隨著生成式人工智能(Generative Al)技術的迅猛發展，其應用范圍已經深入到社會生活的各個角落，從電商、制造、金融服務到教育和娛樂，無一不受到這一前沿技術的影響。生成式人工智能不僅帶來了前所未有的創新和效率提升，同時也引發了諸多倫理、政治和經濟方面的討論和挑戰。在這一背景下，法律合規的重要性尤為突出，特別是在不同和地區，其合規要求各有特色，需要我們深入了解并嚴格遵守。
東南亞作為經濟快速發展的區域之一，人工智能行業也展現出蓬勃的發展勢頭。東南亞各國在政治、文化、法律制度等方面具有鮮明的區域特性，因此，在生成式人工智能的應用和發展過程中，合規問題顯得尤為重要。不同的法律框架、AI合規相關的法規、倫理標準以及政府監管政策等方面都需要特別關注和遵守，以確保技術創新與法律規范的有機結合。東南亞地區經濟快速發展，各國在科技創新方面也展現出巨大的潛力。然而，由于各國在政治、經濟和文化上的差異，生成式A的法律監管和合規要求也各不相同。這使得東南亞的AI行業在合規方面面臨d特的挑戰和要求。
附件：生成式人工智能-海外合規白皮書（東南亞篇）-AI行業在合規方面面臨d特的挑戰和要求
大部分的規模企業用戶主要選擇參數規模在100~200億之間的AI大模型和本地化部署的落地方式;金融、政府、影視游戲和教育領域是大模型滲透率最高的四大行業，滲透率均超過50%
提出的大模型應用框架是推動大模型在產業中規模化落地應用釋放價值的初步探索,可信應用框架落地實施、行業治理體系搭建、產業生 態合作完善等多個維度統籌推進
報告首先回顧了大模型基準測試的發展現狀,分析了當前基準測試存在的問題和挑戰，提出了一套系統化構建大模型基準測試的框架-方升大模型基準測試體系
參數規模擴展在數據量和參數量上將迎來顯著躍升;多模態融合實現跨模態的交互與理解，從而拓寬其應用場景和實用價值;大模型小模型化更易于產業落地
分析了AI大模型在汽車行業的應用現狀和發展趨勢，涵蓋了技術演進、產業挑戰與企業實踐案例;盤古大模型和ModelArtsAI開發生產線，已經在多個車企和商用車場景中成功運用
檢索生成主要是對現有的視頻素材根據關鍵詞和標簽進行檢索匹配,再進行相應的拼接和排列組合;僅針對視頻的一部分進行生 成,例如視頻中人物角色、 動作、背景、風格化、特殊 效果等
中國在AI基礎設施和軟件層面嚴重依賴國際廠商,特別是在計算芯片和存儲芯片領域;在軟件層面,依賴程度更加嚴重,軟件仍是中國各大企業的常用工具占比達59%
以注意力機制為核心的Transformer架構賦能AI在文本、圖像、視頻生成、文字交互、智能語音和計算機視覺 領域的技術能力增強和應用范圍拓寬
生成式人工智能服務管理暫行辦法,算力基礎設施高質量發展行動計劃,關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見,國家新一代人工智能創新 發展試驗區建設工作指引
中國多年來在人工智能論文發表數量和專利授權數量方面均居世界首位;顯著領先于其他國家,中國人工智能專利授權的數量在全球范圍內占比達61.3%，位居全球榜首
我國智能算力占比已經超過通用算力，成為整體算力增長的主要驅動力;國算力結構為通用算力：智能算力：超級算力=40%:59%:1%智能算力占比已較大幅度超過通用算力占比
分析了大模型發展趨勢挑戰的基礎上，提出了大模型安全實踐總體框架，并從安全性、可靠性、可控性以及評測四個角度對大模型安全技術進行了深度剖析
