

同时，要坚持包容审慎理念，统筹推进“技术”监管与“内容”治理，围绕其合法合规应用和健康有序发展联合制定公约、标准、指南、准则等行业制度规范，建立争议解决、行业黑名单、危机应对联动等行业自治机制。

在技术研发应用方面，陈晓红建议聚焦AIGC大模型训练开发的数据供给难题，加快合成数据产业发展，创立数据要素市场新赛道；根据“政府引导，企业主体，市场运作，专业管理”的原则，设立AIGC科技创新与产业发展专项基金；组织发动国内知名高校、头部企业、国家级省级科技创新平台建立协同创新联盟，围绕生成算法、预训练模型、多模态技术等AI技术进行联合攻关。

超前的新技术往往带来科技伦理问题。陈晓红表示，要建立算法模型全生命周期监管和保护机制，引入司法机构或市场监管总局作为监管主体，在算法模型整个生命周期中进行监管和保护；建立算法模型注册及审查制度，通过算法注册使算法伦理问题可溯源可追责；创新算法保护和伦理判别技术手段，结合区块链完成算法模型注册信息和关键参数上链，实现算法模型全生命周期保护和溯源。

实现绿色低碳高质量发展，是经济社会发展全面转型的复杂工程和长期任务。陈晓红认为，应打造绿色低碳的AIGC模型；建立绿色AIGC奖励机制，对做出重大贡献的相关研究人员进行及时奖励；鼓励报告量化可比的碳排放、能耗、运行成本、训练工作量等AIGC模型多维度信息，促使其更绿色、更包容。

陈晓红还建议，积极构建人才培养体系，加快大批量高水平AIGC人才培养，打造领军人才和创新团队；布局一批适应AIGC技术研究所需的科教资源和数字化资源平台，鼓励AI企业、用户单位与高等院校、科研院所等合作，共建人才实习实训基地；组织AIGC应用技能竞赛，发现和培养更多相关领域高素质技术技能人才。