本文为国家市场监管总局主管、中国市场监管学会主办的国家A类核心期刊《中国市场监管研究》2024年6月人工智能特别策划专刊的“综述篇”，作者为中国市场监管学会副秘书长马吉军，原文标题为“拥抱新时代 迎接新挑战——谈人工智能在市场监管领域的应用前景与风险挑战”，对人工智能在市场监管领域的应用前景和机遇以及带来的风险与挑战，进行了系统化、全方位的深度诠释与阐述，并就人工智能在市场监管行业发展从四个方面给出策略建议。
其业务分析之全面、场景探讨之深入，对前沿科技在行业的发展落地给出极具前瞻性阐述。可为观察将作为在雄安召开的“人工智能在市场监管领域的应用与挑战研讨会”专题系列，分上下两篇发布，本篇为上篇，其中在“智能化执法”场景中，推介北京可为相关技术产品 。
近两年，人工智能（Artificial Intelligence，AI）日新月异，正在给人们的生产、生活和工作方式带来颠覆式的影响。它如同一把“双刃剑”，在赋能千行百业、给人们的工作生活带来便捷的同时，也给市场监管工作带来了严峻挑战。如何用好这把“双刃剑”，一方面使其更好地助力经济社会的发展，服务、支撑市场监管工作；另一方面如何积极应对其给社会乃至市场监管工作带来的风险和挑战，是摆在市场监管部门面前的一个重大课题。
拥抱人工智能新时代
2022年11月30日，由美国OpenAI公司发布的人工智能对话聊天机器人ChatGPT正式问世。这款聊天机器人以生成式人工智能（Generative AI）为核心技术，展现出了强大的文字处理和人机交互功能，具有划时代意义。它不仅能理解很多人类问题和指令，流畅展开多轮对话，而且在越来越多领域显示出解决多种通用问题的能力，从而帮助人类提高创造效率。这使人工智能迎来了革命性的转折点，并使2023年成为生成式人工智能的爆发之年。
ChatGPT之所以一经问世便引起科技界和产业界的高度关注，根本原因在于人工智能在新一轮科技革命和产业变革中的核心驱动力。人工智能是引领未来的战略性技术，是模拟、延伸和拓展人类智能的技术。研究、发展人工智能的目的是让计算机具备像人一样的感知、思考、判断、学习和解决问题的能力，并通过与医疗、教育、金融、制造、交通等领域的交叉融合，实现各领域的智能化。
如通过人工智能技术与商业的深度融合，实现商业分析、商业决策、商业运营、商业管理的智能化；通过与市场监管的融合，为市场监管工作提供智能化的支撑、服务和保障。人工智能按照模型的特点来划分，可分为决策式人工智能和生成式人工智能，不同的人工智能，具有不同的赋能作用。
不同的赋能——决策式人工智能和生成式人工智能
目前，引起社会广泛关注的是生成式人工智能。
生成式人工智能是指具有生成新的数据、内容或代码能力的人工智能系统。它不仅可以根据输入的数据进行分析、预测和分类，还可以自主地生成新的数据或内容，包括文本、图片、音频、视频等形式多样的内容。如，输入一个关键词，然后对系统发出指令，要求其根据关键词创作一首歌词，并谱曲、配乐、生成视频，生成式人工智能可以很快完成任务，并根据你的要求不断进行调整，实现真正的智能创造。
目前，OpenAI的ChatGPT系列，包括今年2月16日发布的首个文生视频大模型Sora和国内百度的文心一言、华为的盘古、月之暗面的Kimi、科大讯飞的火星认知、阿里巴巴的通义千问等都是生成式人工智能。国家互联网信息办公室公布的信息显示，截至2024年3月，我国已有117个生成式人工智能完成了备案。
生成式人工智能的主要特点包括：
1.创造性：生成式人工智能可以自主地创造新的数据、内容或代码，具有很强的创造性。
2.自适应性：生成式人工智能可以根据输入的数据和环境变化，自动调整模型参数和算法，实现自我优化。
3.灵活性：生成式人工智能可以在不同的领域和场景中应用，具有很强的灵活性和通用性。
生成式人工智能的应用领域非常广泛，包括自然语言处理、图像识别、音乐创作、艺术创作、代码生成等。如果将成熟的生成式人工智技术与市场监管工作深度融合，必将在报告撰写、数据分析、政务咨询、行政执法等应用领域发挥重要作用。
虽然近两年生成式人工智能受到了广泛推崇，但是决策式人工智能在有的市场监管工作中会发挥更为重要的作用。决策式人工智能是指一种具有自主决策能力的人工智能系统，不仅可以根据已有的数据和规则进行推理和判断，而且可以通过学习和实践，不断提高自己的决策能力，以实现更高效、更准确的决策。
决策式人工智能的核心是自主决策能力，可以根据自己的判断和分析独立做出决策。这种能力可以通过多种方式实现：
1.基于规则的决策：系统根据预先设定的规则和条件进行推理和判断，做出相应的决策。
2.基于数据的决策：系统根据大量的数据进行分析和挖掘，发现数据中的规律和趋势，从而做出更准确的决策。
3.基于学习的决策：系统通过不断的学习和实践，积累经验和知识，提高自己的决策能力。
4.基于深度学习的决策：系统通过神经网络模型进行大量数据的训练，从而实现更高效、更准确的决策。
决策式人工智能具有自主性、学习性、适应性、智能性等特点，可以对复杂的问题进行分析和解决，甚至可以在某些方面超过人类的能力，主要应用领域包括人脸识别、推荐系统、风控系统、其他智能决策系统、自动驾驶等。随着人工智能技术的不断发展，决策式人工智能的分析研判能力、自主决策能力将在市场监管的智慧审批、风险监测等方面发挥日益重要的支撑和辅助决策作用。
不同的功能——通用大模型、行业大模型和垂直大模型
在人工智能的发展过程中，大模型是实现人工智能的基石和重要技术手段，其中的“大”是指模型的参数量大。大模型是“人工智能预训练大模型”的简称，包括两层含义，一是“预训练”，二是“大模型”，通过对海量数据的学习、训练，发现、掌握其中的规律或模式，展现出类似人类的分析、理解、归纳和预测能力，进而用于处理更加复杂的任务，支撑各类应用。按照模型的应用领域划分，大模型可分为通用大模型、行业大模型和垂直大模型，它们在训练数据、应用场景和通用性与专业性等方面存在差异。
通用大模型是指可以在多个领域和任务上通用的大模型。OpenAI的ChatGPT系列大模型和百度的“文心一言”、华为的“盘古”、中科院自动化研究所的“紫东太初”、字节跳动的“云雀”等都是通用大模型。
行业大模型则是指那些针对特定行业或领域的大模型，它们通常使用行业相关数据进行预训练，以提高在该领域的性能和准确度，相当于“行业专家”。如网易有道推出的教育行业大模型“子曰”，通过“虚拟人口语教练”“AI作文指导”“语法精讲”等六大AI创新应用提升教育质量和效率。
垂直大模型则是指那些针对特定任务或场景的大模型，它们通常使用任务相关数据进行预训练，以提高在该任务上的性能和效果，如好未来针对全球数学爱好者推出的数学垂直大模型MathGPT，特别注重解题和讲题算法，覆盖了中小学数学题的多个类型，如计算题、应用题和代数题等。
因为市场监管部门涉及食品安全、特种设备、标准计量、认证认可、检验检测等相关专业领域，以及登记注册、网络交易、公平竞争和行政执法等具体工作场景，所以更需要行业大模型和垂直大模型，但从目前的情况看，针对市场监管这一特定领域或具体工作场景和特定任务开发的行业大模型和垂直大模型却少之又少，只有北京拓普丰联的公平竞争审查辅助系统、北京可为高科的行政执法AI智能办案系统、中国知网的市场监管智慧公文系统等为数不多的几个。
有专家预测，未来两到三年内，国内大模型热将逐渐平稳，从事通用大模型底座开发的企业将逐渐稳定在5家以内，其他的将聚焦于行业大模型，且从目前的情况看，人工智能大模型正在各行各业“不断落子”。
不同的认知方式——语言大模型、视觉大模型和多模态大模型
自2022 年底ChatGPT发布以来，国内科技企业迅即掀起了一场“百模大战”，各种大模型如雨后春笋般涌现，2022年也因此被誉为大模型元年。《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,我国研发的大模型数量排名全球第二,仅次于美国。这些大模型如果按照输入的内容划分，又可分为语言大模型（NLP）、视觉大模型（CV）和多模态大模型。
语言大模型是在大规模语料库上进行训练，通过学习自然语言的各种语法、语义和语境规则，能够生成高质量文本内容或回答自然语言问题的一类大模型，如OpenAI 的 ChatGPT、科大讯飞的星火等。它们在自然语言处理、文本生成、机器翻译、智能对话等领域具有广泛的应用。在市场监管的语料库上加以训练，可应用于市场监管的材料撰写、在线咨询等方面。
视觉大模型通常用于图像处理和分析，它模仿人类视觉系统的工作原理，通过在大规模图像数据上进行训练学习，不断优化自身的算法，从而具备高度的视觉识别和分析能力，并完成各种视觉任务。如在智慧医疗中，视觉大模型通过对医学影像的训练和学习，可以迅速找到病因，从而对疾病的诊断发挥积极作用。
目前，视觉大模型已经成为高科技领域不可或缺的一部分，广泛应用于图像识别、人脸识别、无人驾驶、智能安防等领域，同时也可应用于特种设备的智能检测、食品安全的无人监控、登记注册的实名认证等领域，从而为市场监管提供更加快捷、高效的技术支撑。
多模态大模型是指能够处理文本、图像、视频、音频等不同类型数据的大模型。这类模型融合了NLP和CV的能力，实现了对多模态信息的综合理解和分析，从而使生成式人工智能的应用更具通用性。GPT-4o是OpenAI首个整合文本、视觉和音频多模态输入与输出的大模型，开启了人机交互的新时代。
相比单模态大模型，多模态大模型具有更加强大的理解、生成和交互能力，更符合人类的多渠道感认知方式，能够应对更加复杂、丰富的环境、场景和任务。此类大模型通过在市场监管环境下的学习和训练，可以应用在登记注册大厅或办事大厅的咨询服务工作中。
人工智能在市场监管领域的应用前景探析
大模型由于其强大的自然语言与多模态信息处理能力，可以进行复杂的逻辑推理，实现对不同领域、不同数据模式的适配，这些特点使得大模型能够比较容易地赋能于各个行业，广泛应用在智慧城市、智慧医疗、智慧金融、智慧工厂、智能教育、自动驾驶和生活服务等领域。
如果与市场监管工作进行深度融合，将给市场监管工作带来积极的变革，提升整体工作的运行效率。因此，需要对人工智能大模型在市场监管领域的应用场景进行积极探索。
智能化决策
人工智能大模型的特点决定了人工智能可以在智能化决策方面发挥积极的作用。
1.高效性。人工智能大模型可以通过机器学习和自然语言处理等技术，实现对市场监管领域的数据进行智能化分析和处理，提高市场监管决策的效率、准确性及智能化水平。
2.预测性。人工智能大模型可以通过对市场监管领域的数据进行分析和建模，预测市场趋势和风险，为市场监管部门提供决策支持。
3.实时性。人工智能大模型可以实时监测和分析市场监管领域的数据，包括通过对市场主体构成变化的实时分析，帮助市场监管部门及时掌握市场动态，及时采取预防措施，提高市场监管的实时性和针对性，助力国家经济发展。
智能化监管
通过人工智能大模型，市场监管部门可以实现对市场主体、市场行为的智能化监管，如通过对广告、价格及网络交易行为的实时监测和投诉分析，可以及时发现广告、网络交易中的违法线索、违法行为及价格异动。
通过对某一领域高发违法行为类型的智能分析，可以确定行政执法的工作重点。针对电梯、餐饮、药店、加油站等涉及民生的重点领域，则可以通过创建垂直大模型，深化风险监测预警，强化监管协同，实现智慧化、精细化监管。
智能化审查
以公平竞争审查为例，该领域存在审查文件数量大、疑似违规识别难等特点。北京拓普丰联信息科技股份有限公司针对公平竞争审查这一特定场景历时两年专门研发了垂直大模型——公平竞争审查辅助平台。
该平台由监测分析、快速审查、指数分析等系统构成，主要有四大特点：一是通过自动化爬虫技术，全面获取各地政策文件和招投标公告；二是运用专用大模型，精准识别疑似违规文件、违规类型并提供参考案例；三是通过生成式人工智能技术，一键生成各地各领域各类型的辅助审查报告，实现公平竞争审查的快、准、全及该项工作的常态化、自动化和智能化；四是利用决策式人工智能技术，设计公平竞争审查指数评估体系，可视化呈现各地公平竞争审查态势和焦点问题。由于大模型的可迁移性，该模型经过训练和学习，还可应用于文件、合同的合规性审查等方面。
智能化执法
以北京可为高科信息技术有限公司针对市场监管行政执法这一具体应用场景专门创建的垂直大模型——行政执法AI智能办案系统为例，基层执法人员在执法办案中，只需输入案由或案件线索，大模型便可自动分析，一键提供类案推荐、定性处罚依据、法规参考及对应公示文书等，大幅降低基层监管部门的使用门槛和能力要求。
随着调查取证的推进，大模型除了会自动生成案件定性、处罚与自由裁量的建议以外，还会自动生成案件来源登记表、立案/不予立案审批表、现场笔录、询问笔录、调查终结报告等全套文书，有效解决了基层市场监管部门执法人员年龄老化、专业性不强的难题。
智能化检测
人工智能大模型技术如今已应用于工业企业的生产和产品质量缺陷的快速检测。以电路板的瑕疵检测为例，通用视觉大模型可以凭借强泛化能力，对电路板的图像进行语义分割，再配合设置的规则及方法实现对缺焊、连焊、针孔等各类瑕疵的识别，并满足各类产品不同等级缺陷的检测需求。
如今，这种融合视觉大模型的检测技术也应用在了锅炉、压力容器等承压设备的检测工作中，而且能够实现微小缺陷的高精度识别，大幅提升了检测的效率与准确性，显著减少了人为误差与成本，尤其是在高温、高压等复杂环境下，具备检测、诊断等功能的智能检测机器人能够发挥更大的作用，可以深入管道内进行检测作业，有效保障特种设备安全。
智能化服务
2024年5 月 14 日OpenAI公司发布的多模态大模型GPT-4o给我们带来了很大启发。这款大模型不仅具有实时的交流对话功能和视觉功能，而且具有强大的分析理解能力，使得它成为“迄今为止最像‘人’的AI”，实现了和人类的无障碍沟通。同时，这款大模型具有敏锐的情绪感知能力，情商很高。
如果将其放在市场监管的工作环境中加以训练，并应用在办事大厅的咨询服务中，势必能够在一定程度上解决办事大厅咨询服务人员人少事多、服务不够专业、群众满意度低的问题，还能够把大量咨询服务人员从不堪重负的工作中解脱出来。此外，如果将此类人工智能系统嵌入到市场监管部门的电子登记系统或网上办事系统，还将进一步提高网上办事效率，减少线下办事数量。
智能化办公
以中国知网开发的市场监管智慧公文系统为例，该系统依托人工智能技术，以知识增强大模型为基础，基于传统语义特征和深度学习模型，深度整合海量高质量语料知识库，构建起集调查研究、智能公文、决策辅助、内容审查、业务随问等功能于一体的智慧公文系统，全面服务市场监管部门。
尤其是其调研助手和智能公文功能，大幅简化了文档的检索与分析过程，实现了既可以辅助用户查政策、找文献、查观点、找专家、查数据、找案例等，也可以辅助用户开展资料查询和提炼总结，赋能调查研究工作。此外，其针对公文写作效率低等问题，提供生成提纲、生成全文和内容审校的全方位公文写作服务，为市场监管科学决策提供一站式解决方案。
总之，人工智能大模型在市场监管领域的应用场景非常广泛。随着人工智能技术的应用推广，必将进一步推动市场监管治理体系和治理能力的现代化。
(未完待续)
雄安会展中心。中国市场监管学会“人工智能在市场监管领域的应用与挑战研讨会”于2024年7月9日在此召开，并发布人工智能在市场监管领域九大典型应用场景
