近年来，随着人工智能算法不断迭代升级，尤其是机器学习赋予人工智能强大的学习能力，使其不再局限于只能依据事先指定的模板或者规则，进行简单的内容输出和制作，而是能够根据用户提出的指令即可生成灵活且真实的内容，天辰测速官网甚至能够实现高质量的内容创作，这类技术也被称为人工智能生成内容（AIGC）。

 

近期爆火的ChatGPT就是AIGC的典型代表，该技术是基于语言模型GPT-3.5的聊天机器人，ChatGPT模型使用一种称为人类反馈强化学习(RLHF)的机器学习进行训练，可以模拟对话、回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。虽然，此前不乏能够与人进行互动对话的聊天机器人，但并没有像ChatGPT一样受到广泛关注，是因为与其他聊天机器人相比，ChatGPT具有更强大的功能，借助其核心技术之一“Transformer神经网络架构”，天辰测速官网利用从大型文本语料库中所学到的内容，能够生成具有更丰富细节和更长篇幅的内容，可以完成包括写邮件、写代码、写新闻报道以及写论文等多种任务，且任何人都可以轻松地使用，具有开放性、跨领域及通用性的特征，其本身可以构成网络信息技术领域的终端，成为支撑人工智能技术和产业发展的一种关键基础设施。由此，ChatGPT也引发了全球各界的广泛关注甚或担忧。

 

潜在风险

 

ChatGPT强大的功能以及较低的使用门槛，打破了人们对人工智能的固有印象，且让人们看到了AIGC技术在多领域应用的巨大潜力。然而，随着ChatGPT爆火掀起新一轮AIGC热潮，也让人们意识到其中潜在的诸如技术垄断、资本扩张、数据滥用、算法歧视、隐私侵权等法律风险，可能对市场竞争、企业创新、消费者福利甚或国家安全产生负面影响。为预防此类技术广泛适用带来的法律风险，需结合ChatGPT的技术特性以及其在不同领域应用的情况，分析存在的法律问题并做好相应对策。

 

其一，ChatGPT可能存在“技术+资本”的垄断风险。

 

虽然，ChatGPT是由初创公司OpenAI开发，并非出自微软、谷歌等科技巨头，但是，OpenAI创始人表示，ChatGPT的开放成本和运行成本相当高，致使其开发和运维成本非一般初创型企业可以承担。相关资料显示，GPT-3训练一次的费用是460万美元，总训练成本达1200万美元。高昂的成本使得初创公司难以实现独立的开发和运营，必须与科技巨头合作，才能获得运营所需的极其昂贵的数据资源和云计算能力。

 

在此情况下，OpenAI选择与微软达成合作，得到了微软10亿美元的投资，并专门为微软新必应（New Bing）搜索引擎专门定制了下一代大型语言模型。这在很大程度上预示着该领域市场在未来存在着被微软、谷歌等科技巨头垄断数据、算法及技术要素资源的风险，因为初创企业在该领域难以独立生存，而科技巨头可凭借其拥有的数据、技术、资本、用户等优势，通过收购、签订协议等方式获得初创企业的技术，将其在原有市场的市场力量迅速传导至新的市场，还可能通过实施技术封锁、数据屏蔽等排除限制竞争的行为以维持垄断地位。

 

其二，ChatGPT可能存在算法偏见。

 

目前，ChatGPT仍存在一定的技术缺陷，其依赖于其训练数据中的统计规律，无法在网络上抓取实时信息，也无法识别核实数据来源，易导致算法歧视、滥用现象的出现，因为训练数据受限于数据的种类和内容的不足，使数据集可能存在某种价值偏见，则ChatGPT算法的输出结果可能会产生有害的指引或者有偏见的内容。这种算法偏见产生的负面影响会随着技术的广泛应用不断凸显。

 

譬如，ChatGPT给予的答复中存在性别歧视和种族歧视的问题，可能会误导使用者将具有歧视性的回答视为“正确答案”而作出错误的决断，从而可能会对社会认知和伦理产生负面影响，甚至涉及国家安全、文化安全的风险。特别是在处理算法包容性的问题上，由于中西文化的根源及演进路径不同，还会涉及对传统文化和现实观照之间的解读、评价及传播的问题，这些都可能会在ChatGPT的大规模语言模型训练中被忽视或者选择性忽略掉，亦有可能被特意地放大。为此，需要通过法律规则和科技伦理规则的融合，以稳妥地处理技术应用与技术规制之间的关系。