Vier große generative KI-Modelle von Alibaba, Baidu, Tencent und der 360 Group haben Chinas offizielles "Large Model Standard Compliance Assessment" bestanden.
Die Bewertung wurde vom China Electronics Standardization Institute durchgeführt, das dem Ministerium für Industrie und Informationstechnologie untersteht, berichtet die Global Times. Ziel der Maßnahme ist es, die Entwicklung von KI-generierten Inhalten (AIGC) in der Branche zu fördern und ein Compliance-Verzeichnis zu erstellen.
Die Bewertung basiert auf einem mehrdimensionalen Modellbewertungsrahmen und einem Indikatorensystem, das die Generalität, Intelligenz und Sicherheit großer Modelle abdecken soll. Sie umfasste mehrere Modalitäten, einschließlich geschriebener, gesprochener und visueller Inhalte.
Zu den freigegebenen Modellen gehören Baidus ERNIE Bot, der seit seiner Markteinführung im August bereits rund 100 Millionen Nutzer hat, und Alibabas Tongyi Qianwen, das einzige Open-Source-Modell in der ersten Gruppe freigegebener großer KI-Modelle.
Pan Helin, Professor an der Zhejiang University’s International Business School, ist laut Global Times der Ansicht, dass eine Vorabregulierung durch die Regierung für das Wachstum der Branche in China besser sei als ein Eingreifen im Nachhinein.
KI-Leistung: China will aufholen
Laut Dou Dejing, außerordentlicher Professor an der Fakultät für Elektronikingenieurwesen der Tsinghua-Universität, haben Chinas beste inländische KI-Modelle das Niveau von GPT-3.5 erreicht, und die technische Lücke zu GPT-4 würde immer kleiner.
Baidu-CEO Robin Li bezeichnete Ernie Bot 4.0 seiner Firma Ende Oktober 2023 als "auf Augenhöhe" mit OpenAIs GPT-4. Zhou Hongyi, Gründer und Präsident von 360 Security Technology, sieht ChatGPT 12 bis 18 Monate vor der chinesischen Konkurrenz.
Die Kommunistische Partei Chinas verlangt, dass generative KI-Dienste auf den "Grundwerten des Sozialismus" basieren müssen. Neben der Evaluierung und Validierung von Sprachmodellen hat sie einen Datensatz mit 50 Milliarden Tokens in 100 Millionen Datenpunkten veröffentlicht, um Sprachmodelle zu trainieren, die ihre politischen Ansichten widerspiegeln.
