OpenAI 祭出大招，万物皆可GPT，原生AI应用将是中国AI产业未来重点？

【全球AI战略洞察】栏目由清华大学人工智能国际治理研究院推出，旨在通过对当前人工智能领域发生的重要信息进行“标注、提炼、解读”，剖析全球AI治理各国家间不同的战略图景，以此描绘人工智能治理领域的国际格局。

栏目主理人：刘典

复旦大学中国研究院副研究员、清华大学人工智能国际治理研究院战略与宏观研究项目主任

前言

2024年1月11日，OpenAI 正式上线 GPT应用商店（GPT Store）。经历过年底一连串的“宫斗”闹剧的OpenAI在新年伊始并没有低调行事，反而祭出大招。

网页界面写道：“我们已推出GPT应用商店，帮助您找到实用又流行的ChatGPT定制版本。”首批的精选GPT包括：

• AllTrails：个性化徒步路线推荐
• Consensus：搜索和综合2亿篇学术论文的结果
• Code Tutor：提高编码技能
• Canva：设计演示文稿或社交帖子
• Books：找到下一本阅读书籍
• CK-12 Flexi AI 导师：随时随地学习数学和科学

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GPT 应用商店上新300多万个GPT，具备多样化功能

用户除了可以在GPT应用商店中下载好用的GPT应用之外，也可以上传、分享自己构建的GPT。开发者更是可以基于 GPT 使用情况在OpenAI赚取收入。对于普通用户而言，无需任何编程技能以及任何代码，全程通过可视化点击操作就可以构建属于自己的自定义GPT。并根据需求不同，用户可以将其设计为私人使用或者公司内部使用，也可以在GPT store进行分享，通过他人下载使用来增收。主要步骤如下：

1. 将你的GPT设置为公开分享，保存为“Everyone”权限。
2. 验证你的创作者档案，启用显示真实姓名或已验证网站。

同时，OpenAI 还推出了 ChatGPT Team 方案，可以给两人以上的团队使用，每人月付 30 美元，年付的话还能优惠 5 美元。不难发现，OpenAI旨在使GPT Store成为大模型领域的的“App Store”。

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GPT 应用商店开张，问题频出？

然而，GPT应用商店上线便乱象丛生：如“GPT-5”等名不副实的山寨版应用、热门GPT被抄袭、GPT“女友”等。由于GPT Store的趋势榜，是根据每个GPT的对话轮次来进行的排序。所以哪个GPT的使用次数多、对话次数多，排名就会靠前，由此，衍生了刷榜“副业”。而之所以上线不久就有泛滥成灾的抄袭现象，其原因在于目前创建一个GPTs的门槛很低。具体而言，只要使用者是Plus用户，点击“+Create”，然后填写相关信息就可以，且除了抄袭之外，还出现了“僵尸号”。在搜索某一关键词时，除了第一位本尊以外，在其下还会出现众多头像一样、名字类似的GPT。面对其中乱象，其实OpenAI也并非毫无准备。其介绍页面就提及“为了确保GPT符合相关政策规定，我们现已在产品中内置安全措施。除此之外，我们还建立了新的审查系统。审查过程包括人工审核和机器审核。用户也可以举报（不合规定的）GPT。”在1月10日更新的用户政策中，也明确禁止将产品用于隐私侵犯、伤害儿童、武器开发、欺诈等负面用途。

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中国：开发大模型原生应用，仍需新政策包
但从目前的情况来看，监管之路依旧任重道远。政策落地和现实应用之间还存在着巨大的鸿沟。科技部新一代人工智能发展研究中心2023年发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，从全球已发布的大模型数量来看，中国和美国大幅领先，占全球总数的80%以上。2023年国内掀起AI大模型热潮：百度文心一言、华为盘古、阿里通义千问、科大讯飞星火、腾讯混元等AI大模型先后登场，一度被称为“千模大战”。然而，新的国际竞争战略关键点或许并非不是一个国家有多少个大模型，而是大模型上有多少原生的AI应用，这些应用在多大程度上提升了生产效率。换言之，决定一个大模型发展潜力的，将是平台上原生AI应用的数量。对中国企业而言，大模型时代的“应用为王”是一个千载难逢的发展机遇。虽然美国在在移动互联网时代的大多数场景都扮演着技术引领者的作用，但中国在应用层面有着自己的独特优势——

1. 移动互联网用户基数庞大
2. 应用场景多样化

在移动支付、电商平台、共享单车、外卖、快递等诸多日常生活领域，中国的移动互联网应用都遥遥领先。到了AI大模型时代，中国企业在“千模大战”之余，也应挖掘更大的市场，开发更多原生AI应用。

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中国未来发展大模型原生应用的启示

GPT应用商店的例子表明，AI的原生应用爆发在美国已是进行时——OpenAI表示目前用户已创建超过 300 万个 GPT应用。中国完全可以发挥自身优势，加速大模型原生应用落地。但随着GPT Store的火热推进，表明美国已经意识到大模型原生应用的重要性。然而其中所暴露出的诸多问题恰是中国所应吸取的教训。在人工智能大模型开发的热潮中，中国应该鼓励大模型的原生应用开发。这些大模型具有巨大的潜力，可以为各个领域带来创新和发展。然而，在推动大模型应用开发时，也需要注意以下几个方面：

1. 数据隐私保护：大模型的训练通常需要大量的数据，包括个人数据和敏感信息。在开发过程中，需要严格遵守相关的数据隐私保护法律法规，确保用户数据的安全和隐私不受侵犯。
2. 透明度和可解释性：大模型通常是复杂的黑盒模型，其决策过程难以解释和理解。为了建立用户的信任和可靠性，我们需要加强对大模型的透明度研究，提高其决策过程的可解释性。
3. 公平性和偏见：大模型的训练数据可能存在偏见，导致算法的不公平性。在应用开发过程中，需要注意避免和纠正这些偏见，确保算法的公正性和平等性。
4. 法律和道德问题：大模型的应用可能涉及到一些法律和道德问题，如版权、知识产权、伦理等。在开发过程中，需要遵守相关的法律法规，并且积极探索解决这些问题的方法和机制。

习近平总书记对国家网络安全宣传周作出重要指示：要坚持促进发展和依法管理相统一，既大力培育人工智能、物联网、下一代通信网络等新技术新应用，又积极利用法律法规和标准规范，引导新技术应用。目前，中国正面临大数据监管法律制度的建设挑战，需要平衡基本权利保障、数字经济发展和公共利益的关系。为此，中国需要建立适应大数据监管的法律框架、加强监管机构建设、加强国际交流与合作等。这需要不断提升法律制度的前瞻性和现实可行性，并与数字政府改革相结合，推动大数据监管模式与法律制度的持续优化和创新。

综合来源：

https://openai.com/blog/introducing-the-gpt-store

https://mp.weixin.qq.com/s/EtWEsfkc-ioA60aw6p44Qw

主理人丨刘典

编辑丨陶含孜 王昕晨排版丨赵杨博
审校丨王祚
终审丨梁正 鲁俊群

关于我们

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。依托清华大学在人工智能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，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。

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