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作者：李少帅;
单位：清华大学;
摘要：当前以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型领域科技创新与应用发展异常活跃，并引发通用人工智能的新一轮发展浪潮。大模型在电子商务、金融投资顾问等场景表现出广阔发展前景的同时，也引发了新的治理挑战，探讨大模型治理策略与模式对推动大模型高质量可持续发展具有重要的理论价值与实践意义。文章从场景驱动视角出发，根据场景属性将大模型应用场景划分为商业应用、公商混合以及公共服务三种类型，探讨了大模型在具体场景应用的正负外部性影响，进而提出发展和规制视角下针对具体场景的技术价值创造、风险防范化解、技术信任构建等具体治理策略，进一步深入分析了基于场景适配的大模型治理模式，包括适应性治理、实验性治理等六种，从而将上述治理策略转化为具体场景的实际行动。研究为从场景驱动视角出发，更加精准有效地对大模型在具体场景的治理提供了理论依据和实践指导。
关键词：场景驱动;;大模型;;场景属性;;治理策略;;治理模式
基金资助：科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目“新一代人工智能风险防范与治理手段研究”(2023ZD0121700);; 国家资助博士后研究人员计划(GZC20240796)
