数据、算力、算法作为人工智能的三大基本要素，相互依存、相互支撑，共同促进人工智能加快速度进行发展。本文将从
算法作为AI产业发展的核心要素之一，指的是强制给定的有限、抽象、有效、复合的控制结构，在一定的规则下实现特定的目的，具有神经网络、卷积神经网络、机器学习、深度学习等多种表现形态。对计算机来说，算法就是处理信息的原理与遵循。理想状态下，算法能够将人的思维过程以形式化的方式输入计算机，使其可以不停地执行命令以此来实现所设定的目标。2022年11月30日，以ChatGPT为代表的AI大模型作为算法“作品”的新兴形态火爆出圈，推动算法走向AI大模型时代。ChatGPT发布仅一周就已拥有超过100万用户，在推出仅两个月后的2023年1月末，其月活用户已经突破1亿。作为史上用户上涨的速度最快的消费级应用程序，ChatGPT已然成为火爆全球的一款现象级产品。
Transformer架构开启算法模型加快速度进行发展时代，多模态通用AI大模型成为发展趋势。
2017年，谷歌颠覆性地提出了基于自注意力机制的神经网络结构——Transformer架构，奠定了大模型预训练算法架构的基础。2018年，OpenAI和Google分别发布的GPT-1与BERT大模型，意味着预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。以Transformer为代表的全新神经网络架构，奠定了大模型的算法架构基础，开启了大模型发展的新纪元，经历了单语言预训练模型、多语言预训练模型及多模态预训练模型发展，多模态通用AI大模型成为发展主流趋势。
2023年5月，科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，在全球已发布的认知大模型中，美国和中国占比超80%，中国研发的大模型数量排名全球第二，且有超过半数的大模型实现开源。国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2024年年会上透露，截至2024年3月25日，我国10亿参数规模以上的大模型数量超越100个，大型科技公司、科研院所和初创科技团队成为大模型研发主力军。2024年4月2日，国家互联网信息办公室发布的《生成式人工智能服务已备案信息》公告显示，截至2024年3月，我国已有117个大模型成功备案。AI大模型从专用AI作坊走向通用AI规模化工业化生产，在垂直应用领域不断深化落地，为市场增长提供发展新动力
《前沿人工智能：发展与治理》一书由清华大学文科资深教授、博士生导师，清华大学苏世民书院院长薛澜担任顾问。清华大学公共管理学院教授，人工智能国际治理研究院副院长，人工智能治理研究中心主任梁正担任主编。本书在解读前沿人工智能的技术原理、功能特征的基础上，呈现我国人工智能大模型的最新发展动态，以生动案例展现“人工智能+多场景”的价值前景，识别其在技术开发、部署和应用中产生的风险挑战，并对美国、欧盟等经济体的人工智能治理模式作比较，深入剖析人工智能国际治理现状与挑战，提出构建前沿人工智能治理体系的发展趋势和未来范式，力求为人工智能健康发展和有效治理提供有力支撑和有益参考。
清华大学人工智能国际治理研究院（Institute for AI International Governance, Tsinghua University，THU I-AIIG）是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在AI与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国热情参加人工智能国际治理提供智力支撑。
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