2023生成式人工智能道德合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)白皮書

引言 41生成式人工智能概述 51生成式人工智能的發(fā)展歷程 5生成式人工智能的研究趨勢(shì) 6大模型對(duì)齊和幻覺(jué) 6提示工程和檢索增強(qiáng) 7通用人工智能和代理 7快速起步使用生成式人工智能 8生成式人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 9市場(chǎng)規(guī)模總覽 9多模態(tài)應(yīng)用，賦能生產(chǎn)力：從數(shù)據(jù)類型劃分 9聚焦個(gè)性化場(chǎng)景，創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值：從行業(yè)劃分 10生成式人工智能相關(guān)法規(guī)淺析 112外國(guó)法 1122.1.1美國(guó) 112.1.2英國(guó) 122.1.3歐盟 142.1.4其他國(guó)家生成式人工智能法律發(fā)展簡(jiǎn)介 162.1.5總結(jié) 18中國(guó)本土法律 19生成式人工智能的倫理道德問(wèn)題討論 19我國(guó)生成式人工智能的法律基線和合規(guī)要點(diǎn) 242.2.3總結(jié) 273生成式人工智能的數(shù)據(jù)合規(guī)淺析 283生成式人工智能的數(shù)據(jù)合規(guī)要點(diǎn) 28數(shù)據(jù)隱私保護(hù)原則 28數(shù)據(jù)在生成式人工智能中的角色 29數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的合規(guī)性 31模型訓(xùn)練與驗(yàn)證的合規(guī)性措施 32數(shù)據(jù)評(píng)估與調(diào)整的合規(guī)性 33輸出結(jié)果的合規(guī)性 35生成式人工智能的數(shù)據(jù)合規(guī)技術(shù)手段 36網(wǎng)絡(luò)安全 37數(shù)據(jù)全生命周期合規(guī) 38生成式人工智能引發(fā)的倫理道德風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)對(duì)措施 45生成式人工智能的全生命周期合規(guī) 464生成式人工智能安全評(píng)估和算法管理 484凱捷提供的服務(wù) 50引用材料 5256關(guān)于作者 5456引言在當(dāng)今數(shù)字時(shí)代，?成式??智能（GenAI）已經(jīng)成為科技和商業(yè)界的前沿領(lǐng)域,為我們帶來(lái)了前所未有的創(chuàng)新和機(jī)會(huì)。?成式??智能技術(shù)的快速發(fā)展不僅提?了?產(chǎn)?，還在醫(yī)療、教育、娛樂(lè)、?融和眾多其他領(lǐng)域中掀起了?場(chǎng)?命。?成式??智能的解決?案預(yù)計(jì)在2-5年能達(dá)到全球認(rèn)可的成熟度，率先采??成式??智能技術(shù)的企業(yè)將從重塑的業(yè)務(wù)模式和流程中獲益最多。凱捷咨詢認(rèn)為?成式??智能的?量將全?重塑未來(lái)商業(yè)架構(gòu)的DNA，智能將改變企業(yè)和客戶的溝通交流模式、使?數(shù)據(jù)和保障隱私的?式以及向潛在客戶營(yíng)銷的?式,可以將?作流程由?我服務(wù)(Self-serving)轉(zhuǎn)變?yōu)?動(dòng)?成(Self-generating),并且利?互聯(lián)的情境化數(shù)據(jù)增強(qiáng)組織能?等。凱捷咨詢始終關(guān)注?成式??智能的商業(yè)應(yīng)?落地,專注于提供定制化解決?案。凱捷研究院（CRI）告：《解鎖?成式??智能的價(jià)值》。為了解企業(yè)管理層對(duì)?成式??智能的看法以及應(yīng)?情況，我們對(duì)全球來(lái)?13個(gè)國(guó)家的1000家企業(yè)進(jìn)?了調(diào)研。報(bào)告顯示,在全球受訪的企業(yè)中，

96%的企業(yè)將?成式AI列為?層級(jí)規(guī)劃?向。?多數(shù)受訪?管（78%）認(rèn)為?成式AI可以使產(chǎn)品和服務(wù)設(shè)計(jì)下更?效。盡管?成式??智能在不同?業(yè)和領(lǐng)域中都有應(yīng)?，但企業(yè)仍?臨?些障礙。預(yù)訓(xùn)練模型的底層數(shù)據(jù)缺乏明確性、可能存在偏?以及缺乏包容性等問(wèn)題，會(huì)給企業(yè)帶來(lái)法律和聲譽(yù)?險(xiǎn)，甚??定義的內(nèi)部模型也可能出現(xiàn)“幻任地使??成式??智能，遵守相關(guān)規(guī)范約束。本??書旨在提供有關(guān)?成式??智能的全?概述，以幫助組織了解并遵守相關(guān)合規(guī)要求。我們將討論?成式??智能的定義、應(yīng)?領(lǐng)域、法律法規(guī)、倫理原則和最佳實(shí)踐，以幫助您在?成式??智能領(lǐng)域的?作中確保合法性、公平性和透明性。?論您是技術(shù)專家、法務(wù)從業(yè)者還是決策者，這份??書都將為您提供寶貴的參考，助您在?成式??智能的世界中保持合規(guī)并取得成功。1生成式人工智能概述1生成式人工智能的發(fā)展歷程在此小節(jié)，我們將通過(guò)時(shí)間線圖引導(dǎo)我們回顧生成式人工智能技術(shù)的關(guān)鍵事件，幫助理解生成式人工智能技術(shù)的演化，為合規(guī)和倫理討論提供基礎(chǔ)。19501957·(anurng)在論文“ompugMachineryandIntelligence”中提出了知名的圖靈測(cè)試。在圖靈測(cè)試中，人類需要判別對(duì)某些問(wèn)題的答案由人類或機(jī)器生成；當(dāng)人類無(wú)法判別機(jī)器和人類在這些回答上的區(qū)別時(shí)，可以認(rèn)定機(jī)器擁有了人工智能。弗蘭克·Rosenblatt旨在對(duì)人類的神經(jīng)元進(jìn)行模擬，通過(guò)改變節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)來(lái)模仿人類大腦學(xué)習(xí)的機(jī)制，為后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。19611970sII能力不切實(shí)際的預(yù)期，第一次AI寒冬來(lái)臨，表現(xiàn)為科研經(jīng)費(fèi)和課題的減少。約瑟夫·(Jophznbaum)ELIZA。作為最早的一治療師的回復(fù)。1980s2000s例如Neocognitron、RNN和后向傳播機(jī)制的研究為后續(xù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與隱藏層神經(jīng)元的訓(xùn)練機(jī)制奠定了基礎(chǔ)。隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)和大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，學(xué)者們利用更強(qiáng)大的硬件設(shè)備提出了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法（決策樹、SVM和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等），儲(chǔ)存并處理這些海量數(shù)據(jù)，并開始初步探索其商用價(jià)值：例如手寫字體識(shí)別、基于用戶特征的貸款決策、分辨釣魚郵件等。201420121年由Ianooelo提出的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)G19501957·(anurng)在論文“ompugMachineryandIntelligence”中提出了知名的圖靈測(cè)試。在圖靈測(cè)試中，人類需要判別對(duì)某些問(wèn)題的答案由人類或機(jī)器生成；當(dāng)人類無(wú)法判別機(jī)器和人類在這些回答上的區(qū)別時(shí)，可以認(rèn)定機(jī)器擁有了人工智能。弗蘭克·Rosenblatt旨在對(duì)人類的神經(jīng)元進(jìn)行模擬，通過(guò)改變節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)來(lái)模仿人類大腦學(xué)習(xí)的機(jī)制，為后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。19611970sII能力不切實(shí)際的預(yù)期，第一次AI寒冬來(lái)臨，表現(xiàn)為科研經(jīng)費(fèi)和課題的減少。約瑟夫·(Jophznbaum)ELIZA。作為最早的一治療師的回復(fù)。1980s2000s例如Neocognitron、RNN和后向傳播機(jī)制的研究為后續(xù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與隱藏層神經(jīng)元的訓(xùn)練機(jī)制奠定了基礎(chǔ)。隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)和大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，學(xué)者們利用更強(qiáng)大的硬件設(shè)備提出了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法（決策樹、SVM和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等），儲(chǔ)存并處理這些海量數(shù)據(jù)，并開始初步探索其商用價(jià)值：例如手寫字體識(shí)別、基于用戶特征的貸款決策、分辨釣魚郵件等。201420121年由Ianooelo提出的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)G,GeaieeaialNor)和判別網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)過(guò)上千輪的大量訓(xùn)練和對(duì)抗，生成網(wǎng)絡(luò)最終能夠產(chǎn)生判別網(wǎng)絡(luò)無(wú)法分辨的高分辨率的合成圖像。其它同時(shí)期的方法，例如VAE和擴(kuò)散模型等，也極大提升了圖像生成的擬真度和精度，并將生成式AI的應(yīng)用范圍擴(kuò)大到語(yǔ)音合成、視頻處理、無(wú)人駕駛場(chǎng)景和交互問(wèn)答等領(lǐng)域。2010年代，硬件技術(shù)的飛速發(fā)展和大數(shù)據(jù)的普012年magNetCNN年，eeMind的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型phaGo擊敗了圍棋世界冠軍李世石，引起了全世界對(duì)人工智能領(lǐng)域的再度關(guān)注。201720182023-

OeI在110M參數(shù))，并在2019年發(fā)布了GPT-2(1.5B參數(shù))，2020年發(fā)布了GPT-3(175B參數(shù))和2022年的ChatGPT和GPT-3.5年發(fā)布了目前最強(qiáng)大的大語(yǔ)言模型GPT-4。系列模型使用了數(shù)十TB的文本數(shù)據(jù)，在超過(guò)10000塊A100高性能顯卡進(jìn)行訓(xùn)練，并在訓(xùn)(nocmntegfmHumanFeedback)，開啟了生成式人工智能的新時(shí)期。(資料來(lái)源：公開資料整理)生成式人工智能的研究趨勢(shì)大模型對(duì)齊和幻覺(jué)在生成式人工智能的研究中，最關(guān)鍵的問(wèn)題之一是如何使通用人工智能與人類的價(jià)值和意圖保持一致，這被稱為對(duì)齊問(wèn)題。大語(yǔ)言模型的本質(zhì)是數(shù)學(xué)模型，而不是知識(shí)模型，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)用戶提示和上下文計(jì)算每個(gè)詞匯符號(hào)的概率分布，逐步生成句子，但其生成的文本有時(shí)與用戶的意圖不符甚至完全相反。些特定提示詞下，大語(yǔ)言模型會(huì)在回答中參雜毫無(wú)根據(jù)或胡編亂造的“假事實(shí)”。這類毫無(wú)根據(jù)的錯(cuò)誤回答可能會(huì)引導(dǎo)用戶產(chǎn)生錯(cuò)誤認(rèn)知，甚至在極端情況下表現(xiàn)出對(duì)特定群體的偏見(jiàn)或敵意。這些幻覺(jué)現(xiàn)象的來(lái)源通常是模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未被驗(yàn)證或惡意生成的語(yǔ)料、訓(xùn)練過(guò)程中未被準(zhǔn)確定義的目標(biāo)函數(shù)、或特定具有誤導(dǎo)性的提示詞輸入。

當(dāng)對(duì)?問(wèn)題于2021年提出時(shí)，Kenton等?代理人的具體描述和定義。因此，在SamBowman后續(xù)的定義中，對(duì)齊問(wèn)題變?yōu)榱恕叭缜髮⑷藗円肓颂崾竟こ踢@一新興研究領(lǐng)域。提示工程和檢索增強(qiáng)在與大語(yǔ)言模型同時(shí)興起的提示工程研究領(lǐng)域中，科研人員致力于設(shè)計(jì)和優(yōu)化對(duì)大語(yǔ)言模型的提示詞以理解大語(yǔ)言模型的能力邊界，并提升大語(yǔ)言模型在推理任務(wù)和其它復(fù)雜場(chǎng)景任務(wù)中的表現(xiàn)。最具代表性的提示工程方法包括少樣本提(Few-shotPrompting)(Self-consistency)(ChainofThoughts)、最少到最多提示(Least-to-mostPrompting)Retrieval-AugmentedGeneration)在思維鏈方法中，提示模型在生成回答時(shí)還輸出其思考的過(guò)程，這有助于模型在回答中包含有邏輯的思考步驟，從而生成更易于理解和準(zhǔn)確的答案。自我一致性的方法更為直觀，模型會(huì)根據(jù)簡(jiǎn)單提示生成多個(gè)基于思維鏈方法的答案，然后選擇最一致的答案作為結(jié)果。

檢索增強(qiáng)生成是當(dāng)前采用最廣泛的知識(shí)增強(qiáng)到提示詞中，輔助大語(yǔ)言模型生成有根據(jù)的回標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，通過(guò)低成本的提示詞優(yōu)化達(dá)到了出色的模型性能。檢索增強(qiáng)生成方法的幻覺(jué)現(xiàn)象，證明了提示工程的必要性和可用性。通用人工智能和代理通用人工智能(ArtificialIntelligenceAGI)復(fù)雜的任務(wù)。以能夠跨越49個(gè)領(lǐng)域的16000多個(gè)現(xiàn)實(shí)世界RESTfulAPI的代理模型，該代理模型基于Llama基座模型，被稱為力。

務(wù)。快速起步使用生成式人工智能根據(jù)凱捷研究院的調(diào)查，在生成式人工智能快速普及的當(dāng)下，全球超過(guò)95%的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層正在探索利用這個(gè)強(qiáng)大的工具提升生產(chǎn)力并創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值的可能性?，F(xiàn)在最便捷的大模型應(yīng)用是基于非開源的大語(yǔ)言模型服務(wù)。例如OpenAI、PaLM、文心一言等大語(yǔ)言模型的文字生成能力需要通過(guò)官方提供的API接口進(jìn)行訪問(wèn)，讓開發(fā)者快速將大語(yǔ)言模型能力嵌入自己的應(yīng)用中，避免了訓(xùn)練和部署模型涉及的大量?jī)?chǔ)存和算力成本，并能通過(guò)服務(wù)提供商假設(shè)的高性能計(jì)算設(shè)備，快速獲得強(qiáng)大且持續(xù)更新的文字理解和生成能力。然而大語(yǔ)言模型服務(wù)在費(fèi)用、訪問(wèn)頻次、隱私考慮上的限制。當(dāng)開發(fā)者將大語(yǔ)言模型服務(wù)嵌入至高訪問(wèn)量的應(yīng)用中時(shí)，基于文字token數(shù)量收費(fèi)的潛在高成本是無(wú)法忽視的一環(huán)。而在例如金融、保險(xiǎn)或醫(yī)療行業(yè)中涉及敏感用戶數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景中，將用戶數(shù)據(jù)上傳至第三方的API請(qǐng)求服務(wù)也面臨著無(wú)數(shù)的數(shù)據(jù)合規(guī)考慮。因此，大部分企業(yè)在涉及大語(yǔ)言模型應(yīng)用的時(shí)候，會(huì)考慮將開源的大語(yǔ)言模型私有化部署到

能被透明化管理和運(yùn)維的服務(wù)器上。是目前最大的數(shù)據(jù)科學(xué)開源社區(qū)；包括微軟、MetaAI等科技公司和AI、BigScience、智譜AI參數(shù)都能在該社區(qū)上找到，而無(wú)數(shù)的開發(fā)者正在使用他們的私有數(shù)據(jù)對(duì)這些基礎(chǔ)模型微調(diào)，并將掌握了不同垂直領(lǐng)域知識(shí)和能力的模型重新貢獻(xiàn)到社區(qū)中。最知名的開源中文大語(yǔ)言模型之一，ChatGLM是由清華大學(xué)基于GLMLanguageModel)6B參數(shù)的版本經(jīng)過(guò)約1TB的中英雙語(yǔ)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠完成文案寫作、信息抽取、角色扮演、評(píng)論比較等中文語(yǔ)言任務(wù)，并且INT4量化版本的模型可以在大部分消費(fèi)級(jí)顯卡上運(yùn)行甚至微調(diào)。因此，對(duì)于有私有化模型需求的企業(yè)和商用場(chǎng)景，這類開源的大語(yǔ)言模型成為了首選。克服了高性能計(jì)算的成本，并在服務(wù)器上配置環(huán)境和部署模型后，企業(yè)可以完全掌握大模型運(yùn)行中消耗、運(yùn)算和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，確保敏感數(shù)據(jù)的隱私和安全。生成式人工智能應(yīng)用領(lǐng)域市場(chǎng)規(guī)模總覽目前生成式人工智能產(chǎn)業(yè)正處于培育摸索期,大部分技術(shù)還未在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中大規(guī)模使用,商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景邊界和商業(yè)模式還有待探索，用戶體驗(yàn)仍需優(yōu)化。隨著大模型技術(shù)發(fā)展、垂類數(shù)據(jù)的積累、用戶需求的識(shí)別細(xì)化和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的完善，生成式人工智能的應(yīng)用層走向垂直化和業(yè)務(wù)場(chǎng)景趨向多樣化，生成式人工智能市場(chǎng)有望進(jìn)入萬(wàn)億級(jí)規(guī)模。中國(guó)生成式人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)（來(lái)源：量子位-中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)全景報(bào)告暨AIGC-P7）多模態(tài)應(yīng)用，賦能生產(chǎn)力：從數(shù)據(jù)類型劃分按照生成數(shù)據(jù)類型或者模態(tài)劃分,生成式人工智能的應(yīng)用涵蓋了文字、圖像和音頻等領(lǐng)域。生成式人工智能技術(shù)可以用于參與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，突破傳統(tǒng)內(nèi)容創(chuàng)作的數(shù)量約束，有著更為流暢和高效的人機(jī)交互模式，減少了重復(fù)性的任務(wù)負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力解放。（數(shù)據(jù)來(lái)源:公開資料整理）聚焦個(gè)性化場(chǎng)景，創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值：從行業(yè)劃分隨著人工智能算法的迭代、算力的進(jìn)步和數(shù)據(jù)的增加驅(qū)動(dòng)生成式人工智能的技術(shù)變革，生成式人工智能模型的大范圍連續(xù)對(duì)話能力、生成內(nèi)容質(zhì)量、語(yǔ)言理解能力和邏輯推理能力上都得到大幅提升。相比通用大模型，垂直大模型深耕特定行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景如醫(yī)療行業(yè)和金融行業(yè)，憑借其專業(yè)化和精準(zhǔn)化的優(yōu)勢(shì)，更容易解決特定領(lǐng)域的問(wèn)題，創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)。垂直大模型主要通過(guò)“預(yù)訓(xùn)練大模型+微調(diào)”的開發(fā)方式，只需針對(duì)具體任務(wù)對(duì)大模型進(jìn)行二次開發(fā)，降低了企業(yè)應(yīng)用的開發(fā)門檻。（數(shù)據(jù)來(lái)源:公開資料整理）2生成式人工智能相關(guān)法規(guī)淺析2隨著我們對(duì)生成式人工智能技術(shù)進(jìn)行了全面概述，現(xiàn)在我們將轉(zhuǎn)向更深入的話題，探討與生成式人工智能合規(guī)密切相關(guān)的法規(guī)問(wèn)題。各國(guó)積極制定相關(guān)法規(guī)，目的是更好地管理生成式人工智能的使用，確保其對(duì)社會(huì)和個(gè)體產(chǎn)生積極、合法的影響，并且符合倫理要求。通過(guò)這一深入的法規(guī)解析，我們將更全面地了解如何在不斷演變的生成式人工智能領(lǐng)域中維護(hù)合規(guī)性，構(gòu)建可信的人工智能系統(tǒng)。外國(guó)法美國(guó)美國(guó)關(guān)于生成式人工智能立法現(xiàn)狀2022年10月4日，美國(guó)白宮科技政策辦公室發(fā)布了《自動(dòng)化系統(tǒng)的開發(fā)、使用和部署藍(lán)圖》，又稱《生成式人工智能權(quán)利法案藍(lán)圖》。不同于歐盟的生成式人工智能法案草案，該藍(lán)圖并不具有法律約束力，而是列出了五項(xiàng)原則，旨在最大限度地減少生成式人工智能系統(tǒng)的潛在危害。另外，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(NIST)

2022年8月18理框架》的第二稿，目前處于征求意見(jiàn)階段。該框架的初版可以追溯到2022年3月，并以2021年12月的概念文件為基礎(chǔ)。生成式人工智能風(fēng)險(xiǎn)管理框架旨在幫助公司評(píng)估和管理與開發(fā)或部署生成式人工智能系統(tǒng)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，美國(guó)一些州已頒布立法，規(guī)范了在各類背景下使用生成式人工智能的情況，包括:阿拉巴馬州規(guī)定了使用面部識(shí)別技術(shù)結(jié)果來(lái)確定刑事調(diào)查或逮捕的潛在原因?？屏_拉多州限制了州和地方機(jī)構(gòu)在沒(méi)有意向通義的人工審查的情況下使用面部識(shí)別服務(wù)(FRS)。蒙大拿州限制了執(zhí)法部門在特定情況下使用FRT，并禁止持續(xù)的面部監(jiān)控。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具的商業(yè)機(jī)密保護(hù)以確保相關(guān)信息不受保密限制。路易斯安那州和德克薩斯州已宣布，使用"深度偽造"技術(shù)來(lái)模仿未成年人是非法的?？的腋裰莸姆梢笾輽C(jī)構(gòu)對(duì)所有使用生成式人工智能的系統(tǒng)進(jìn)行年度審查和持續(xù)評(píng)估，以確保不存在非法歧視或差別影響的情況。美國(guó)生成式人工智能道德倫理挑戰(zhàn)和解決方案2021年10月美國(guó)平等就業(yè)機(jī)會(huì)委員會(huì)啟示震顫的數(shù)據(jù)的審查可被視為與殘疾有關(guān)的調(diào)腦癱或中風(fēng)?？蒲薪M織和頂尖的科技企業(yè)已經(jīng)開始了自我監(jiān)管，以促進(jìn)負(fù)責(zé)任的生成式人工智能開發(fā)和部署，并幫助防止生成式人工智能工具提供可能延續(xù)甚至加劇非法就業(yè)歧視的有偏見(jiàn)的結(jié)果。例如微軟（Microsoft）這樣的跨國(guó)公司開發(fā)和發(fā)布

自己的生成式人工智能原則或指導(dǎo)方針已經(jīng)成為一種常見(jiàn)的做法。與此同時(shí)，一些專家學(xué)者把重點(diǎn)放在創(chuàng)新和前瞻性的非立法建議上。例如，一些人認(rèn)為，企業(yè)應(yīng)該借鑒金融領(lǐng)域企業(yè)十多年來(lái)成功實(shí)施的模型風(fēng)險(xiǎn)管理框架。該框架的支持者認(rèn)為，公司和開發(fā)人員可以有效地管理與生成式人工智能相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)使用從金融行業(yè)吸取的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并經(jīng)過(guò)測(cè)試和時(shí)間的既定流程。美國(guó)正在準(zhǔn)備實(shí)施一個(gè)總體的立法和監(jiān)管框架，激勵(lì)將進(jìn)一步推進(jìn)生成式人工智能和相關(guān)技術(shù)能力的創(chuàng)新。比如雇主應(yīng)當(dāng)監(jiān)控和審計(jì)人工智能的使用和流程，以主動(dòng)識(shí)別故意濫用或潛在的歧視性結(jié)果。公司必須認(rèn)識(shí)到雖然有生成式人工智能監(jiān)管及合規(guī)審計(jì)等方法做事后評(píng)估，同時(shí)必須要加入公平和道德規(guī)范參與到雇傭決策過(guò)程。公司需要考慮和理解的其他考慮因素是供應(yīng)商的責(zé)任以及對(duì)生成式人工智能立法和訴訟的持續(xù)態(tài)勢(shì)的感知。英國(guó)英國(guó)生成式人工智能立法現(xiàn)狀2023329新的高壓立法。

白皮書中概述的擬議監(jiān)管框架基于兩個(gè)關(guān)鍵特征來(lái)定義人工智能,即適應(yīng)性和自主性。白皮書認(rèn)為,通過(guò)參照這些特征來(lái)定義人工智能，并設(shè)計(jì)監(jiān)管框架來(lái)應(yīng)對(duì)這些特征所帶來(lái)的挑戰(zhàn)，英國(guó)立法者可以使該框架在未來(lái)應(yīng)對(duì)不可預(yù)期的新技術(shù)。白皮書還列出了監(jiān)管機(jī)構(gòu)在應(yīng)對(duì)人工智能相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)應(yīng)遵守的五項(xiàng)"注重價(jià)值觀的跨部門"原則。這些原則包括(i)安全性、保障性和穩(wěn)健性，(ii)適當(dāng)?shù)耐该鞫群涂山忉屝裕?iii)公平性，(iv)問(wèn)責(zé)制和治理，以及(v)可競(jìng)爭(zhēng)性和補(bǔ)救。白皮書發(fā)布后管機(jī)構(gòu)合作著手建立已確定的核心職能。英國(guó)

管路線圖。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，在白皮書發(fā)布12個(gè)月或更長(zhǎng)時(shí)間后，英國(guó)政府計(jì)劃實(shí)施所有中央職和評(píng)估報(bào)告以評(píng)估框架的績(jī)效。英國(guó)生成式人工智能技術(shù)如何應(yīng)對(duì)倫理挑戰(zhàn)和解決方案生成式人工智能技術(shù)給個(gè)人隱私帶來(lái)了兩種威脅。第一種威脅類型涉及機(jī)構(gòu)的意外披露:一個(gè)機(jī)構(gòu)將缺乏足夠隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)集故意上傳到云或境外，導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露和失控，而這些數(shù)據(jù)集往往包含有關(guān)個(gè)人的敏感信息和可識(shí)別信息。研究人員需要耗時(shí)耗力去分析這個(gè)逃逸的數(shù)據(jù)集，獲取這些信息并重新識(shí)別到個(gè)體；第二種威脅類型涉及研究者偶然披露。研究人員發(fā)布基于受限的數(shù)據(jù)計(jì)算的產(chǎn)品(例如，訓(xùn)練有素的機(jī)器學(xué)習(xí)模型)。發(fā)布的產(chǎn)品缺乏足夠的隱私保護(hù)，研究產(chǎn)品的外部消費(fèi)者從研究人員使用的原始數(shù)據(jù)集中了解到個(gè)人或個(gè)人的敏感信息。

針對(duì)這些倫理挑戰(zhàn),英國(guó)于2017年通過(guò)的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)法案》和其后的配套措施為研究人員獲取政府?dāng)?shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算提供了合法途徑。在保證不具體說(shuō)明個(gè)人身份的情況下,可以對(duì)公共事務(wù)局所持有的與該當(dāng)局職能有關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模算法研究。數(shù)據(jù)訪問(wèn)主要通過(guò)經(jīng)過(guò)認(rèn)證的機(jī)構(gòu)的安全物理設(shè)施或與該設(shè)施的安全連接,并且政府監(jiān)管部門對(duì)研究人員的活動(dòng)和產(chǎn)出進(jìn)行密切監(jiān)測(cè),任何產(chǎn)出在發(fā)布前都要進(jìn)行檢查。從研究者的角度來(lái)看，獲取數(shù)據(jù)集需要以下步驟：研究員向機(jī)構(gòu)提交項(xiàng)目提案。項(xiàng)目經(jīng)相關(guān)小組批準(zhǔn)。研究人員參與培訓(xùn)并可進(jìn)行評(píng)估(例如，訪問(wèn)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局持有的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)需要獲得國(guó)家統(tǒng)計(jì)局安全研究服務(wù)和認(rèn)證，并且可以親自訪問(wèn)數(shù)據(jù)，也可以通過(guò)遠(yuǎn)程連接獲得額外認(rèn)證)。

通過(guò)安全的數(shù)據(jù)服務(wù)提供去身份化數(shù)據(jù)。研究人員進(jìn)行分析;監(jiān)測(cè)活動(dòng)和產(chǎn)出。對(duì)輸出進(jìn)行受試者隱私檢查。改進(jìn)聯(lián)邦數(shù)據(jù)管理方法，對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)充和修正。所需數(shù)據(jù)由該機(jī)構(gòu)確定，然后由相關(guān)數(shù)據(jù)中心攝取。從政府監(jiān)管的角度來(lái)看，獲取數(shù)據(jù)集需要做到保護(hù)公共利益：與研究人員共享的任何數(shù)據(jù)都是匿名的，個(gè)人標(biāo)識(shí)被刪除，并進(jìn)行檢查以防止再次識(shí)別研究人員和擬議的研究都有嚴(yán)格的認(rèn)證程序，以確保公眾利益不受生成式人工智能導(dǎo)致的損害。歐盟歐盟生成式人工智能立法現(xiàn)狀歐盟一直走在全球生成式人工智能監(jiān)管運(yùn)動(dòng)的最前沿，2023年6月14日，歐洲議會(huì)投票結(jié)果通過(guò)歐盟《人工智能法案》（EUAI-ACT，下文簡(jiǎn)稱《法案》）草案。《法案》很可能成為世界上第一個(gè)全面管理生成式人工智能的法規(guī)，該《法案》對(duì)違規(guī)公司可以處以4000萬(wàn)歐元或年?duì)I收7%的罰款。隨著《法案》進(jìn)入采用的最后來(lái)全球生成式人工智能監(jiān)管的藍(lán)圖，為數(shù)據(jù)治理、透明度和安全性設(shè)定新的要求。該法案是首次嘗試為人工智能制定橫向法規(guī)。擬議的法律框架重點(diǎn)關(guān)注人工智能系統(tǒng)以及生成式人工智能的具體使用和相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。歐盟委

智能數(shù)據(jù)等相關(guān)要素，與GDPR中對(duì)受監(jiān)管的個(gè)系統(tǒng)影響到歐盟及歐盟公民的，均將受到《法案》約束，從而保證了其規(guī)則的域外適用性。《人工智能法案》對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景的生成式人工智能系統(tǒng)實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)定級(jí)歐盟生成式人工智能法案的“長(zhǎng)臂管轄”甚至?xí)|及那些只生產(chǎn)用于歐盟市場(chǎng)的產(chǎn)品的生成式人工智能系統(tǒng)。因?yàn)樵摗斗ò浮穫?cè)重于通過(guò)施加影響深遠(yuǎn)的義務(wù)來(lái)規(guī)范基礎(chǔ)模型，主要體現(xiàn)在以下幾方面：風(fēng)險(xiǎn)管理：風(fēng)險(xiǎn)管理：風(fēng)險(xiǎn)管理作為貫穿生成式人工智能模型整個(gè)生命周期的持續(xù)迭代過(guò)程，以降低風(fēng)險(xiǎn)并提高性能。這個(gè)過(guò)程包括識(shí)別和分析與該生成式人工智能系統(tǒng)的預(yù)期目的有關(guān)的最有可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)治理：以驗(yàn)證數(shù)據(jù)源和減輕偏見(jiàn)；根據(jù)《法案》被稱為“提供者”，不應(yīng)該允許生成式人工智能系統(tǒng)處理和使用不適合生成式人工智能訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。安全性和ESG設(shè)計(jì)：以實(shí)現(xiàn)性能和網(wǎng)絡(luò)安全，并減少能源使用。技術(shù)文檔（包括使用說(shuō)明）：使下游生成式人工智能提供商能夠滿足某些高風(fēng)險(xiǎn)用例的透明度義市場(chǎng)上發(fā)布或使用后的10年。質(zhì)量管理：確保強(qiáng)大的上市后監(jiān)控系統(tǒng)和持續(xù)遵守生成式人工智能法案。在歐盟數(shù)據(jù)庫(kù)中注冊(cè)，以及其他義務(wù)。生成式人工智能的提供商必須采取進(jìn)一步措施遵守《法案》，包括:告知:告知:提供商必須告知自然人，他們正在與生成式人工智能系統(tǒng)交互，并且內(nèi)容不是由人類創(chuàng)建的。保護(hù):提供商還必須確保防止生成違反歐盟法律的內(nèi)容。發(fā)布:提供商還將提供其使用培訓(xùn)數(shù)據(jù)的摘要。歐盟生成式人工智能倫理挑戰(zhàn)及解決方案早在2018年12月，《法案》未起草前，歐盟委員會(huì)的人工智能高級(jí)專家組(High-LevelExpertGrouponArtificialIntelligenceAIHLEG)就針對(duì)生成式人工智能的倫理問(wèn)題和可能的解決方案發(fā)布了《可信人工智能倫理指南草

AIHLEG共提出10項(xiàng)要求，這10要。針對(duì)不同的應(yīng)用領(lǐng)域和行業(yè)，應(yīng)根據(jù)特定環(huán)境進(jìn)行評(píng)估，包括：可追責(zé)性、數(shù)據(jù)治理、普惠性設(shè)計(jì)、人工智能自主性的管控、非歧視、尊重和強(qiáng)化人類自治、隱私保護(hù)、健壯性、安全性、透明性。歐盟《可信人工智能倫理指南草案》主要分為三個(gè)章節(jié)：第一章通過(guò)闡述應(yīng)遵循的基本權(quán)利、原則和價(jià)值觀，確定生成式人工智能的倫理目標(biāo)。第二章為實(shí)現(xiàn)可信生成式人工智能提供指導(dǎo)，列舉可信的要求，并概述可用于其實(shí)施的技術(shù)和非技術(shù)方法，同時(shí)兼顧倫理準(zhǔn)則和技術(shù)健壯性。第三章提供了評(píng)測(cè)清單以幫助組織識(shí)別和發(fā)現(xiàn)生成式人工智能系統(tǒng)的幾個(gè)主要潛在問(wèn)題：數(shù)據(jù)主體權(quán)利保護(hù)問(wèn)題，為了維護(hù)歐洲公民的自主權(quán)，需要在生成式人工智能中合理使用監(jiān)控技術(shù)。但實(shí)現(xiàn)可信人工智能應(yīng)當(dāng)區(qū)別個(gè)體識(shí)別與個(gè)體跟蹤之間的差異，以及有針對(duì)性的監(jiān)視和普遍監(jiān)視之間的差異。隱蔽生成式人工智能系統(tǒng)問(wèn)題，人與機(jī)器之間的邊界模糊會(huì)帶來(lái)如依附、影響或降低生而為人所應(yīng)具有人生價(jià)值之類的惡果，因此發(fā)展人形機(jī)器人更應(yīng)經(jīng)過(guò)仔細(xì)的倫理評(píng)估。致命性自主武器系統(tǒng)（LAWS）問(wèn)題，LAWS可在沒(méi)有人為控制的情況下運(yùn)行，但最終人類必須對(duì)所有傷亡負(fù)責(zé)。目前，眾多國(guó)家和行業(yè)正在研究和開發(fā)致命自主武器系統(tǒng)，包括能夠自主選擇攻擊的導(dǎo)彈、具有認(rèn)知能力的自主殺人機(jī)器等，這都帶來(lái)了基本的倫理問(wèn)題。歐盟的生成式人工智能管理框架無(wú)論在深度還是廣度上都有著比較成熟的思考，圍繞生成式人工智能全生命周期的流程、角色、活動(dòng)等不同維度的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和責(zé)任定義，使組織能夠在生成式人工智能相關(guān)活動(dòng)中明確企業(yè)、個(gè)人以及相關(guān)方的責(zé)任和義務(wù)。另外一方面，也是由于《法

規(guī)》對(duì)相關(guān)方責(zé)任義務(wù)的充分識(shí)別以及對(duì)監(jiān)管范圍的放寬，這也將一定程度會(huì)制約了法規(guī)制約范圍內(nèi)的企業(yè)和組織在生成式人工智能領(lǐng)域的探索深度和商業(yè)化進(jìn)程。其他國(guó)家生成式人工智能法律發(fā)展簡(jiǎn)介德國(guó)生成式人工智能法律及倫理發(fā)展歐洲乃至全世界都蘊(yùn)藏著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和提高生產(chǎn)力的巨大潛力。為了促進(jìn)和利用這一潛力，聯(lián)邦政府制定了一個(gè)行動(dòng)框架，并在《人工智能戰(zhàn)略》（AI中采取了意義深遠(yuǎn)的措施以建立和擴(kuò)大人工智能生態(tài)系統(tǒng)，加強(qiáng)人工智能的廣泛應(yīng)用，同時(shí)提高杰出倡議和結(jié)構(gòu)的知名度。更新版還將大流行病控制、可持續(xù)發(fā)展（尤其是環(huán)境和氣候保護(hù)）以及國(guó)際和歐洲網(wǎng)絡(luò)建設(shè)作為新舉措的核心。

2019年10月10日，委員會(huì)發(fā)布《針對(duì)數(shù)據(jù)議。圍繞“數(shù)據(jù)”和“算法系統(tǒng)”展開，包括委員會(huì)認(rèn)為，人格尊嚴(yán)、自我決策、隱私、安應(yīng)在“數(shù)據(jù)”和“算法系統(tǒng)”的監(jiān)管中貫徹。法國(guó)生成式人工智能法律及倫理發(fā)展 日本生成式人工智能解讀關(guān)注，發(fā)布多項(xiàng)指導(dǎo)生成式人工智能安全應(yīng)用的指南和條例，聯(lián)合工業(yè)龍頭企業(yè)發(fā)布《工業(yè)人工智能宣言》，積極推動(dòng)人工智能健康發(fā)展。法國(guó)國(guó)家信息與自由委員會(huì)（CNIL）作為法國(guó)的數(shù)據(jù)監(jiān)管機(jī)構(gòu)，圍繞算法和系統(tǒng)安全等方面出臺(tái)多項(xiàng)條例和安全指南。在算法安全方面，發(fā)布了《人工智能與算法倫理風(fēng)險(xiǎn)》，深入分析了生成式人工智能算法可能引發(fā)的系列倫理問(wèn)題，并提出治理舉措建議。在系統(tǒng)安全方面，發(fā)布了《人工智能系統(tǒng)自評(píng)估》《人工智能系統(tǒng)安全指全性、保護(hù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程、使用可靠應(yīng)用程序、考慮組織戰(zhàn)略5個(gè)方面，提出強(qiáng)化生成式人工智能系統(tǒng)安全性的操作建議。2023年5月16日，CNIL發(fā)布了一份人工智能行動(dòng)計(jì)劃，內(nèi)容統(tǒng)并保護(hù)個(gè)人。通過(guò)這項(xiàng)關(guān)鍵的協(xié)作工作，CNIL希望制定明確的規(guī)則，保護(hù)歐洲公民的個(gè)的發(fā)展。

日本政府于2019年3月公布了由綜合創(chuàng)新戰(zhàn)略促進(jìn)委員會(huì)通過(guò)的《以人為中心的生成式人工智能社會(huì)原則》，體現(xiàn)了生成式人工智能社會(huì)的基本原則，這七項(xiàng)社會(huì)準(zhǔn)則分別為：(1)以人為本，(2)教育/掃盲，(3)數(shù)據(jù)保護(hù)，(4)確保安全，(5)公平競(jìng)爭(zhēng)，(6)公平，問(wèn)責(zé)制和透明度，以及(7)創(chuàng)新。這一系列法律制度涵蓋了當(dāng)前關(guān)織的生成式人工智能原則。加拿大生成式人工智能解讀2022年6月16日，加拿大聯(lián)邦政府提交了C-27法律草案，也被稱為2022年數(shù)字憲章實(shí)施法案。該立法方案的第三部分包括《生成式人工智能和數(shù)據(jù)法案》(AIDA)生成式人工智能法案。AIDA旨在規(guī)范生成式人工智能系統(tǒng)的國(guó)際和省際貿(mào)易，要求某些人員采取措施，減少與高性能生成式人工智能系統(tǒng)相關(guān)的傷害風(fēng)險(xiǎn)和偏見(jiàn)結(jié)果。它規(guī)定了公開報(bào)告，并授權(quán)部長(zhǎng)下令披露與生成式人工智能系統(tǒng)相關(guān)的記錄。該法案還禁止處理可能對(duì)個(gè)人或其利益造成嚴(yán)重?fù)p害的數(shù)據(jù)和生成式人工智能系統(tǒng)的某些做法。目前，截至2023年3月，該法案正在下議院進(jìn)行二讀，仍需得到參議院的批準(zhǔn)。總結(jié)凱捷觀點(diǎn):由于生成式人工智能技術(shù)涉及到隱私增強(qiáng)技術(shù)的使用尚處于起步階段和不確定性，隱私應(yīng)主要通過(guò)數(shù)據(jù)訪問(wèn)策略來(lái)解決。雖然在某些情況下歐美及日本立法者會(huì)建議甚至是強(qiáng)制要求合規(guī)設(shè)計(jì)，但是技術(shù)處理和訪問(wèn)策略仍是主要的防線:通過(guò)控制誰(shuí)可以訪問(wèn)數(shù)據(jù)來(lái)確保敏感數(shù)據(jù)集受到保護(hù)。這種處理方法的表現(xiàn)形式之一就是采用分層訪問(wèn)策略，即將更敏感的數(shù)據(jù)集放在更受限制的層中。

例如，高度限制的獲取數(shù)據(jù)可能對(duì)應(yīng)于個(gè)人健康數(shù)據(jù)，而最低限度限制的獲取數(shù)據(jù)可能對(duì)應(yīng)于測(cè)量數(shù)據(jù)。這使得訪問(wèn)高度受限數(shù)據(jù)的提案將面臨更高的審查標(biāo)準(zhǔn)，研究人員可能一次只能訪問(wèn)一個(gè)受限訪問(wèn)數(shù)據(jù)集。這種方法反映了目前的制度，即研究人員接受特殊訓(xùn)練來(lái)處理某些類型的數(shù)據(jù)。中國(guó)本土法律生成式人工智能的倫理道德問(wèn)題討論我國(guó)生成式人工智能倫理問(wèn)題的基本原則人工智能系統(tǒng)在社會(huì)上引發(fā)了廣泛的倫理問(wèn)題，如就業(yè)、社交、醫(yī)療衛(wèi)生、醫(yī)藥保險(xiǎn)、ESG、治安、商業(yè)運(yùn)營(yíng)、人權(quán)等等。這些問(wèn)題的核心在于生成式人工智能算法，它們有可能復(fù)制和加深現(xiàn)有的偏見(jiàn)，導(dǎo)致各種歧視問(wèn)題，帶來(lái)全新的倫理挑戰(zhàn)。政策舉措。2021年修訂的《科學(xué)技術(shù)進(jìn)步法》第103條設(shè)立了國(guó)家科技倫理委員會(huì)，旨在完善科技倫理規(guī)范，推進(jìn)科技倫理教育和研究，并建立審查、評(píng)估和監(jiān)管體系。2019年成立了國(guó)家科技倫理委員會(huì)，下設(shè)了人工智能、生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)三個(gè)分委員會(huì)，負(fù)責(zé)制定行業(yè)規(guī)范和進(jìn)行倫理審查。2022年，中國(guó)政府發(fā)布了《關(guān)于加強(qiáng)科技倫理治理的意見(jiàn)》和《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，這兩份文件是關(guān)于生成式人工智能的首批全面法律文件。從《科技倫理審查辦法（試行）門，包括國(guó)家網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、公安法案例和指導(dǎo)意見(jiàn)。

《治理意見(jiàn)》提出了中國(guó)政府對(duì)科學(xué)技術(shù)倫理審查的5個(gè)維度，即：（1）增進(jìn)人類福祉；（2）尊重生命權(quán)利；（3）堅(jiān)持公平公正；（4）合理控制風(fēng)險(xiǎn)；及（5）保持公開透明。者和組織者全過(guò)程（全生命周期）監(jiān)督，保持科技應(yīng)用的透明度。值得注意的是《審查辦法》將特定種類的“算法模型、應(yīng)用程序及系統(tǒng)的研發(fā)”以及特定場(chǎng)景的“自動(dòng)化決策系統(tǒng)的研發(fā)”也歸入了需要開展科技倫理審查復(fù)核的科技活動(dòng)中。我國(guó)生成式人工智能在商業(yè)領(lǐng)域的倫理審查要求生成式人工智能在醫(yī)藥領(lǐng)域內(nèi)倫理審查醫(yī)藥行業(yè)審查重點(diǎn)醫(yī)藥行業(yè)的倫理審查一直是該行業(yè)常規(guī)工作內(nèi)容，生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的從業(yè)者對(duì)醫(yī)藥健康領(lǐng)域的倫理審查要求更加熟悉。我國(guó)的法律對(duì)醫(yī)藥健康領(lǐng)域的倫理審查要求分散在不同法規(guī)中，建立了以相關(guān)研究事項(xiàng)的事前審查為核心的倫理審查機(jī)制。在我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)，對(duì)于生成式人工智能的人的生命安全、身體健康，以及精神和心理健康。同時(shí),科技活動(dòng)的全過(guò)程需要以公平、公正

社會(huì)公眾的監(jiān)督，以確保透明度和合規(guī)性。我國(guó)法律對(duì)于醫(yī)藥健康領(lǐng)域的倫理審查要求度合成管理規(guī)定》、《中華人民共和國(guó)民法典》、《人類遺傳資源管理?xiàng)l例》、《藥品管理法》、《生物安全法》和《醫(yī)師法》，這些原則和法規(guī)確保了醫(yī)藥行業(yè)的倫理審查在技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)保護(hù)了人的權(quán)益和健康，并倡導(dǎo)了公平、公正和透明的科技發(fā)展。醫(yī)藥行業(yè)中生成式人工智能倫理缺陷的對(duì)策我國(guó)在《互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管細(xì)則（試行）》中明確規(guī)定，“醫(yī)療機(jī)構(gòu)開展互聯(lián)網(wǎng)診療活動(dòng)，處方應(yīng)由接診醫(yī)師本人開具，嚴(yán)禁使用人工智能等自動(dòng)生成處方，且醫(yī)師接診前需進(jìn)行實(shí)名認(rèn)證，確保由本人提供診療服務(wù)，人工智能軟件不得替代醫(yī)師本人提供診療服務(wù)?！鄙墒饺斯ぶ悄茉趨f(xié)助診療和醫(yī)生決策中的界限是當(dāng)前醫(yī)療行業(yè)廣泛討論的話題。生成式人工智能應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域，尤其是醫(yī)保方面，面臨著特有的倫理問(wèn)題，其中之一是算法偏見(jiàn)。如果用于訓(xùn)練AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)集未能充分覆蓋女性、少數(shù)族裔、老年人、農(nóng)村人群等多樣化群體，可能導(dǎo)致最終算法的建議存在偏見(jiàn)。此外，如果用于

AI藥物研發(fā)的數(shù)據(jù)集在種族、環(huán)境和文化上過(guò)于同質(zhì)化，可能導(dǎo)致AI識(shí)別的有效活性物質(zhì)僅適用于有限的群體。此外，許多“AI+醫(yī)藥健康”應(yīng)出結(jié)論和診療建議的AI應(yīng)用來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)積累至關(guān)重要，因?yàn)槿狈ψ銐虻臄?shù)據(jù)將限制其工作和發(fā)展。然而，這個(gè)過(guò)程中如何保護(hù)患者數(shù)據(jù)和隱私，是企業(yè)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要特別關(guān)注的問(wèn)題。生成式人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用引發(fā)了倫理問(wèn)題，涉及算法偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)多樣性和患者數(shù)據(jù)隱私，這些問(wèn)題需要細(xì)致考慮和合理解決，可參考以下幾個(gè)方面開展相關(guān)工作：根據(jù)《人工智能醫(yī)用軟件產(chǎn)品分類界定指導(dǎo)原則》對(duì)于AI產(chǎn)品的分類和管控進(jìn)行企業(yè)自查自糾，對(duì)照進(jìn)行分類分級(jí)。倫理需要全面涵蓋，包括算法數(shù)據(jù)抓取以及用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。確保數(shù)據(jù)訓(xùn)練結(jié)果的公平性。其他行業(yè)的倫理審查隨著《暫行辦法》的發(fā)布，其將倫理審查的范圍從直接以人為研究對(duì)象的科技活動(dòng)擴(kuò)展到所有存在倫理風(fēng)險(xiǎn)的科技活動(dòng)，彌補(bǔ)了醫(yī)學(xué)倫理審查范圍以外關(guān)于科技活動(dòng)倫理審查相關(guān)規(guī)定的空白。《暫行辦法》第八條從監(jiān)管角度對(duì)于服務(wù)提供者的數(shù)據(jù)標(biāo)注義務(wù)提出了更為具體的要求：不僅明確要求服務(wù)提供者進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注要制定清晰、具體、可操作性的標(biāo)注規(guī)則，而且要求對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，抽樣核驗(yàn)標(biāo)注內(nèi)容的準(zhǔn)確性，并對(duì)標(biāo)注人員進(jìn)行必要培訓(xùn)；第十九條更是規(guī)定有關(guān)主管部門有職責(zé)開展監(jiān)督檢查，要求服務(wù)提供者對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源、規(guī)模、類型、標(biāo)注規(guī)則、算法機(jī)制機(jī)理等予以說(shuō)明，并提供必要支持和協(xié)助，《暫行辦法》的出臺(tái)在維護(hù)科技活動(dòng)的倫理合規(guī)性方面起到了積極作用，以確?？萍嫉陌l(fā)展與倫理原則相協(xié)調(diào)。智能汽車行業(yè) 互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)自動(dòng)駕駛及自動(dòng)升級(jí)會(huì)觸發(fā)的倫理問(wèn)題，在自動(dòng)駕駛汽車中，生成式人工智能可以用于決策制定，如何選擇在危險(xiǎn)情況下采取何種行動(dòng)。這引發(fā)了道德問(wèn)題，例如，在公共交通遇到事故情況下，應(yīng)該優(yōu)先保護(hù)乘客還是駕駛員的生命，這涉及到道德倫理的權(quán)衡，同時(shí)，自動(dòng)駕駛會(huì)引發(fā)大面積失業(yè)問(wèn)題，需要考慮如何幫助受影響的工作人員轉(zhuǎn)換職業(yè)或獲得新的技能，以減輕社會(huì)不平等?！稌盒修k法》第七條規(guī)定生成式人工智能服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)依法開展預(yù)訓(xùn)練、優(yōu)化訓(xùn)練等訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理活動(dòng)，使用具有合法來(lái)源的數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)模型。舉例來(lái)說(shuō)，智能汽車的OTA升級(jí)可能引發(fā)軟件質(zhì)量和安全性問(wèn)題，可能會(huì)侵犯消費(fèi)者的知情權(quán)，OTA如何平衡消費(fèi)者期望的新功能和車輛的可持續(xù)性和環(huán)境和可持續(xù)性，降低消費(fèi)者被剝奪知情權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)和減少電子垃圾都是在生成式人工智能設(shè)計(jì)過(guò)程中要加入考量的因素。

虛假信息傳播是該行業(yè)對(duì)生成式人工智能最大的疑慮，新技術(shù)往往被用來(lái)生成虛假信息，從而威脅社會(huì)的信息生態(tài)系統(tǒng)。在互聯(lián)網(wǎng)上，虛假新聞、欺詐廣告和虛假評(píng)論可能通過(guò)生成式人工智能傳播，損害用戶的信任和影響決策，《暫行辦法》第四條在算法設(shè)計(jì)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇、模型生成和優(yōu)化、提供服務(wù)等過(guò)程中，采取有效措施防止產(chǎn)生民族、信仰、國(guó)別、地域、性別、年齡、職業(yè)、健康等歧視，要求企業(yè)必須采取技術(shù)措施來(lái)減輕虛假信息的倫理調(diào)整，并加強(qiáng)監(jiān)管。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè) 其他行業(yè)生成式人工智能在教育中用于個(gè)性化學(xué)習(xí)，但這可能涉及到潛在的隱私侵犯，因?yàn)橄到y(tǒng)需要訪問(wèn)學(xué)生的個(gè)人數(shù)據(jù)來(lái)定制教育內(nèi)容。同時(shí)，這也引發(fā)了道德問(wèn)題，對(duì)此《暫行辦法》第十條規(guī)定提供者應(yīng)當(dāng)明確并公開其服務(wù)的適用人群、場(chǎng)合、用途，指導(dǎo)使用者科學(xué)理性認(rèn)識(shí)和依法使用生成式人工智能技術(shù)，采取有效措施防范未成年人用戶過(guò)度依賴或者沉迷，并建立明確的倫理準(zhǔn)則基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)游戲安全控制內(nèi)容，比如嚴(yán)格的防沉迷控制。

國(guó)家對(duì)利用生成式人工智能服務(wù)從事新聞出版、影視制作、文藝創(chuàng)作等活動(dòng)另有規(guī)定。這些倫理道德風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)在不同行業(yè)中都需要認(rèn)真對(duì)待，以確保生成式人工智能的應(yīng)用不僅符合法規(guī)，還遵循倫理原則，尊重用戶的權(quán)益和社會(huì)價(jià)值。此外，監(jiān)管和自律機(jī)制也需要不斷改進(jìn)，以應(yīng)對(duì)不斷發(fā)展的倫理挑戰(zhàn)。法律責(zé)任和社會(huì)問(wèn)題生成式人工智能在數(shù)據(jù)采集和模型訓(xùn)練階段，內(nèi)容輸入階段和內(nèi)容生成階段都極其容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源的合法合規(guī)問(wèn)題，如果用來(lái)訓(xùn)練的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包含他人擁有著作權(quán)的作品，則有可能構(gòu)成侵犯著作權(quán)的法律問(wèn)題，與此同時(shí)缺乏倫理規(guī)制的生成式人工智能應(yīng)用還可能導(dǎo)致嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題。生成式人工智能可能引發(fā)的法律責(zé)任數(shù)據(jù)采集和模型訓(xùn)練階段生成式人工智能可能引發(fā)以下法律糾紛：版權(quán)侵權(quán)：如果生成式人工智能使用了受版權(quán)保護(hù)的數(shù)據(jù)或文本來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，而未獲得合適的授權(quán)或許可,這可能構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)；侵犯公民的隱私權(quán)，數(shù)據(jù)采集可能牽涉到個(gè)人數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)未經(jīng)合法授權(quán)或適當(dāng)?shù)碾[私保護(hù)機(jī)制，就可能觸犯數(shù)據(jù)隱私法律。在內(nèi)容輸入階段生成式人工智能可能引發(fā)以下法律糾紛：版權(quán)侵權(quán)：同上文，用戶提供的輸入包含受版權(quán)保護(hù)的材料，生成式人工智能系統(tǒng)生成的內(nèi)容可能包含未經(jīng)授權(quán)的版權(quán)材料；侵犯商業(yè)機(jī)密，如果內(nèi)容輸入涉及公司的商業(yè)機(jī)密或機(jī)密信息，使用這些信息進(jìn)行內(nèi)容生成可能觸犯商業(yè)機(jī)密法律。在內(nèi)容生成階段生成式人工智能可能引發(fā)以下法律糾紛：涉及《刑法》的誹謗罪：生成式人工智能生成的虛構(gòu)小說(shuō)內(nèi)容可能包含誹謗、侮辱或虛假陳述，可能導(dǎo)致名譽(yù)損害訴訟；生成式人工智能生成的藝術(shù)權(quán)使用的商標(biāo)，可能構(gòu)成商標(biāo)侵權(quán)。能，以及生成式人工智能的具體用途是否遵循《暫行辦法》。因此，在開發(fā)和使用生成式人工智能技術(shù)時(shí)，必須遵守相關(guān)法律法規(guī)，確保數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、內(nèi)容輸入和內(nèi)容生成都在中國(guó)的倫理框架內(nèi)進(jìn)行，以避免潛在的法律問(wèn)題。生成式人工智能可能引發(fā)的社會(huì)問(wèn)題人工智能生成內(nèi)容的廣泛應(yīng)用確實(shí)帶來(lái)了倫理挑戰(zhàn)，主要涉及到公平性、社交隔離、虛假信息和詐騙等方面的問(wèn)題。以下是對(duì)這四個(gè)方面的討論：公平性：科技時(shí)代的“種族隔離”：公平性：科技時(shí)代的“種族隔離”：生成式人工智能系統(tǒng)在生成內(nèi)容時(shí)可能受到數(shù)據(jù)集偏見(jiàn)見(jiàn)，而是產(chǎn)生公平、無(wú)偏見(jiàn)的內(nèi)容。

與其偏好相關(guān)的信息，導(dǎo)致社交隔離。盡管這可以提高用戶體驗(yàn)，但也可能使用戶陷入信息“自動(dòng)過(guò)濾”“自動(dòng)推薦”中，僅接觸與其立場(chǎng)一致的信息，而忽視其他觀點(diǎn)。這加劇了社會(huì)和政治分歧，威脅到公共辯論和民主價(jià)值觀。虛假信息： 詐騙：虛假信息：詐騙：生成式人工智能系統(tǒng)可以被用來(lái)生成虛假信息，這對(duì)社會(huì)和政治穩(wěn)定構(gòu)成威脅。惡意用戶可以濫用生成式人工智的傳播。

生成式人工智能系統(tǒng)可以用于詐騙活動(dòng)，如欺詐電致財(cái)務(wù)損失和隱私泄露。解決這些問(wèn)題需要綜合的方法，包括技術(shù)改進(jìn)、監(jiān)管政策、教育和社會(huì)意識(shí)，以確保生成式人工智能系統(tǒng)在尊重倫理原則的同時(shí)發(fā)揮其潛在優(yōu)勢(shì)。生成式人工智能違反科技倫理的法律后果監(jiān)管機(jī)關(guān)會(huì)通過(guò)相關(guān)法律法規(guī)的頒布和更新執(zhí)法案例等方式對(duì)違反《審查辦法》的情形進(jìn)行實(shí)現(xiàn)全面監(jiān)管。根據(jù)《中華人民共和國(guó)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步法》第一百一十二條，如果從事違背科技倫理的科學(xué)技術(shù)研究開發(fā)和應(yīng)用活動(dòng)的，科學(xué)技術(shù)人員可能會(huì)被責(zé)令改正、終止或撤銷獲得用于科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的財(cái)政性資金或者有違法所得、由有關(guān)主管部門向社會(huì)公布其違法行為、禁止一定期限內(nèi)承擔(dān)或者參與財(cái)政性資金支持的科學(xué)技術(shù)活動(dòng)、申請(qǐng)相關(guān)科學(xué)技術(shù)活動(dòng)行政許可等；并對(duì)直接負(fù)責(zé)的主管人員和其他直接責(zé)任人員依法給予行政處罰和處分甚至刑事處罰。根據(jù)《涉及人的生物醫(yī)學(xué)研究倫理審查辦法》第四十五條，醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)未按照規(guī)定設(shè)立倫理委員會(huì)擅自開展涉及人的生物醫(yī)學(xué)研究的可能會(huì)被監(jiān)管部門要求責(zé)

令限期整改、予以警告、處以罰款等；并對(duì)機(jī)構(gòu)主要負(fù)責(zé)人和其他責(zé)任人員，依法給予處分?！秾彶檗k法》中規(guī)定科技活動(dòng)的承擔(dān)單位和科技人員，作為以下行為的責(zé)任人：弄虛作假獲批，偽造、篡改批準(zhǔn)文件；對(duì)納入清單管理的科技活動(dòng)未通過(guò)審查和專家復(fù)核的；未按照規(guī)定獲批擅自開展科技活動(dòng)的；或者超出獲批范圍開展科技活動(dòng)?？萍紓惱砦瘑T會(huì)及其委員作為以下行為的責(zé)任人：弄虛作假為單位獲得審查批準(zhǔn)提供便利的；徇私舞弊、濫用職權(quán)或者玩忽職守等的。上述違法行為，由有管轄權(quán)的機(jī)構(gòu)依據(jù)法律、行政法規(guī)和相關(guān)規(guī)定給予處罰或處理；造成財(cái)產(chǎn)損失或者其他損害的，依法承擔(dān)民事責(zé)任；構(gòu)成犯罪的，依法追究刑事責(zé)任。我國(guó)生成式人工智能的法律基線和合規(guī)要點(diǎn)法律基線同其他國(guó)家一樣，中國(guó)在人工智能和算法治理方面一直非常積極，甚至遠(yuǎn)早于近期的生成式人工智能監(jiān)管浪潮。2021年9月，多個(gè)監(jiān)管部門聯(lián)合發(fā)布了一份政策聲明，承諾三年內(nèi)建立互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法應(yīng)用的監(jiān)管框架。同年，由網(wǎng)信辦牽頭的多部委聯(lián)合發(fā)布了一項(xiàng)基于算法的在線推薦技術(shù)的規(guī)定（即《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》），該規(guī)定涵蓋了向個(gè)人用戶進(jìn)行推送、推廣和內(nèi)容排序在內(nèi)的廣泛的在線服務(wù)?；诖耍钟?022年9月發(fā)布了針對(duì)深

度合成技術(shù)應(yīng)用管理的規(guī)定（《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》），以監(jiān)管自動(dòng)生成音頻、視覺(jué)和文本內(nèi)容的深度合成技術(shù)。除了監(jiān)管人工智能和算法的具體規(guī)定外，《個(gè)人信息保護(hù)法》《數(shù)據(jù)安全法》和《網(wǎng)絡(luò)安全法》這三大法律也構(gòu)成了生成式人工智能監(jiān)管框架的重要基礎(chǔ)。最近的討論集中在2023年7月10日《生成聯(lián)合發(fā)布，自2023年8月15日起施行。《辦法》第三條強(qiáng)調(diào)，發(fā)展與安全并重，促成式生成式人工智能創(chuàng)新發(fā)展?！掇k法》強(qiáng)調(diào)級(jí)提供具體標(biāo)準(zhǔn)。

“安全評(píng)估”和“算法備案”(第十七條)。《辦《辦法》明確禁止收集“不必要的”個(gè)人信息，禁止“非法”向他人提供用戶輸入信息(第十一條)。對(duì)服務(wù)提供者違反《辦法》的行為，將依據(jù)《個(gè)人信息保護(hù)法》《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《科學(xué)技術(shù)進(jìn)步法》以及其他治安管理和刑事法律進(jìn)行處罰。由此可見(jiàn)，《辦法》規(guī)定的處罰并沒(méi)有超出現(xiàn)行法律法規(guī)所規(guī)定的范圍?！掇k法》的第五條和第六條明確表示中國(guó)支務(wù)的“分類”和“分級(jí)”進(jìn)行監(jiān)管（第三條）于歐盟人工智能監(jiān)管體系中風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向的治理方法。當(dāng)生成式人工智能服務(wù)提供者具有“發(fā)布/分享輿情”或“動(dòng)員社會(huì)”的能力時(shí)，必須進(jìn)行

此外，《辦法》還規(guī)范了生成式人工智能服務(wù)的使用，要求服務(wù)提供者必須通過(guò)以下方式管理服務(wù)的使用：采取措施防止未成年用戶過(guò)度依賴或沉迷于服務(wù)；引導(dǎo)用戶科學(xué)理性認(rèn)識(shí)和依法使用生成式人工智能服務(wù)；以及如發(fā)現(xiàn)用戶違反法律法規(guī)、商業(yè)道德或社會(huì)公德，暫?；蚪K止向其提供服務(wù)等?？傮w來(lái)看，《辦法》的發(fā)布被媒體描述為中國(guó)監(jiān)管生成式人工智能的里程碑式的一步，但這些發(fā)布的措施對(duì)國(guó)際公司究竟有什么法律影響和相關(guān)性，還有待相關(guān)部門發(fā)布更具體的指引進(jìn)一步說(shuō)明。合規(guī)要點(diǎn)用戶隱私、內(nèi)容歧視和模型研發(fā)用戶隱私、內(nèi)容歧視和模型研發(fā)是當(dāng)前深度生成應(yīng)用的三個(gè)重要法規(guī)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)?！掇k法》明確，國(guó)家支持人工智能算法、框架等基礎(chǔ)技術(shù)的自主創(chuàng)新、推廣應(yīng)用、國(guó)際合作。《辦法》集中瞄準(zhǔn)技術(shù)應(yīng)用問(wèn)題，從明確條件要求、劃定責(zé)任主體等幾個(gè)方面為行業(yè)劃定底線。生成內(nèi)容本身應(yīng)符合公序良俗和國(guó)家法律法規(guī)，技術(shù)提供方擔(dān)負(fù)內(nèi)容責(zé)任，使用方則應(yīng)被充分告知其責(zé)任，應(yīng)

充分了解智能技術(shù)的界限和風(fēng)險(xiǎn)。《辦法》對(duì)隱私信息這一備受關(guān)注的倫理風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)也作出了回應(yīng)，要求提供方對(duì)此做好預(yù)防和反饋?lái)憫?yīng)機(jī)制。數(shù)據(jù)資源和預(yù)訓(xùn)練模型是生成技術(shù)的基礎(chǔ)，對(duì)此《辦法》也要求在技術(shù)服務(wù)成形的前序階段就進(jìn)行法規(guī)管制，不得含有違法和有違公序良俗的內(nèi)容。生成式人工智能服務(wù)內(nèi)容標(biāo)識(shí)根據(jù)2023年3月8日發(fā)布的《網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐指南-生成式人工智能服務(wù)內(nèi)容標(biāo)識(shí)方法（征求意見(jiàn)稿）含“由人工智能生成”或“由AI生成”等信息。

工智能為您提供服務(wù)”或“AI為您提供服務(wù)”等信息。但如《征求意見(jiàn)稿》中的規(guī)定，圖片、音視頻中增加隱式水印標(biāo)識(shí)是相對(duì)較為容易的，可以通過(guò)修改代碼實(shí)現(xiàn)，但針對(duì)顯示內(nèi)容基本等同于代碼的文本類就較難實(shí)現(xiàn)使用隱式水印標(biāo)識(shí)。在求文本類進(jìn)行要在生成內(nèi)容中增加隱式水印標(biāo)識(shí)。開展生成式人工智能服務(wù)需獲取的相關(guān)資質(zhì)根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)以及已經(jīng)明確提出要求的平臺(tái)規(guī)則對(duì)生成式人工智能相關(guān)APP產(chǎn)品在申請(qǐng)應(yīng)用商店上架時(shí)的文件進(jìn)行梳理。生成式人工智能相關(guān)產(chǎn)品資質(zhì)要求如下：請(qǐng)?jiān)S可或備案的規(guī)定的適用范圍也需生成式人工智能廠商注意做好事前規(guī)劃，首先，向中國(guó)境內(nèi)在前述各規(guī)定下，境內(nèi)主體向境外提供生成式人工智能服務(wù)的，無(wú)需適用前述各項(xiàng)規(guī)定進(jìn)行算法備案。但需要提醒注意的是，如果是中國(guó)境內(nèi)的生成式人工智能在向境外提供服務(wù)過(guò)程中，即使不需要適用《暫行辦法》，仍需要注意是否會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)出境等合規(guī)問(wèn)題。而境外主體向中國(guó)境內(nèi)公眾提供服務(wù)的，同樣需要適用各項(xiàng)規(guī)定完成算法備案。其次，在《暫行辦法》中特別強(qiáng)調(diào)了“面向公眾”的服務(wù)，因此如果僅在公司內(nèi)部研

服務(wù)”“深度合成服務(wù)”“生成式人工智能服務(wù)”后明確自身屬于技術(shù)支持者還是服務(wù)提供者。總結(jié)根據(jù)我國(guó)生成式人工智能治理“三駕馬車”內(nèi)的企業(yè)或組織宜為其相應(yīng)的科技活動(dòng)準(zhǔn)確理記。科技倫理（審查）供持續(xù)支持，企業(yè)至少要有能力提供及時(shí)的響德、法律和社會(huì)責(zé)任方面的要求。

分類分級(jí)的監(jiān)管原則，力求在關(guān)于人工智能服務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展與防控風(fēng)險(xiǎn)之間尋求平衡。企業(yè)開展生成式人工智能相關(guān)工作時(shí)也應(yīng)在推進(jìn)算法、框架等基礎(chǔ)技術(shù)的自主創(chuàng)新、推廣應(yīng)用、國(guó)際合作的同時(shí)，尊重社會(huì)公德、公序良俗、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、商業(yè)道德，禁止非法獲取、披露、利用個(gè)人信息和隱私、商業(yè)秘密，保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性、準(zhǔn)確性、客觀性、多樣性，實(shí)現(xiàn)生成式人工智能健康發(fā)展。最后需要說(shuō)明的是，目前世界大部分地區(qū)針對(duì)人工智能的立法相對(duì)成熟，而針對(duì)生成式人工智能的立法大多還處于提議、提案階段，因此現(xiàn)階段在實(shí)踐中對(duì)生產(chǎn)式人工智能的約束性法律規(guī)則可以參考人工智能部分的相關(guān)規(guī)定。3生成式人工智能的數(shù)據(jù)合規(guī)淺析3生成式人工智能的數(shù)據(jù)合規(guī)要點(diǎn)帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為了保護(hù)個(gè)人權(quán)益和維護(hù)公眾對(duì)生成式人工智能的信任，我們需要遵守?cái)?shù)據(jù)隱私保護(hù)原則以及合規(guī)性要求。數(shù)據(jù)在生成式人工智能中扮演著關(guān)鍵的角色，在數(shù)據(jù)收集、獲取、存儲(chǔ)、清洗、預(yù)處理、標(biāo)注、注釋、訓(xùn)練、驗(yàn)證、評(píng)估和測(cè)試等環(huán)節(jié)都需要考慮合規(guī)性。為提高數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理的合規(guī)性，我們可以采取倫理審查、記錄細(xì)節(jié)、定期審查和監(jiān)督等措施。模型訓(xùn)練和驗(yàn)證的合規(guī)性是構(gòu)建可信賴、可解釋和符合監(jiān)管要求的人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，需要遵守適用的法規(guī)法律、尊重倫理準(zhǔn)則、保障用戶隱私

性要求和數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能技術(shù)發(fā)展的復(fù)雜考慮知識(shí)產(chǎn)權(quán)、商業(yè)機(jī)密、惡意信息、虛假宣發(fā)展和社會(huì)認(rèn)可。數(shù)據(jù)隱私保護(hù)原則隨著生成式人工智能的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)成為一個(gè)非常重要的議題。以下是一些重要的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)原則，旨在保護(hù)個(gè)人的權(quán)益并維護(hù)公眾對(duì)生成式人工智能在數(shù)據(jù)處理方面的信任。透明性提供清晰明確的信息，告知個(gè)人數(shù)據(jù)的采透明性提供清晰明確的信息，告知個(gè)人數(shù)據(jù)的采合法性和合理性數(shù)據(jù)處理必須在法律和合理的目的范圍內(nèi)進(jìn)行，且不得違背個(gè)人的合法權(quán)益。最小化原則僅收集和處理實(shí)現(xiàn)所需目的的最小量個(gè)人數(shù)最小化原則僅收集和處理實(shí)現(xiàn)所需目的的最小量個(gè)人數(shù)據(jù)，不得采集與目的無(wú)關(guān)的額外個(gè)人數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量確保收集和處理的個(gè)人數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整和最新，糾正不準(zhǔn)確或過(guò)時(shí)的個(gè)人數(shù)據(jù)。安全性采取適當(dāng)?shù)奈锢怼⒓夹g(shù)和管理措施，保護(hù)個(gè)安全性采取適當(dāng)?shù)奈锢怼⒓夹g(shù)和管理措施，保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)免遭未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)、泄露或損害。存儲(chǔ)限制個(gè)人數(shù)據(jù)不應(yīng)保留超過(guò)必要的時(shí)間，安全地銷毀或匿名化不再需要的個(gè)人數(shù)據(jù)。主體權(quán)利個(gè)人享有訪問(wèn)、更正、刪除和反對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)處理等權(quán)利，組織應(yīng)提供適當(dāng)?shù)臋C(jī)制和及時(shí)響應(yīng)主體權(quán)利個(gè)人享有訪問(wèn)、更正、刪除和反對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)處理等權(quán)利，組織應(yīng)提供適當(dāng)?shù)臋C(jī)制和及時(shí)響應(yīng)請(qǐng)求。合規(guī)性和問(wèn)責(zé)制確保數(shù)據(jù)處理活動(dòng)符合隱私法律和規(guī)定,立合適的問(wèn)責(zé)制,保護(hù)政策和流程、進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等。跨境數(shù)據(jù)傳輸采取技術(shù)和法律措施，確保跨境數(shù)據(jù)傳輸過(guò)跨境數(shù)據(jù)傳輸采取技術(shù)和法律措施，確保跨境數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中個(gè)人數(shù)據(jù)得到充分保護(hù)。基于風(fēng)險(xiǎn)的方法根據(jù)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，采取適當(dāng)?shù)碾[私保護(hù)措施，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較高的活動(dòng)實(shí)施更嚴(yán)格的保護(hù)措施。數(shù)據(jù)在生成式人工智能中的角色生成式人工智能數(shù)據(jù)生命周期流程圖習(xí)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以生成各種類型的內(nèi)容，如文本、圖像、音頻等。在這一過(guò)程中，數(shù)據(jù)扮演著關(guān)鍵的角色，它經(jīng)歷著一個(gè)完整的生命周期，從數(shù)據(jù)的收集和獲取，到存儲(chǔ)和管理，再到清洗和預(yù)處理，標(biāo)注和注釋，訓(xùn)練和驗(yàn)證，評(píng)估

成，為生成式人工智能的訓(xùn)練和應(yīng)用奠定了基系統(tǒng)性能的影響。收集和獲取收集和獲取通過(guò)多種方式收集數(shù)據(jù)，包括從互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、傳感器等獲取各種類型的數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)和管理將收集到的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化形式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)或云存儲(chǔ)中，并進(jìn)行排序、索引和備份等管理操作。清洗和預(yù)處理對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、糾錯(cuò)、格式轉(zhuǎn)換等預(yù)處理操作，以提高生成模型的性能。標(biāo)注和注釋對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和注釋，為模型提供更多關(guān)于數(shù)據(jù)的信息，如圖像物體的位置和類別，文本的詞性和實(shí)體等。訓(xùn)練和驗(yàn)證使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證，劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，調(diào)整模型的參數(shù)和超參數(shù)。存儲(chǔ)和管理將收集到的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化形式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)或云存儲(chǔ)中，并進(jìn)行排序、索引和備份等管理操作。清洗和預(yù)處理對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、糾錯(cuò)、格式轉(zhuǎn)換等預(yù)處理操作，以提高生成模型的性能。標(biāo)注和注釋對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和注釋，為模型提供更多關(guān)于數(shù)據(jù)的信息，如圖像物體的位置和類別，文本的詞性和實(shí)體等。訓(xùn)練和驗(yàn)證使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證，劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，調(diào)整模型的參數(shù)和超參數(shù)。評(píng)估和測(cè)試評(píng)估模型的生成內(nèi)容質(zhì)量、多樣性、連貫性等指標(biāo)，使用測(cè)試數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆夯芰瓦m應(yīng)新數(shù)據(jù)的能力。部署和應(yīng)用將訓(xùn)練好的模型部署和應(yīng)用于實(shí)際任務(wù)中，將數(shù)據(jù)作為輸入，模型生成相應(yīng)的內(nèi)容，并進(jìn)行后處理和整合。更新和迭代定期更新和迭代生成式模型，使用新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)改進(jìn)性能、修復(fù)缺陷，并適應(yīng)新的數(shù)據(jù)和任務(wù)。監(jiān)控和維護(hù)需要重新設(shè)計(jì)和采集數(shù)據(jù)樣本。數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的合規(guī)性有在這樣的基礎(chǔ)上訓(xùn)練的模型才是有效的。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)樣本采集之前，需要對(duì)模型所需的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行評(píng)估和預(yù)設(shè)，并設(shè)定數(shù)據(jù)樣本的需求標(biāo)準(zhǔn)。只有按照這些標(biāo)準(zhǔn)采集的數(shù)據(jù)才是有效數(shù)據(jù)。然而，我們也需要注意制定的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)和需求與數(shù)據(jù)合規(guī)之間是否存在沖突。要求。下面是一些方法和實(shí)踐，可以幫助提高數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理的合規(guī)性：數(shù)據(jù)合規(guī)性獲得的數(shù)據(jù)是合法和符合道德標(biāo)準(zhǔn)的。明確數(shù)據(jù)用途在收集數(shù)據(jù)之前，明確數(shù)據(jù)的用途和目的。只收集與項(xiàng)目目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù),并避免采集超出這些目的范圍的數(shù)據(jù)。這確保了數(shù)據(jù)采集的合理性和合規(guī)性。數(shù)據(jù)合規(guī)性獲得的數(shù)據(jù)是合法和符合道德標(biāo)準(zhǔn)的。明確數(shù)據(jù)用途在收集數(shù)據(jù)之前，明確數(shù)據(jù)的用途和目的。只收集與項(xiàng)目目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù),并避免采集超出這些目的范圍的數(shù)據(jù)。這確保了數(shù)據(jù)采集的合理性和合規(guī)性。獲得明確的許可據(jù)將被用于何種目的，并明確確認(rèn)他們的同意。數(shù)據(jù)匿名化和脫敏換敏感信息，如姓名、地址和手機(jī)號(hào)碼。匿名化和脫敏是保護(hù)個(gè)人隱私的關(guān)鍵措施。數(shù)據(jù)清洗與過(guò)濾生成的數(shù)據(jù)是高質(zhì)量和合規(guī)的。數(shù)據(jù)安全據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制以及專門的質(zhì)量控制流程和團(tuán)隊(duì)。數(shù)據(jù)保留和刪除策略求，制定合理的數(shù)據(jù)保留期限，并確保數(shù)據(jù)在到期后被安全地刪除。監(jiān)管合規(guī)性監(jiān)管合規(guī)性建立內(nèi)部合規(guī)性團(tuán)隊(duì)或機(jī)構(gòu)，負(fù)責(zé)監(jiān)督數(shù)據(jù)采集和處理活動(dòng)，確保其符合法規(guī)要求。該團(tuán)隊(duì)可以制定相關(guān)政策和流程，提供合規(guī)培訓(xùn)，并跟蹤合規(guī)變化。透明度和報(bào)告透明度和報(bào)告體數(shù)據(jù)的采集目的、數(shù)據(jù)用途和可能的風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)需要提供數(shù)據(jù)主體的訪問(wèn)請(qǐng)求和修正請(qǐng)求。定期審查和更新和法律發(fā)展的不斷變化，合規(guī)性策略也需要不斷演進(jìn)和更新。模型訓(xùn)練與驗(yàn)證的合規(guī)性措施確保模型訓(xùn)練與驗(yàn)證的合規(guī)性成為一項(xiàng)至關(guān)重要的任務(wù)。合規(guī)性涵蓋了法律符合性、倫理標(biāo)準(zhǔn)、社會(huì)期望和保護(hù)用戶權(quán)益等諸多方面。為了構(gòu)建可信賴的人工智能系統(tǒng)，我們需要采取一系列措施來(lái)確保模型在運(yùn)行過(guò)程中遵守適用的法規(guī)法律、充分尊重倫理準(zhǔn)則、符合社會(huì)價(jià)值觀，并保障用戶的隱私和權(quán)益。這不僅是為了滿足監(jiān)管要求，也是為了確保技術(shù)的公正性、透明性和可解

釋性。因此，以合規(guī)性為中心的模型訓(xùn)練與驗(yàn)證不僅僅是一項(xiàng)義務(wù)，更是構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展和社會(huì)認(rèn)可的人工智能系統(tǒng)的基石。在本章中，我們將介紹一些關(guān)鍵的合規(guī)性措施，以便有效管理和應(yīng)對(duì)模型帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，并確保其符合當(dāng)?shù)胤煞ㄒ?guī)和道德準(zhǔn)則。通過(guò)統(tǒng)籌整合不同領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和利益相關(guān)方的意見(jiàn)，我們可以邁向一個(gè)更加健康、可靠和可持續(xù)的人工智能未來(lái)。監(jiān)管和審查監(jiān)管和審查在模型訓(xùn)練與驗(yàn)證的合規(guī)性措施中，監(jiān)管和審查的重要性不可忽視。盡管模型的運(yùn)行往往需要一定的自主性和創(chuàng)造性，但它必須始終在法律和道德的框架內(nèi)運(yùn)作。監(jiān)管和審查的作用是確保模型不會(huì)產(chǎn)生違法或違規(guī)的結(jié)果，并且對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和管理。透明度和可解釋性透明度和可解釋性也是至關(guān)重要的因素。深度學(xué)習(xí)模型往往是黑箱模型，它們的決策過(guò)程通常無(wú)法被直接理解或透明度和可解釋性透明度和可解釋性也是至關(guān)重要的因素。深度學(xué)習(xí)模型往往是黑箱模型，它們的決策過(guò)程通常無(wú)法被直接理解或解釋。然而，透明度和可解釋性是保持用戶信任的關(guān)鍵因素。通過(guò)提供透明的工作過(guò)程和解釋模型決策的文檔和報(bào)告，可以幫助用戶理解模型是如何生成內(nèi)容的，從而增加對(duì)模型決策的接受度和可信度。過(guò)濾和內(nèi)容控制實(shí)施內(nèi)容過(guò)濾和審核機(jī)制，以防止生成的內(nèi)容包含不合規(guī)的信息。這對(duì)于保護(hù)用戶免受虛假、誤導(dǎo)或有害的內(nèi)容的侵害非常重要。通過(guò)使用敏感內(nèi)容檢測(cè)工具和算法，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和過(guò)濾掉不良內(nèi)容，保護(hù)用戶免受潛在的負(fù)面影響。雖然過(guò)濾和內(nèi)容控制是必要的，但過(guò)度的過(guò)濾可能會(huì)引發(fā)言論自由和創(chuàng)造力的抑制。因此，在制定過(guò)濾和內(nèi)容控制機(jī)制時(shí)，需要權(quán)衡合規(guī)性和用戶體驗(yàn)之間的平衡。同時(shí)，需要不斷關(guān)注技術(shù)的進(jìn)步，以有效應(yīng)對(duì)新興的不當(dāng)內(nèi)容和欺詐手段。多方參與多方參與多方參與在確保合規(guī)性方面發(fā)揮著重要作用。與社會(huì)活動(dòng)家、隱私專家和道德哲學(xué)家等利益相關(guān)方合作，有助于引入多樣的觀點(diǎn)和價(jià)值觀，避免模型僅滿足特定利益或單一立場(chǎng)的情況，并確保生成的內(nèi)容符合社會(huì)的普遍期望和原則。數(shù)據(jù)保護(hù)建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)保護(hù)和安全措施數(shù)據(jù)保護(hù)建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)保護(hù)和安全措施,改進(jìn)至關(guān)重要，但數(shù)據(jù)保護(hù)必須始終是一項(xiàng)優(yōu)先考慮的工作。這意味著在數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和處理過(guò)程中要采取適當(dāng)?shù)募用芎头雷o(hù)措施，以防止數(shù)據(jù)泄露或未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)。定期審查和更新數(shù)據(jù)保護(hù)政策是確保模型在保護(hù)用戶數(shù)據(jù)方面持續(xù)符合最新法規(guī)和最佳實(shí)踐的關(guān)鍵步驟。用戶教育向用戶提供清晰的隱私政策和使用條款，解釋模型如何使用其數(shù)據(jù)和生成內(nèi)容。同時(shí)，教育用戶有關(guān)合規(guī)性問(wèn)題，以提高他們的意識(shí)。這樣做可以增加用戶對(duì)數(shù)據(jù)隱私的了解和權(quán)益保護(hù)的重視，并使他們更加積極地參與和監(jiān)督模型的合規(guī)性。不僅要依賴技術(shù)手段來(lái)確保合規(guī)性，教育用戶也是建立可持續(xù)合規(guī)框架的重要一環(huán)。數(shù)據(jù)評(píng)估與調(diào)整的合規(guī)性在數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的發(fā)展過(guò)程中，確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性已成為一項(xiàng)重要而復(fù)雜的挑戰(zhàn)。隨著社會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)隱私、倫理和道德規(guī)范的關(guān)注日益增加，相關(guān)的法律法規(guī)也在不斷演變和加強(qiáng)。在這個(gè)背景下，對(duì)于數(shù)據(jù)評(píng)估與調(diào)整的合規(guī)性，需要我們以辯證思維的方式來(lái)探討和思考。一方面，我們要意識(shí)到合規(guī)性的重要性。合規(guī)性不僅意味著我們應(yīng)當(dāng)遵守法律法規(guī)，還意味著我們要對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量、準(zhǔn)確性以及所涉及到的道德和倫理問(wèn)題負(fù)責(zé)。在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中，可能會(huì)涉及到不當(dāng)?shù)膬?nèi)容、偏見(jiàn)、歧視或其他違反規(guī)范的行為，這些都是需要嚴(yán)格審查和調(diào)整的。對(duì)數(shù)據(jù)的合規(guī)性進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整，有助于保護(hù)用戶隱私和權(quán)益，減少不良信息的傳播，并確?？茖W(xué)研究和智能應(yīng)用的可持續(xù)發(fā)展。另一方面，也需要考慮合規(guī)性的挑戰(zhàn)和復(fù)雜性。合規(guī)性要求不僅僅是簡(jiǎn)單地遵守規(guī)定，而是需要深入了解和解

讀法律法規(guī)，以及根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行權(quán)衡和調(diào)整。數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，使得合規(guī)性要求不斷變化和更加嚴(yán)格。因此，需要在評(píng)估和調(diào)整數(shù)據(jù)的合規(guī)性時(shí)，密切關(guān)注最新的法律法規(guī)動(dòng)態(tài)，并與專業(yè)人士和專家進(jìn)行溝通和討論，以確保我們的工作符合合規(guī)性要求，并能夠適應(yīng)日益變化的環(huán)境。在實(shí)際操作中，我們可以借鑒以下措施來(lái)提高數(shù)據(jù)評(píng)估與調(diào)整的合規(guī)性：進(jìn)行倫理審查，審查生成模型，記錄數(shù)據(jù)處理過(guò)程的細(xì)節(jié)，定期審查和監(jiān)督數(shù)據(jù)使用，并在模型訓(xùn)練和部署的不同階段進(jìn)行合規(guī)性測(cè)試和審核。這些措施將幫助我們建立一個(gè)合規(guī)性意識(shí)和機(jī)制，確保我們的數(shù)據(jù)評(píng)估與調(diào)整工作符合最新的法律法規(guī)要求，以及道德和倫理規(guī)范，從而為數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的可持續(xù)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。倫理審查倫理審查進(jìn)行倫理審查,評(píng)估生成的數(shù)據(jù)是否涉及不當(dāng)?shù)膬?nèi)容、偏見(jiàn)、歧視或其他潛在的不當(dāng)行為。隨著人工智能和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，生成的數(shù)據(jù)可能會(huì)受到更嚴(yán)格的監(jiān)管和法律限制。因此，在進(jìn)行倫理審查時(shí)，需要考慮到最新的法律法規(guī)要求，以確保數(shù)據(jù)不會(huì)違反任何相關(guān)的規(guī)定。倫理審查應(yīng)該是一個(gè)全面、系統(tǒng)和多方參與的過(guò)程，涉及到專業(yè)領(lǐng)域的專家以及法律和倫理方面的專家，以確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性。模型審查對(duì)生成模型進(jìn)行審查，確保其不會(huì)生成不合規(guī)的內(nèi)容。在最新的法律法規(guī)中，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及其生成的數(shù)據(jù)，同樣存在著合規(guī)性的要求。由于機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)已有的數(shù)據(jù)生成新的內(nèi)容，而這些內(nèi)容可能具有潛在的問(wèn)題，因此需要審查模型并確保其不會(huì)生成任何非法或違反法律法規(guī)的內(nèi)容。為了滿足合規(guī)性的要求，可以使用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型進(jìn)行過(guò)濾，以減少不當(dāng)內(nèi)容的生成，或者采用其他技術(shù)手段來(lái)確保模型生成的數(shù)據(jù)的合規(guī)性。透明度與文檔記錄模型審查對(duì)生成模型進(jìn)行審查，確保其不會(huì)生成不合規(guī)的內(nèi)容。在最新的法律法規(guī)中，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及其生成的數(shù)據(jù)，同樣存在著合規(guī)性的要求。由于機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)已有的數(shù)據(jù)生成新的內(nèi)容，而這些內(nèi)容可能具有潛在的問(wèn)題，因此需要審查模型并確保其不會(huì)生成任何非法或違反法律法規(guī)的內(nèi)容。為了滿足合規(guī)性的要求，可以使用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型進(jìn)行過(guò)濾，以減少不當(dāng)內(nèi)容的生成，或者采用其他技術(shù)手段來(lái)確保模型生成的數(shù)據(jù)的合規(guī)性。透明度與文檔記錄記錄數(shù)據(jù)評(píng)估過(guò)程的細(xì)節(jié),包括數(shù)據(jù)處理、過(guò)濾和倫理審查等步驟。透明度成為了關(guān)注的焦點(diǎn)之一。為了確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性，應(yīng)該記錄數(shù)據(jù)評(píng)估過(guò)程的細(xì)節(jié)，包括數(shù)據(jù)的處理、過(guò)濾以及倫理審查的步驟。這樣的文檔記錄有助于保持透明度，并為相關(guān)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供必要的證據(jù)。此外，透明度還可以幫助我們更好地追蹤數(shù)據(jù)的來(lái)源和處理過(guò)程，以確保數(shù)據(jù)的合法性和可信度。審查與監(jiān)督定期審查和監(jiān)督生成數(shù)據(jù)的使用，確保合規(guī)性得到持續(xù)維護(hù)。對(duì)于數(shù)據(jù)的合規(guī)性進(jìn)行定期的審查和監(jiān)督變得更加重要。應(yīng)該建立起一個(gè)長(zhǎng)期有效的機(jī)制，對(duì)生成數(shù)據(jù)的使用進(jìn)行審查和監(jiān)督，以確保合規(guī)性得到持續(xù)的維護(hù)。這可以包括定期的內(nèi)部審查、外部審核機(jī)制以及持續(xù)的監(jiān)測(cè)和監(jiān)控措施。必要時(shí)，還可以進(jìn)行審計(jì)以確認(rèn)合規(guī)性，并及時(shí)采取措施進(jìn)行改進(jìn)和調(diào)整。合規(guī)性測(cè)試在模型訓(xùn)練和部署的不同階段進(jìn)行合規(guī)性測(cè)試和審核。在模型訓(xùn)練和部署的不同階段進(jìn)行應(yīng)當(dāng)合規(guī)性測(cè)試和審審核，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決潛在的合規(guī)問(wèn)題，保證數(shù)據(jù)的合法性和合規(guī)性。輸出結(jié)果的合規(guī)性當(dāng)涉及到生成式人工智能模型的輸出結(jié)果道德標(biāo)準(zhǔn)，以確保輸出結(jié)果的可接受性和公正等合規(guī)性問(wèn)題。處理敏感數(shù)據(jù)方面，我們需要特別小心和謹(jǐn)慎。敏感數(shù)據(jù)包括個(gè)人隱私信息、醫(yī)療記錄、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等，泄露或不當(dāng)使用可能對(duì)個(gè)人造成嚴(yán)重的傷害。因此，在生成式人工智能模型的輸出結(jié)果中處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)遵循相關(guān)的法律法規(guī)和隱私保護(hù)準(zhǔn)則。這意味著需要確保數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和傳輸，采用匿名化或脫敏技術(shù)，以最大限度地減少個(gè)人身份的暴露風(fēng)險(xiǎn)。此外，還應(yīng)提供適當(dāng)?shù)脑L問(wèn)控制和權(quán)限管理，確保只有經(jīng)過(guò)授權(quán)的人員才能訪問(wèn)和處理敏感數(shù)據(jù)。避免歧視是另一個(gè)重要的合規(guī)性問(wèn)題。生成

式人工智能模型的輸出結(jié)果不應(yīng)基于種族、性歧視性輸出結(jié)果的問(wèn)題。規(guī)性問(wèn)題需要考慮。例如，確保輸出結(jié)果不侵犯他人的知識(shí)產(chǎn)權(quán)和版權(quán)，遵守與商業(yè)機(jī)密相關(guān)的法律法規(guī)；確保輸出結(jié)果不鼓勵(lì)或傳播惡意信息、虛假宣傳或非法活動(dòng)；確保輸出結(jié)果不違反社交媒體平臺(tái)或其他在線平臺(tái)的使用政策和規(guī)定?？傊?，輸出結(jié)果的合規(guī)性要求在生成式人工智能模型的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署過(guò)程中綜合考慮各種法律、道德和倫理標(biāo)準(zhǔn)，并通過(guò)適當(dāng)?shù)拇胧﹣?lái)遵守和保護(hù)這些標(biāo)準(zhǔn)。為了確保生成式人工智能模型的輸出結(jié)果的合規(guī)性，可以采取以下方法：語(yǔ)言模型微調(diào)程，確保生成的內(nèi)容符合合規(guī)性標(biāo)準(zhǔn)。過(guò)濾器和審核系統(tǒng)語(yǔ)言模型微調(diào)程，確保生成的內(nèi)容符合合規(guī)性標(biāo)準(zhǔn)。過(guò)濾器和審核系統(tǒng)過(guò)濾不合規(guī)內(nèi)容，確保輸出結(jié)果的合規(guī)性。用戶控制與反饋以改善系統(tǒng)，并及時(shí)糾正違規(guī)行為。透明度和解釋性決策過(guò)程更具可解釋性，并幫助用戶理解和驗(yàn)證生成結(jié)果的合規(guī)性。生成式人工智能的數(shù)據(jù)合規(guī)技術(shù)手段呈上，我們一方面需要識(shí)別數(shù)據(jù)在生成式人工智能中扮演著關(guān)鍵的角色以及在不同階段需要考量的合規(guī)要點(diǎn)，我們另一方面還需要利用合理手段切實(shí)履行這些合規(guī)要求。在第二章節(jié)法律法規(guī)淺析部分，我們已經(jīng)闡述了法律法規(guī)層面對(duì)企業(yè)組織、角色和流程上的相關(guān)要求，接下來(lái)，我們將著重介紹如何從技術(shù)方面滿足生成式人工智能的合規(guī)要求。安全作為生成式人工智能功能實(shí)現(xiàn)不可忽略的部分，企業(yè)和組織應(yīng)當(dāng)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全，個(gè)人信息保護(hù)，數(shù)據(jù)安全，道德倫理等方面結(jié)合自身業(yè)務(wù)需要，合理設(shè)計(jì)、開發(fā)、使用生成式人工智能技術(shù)。人工智能業(yè)務(wù)的安全保護(hù)，如建立生成式人工智能治理框架，建立對(duì)應(yīng)的安全保護(hù)團(tuán)隊(duì)、職責(zé)分配和有效的運(yùn)轉(zhuǎn)、溝通協(xié)作機(jī)制；制定適合組織的制度和流程，有明確的生存周期關(guān)鍵控制節(jié)點(diǎn)授權(quán)審批流程，規(guī)范相關(guān)流程制度的制定、發(fā)布、修訂；通過(guò)技術(shù)手段和產(chǎn)品工具在全生存周期過(guò)程中的利用和自動(dòng)化技術(shù)工具的支持，對(duì)生

成式人工智能安全制度流程固化執(zhí)行，落實(shí)安全要求，實(shí)現(xiàn)安全工作；對(duì)人員進(jìn)行安全能力要求的評(píng)估，開展意識(shí)和相關(guān)專業(yè)能力的培訓(xùn)，建設(shè)團(tuán)隊(duì)安全人員能力等。從網(wǎng)絡(luò)安全，數(shù)據(jù)安全，道德倫理使用風(fēng)險(xiǎn)和安全要求，全方位的考慮制定安全政策、策略，進(jìn)行安全，道德評(píng)估，并通過(guò)技術(shù)手段落實(shí)安全保護(hù)。網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)絡(luò)安全是我們提供生成式人工智能服務(wù)不可忽視的方面。在網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)方面，我們應(yīng)該遵守中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)要求對(duì)生成式人工智能系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)進(jìn)行安全保護(hù)。等以上方面進(jìn)行安全建設(shè)，對(duì)組織的，單位信息化現(xiàn)狀、保護(hù)對(duì)象列表、保護(hù)對(duì)象的概述、邊界、設(shè)備部署、業(yè)務(wù)應(yīng)用、及其他內(nèi)容進(jìn)行等級(jí)認(rèn)定，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)實(shí)施建設(shè)和維護(hù)。數(shù)據(jù)全生命周期合規(guī)數(shù)據(jù)作為生成式人工智能應(yīng)用的主要輸入和輸出信息載體，在網(wǎng)絡(luò)安全的基礎(chǔ)上，還必須得到充分的保護(hù)和管理，在數(shù)據(jù)安全保護(hù)方面，除了遵循整體人工智能的通用管理控制措施以外，還應(yīng)當(dāng)關(guān)注數(shù)據(jù)全生命周期（采集，傳輸，存儲(chǔ)，使用，交換和銷毀）的安全建設(shè)，不斷提高組織對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)的安全成熟度。以下我們就數(shù)據(jù)全生命周期保護(hù)進(jìn)行系統(tǒng)性的介紹。生成式人工智能數(shù)據(jù)安全要點(diǎn)2-1生成式人工智能數(shù)據(jù)安全要點(diǎn)2-2數(shù)據(jù)分級(jí)分類數(shù)據(jù)分級(jí)分類從數(shù)據(jù)分級(jí)分類的原則，框架，影響因素，流程方法以及重新等級(jí)分類幾個(gè)方面建立數(shù)據(jù)分級(jí)分類制度，并提標(biāo)注，并持續(xù)完善改進(jìn)分級(jí)分類制度。數(shù)據(jù)采集安全管理數(shù)據(jù)采集安全管理明確并確認(rèn)采集數(shù)據(jù)的目的和用途，采集范圍，數(shù)量和頻率，明確采集渠道、規(guī)范數(shù)據(jù)格式及相關(guān)的流程和方流程進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行確認(rèn)，確保采集過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)得到控制抑制，不被泄露。確保數(shù)據(jù)源的真實(shí)，有效，和最小必要原則，從而保證數(shù)據(jù)采集的合規(guī)性、正當(dāng)性、一致性。數(shù)據(jù)源鑒別及記錄數(shù)據(jù)源鑒別及記錄明確數(shù)據(jù)源管理制度，定義追溯策略要求，追溯數(shù)據(jù)格式、追溯數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)與使用的管理制度，明確關(guān)鍵的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)上對(duì)數(shù)據(jù)源類型的標(biāo)記，使用工具對(duì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源進(jìn)行身份鑒別和記錄，防止數(shù)據(jù)仿冒和數(shù)據(jù)偽現(xiàn)對(duì)組織內(nèi)部各類數(shù)據(jù)源的統(tǒng)計(jì)和分析。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)質(zhì)量管理建立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，采用工具從數(shù)據(jù)格式要求，完整性要求，數(shù)據(jù)源質(zhì)量評(píng)價(jià)，采集過(guò)程中的質(zhì)量監(jiān)控規(guī)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行分析、預(yù)判和盤點(diǎn)，明確數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題定位和修復(fù)時(shí)間要求。從而保證對(duì)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中對(duì)收集/產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和完整性的持續(xù)改進(jìn)保證。數(shù)據(jù)傳輸加密組織內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)采用適當(dāng)?shù)募用鼙Ｗo(hù)措施，明確數(shù)據(jù)傳輸安全管理規(guī)范，在數(shù)據(jù)分級(jí)分類的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)傳輸加密組織內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)采用適當(dāng)?shù)募用鼙Ｗo(hù)措施，明確數(shù)據(jù)傳輸安全管理規(guī)范，在數(shù)據(jù)分級(jí)分類的基礎(chǔ)身份和認(rèn)證的技術(shù)方案和工具，如應(yīng)采用TLS/SSL方式數(shù)據(jù)傳輸安全和密鑰管理機(jī)制，在傳輸鏈路上的節(jié)點(diǎn)部署部署獨(dú)立密鑰對(duì)和數(shù)字證書，以保證節(jié)點(diǎn)有效的身份鑒別，綜合量化敏感數(shù)據(jù)加密和數(shù)據(jù)傳輸通道加密的實(shí)現(xiàn)效果和成傳輸節(jié)點(diǎn)和傳輸數(shù)據(jù)的安全，防止傳輸過(guò)程中的數(shù)據(jù)泄露。網(wǎng)絡(luò)可用性管理通過(guò)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施及網(wǎng)絡(luò)層數(shù)據(jù)防泄漏設(shè)備的備份建設(shè)，制定組織的網(wǎng)絡(luò)可用性管理指標(biāo)，包括但不限于可用性的概率數(shù)值、故障時(shí)間/頻率/關(guān)鍵的網(wǎng)絡(luò)傳輸鏈路、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備節(jié)點(diǎn)實(shí)行冗余建設(shè)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的高可用性，從而保證數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程的穩(wěn)定性。存儲(chǔ)媒體安全存儲(chǔ)媒體安全組織內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)進(jìn)行訪問(wèn)和使用的場(chǎng)景，提供有效的技術(shù)和管理手段，防止對(duì)媒體的不當(dāng)使用而可能引發(fā)數(shù)存儲(chǔ)媒體進(jìn)行預(yù)警。并對(duì)存儲(chǔ)媒體訪問(wèn)和使用行為進(jìn)行記錄和審計(jì)，在媒體使用和傳遞過(guò)程得到嚴(yán)密跟蹤。邏輯存儲(chǔ)安全邏輯存儲(chǔ)安全基于組織內(nèi)部的業(yè)務(wù)特性和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全要求，建立針對(duì)數(shù)據(jù)邏輯存儲(chǔ)、存儲(chǔ)容器等的有效安全控制。根據(jù)數(shù)據(jù)分級(jí)分類要求，對(duì)數(shù)據(jù)邏輯存儲(chǔ)管理安全規(guī)范和配置規(guī)范，如使用分層的邏輯存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)授權(quán)管理規(guī)則和授權(quán)操作要求，具備對(duì)數(shù)據(jù)邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的分層和分級(jí)保護(hù)。明確數(shù)據(jù)分片和分層式式存儲(chǔ)安全規(guī)則，如數(shù)據(jù)存儲(chǔ)完整性規(guī)則、多副本一致性管理規(guī)則、存儲(chǔ)轉(zhuǎn)移安全規(guī)則，以滿足分布式存儲(chǔ)下分片數(shù)據(jù)完整性、一致性和保密性保護(hù)要求。各數(shù)據(jù)邏輯存儲(chǔ)系統(tǒng)的安全管理員及職責(zé)，賬號(hào)權(quán)限管理、訪問(wèn)控制、日志管理、加密管理、版本升級(jí)等方面。在內(nèi)部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)上線前對(duì)遵循統(tǒng)一的配置要求進(jìn)行有效的安全配置，對(duì)使用外部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行有效的安全配部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)上線前對(duì)遵循統(tǒng)一的配置要求進(jìn)行有效的安全配置，對(duì)使用外部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行有效的安全配置。明確數(shù)據(jù)邏輯存儲(chǔ)隔離授權(quán)與操作要求，確保舉報(bào)多用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全隔離能力。通過(guò)技術(shù)工具實(shí)現(xiàn)對(duì)安全配置情況的實(shí)現(xiàn)對(duì)安全配置情況的統(tǒng)一管理和控制，提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)配置掃描工具，定期對(duì)主要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的安全配置進(jìn)行掃描，以保證符合安全基線要求。監(jiān)測(cè)邏輯存儲(chǔ)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)使用規(guī)范性，確保數(shù)據(jù)存儲(chǔ)符合組織的安全要求。采用可伸縮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，以滿足數(shù)據(jù)量持續(xù)增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)分級(jí)分類存儲(chǔ)等需求。應(yīng)采用應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層、操作系統(tǒng)層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層數(shù)據(jù)層次加密架構(gòu),以滿足不同類型數(shù)據(jù)如個(gè)人信息、重要數(shù)據(jù)等敏感數(shù)據(jù)的加密存儲(chǔ)能力的系統(tǒng)需求。數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)制定數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)管理制度，明確對(duì)數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)定期檢查和更新工作程序，包括范圍、工具、過(guò)程、日業(yè)務(wù)所需的,在日常備份中使用數(shù)據(jù)全備，增量備份或差異備份等機(jī)制。數(shù)據(jù)處理安全：數(shù)據(jù)脫敏數(shù)據(jù)脫敏根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)及業(yè)務(wù)需求，結(jié)合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)脫敏的具體場(chǎng)景制定數(shù)據(jù)脫敏的規(guī)范，規(guī)則方法和使用限要求。數(shù)據(jù)脫敏后對(duì)效果進(jìn)行驗(yàn)證評(píng)估。數(shù)據(jù)分析安全數(shù)據(jù)分析安全通過(guò)在數(shù)據(jù)分析過(guò)程采取適當(dāng)?shù)陌踩刂拼胧?，防止?shù)據(jù)挖掘、分析過(guò)程中有價(jià)值信息和個(gè)人隱私泄露的安全風(fēng)超過(guò)相關(guān)分析團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)的權(quán)限范圍；對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果輸出和使用的安全審核、合規(guī)評(píng)估和授權(quán)流程，防止數(shù)據(jù)分析結(jié)果數(shù)據(jù)造成安全風(fēng)險(xiǎn)。在數(shù)據(jù)分析中，組織應(yīng)采用多種技術(shù)手段和工具以降低數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，如差分隱私保護(hù)、K匿名等；記錄并保存數(shù)據(jù)處理與分析過(guò)程中對(duì)個(gè)人信息、重要數(shù)據(jù)等敏感數(shù)據(jù)的操作行為；提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)，并能夠呈現(xiàn)數(shù)據(jù)處理前后數(shù)據(jù)間的映射關(guān)系；通過(guò)技術(shù)手段降低數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的安全風(fēng)險(xiǎn)，如加強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)重要數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別、數(shù)據(jù)安全分析算法設(shè)計(jì)等；避免輸出的數(shù)據(jù)分析結(jié)果包含可恢復(fù)的個(gè)人信息、重要數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)標(biāo)識(shí)，以防止數(shù)據(jù)分析結(jié)果危害個(gè)人隱私、公司商業(yè)價(jià)值、社會(huì)公共利益和國(guó)家安全。結(jié)果數(shù)據(jù)造成安全風(fēng)險(xiǎn)。在數(shù)據(jù)分析中，組織應(yīng)采用多種技術(shù)手段和工具以降低數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，如差分隱私保護(hù)、K匿名等；記錄并保存數(shù)據(jù)處理與分析過(guò)程中對(duì)個(gè)人信息、重要數(shù)據(jù)等敏感數(shù)據(jù)的操作行為；提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理與分析