人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力。2023年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出，要大力推進(jìn)新型工業(yè)化，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，加快推動(dòng)人工智能發(fā)展。“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要強(qiáng)調(diào)，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，加快人工智能安全技術(shù)創(chuàng)新，提升網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力。本期特邀專家圍繞相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行研討。
夯實(shí)人工智能發(fā)展的安全基礎(chǔ)
加快推動(dòng)人工智能發(fā)展，需如何應(yīng)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)、把握戰(zhàn)略主動(dòng)？
單志廣（國(guó)家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任、國(guó)家大數(shù)據(jù)發(fā)展專家咨詢委員會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)）：黨的二十大報(bào)告提出，推進(jìn)國(guó)家安全體系和能力現(xiàn)代化，堅(jiān)決維護(hù)國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定。人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，同時(shí)也具有明顯的“雙刃劍”特征。一方面，人工智能賦能網(wǎng)絡(luò)攻防、開(kāi)源情報(bào)等國(guó)家安全相關(guān)領(lǐng)域，是筑牢國(guó)家安全屏障的有力抓手；另一方面，人工智能因其脆弱性、不穩(wěn)定性、不可解釋性等特點(diǎn)，在與經(jīng)濟(jì)社會(huì)深度融合應(yīng)用的過(guò)程中，極易引發(fā)國(guó)家、社會(huì)、企業(yè)和個(gè)人等層面的安全風(fēng)險(xiǎn)。在席卷全球的人工智能浪潮中，如何應(yīng)對(duì)人工智能風(fēng)險(xiǎn)、把握發(fā)展戰(zhàn)略主動(dòng)、有效維護(hù)和保障國(guó)家安全，是國(guó)家治理的重要議題。
近年來(lái)，國(guó)家高度重視人工智能安全發(fā)展，逐步完善相關(guān)政策法規(guī)。國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出面向2030年我國(guó)新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)和保障措施，部署構(gòu)筑人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家和世界科技強(qiáng)國(guó)。面向算法治理，出臺(tái)《關(guān)于加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法綜合治理的指導(dǎo)意見(jiàn)》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》等。面向人工智能合成技術(shù)的快速突破，出臺(tái)《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等。在全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)激烈競(jìng)爭(zhēng)格局下，科學(xué)把握風(fēng)險(xiǎn)防范的尺度至關(guān)重要。2023年7月24日中共中央政治局會(huì)議強(qiáng)調(diào)“促進(jìn)人工智能安全發(fā)展”，體現(xiàn)了堅(jiān)持統(tǒng)籌發(fā)展和安全、堅(jiān)持發(fā)展和安全并重的理念，釋放了以人工智能技術(shù)激發(fā)數(shù)實(shí)融合新動(dòng)能、打造高質(zhì)量發(fā)展新引擎的積極信號(hào)。
推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，要把保障數(shù)據(jù)安全放在突出位置。
第一，數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，保障數(shù)據(jù)安全是促進(jìn)人工智能安全發(fā)展的重要基礎(chǔ)。我國(guó)2022年數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模逾50萬(wàn)億元，總量穩(wěn)居世界第二，占GDP比重41.5%，數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。隨著數(shù)據(jù)要素規(guī)模不斷擴(kuò)大，以人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)將實(shí)現(xiàn)知識(shí)與數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)價(jià)值得到進(jìn)一步釋放，生產(chǎn)資源配置、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)邏輯以及生產(chǎn)、分配、流通和消費(fèi)關(guān)系等得以重塑，生產(chǎn)方式和生產(chǎn)關(guān)系發(fā)生變革，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。同時(shí)，也伴隨著數(shù)據(jù)泄露、虛假信息、算法歧視等數(shù)據(jù)安全新問(wèn)題。只有筑牢數(shù)字安全屏障，才能為人工智能發(fā)展保駕護(hù)航。
第二，人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展過(guò)程中顯現(xiàn)出數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。當(dāng)前，人工智能進(jìn)入快速發(fā)展期，應(yīng)高度關(guān)注并有效應(yīng)對(duì)隨之而來(lái)的問(wèn)題。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有“黑盒”特點(diǎn)，導(dǎo)致人工智能存在不可解釋性；深度學(xué)習(xí)對(duì)訓(xùn)練樣本過(guò)度依賴，導(dǎo)致學(xué)習(xí)結(jié)果的不可判定性；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向推進(jìn)的不可逆，導(dǎo)致結(jié)果的不可推論性。此外，漏洞、后門(mén)等引發(fā)的問(wèn)題交織疊加，使得人工智能應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題變得更加復(fù)雜。針對(duì)IT行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行的一項(xiàng)關(guān)于ChatGPT等大模型的調(diào)查顯示，安全性是受訪者最關(guān)心的問(wèn)題，71%的受訪者認(rèn)為生成式人工智能會(huì)給企業(yè)的數(shù)據(jù)安全帶來(lái)新的風(fēng)險(xiǎn)。為了防止敏感數(shù)據(jù)外流，微軟、亞馬遜等科技公司已相繼限制或禁止其員工使用生成式人工智能工具?？梢?jiàn)，全面加強(qiáng)人工智能數(shù)據(jù)安全保障體系和能力建設(shè)已成為應(yīng)對(duì)新形勢(shì)新挑戰(zhàn)的必然之舉。
人工智能時(shí)代的數(shù)字安全威脅到底有多大？一方面，人工智能系統(tǒng)自身面臨多維度安全風(fēng)險(xiǎn)。技術(shù)內(nèi)生風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)衍生風(fēng)險(xiǎn)交織疊加，使得人工智能時(shí)代的安全問(wèn)題異常復(fù)雜。數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)方面，人工智能依托海量數(shù)據(jù)發(fā)展，有敏感信息泄露風(fēng)險(xiǎn)，且人工智能平臺(tái)收集的原始數(shù)據(jù)與衍生數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)、控制權(quán)和使用權(quán)目前在法律上尚難界定；算法模型安全方面，安全風(fēng)險(xiǎn)貫穿數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型微調(diào)、模型部署應(yīng)用等人工智能模型構(gòu)建的全生命周期；外部攻擊安全方面，數(shù)據(jù)投毒、模型后門(mén)、對(duì)抗樣本、數(shù)據(jù)泄露、模型竊取、軟件漏洞等安全隱患屢見(jiàn)不鮮。
另一方面，人工智能技術(shù)濫用帶來(lái)數(shù)字安全威脅。當(dāng)前，生成式人工智能的發(fā)展標(biāo)志著人工智能正在從專用智能邁向通用智能，進(jìn)入了全新發(fā)展階段。大部分傳統(tǒng)人工智能模型的安全風(fēng)險(xiǎn)仍然存在，同時(shí)生成式人工智能也有一些特有的問(wèn)題：技術(shù)軟肋難以避免，易培育假信息“溫床”；使用方式簡(jiǎn)單便捷，易形成失泄密“陷阱”；新興技術(shù)尚難監(jiān)管，易成為信息戰(zhàn)“武器”。
因此，亟需加強(qiáng)人工智能發(fā)展的潛在風(fēng)險(xiǎn)研判和防范，確保人工智能安全、可靠、可控。
完善數(shù)據(jù)安全監(jiān)管體系
我國(guó)在創(chuàng)新人工智能技術(shù)手段及完善數(shù)據(jù)安全監(jiān)管方面取得哪些成效？
陳鳳仙（中國(guó)電信研究院高級(jí)分析師）：黨中央高度重視人工智能安全發(fā)展問(wèn)題，圍繞產(chǎn)業(yè)發(fā)展、科技倫理、算法治理及行業(yè)應(yīng)用安全等方面，加快人工智能安全技術(shù)創(chuàng)新，逐步形成一套較為完善的發(fā)展政策和法規(guī)體系，確保維護(hù)國(guó)家安全和社會(huì)公共利益。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)5000億元，算力總規(guī)模位居全球第二。
在規(guī)范人工智能科技倫理方面，陸續(xù)發(fā)布《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》《新一代人工智能倫理規(guī)范》等，積極引導(dǎo)全社會(huì)負(fù)責(zé)任地開(kāi)展人工智能研發(fā)和應(yīng)用。2023年5月，工信部科技倫理委員會(huì)、工信領(lǐng)域科技倫理專家委員會(huì)正式成立，進(jìn)一步加強(qiáng)科技倫理審查和監(jiān)管。
在強(qiáng)化人工智能算法治理方面，我國(guó)在規(guī)制生成式人工智能領(lǐng)域率先推出多項(xiàng)有力舉措。國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等部門(mén)2022年11月聯(lián)合發(fā)布《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》，明確生成式人工智能應(yīng)用服務(wù)提供者、技術(shù)支持者和服務(wù)使用者等各方法定義務(wù)；2023年7月聯(lián)合發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，鼓勵(lì)生成式人工智能創(chuàng)新發(fā)展，對(duì)生成式人工智能服務(wù)實(shí)行包容審慎和分類分級(jí)監(jiān)管。
在人工智能全球治理合作方面，我國(guó)積極參與、多方實(shí)踐，取得重要進(jìn)展。2022年11月，我國(guó)向聯(lián)合國(guó)《特定常規(guī)武器公約》締約國(guó)大會(huì)提交《中國(guó)關(guān)于加強(qiáng)人工智能倫理治理的立場(chǎng)文件》，提出人工智能治理要堅(jiān)持倫理先行、加強(qiáng)自我約束、強(qiáng)化責(zé)任擔(dān)當(dāng)、鼓勵(lì)國(guó)際合作等多項(xiàng)主張，表明了推動(dòng)各方共商共建共享、加強(qiáng)全球治理、積極構(gòu)建人類命運(yùn)共同體的中國(guó)立場(chǎng)。2023年4月，我國(guó)向聯(lián)合國(guó)提交《中國(guó)關(guān)于全球數(shù)字治理有關(guān)問(wèn)題的立場(chǎng)》，明確表示各國(guó)應(yīng)在普遍參與的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)話與合作，推動(dòng)形成具有廣泛共識(shí)的人工智能?chē)?guó)際治理框架和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。
與此同時(shí)，我國(guó)將數(shù)據(jù)安全放在保障人工智能安全發(fā)展的突出位置，大力推動(dòng)數(shù)據(jù)資源建設(shè)，強(qiáng)化安全防護(hù)技術(shù)手段迭代升級(jí)，完善數(shù)據(jù)安全監(jiān)管體系，取得明顯成效。
穩(wěn)步推進(jìn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度構(gòu)建、數(shù)據(jù)資源供給和流通利用。在國(guó)家層面，逐步完善數(shù)據(jù)資源建設(shè)頂層設(shè)計(jì)，對(duì)加快培育統(tǒng)一的技術(shù)和數(shù)據(jù)市場(chǎng)及經(jīng)營(yíng)主體、構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度等提出明確要求。2023年10月，國(guó)家數(shù)據(jù)局掛牌成立，推動(dòng)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)從自然資源到經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)的跨越。在地方層面，多地加快培育規(guī)范數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)。2022年1月，北京國(guó)際大數(shù)據(jù)交易所率先在全國(guó)建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)中介產(chǎn)業(yè)體系。截至2023年9月，全國(guó)注冊(cè)成立的數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)已有60家。2023年以來(lái)，北京、上海、廣東、江西、湖北、貴州等密集發(fā)布政策文件，深化數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)改革和創(chuàng)新。為助力大模型應(yīng)用落地，一些地方積極探索政產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。例如，北京啟動(dòng)實(shí)施通用人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新伙伴計(jì)劃，發(fā)布“北京市人工智能大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)集”。國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布《數(shù)字中國(guó)發(fā)展報(bào)告（2022年）》顯示，2022年我國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)量達(dá)8.1ZB，同比增長(zhǎng)22.7%，全球占比10.5%，位居世界第二。
大幅提升依靠技術(shù)解決安全風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題的能力。一方面，網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用活躍。近年來(lái)，相關(guān)機(jī)構(gòu)持續(xù)強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)布局及應(yīng)用，加快推動(dòng)重點(diǎn)領(lǐng)域和細(xì)分環(huán)節(jié)技術(shù)突破、專利布局和標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化。另一方面，網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。2022年，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)規(guī)模增速約為13.9%。北京、長(zhǎng)沙、成渝三大國(guó)家網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)園區(qū)相繼成立，匯聚網(wǎng)絡(luò)安全企業(yè)超500家，10個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全創(chuàng)新應(yīng)用示范區(qū)加速建設(shè)。2023年1月，工信部等部門(mén)印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)數(shù)據(jù)安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，提出到2025年數(shù)據(jù)安全產(chǎn)業(yè)規(guī)模超1500億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率超30%，推動(dòng)數(shù)據(jù)安全產(chǎn)業(yè)駛?cè)肟燔?chē)道。
加快推進(jìn)立法進(jìn)程，標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)取得階段性成效。一方面，完善數(shù)據(jù)安全監(jiān)管法律依據(jù)，推動(dòng)重要數(shù)據(jù)和個(gè)人信息保護(hù)合規(guī)水平進(jìn)一步提升。建立應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)泄露等事故的應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，及時(shí)啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案并妥善處置。另一方面，抓緊研制數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、算法正確性等技術(shù)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。2023年8月，我國(guó)發(fā)布人工智能安全基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)《信息安全技術(shù) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法安全評(píng)估規(guī)范》。同時(shí)，在生物特征識(shí)別、智能汽車(chē)等人工智能關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)布多項(xiàng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，支撐人工智能安全發(fā)展。
強(qiáng)化生成式人工智能安全防范
生成式人工智能引發(fā)新一輪智能化浪潮，筑牢數(shù)字安全屏障需采取哪些新舉措？
武虹（中國(guó)科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院研究員）：生成式人工智能作為大模型、大數(shù)據(jù)、大算力的產(chǎn)物，在強(qiáng)大算力支持下，借助大型語(yǔ)言模型將收集到的海量信息進(jìn)行處理并回應(yīng)用戶的個(gè)性化需求，近乎無(wú)成本地生成針對(duì)特定提問(wèn)內(nèi)容編寫(xiě)的答案，是人工智能領(lǐng)域一次出色的集成創(chuàng)新。
也應(yīng)看到，生成式人工智能并不公開(kāi)其收集和整理的海量互聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)料、模型架構(gòu)及訓(xùn)練內(nèi)容，加之其深度學(xué)習(xí)算法基于統(tǒng)計(jì)原理之上，僅對(duì)客觀規(guī)律進(jìn)行揭示卻無(wú)法給予解釋，已構(gòu)成事實(shí)上的數(shù)據(jù)及技術(shù)黑箱，勢(shì)必會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)安全模式帶來(lái)新的擾動(dòng)。因此，有必要采取新的應(yīng)對(duì)措施。
一是強(qiáng)化數(shù)據(jù)全生命周期監(jiān)督管理。生成式人工智能語(yǔ)料庫(kù)的大規(guī)模集聚將帶來(lái)包含數(shù)據(jù)采集、處理加工、存儲(chǔ)及輸出等覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的安全問(wèn)題。數(shù)據(jù)采集輸入階段，可能會(huì)有未經(jīng)審核的虛假信息入庫(kù)進(jìn)而影響語(yǔ)料庫(kù)質(zhì)量；數(shù)據(jù)處理加工階段，語(yǔ)料庫(kù)的標(biāo)注過(guò)程可能有意識(shí)形態(tài)和價(jià)值觀影響風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)算法也可能會(huì)有相當(dāng)程度的傾向性引導(dǎo)，其運(yùn)算結(jié)果又會(huì)被潛移默化地注入后續(xù)數(shù)據(jù)處理；數(shù)據(jù)輸出階段，更是存在非真實(shí)世界批量自動(dòng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)被當(dāng)作新的語(yǔ)料庫(kù)，產(chǎn)生后續(xù)迭代風(fēng)險(xiǎn)。因此，建議進(jìn)行數(shù)據(jù)全生命周期的安全體系構(gòu)建。例如，針對(duì)個(gè)人隱私及知識(shí)產(chǎn)權(quán)等數(shù)據(jù)，通過(guò)隱私計(jì)算及區(qū)塊鏈等強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全防范力度；針對(duì)醫(yī)療、金融、電商等重點(diǎn)行業(yè)，通過(guò)訪問(wèn)控制、安全可信計(jì)算環(huán)境等技術(shù)手段加強(qiáng)防護(hù)。
二是提升對(duì)攻擊性人工智能的防范意識(shí)。攻擊性人工智能通常分為兩種形式，即“使用人工智能的攻擊”和“攻擊人工智能”。隨著生成式人工智能技術(shù)快速提升，網(wǎng)絡(luò)攻擊者編寫(xiě)惡意代碼以及實(shí)施數(shù)據(jù)攻擊的技術(shù)門(mén)檻大大降低。同時(shí)，大模型也面臨被注入特定引導(dǎo)詞以誘導(dǎo)其輸出偽造數(shù)據(jù)甚至違法答案等間接數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的成本高昂的攻擊手法，向分布式、智能化、自動(dòng)化方向演進(jìn)。建議推動(dòng)以企業(yè)為主體、基于人工智能的新一代數(shù)據(jù)安全防護(hù)等專項(xiàng)研究；鼓勵(lì)相關(guān)行業(yè)的科技領(lǐng)軍企業(yè)發(fā)布橫向課題，聯(lián)合高校及科研院所開(kāi)展協(xié)同攻關(guān)；通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)投資引導(dǎo)初創(chuàng)公司將成果應(yīng)用于數(shù)據(jù)安全對(duì)抗業(yè)務(wù)，促進(jìn)以企業(yè)應(yīng)用為導(dǎo)向的生成式人工智能對(duì)抗模型產(chǎn)學(xué)研一體化創(chuàng)新體系構(gòu)建。
三是完善國(guó)家層面的數(shù)據(jù)安全戰(zhàn)略規(guī)劃及頂層設(shè)計(jì)。生成式人工智能在進(jìn)行人類對(duì)話、推理和翻譯寫(xiě)作時(shí)，給人類的信息掌控及自主決策能力等帶來(lái)挑戰(zhàn)。同時(shí)，生成式人工智能也極大促進(jìn)了交互式數(shù)據(jù)的迭代輸出與自動(dòng)傳輸，增加了危及國(guó)家數(shù)據(jù)主權(quán)、信息與網(wǎng)絡(luò)空間安全的潛在風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)生成式人工智能引發(fā)的不確定性，需提前研判可能的安全風(fēng)險(xiǎn)，建立健全政府、企業(yè)與社會(huì)等溝通交流機(jī)制，探索推動(dòng)多方合作的治理模式，加速構(gòu)建國(guó)家層面數(shù)據(jù)安全戰(zhàn)略規(guī)劃和大模型監(jiān)管應(yīng)用法律支撐，通過(guò)夯實(shí)自主可控新基建設(shè)施、加快行業(yè)自治規(guī)范與國(guó)家強(qiáng)制性法律法規(guī)等協(xié)同體系構(gòu)建，以及發(fā)起或加入單邊及多邊協(xié)議或聯(lián)盟等方式，鞏固國(guó)家數(shù)據(jù)安全防線。
從國(guó)際上看，在生成式人工智能安全防范方面，一些國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)做法值得借鑒。例如，歐盟2021年提出《人工智能法案》草案，旨在基于風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別分析方法為人工智能制定統(tǒng)一的法律監(jiān)管框架和規(guī)制體系。2023年12月，歐洲議會(huì)、歐盟委員會(huì)和27個(gè)成員國(guó)談判代表就該法案達(dá)成協(xié)議，針對(duì)ChatGPT等生成式人工智能工具的透明度問(wèn)題做出相應(yīng)規(guī)定，其中包括由人工智能生成的內(nèi)容需提供受版權(quán)保護(hù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集摘要等，還對(duì)人工智能風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別進(jìn)行了劃分，并給出對(duì)應(yīng)的監(jiān)管要求。美國(guó)白宮2022年發(fā)布《人工智能權(quán)利法案藍(lán)圖》，將公平和隱私保護(hù)視為法案的核心宗旨。2023年1月，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院發(fā)布人工智能風(fēng)險(xiǎn)管理框架，提供系統(tǒng)化評(píng)估路徑，將人工智能的風(fēng)險(xiǎn)管理分為治理、映射、測(cè)量和管理4個(gè)模塊。其中，治理模塊主要針對(duì)人工智能系統(tǒng)全生命周期實(shí)行有效風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制；映射模塊主要用于明確特定場(chǎng)景與其對(duì)應(yīng)的人工智能風(fēng)險(xiǎn)解決方案；測(cè)量模塊主要采用定量、定性或混合工具，對(duì)人工智能系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和潛在影響進(jìn)行分析、評(píng)估、測(cè)試和控制；管理模塊主要針對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判定、排序和響應(yīng)，明確風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)步驟，定期監(jiān)控記錄并完善風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)和恢復(fù)機(jī)制。
可見(jiàn)，生成式人工智能更要兼顧發(fā)展與安全，重視防范風(fēng)險(xiǎn)與包容審慎平衡，從而更好推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
