2025年人工智能十大算法（人工智能十大算法及应用）

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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，共同促进人工智能快速发展。本文将从算法与模型层面梳理前沿人工智能的发展现状。

｜算法与模型发展现状

算法作为人工智能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从而实现所设定的目标。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。作为史上用户增长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架构开启算法模型快速发展时代，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。

我国AI大模型数量及研制主体数量可观，为市场增长提供发展新动力。 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过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。

（摘自《前沿人工智能：发展与治理》一书，有删节）

《前沿人工智能：发展与治理》

梁正 主编

中国发展出版社

图书简介

《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进行比较，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方向和未来范式，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。 /o:p

目录 （向上滑动阅览）

第一章读懂前沿人工智能

一、前沿人工智能：从 ChatGPT 到 Sora

（一）人工智能的起源与发展

（二）前沿人工智能的内涵

二、前沿人工智能的特征与功能

（一）前沿人工智能的特征

（二）前沿人工智能的功能

三、前沿人工智能的优势与局限

（一）前沿人工智能的优势

（二）前沿人工智能的局限

第二章前沿人工智能的发展与应用

一、前沿人工智能的发展现状

（一）数据要素发展现状

（二）算力要素发展现状

（三）算法与模型发展现状

（四）前沿人工智能：发展与治理

二、前沿人工智能的产业生态概况

（一）前沿人工智能的产业发展现状

（二）前沿人工智能的商业部署现状

（三）前沿人工智能的产业变革趋势

三、前沿人工智能的应用前景

（一）功能性应用场景

（二）水平领域应用场景

（三）垂直领域应用场景

四、“人工智能 +”行动的产业实践

（一）人工智能 + 工业

（二）人工智能 + 政务

（三）人工智能 + 教育

（四）人工智能 + 金融

（五）人工智能 + 医疗

第三章前沿人工智能的潜在风险…

一、风险分类的标准

二、基于技术本身的风险

（一）数据隐私泄露

（二）算法歧视和偏见

（三）内容谬误

三、基于技术开发的风险

（一）数据产权问题

（二）心理问题

（三）环境问题

四、基于技术应用的风险

（一）数字鸿沟和社会不公平

（二）知识产权纠纷

（三）深度伪造

（四）意识形态渗透

（五）引发失控风险

（六）威胁国家安全

第四章前沿人工智能的国际治理

一、前沿人工智能治理模式的国际对比

（一）美国前沿人工智能治理模式

（二）欧洲前沿人工智能治理模式

（三）其他国家前沿人工智能治理模式

（四）对中国人工智能治理的经验启发

二、前沿人工智能国际治理体系的构建

（一）形成基础：前沿人工智能潜在风险的国际性共识

（二）面临挑战：前沿人工智能发展与治理的国际分歧

（三）建立国际治理体系的切入点：搭建开放、包容的国际平台

（四）中国参与前沿人工智能国际治理体系建设前沿人工智能：发展与治理

第五章前沿人工智能的治理体系构建

一、概念与逻辑——如何认知人工智能治理

（一）人工智能治理的定义

（二）人工智能治理的多元层次与视角

二、协同与敏捷——如何构建人工智能治理体系

（一）国家人工智能治理面临的治理困境

（二）两条腿走路：发展与治理的平衡

（三）行动协同：推动多元主体参与治理

（四）模式构建：推动完善敏捷治理

三、历史与超越——应对人工智能治理的新变化

（一）我国人工智能适应性治理的范式变革

（二）我国人工智能治理的范式超越

附录：2023 年人工智能大事件回顾

一、中国大模型篇

二、中国 AI 政策篇

三、国际治理篇

四、科技巨头篇

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。

新浪微博：@清华大学人工智能国际治理研究院

微信视频号：THU-AIIG

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