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"如上所述，以DeepSeek为代表的新一代本土开源大模型技术为数字政府建设带来了新的机遇，其技术特征与我国数字政府建设需求具有很高的契合度，低成本实现、本土化理解、本地化部署等技术特性为各级政府部门的智能化转型提供了更具可行性、精准性和安全性的落地方案，并有助于推动政府在服务交互、知识管理和决策支持等方面的深层次变革。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[22]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 65, "global_sentence_id": 86, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "然而，炫酷的“技术玩具”并不必然就能成为有效的“治理工具”[2]，“深度探索”被各地政府趁热“接入”也并不等同于在公共治理场景中已被深度“嵌入”。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 602, "txt": "然而，炫酷的“技术玩具”并不必然就能成为有效的“治理工具”[2]，“深度探索”被各地政府趁热“接入”也并不等同于在公共治理场景中已被深度“嵌入”。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[23]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 66, "global_sentence_id": 87, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "以DeepSeek为代表的大模型要真正有效嵌入公共治理并产生实际成效，还需要关注以下几方面的问题与风险。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 603, "txt": "以DeepSeek为代表的大模型要真正有效嵌入公共治理并产生实际成效，还需要关注以下几方面的问题与风险。", "x": 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"尽管近年来人工智能技术发展迅猛，但其在知识精确性、逻辑推理严谨性等方面仍存在技术局限。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 610, "txt": "尽管近年来人工智能技术发展迅猛，但其在知识精确性、逻辑推理严谨性等方面仍存在技术局限。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[25]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 68, "global_sentence_id": 93, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "例如，最近根据Vectara HHEM的人工智能幻觉测试结果，DeepSeek-R1显示出14.3%的幻觉率，显著高于行业平均水平[5]。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 611, "txt": "例如，最近根据Vectara HHEM的人工智能幻觉测试结果，DeepSeek-R1显示出14.3%的幻觉率，显著高于行业平均水平[5]。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[25]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 68, "global_sentence_id": 94, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "同时，在高质量公共数据集和语料库的建设与供给上，也还存在不少体制机制方面的障碍。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 612, "txt": "同时，在高质量公共数据集和语料库的建设与供给上，也还存在不少体制机制方面的障碍。", "x": 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[{"position_id": 616, "txt": "尽管大模型已在多个领域展示出强大的能力，但也容易因用力过猛造成附带伤害。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[26]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 69, "global_sentence_id": 98, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "例如，大模型可能存在算法偏见，其训练数据中隐含的社会偏见也可能被系统性地放大，导致对特定群体的不公平对待。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 617, "txt": "例如，大模型可能存在算法偏见，其训练数据中隐含的社会偏见也可能被系统性地放大，导致对特定群体的不公平对待。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[26]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 69, "global_sentence_id": 99, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "还可能因违规或过度收集和使用数据语料，影响国家安全，侵犯公民隐私。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 618, "txt": "还可能因违规或过度收集和使用数据语料，影响国家安全，侵犯公民隐私。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[26]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 69, "global_sentence_id": 100, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": 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"web_segment_id": 153, "global_sentence_id": 397, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "“增量风险”指与来自现有其他可比技术的风险相比，开源模型是否会产生新的独特风险，并因此要求被特殊监管。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 1008, "txt": "“增量风险”指与来自现有其他可比技术的风险相比，开源模型是否会产生新的独特风险，并因此要求被特殊监管。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[116]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 153, "global_sentence_id": 398, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "2024年7月底，美国国家电信和信息管理局（NTIA）发布报告，对于开源模型的“增量风险”的判断提供了与闭源模型、其他现有技术，以及与现有开源模型相比较的三个参考标准。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 1009, "txt": "2024年7月底，美国国家电信和信息管理局（NTIA）发布报告，对于开源模型的“增量风险”的判断提供了与闭源模型、其他现有技术，以及与现有开源模型相比较的三个参考标准。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[116]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 153, "global_sentence_id": 399, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "换言之，只要与这些参考标准相比没有出现新风险，即不属于被纳入监管范畴的增量风险。", "language": "chinese", "position": {"atoms": 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"txt": "在近期发布的《双用途基础模型滥用风险管理指南（NIST AI 800-1）》中，美国NIST明确了开源模型的风险不能仅由模型研发方承担，模型应用生态中的直接参与方（包括云计算提供方、模型托管平台、下游模型使用部署及应用开发者、分发平台、三方评测审计方、用户公众等）以及间接参与方（学术机构、外部研究者和政府机构等）都需要根据自身角色承担相应的责任，通过多方合作协同的方式有效管控模型应用中的风险（参见US AISI官方发布：", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[120]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 157, "global_sentence_id": 411, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "https://www.nist.gov/news-events/news/2025/01/updated-guidelines-managing-misuse-risk-dual-use-foundation-models）。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 1026, "txt": "https://www.nist.gov/news-events/news/2025/01/updated-guidelines-managing-misuse-risk-dual-use-foundation-models）。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[120]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 157, "global_sentence_id": 412, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "第二，应提升开源模型生态的风险治理能力，建立对开源模型生态的国际信任。", "language": "chinese", "position": 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"edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "可以进一步利用开源模型生态的透明度和包容性，将安全作为开源模型生态构建的重要目标，促进多方参与和共享的协同治理模式，通过鼓励开源推动各方主体参与到模型安全能力的共同建设中，支持开放透明的模型研发应用，推动开源社区与学术机构和公众用户进行共同监督，在降低信息不对称的同时，在专业知识、风险识别和监测、应急响应等方面加强安全能力建设，促进监管、产业和社会公众对安全的人工智能建立信任。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 1034, "txt": "可以进一步利用开源模型生态的透明度和包容性，将安全作为开源模型生态构建的重要目标，促进多方参与和共享的协同治理模式，通过鼓励开源推动各方主体参与到模型安全能力的共同建设中，支持开放透明的模型研发应用，推动开源社区与学术机构和公众用户进行共同监督，在降低信息不对称的同时，在专业知识、风险识别和监测、应急响应等方面加强安全能力建设，促进监管、产业和社会公众对安全的人工智能建立信任。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[122]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 159, "global_sentence_id": 418, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "▲▲▲▲▲▲", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 1036, "txt": "▲▲▲▲▲▲", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[123]/span"}]}, "tags": [], "label": "figure_title", "web_segment_id": 160, "global_sentence_id": 419, "edu_l1_label": "EDU_O"}, {"txt": "▼▼▼▼▼▼", 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"事实上，DeepSeek-R1之所以能在短时间内搅动全球眼球，除了基于所谓后发国家企业挑战美国科技巨头这一话语之外，更重要的还是大幅度降低应用成本并采取开源的技术路径，这两点使得各行各业都有了基于自身发展需求来尝试使用这个新兴科技产品的机会。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[140]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 176, "global_sentence_id": 477, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "李飞飞曾批评，当前人工智能的成就在很大程度上依赖公共资源的历史投入与积累，例如目前的互联网和人工智能科技公司多使用PyTorch的开源软件平台，没有这个公共资源，就不会有ChatGPT和Claude这样的科技产品，然而OpenAI和Google开发的大模型，虽然不同程度借助了开源资源，而且非常依赖海量的公共语料库，但是却越来越封闭，很少生成新的公共产品。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 1113, "txt": "李飞飞曾批评，当前人工智能的成就在很大程度上依赖公共资源的历史投入与积累，例如目前的互联网和人工智能科技公司多使用PyTorch的开源软件平台，没有这个公共资源，就不会有ChatGPT和Claude这样的科技产品，然而OpenAI和Google开发的大模型，虽然不同程度借助了开源资源，而且非常依赖海量的公共语料库，但是却越来越封闭，很少生成新的公共产品。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[140]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 176, "global_sentence_id": 478, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "[6]这个批评意见其实是业内共识，在经受DeepSeek-R1冲击之后，OpenAI首席执行官奥尔特曼（Sam Altman）也承认选择闭源路线是错误的。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 1114, "txt": "[6]这个批评意见其实是业内共识，在经受DeepSeek-R1冲击之后，OpenAI首席执行官奥尔特曼（Sam Altman）也承认选择闭源路线是错误的。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[140]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 176, "global_sentence_id": 479, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "DeepSeek正是充分展现了人工智能的非线性创新特性，由此是更值得提倡的技术路径。", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 1115, "txt": "DeepSeek正是充分展现了人工智能的非线性创新特性，由此是更值得提倡的技术路径。", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[140]/span"}]}, "tags": [], "label": "content", "web_segment_id": 176, "global_sentence_id": 480, "edu_l1_label": "IOS"}, {"txt": "三、激励人工智能多技术路线探索的公共政策", "language": "chinese", "position": {"atoms": [{"position_id": 1117, "txt": "三、激励人工智能多技术路线探索的公共政策", "x": "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/section[141]/strong/span"}]}, 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#             魏钰明，等丨DeepSeek突破效应下的人工智能创新发展与治理变革（下）          
## 从趁热接入到深度嵌入：DeepSeek本土开源大模型在数字政府建设中的应用展望与挑战分析
### 一、DeepSeek的技术特性与我国数字政府建设需求的契合
#### （一）低成本实现
#### （二）本土化理解
#### （三）本地化部署
### 二、“深度”赋能下的应用场景与治理变革展望
#### （一）服务交互方式重塑：从菜单式到对话式
#### （二）政务知识管理革新：从失传孤立到传承共享
#### （三）政府决策模式跃升：从切片式到立体化
### 三、从趁热接入到深度“嵌入”：挑战与启示
## DeepSeek加速治理智能化：形态跃升与挑战应对
### 一、DeepSeek引致治理智能化加速的原因
### 二、智能化加速助推治理形态跃升的路径
### 三、治理智能化加速面临的挑战
### 四、应对挑战的策略
## 后DeepSeek时代中国本土人工智能发展需要更多法治创新
### 一、中国本土人工智能的发展仍面临算力瓶颈和数据瓶颈
### 二、化解本土人工智能发展瓶颈也需要法治创新
### 三、通过完善算力共享法律机制化解算力瓶颈
### 四、通过完善数据流动共享法律机制化解数据瓶颈
## 动荡中的治理：DeepSeek引发的治理思考
### 一、技术治理的复杂性增加
### 二、浮现的新兴治理挑战与议题
### 三、如何应对当期的多维变化
## 开源大模型风险治理机制的改革与创新——以DeepSeek为例
### 一、DeepSeek开源模型风险：现有评估及无额外风险的结果
### 二、建立基于增量风险的开源模型风险治理机制
### 三、构建大模型开源生态的协同治理体系
## DeepSeek：非线性创新观与多技术路线探索
### 一、后发优势的DeepSeek抑或更复杂的发展图景？
#### （一）赶超战略下容纳多种具体策略，形成复杂的科技和产业发展景象
#### （二）后发优势理论无法为如何避免“追赶者陷阱”提供有效指引
### 二、认识DeepSeek探索路径的理论视角：非线性创新观
### 三、激励人工智能多技术路线探索的公共政策
