隨著數字化的深入發展，智能算法已經成為基礎性、通用性的技術，持續在經濟社會的各個L域應用發展。從互聯網L域中的推薦算法、AI生成內容（AIGC），到產業L域中的自動駕駛汽車、醫療AI、工業質檢AI，再到社會公共服務中的便民應用，可見算法為數字經濟和社會的G質量發展“提質增效”。

與此同時，算法的廣泛應用也帶來一些負面問題，諸如信息繭房、隱私侵犯、大數據殺熟、算法濫用等。為此，國內外開始探索建立算法治理的新路徑新舉措，更好地保障可信的、負責任的、以人為本的算法技術創新與應用。

在這些背景下，騰訊研究院法律研究中心研究推出了《人工智能時代的算法治理報告2022——構建法律、倫理、技術協同的算法治理格局》。報告立足于算法的技術趨勢和行業應用現狀，從法律監管、倫理治理、技術治理三個層面梳理總結國內外在算法治理方面的實踐做法，以期通過多元參與、敏捷靈活、準確有效的算法治理，保障算法技術創新與應用健康、有序、繁榮發展。

當前，在算法技術創新中，主要有大模型、合成數據和生成性AI三個趨勢。其中，大模型無疑是為重要的發展趨勢之一。相較于過去功能較為單一的算法模型而言，大模型具有更強的通用性。因此，大模型也意味著“AI工業化”的到來。AI工業化是指，AI具備了標準化、模塊化、自動化的特征，能夠大規模地在產業中落地應用。大模型正體現了AI標準化、模塊化、自動化的實現路徑，并且大模型形成的成本邊際效應，J大地節約了AI應用成本。

附件：2022人工智能時代的算法治理報告-構建法律、倫理、技術協同的算法治理格局