2023生成式人工智能道德合規(guī)風險白皮書

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 6大模型對齊和幻覺 6提示工程和檢索增強 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生成式人工智能應用領域 9市場規(guī)?？傆[ 9多模態(tài)應用，賦能生產(chǎn)力：從數(shù)據(jù)類型劃分 9聚焦個性化場景，創(chuàng)造業(yè)務價值：從行業(yè)劃分 10生成式人工智能相關(guān)法規(guī)淺析 112外國法 1122.1.1美國 112.1.2英國 122.1.3歐盟 142.1.4其他國家生成式人工智能法律發(fā)展簡介 162.1.5總結(jié) 18中國本土法律 19生成式人工智能的倫理道德問題討論 19我國生成式人工智能的法律基線和合規(guī)要點 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 28數(shù)據(jù)隱私保護原則 28數(shù)據(jù)在生成式人工智能中的角色 29數(shù)據(jù)采集與預處理的合規(guī)性 31模型訓練與驗證的合規(guī)性措施 32數(shù)據(jù)評估與調(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)的倫理道德風險和應對措施 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估和算法管理 484凱捷提供的服務 50引用材料 5256關(guān)于作者 5456引言在當今數(shù)字時代，?成式??智能（GenAI）已經(jīng)成為科技和商業(yè)界的前沿領域,為我們帶來了前所未有的創(chuàng)新和機會。?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、?融和眾多其他領域中掀起了?場?命。?成式??智能的解決?案預計在2-5年能達到全球認可的成熟度，率先采??成式??智能技術(shù)的企業(yè)將從重塑的業(yè)務模式和流程中獲益最多。凱捷咨詢認為?成式??智能的?量將全?重塑未來商業(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銷的?式,可以將?作流程由?我服務(Self-serving)轉(zhuǎn)變?yōu)?動?成(Self-generating),并且利?互聯(lián)的情境化數(shù)據(jù)增強組織能?等。凱捷咨詢始終關(guān)注?成式??智能的商業(yè)應?落地,專注于提供定制化解決?案。凱捷研究院（CRI）告：《解鎖?成式??智能的價值》。為了解企業(yè)管理層對?成式??智能的看法以及應?情況，我們對全球來?13個國家的1000家企業(yè)進?了調(diào)研。報告顯示,在全球受訪的企業(yè)中，

96%的企業(yè)將?成式AI列為?層級規(guī)劃?向。?多數(shù)受訪?管（78%）認為?成式AI可以使產(chǎn)品和服務設計下更?效。盡管?成式??智能在不同?業(yè)和領域中都有應?，但企業(yè)仍?臨?些障礙。預訓練模型的底層數(shù)據(jù)缺乏明確性、可能存在偏?以及缺乏包容性等問題，會給企業(yè)帶來法律和聲譽?險，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?領域、法律法規(guī)、倫理原則和最佳實踐，以幫助您在?成式??智能領域的?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)，我們將通過時間線圖引導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。19501957·(anurng)在論文“ompugMachineryandIntelligence”中提出了知名的圖靈測試。在圖靈測試中，人類需要判別對某些問題的答案由人類或機器生成；當人類無法判別機器和人類在這些回答上的區(qū)別時，可以認定機器擁有了人工智能。弗蘭克·Rosenblatt旨在對人類的神經(jīng)元進行模擬，通過改變節(jié)點權(quán)重參數(shù)來模仿人類大腦學習的機制，為后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展奠定了基礎。19611970sII能力不切實際的預期，第一次AI寒冬來臨，表現(xiàn)為科研經(jīng)費和課題的減少。約瑟夫·(Jophznbaum)ELIZA。作為最早的一治療師的回復。1980s2000s例如Neocognitron、RNN和后向傳播機制的研究為后續(xù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與隱藏層神經(jīng)元的訓練機制奠定了基礎。隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來和大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，學者們利用更強大的硬件設備提出了基于統(tǒng)計學的傳統(tǒng)機器學習方法（決策樹、SVM和貝葉斯網(wǎng)絡等），儲存并處理這些海量數(shù)據(jù)，并開始初步探索其商用價值：例如手寫字體識別、基于用戶特征的貸款決策、分辨釣魚郵件等。201420121年由Ianooelo提出的對抗生成網(wǎng)絡G19501957·(anurng)在論文“ompugMachineryandIntelligence”中提出了知名的圖靈測試。在圖靈測試中，人類需要判別對某些問題的答案由人類或機器生成；當人類無法判別機器和人類在這些回答上的區(qū)別時，可以認定機器擁有了人工智能。弗蘭克·Rosenblatt旨在對人類的神經(jīng)元進行模擬，通過改變節(jié)點權(quán)重參數(shù)來模仿人類大腦學習的機制，為后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展奠定了基礎。19611970sII能力不切實際的預期，第一次AI寒冬來臨，表現(xiàn)為科研經(jīng)費和課題的減少。約瑟夫·(Jophznbaum)ELIZA。作為最早的一治療師的回復。1980s2000s例如Neocognitron、RNN和后向傳播機制的研究為后續(xù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與隱藏層神經(jīng)元的訓練機制奠定了基礎。隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來和大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，學者們利用更強大的硬件設備提出了基于統(tǒng)計學的傳統(tǒng)機器學習方法（決策樹、SVM和貝葉斯網(wǎng)絡等），儲存并處理這些海量數(shù)據(jù)，并開始初步探索其商用價值：例如手寫字體識別、基于用戶特征的貸款決策、分辨釣魚郵件等。201420121年由Ianooelo提出的對抗生成網(wǎng)絡G,GeaieeaialNor)和判別網(wǎng)絡。經(jīng)過上千輪的大量訓練和對抗，生成網(wǎng)絡最終能夠產(chǎn)生判別網(wǎng)絡無法分辨的高分辨率的合成圖像。其它同時期的方法，例如VAE和擴散模型等，也極大提升了圖像生成的擬真度和精度，并將生成式AI的應用范圍擴大到語音合成、視頻處理、無人駕駛場景和交互問答等領域。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的強化學習模型phaGo擊敗了圍棋世界冠軍李世石，引起了全世界對人工智能領域的再度關(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)布了目前最強大的大語言模型GPT-4。系列模型使用了數(shù)十TB的文本數(shù)據(jù)，在超過10000塊A100高性能顯卡進行訓練，并在訓(nocmntegfmHumanFeedback)，開啟了生成式人工智能的新時期。(資料來源：公開資料整理)生成式人工智能的研究趨勢大模型對齊和幻覺在生成式人工智能的研究中，最關(guān)鍵的問題之一是如何使通用人工智能與人類的價值和意圖保持一致，這被稱為對齊問題。大語言模型的本質(zhì)是數(shù)學模型，而不是知識模型，即神經(jīng)網(wǎng)絡根據(jù)用戶提示和上下文計算每個詞匯符號的概率分布，逐步生成句子，但其生成的文本有時與用戶的意圖不符甚至完全相反。些特定提示詞下，大語言模型會在回答中參雜毫無根據(jù)或胡編亂造的“假事實”。這類毫無根據(jù)的錯誤回答可能會引導用戶產(chǎn)生錯誤認知，甚至在極端情況下表現(xiàn)出對特定群體的偏見或敵意。這些幻覺現(xiàn)象的來源通常是模型訓練數(shù)據(jù)中未被驗證或惡意生成的語料、訓練過程中未被準確定義的目標函數(shù)、或特定具有誤導性的提示詞輸入。

當對?問題于2021年提出時，Kenton等?代理人的具體描述和定義。因此，在SamBowman后續(xù)的定義中，對齊問題變?yōu)榱恕叭缜髮⑷藗円肓颂崾竟こ踢@一新興研究領域。提示工程和檢索增強在與大語言模型同時興起的提示工程研究領域中，科研人員致力于設計和優(yōu)化對大語言模型的提示詞以理解大語言模型的能力邊界，并提升大語言模型在推理任務和其它復雜場景任務中的表現(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還輸出其思考的過程，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確的答案。自我一致性的方法更為直觀，模型會根據(jù)簡單提示生成多個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。

檢索增強生成是當前采用最廣泛的知識增強到提示詞中，輔助大語言模型生成有根據(jù)的回標注數(shù)據(jù)訓練的模型，通過低成本的提示詞優(yōu)化達到了出色的模型性能。檢索增強生成方法的幻覺現(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)復雜的任務。以能夠跨越49個領域的16000多個現(xiàn)實世界RESTfulAPI的代理模型，該代理模型基于Llama基座模型，被稱為力。

務?？焖倨鸩绞褂蒙墒饺斯ぶ悄芨鶕?jù)凱捷研究院的調(diào)查，在生成式人工智能快速普及的當下，全球超過95%的企業(yè)領導層正在探索利用這個強大的工具提升生產(chǎn)力并創(chuàng)造更多商業(yè)價值的可能性?，F(xiàn)在最便捷的大模型應用是基于非開源的大語言模型服務。例如OpenAI、PaLM、文心一言等大語言模型的文字生成能力需要通過官方提供的API接口進行訪問，讓開發(fā)者快速將大語言模型能力嵌入自己的應用中，避免了訓練和部署模型涉及的大量儲存和算力成本，并能通過服務提供商假設的高性能計算設備，快速獲得強大且持續(xù)更新的文字理解和生成能力。然而大語言模型服務在費用、訪問頻次、隱私考慮上的限制。當開發(fā)者將大語言模型服務嵌入至高訪問量的應用中時，基于文字token數(shù)量收費的潛在高成本是無法忽視的一環(huán)。而在例如金融、保險或醫(yī)療行業(yè)中涉及敏感用戶數(shù)據(jù)的應用場景中，將用戶數(shù)據(jù)上傳至第三方的API請求服務也面臨著無數(shù)的數(shù)據(jù)合規(guī)考慮。因此，大部分企業(yè)在涉及大語言模型應用的時候，會考慮將開源的大語言模型私有化部署到

能被透明化管理和運維的服務器上。是目前最大的數(shù)據(jù)科學開源社區(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，而無數(shù)的開發(fā)者正在使用他們的私有數(shù)據(jù)對這些基礎模型微調(diào)，并將掌握了不同垂直領域知識和能力的模型重新貢獻到社區(qū)中。最知名的開源中文大語言模型之一，ChatGLM是由清華大學基于GLMLanguageModel)6B參數(shù)的版本經(jīng)過約1TB的中英雙語數(shù)據(jù)訓練，能夠完成文案寫作、信息抽取、角色扮演、評論比較等中文語言任務，并且INT4量化版本的模型可以在大部分消費級顯卡上運行甚至微調(diào)。因此，對于有私有化模型需求的企業(yè)和商用場景，這類開源的大語言模型成為了首選?？朔烁咝阅苡嬎愕某杀荆⒃诜掌魃吓渲铆h(huán)境和部署模型后，企業(yè)可以完全掌握大模型運行中消耗、運算和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，確保敏感數(shù)據(jù)的隱私和安全。生成式人工智能應用領域市場規(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)還未在實際生產(chǎn)過程中大規(guī)模使用,商業(yè)應用場景邊界和商業(yè)模式還有待探索，用戶體驗仍需優(yōu)化。隨著大模型技術(shù)發(fā)展、垂類數(shù)據(jù)的積累、用戶需求的識別細化和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的完善，生成式人工智能的應用層走向垂直化和業(yè)務場景趨向多樣化，生成式人工智能市場有望進入萬億級規(guī)模。中國生成式人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模預測（來源：量子位-中國AIGC產(chǎn)業(yè)全景報告暨AIGC-P7）多模態(tài)應用，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用涵蓋了文字、圖像和音頻等領域。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交互模式，減少了重復性的任務負擔，實現(xiàn)生產(chǎn)力解放。（數(shù)據(jù)來源:公開資料整理）聚焦個性化場景，創(chuàng)造業(yè)務價值：從行業(yè)劃分隨著人工智能算法的迭代、算力的進步和數(shù)據(jù)的增加驅(qū)動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)對話能力、生成內(nèi)容質(zhì)量、語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)和應用場景如醫(yī)療行業(yè)和金融行業(yè)，憑借其專業(yè)化和精準化的優(yōu)勢，更容易解決特定領域的問題，創(chuàng)造業(yè)務價值，實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)。垂直大模型主要通過“預訓練大模型+微調(diào)”的開發(fā)方式，只需針對具體任務對大模型進行二次開發(fā)，降低了企業(yè)應用的開發(fā)門檻。（數(shù)據(jù)來源:公開資料整理）2生成式人工智能相關(guān)法規(guī)淺析2隨著我們對生成式人工智能技術(shù)進行了全面概述，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)問題。各國積極制定相關(guān)法規(guī)，目的是更好地管理生成式人工智能的使用，確保其對社會和個體產(chǎn)生積極、合法的影響，并且符合倫理要求。通過這一深入的法規(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域中維護合規(guī)性，構(gòu)建可信的人工智能系統(tǒng)。外國法美國美國關(guān)于生成式人工智能立法現(xiàn)狀2022年10月4日，美國白宮科技政策辦公室發(fā)布了《自動化系統(tǒng)的開發(fā)、使用和部署藍圖》，又稱《生成式人工智能權(quán)利法案藍圖》。不同于歐盟的生成式人工智能法案草案，該藍圖并不具有法律約束力，而是列出了五項原則，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，美國國家標準與技術(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。生成式人工智能風險管理框架旨在幫助公司評估和管理與開發(fā)或部署生成式人工智能系統(tǒng)相關(guān)的風險。另一方面，美國一些州已頒布立法，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)定了使用面部識別技術(shù)結(jié)果來確定刑事調(diào)查或逮捕的潛在原因?？屏_拉多州限制了州和地方機構(gòu)在沒有意向通義的人工審查的情況下使用面部識別服務(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。

風險評估工具的商業(yè)機密保護以確保相關(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)來模仿未成年人是非法的?？的腋裰莸姆梢笾輽C構(gòu)對所有使用生成式人工智能的系統(tǒng)進行年度審查和持續(xù)評估，以確保不存在非法歧視或差別影響的情況。美國生成式人工智能道德倫理挑戰(zhàn)和解決方案2021年10月美國平等就業(yè)機會委員會啟示震顫的數(shù)據(jù)的審查可被視為與殘疾有關(guān)的調(diào)腦癱或中風?？蒲薪M織和頂尖的科技企業(yè)已經(jīng)開始了自我監(jiān)管，以促進負責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)歧視的有偏見的結(jié)果。例如微軟（Microsoft）這樣的跨國公司開發(fā)和發(fā)布

自己的生成式人工智能原則或指導方針已經(jīng)成為一種常見的做法。與此同時，一些專家學者把重點放在創(chuàng)新和前瞻性的非立法建議上。例如，一些人認為，企業(yè)應該借鑒金融領域企業(yè)十多年來成功實施的模型風險管理框架。該框架的支持者認為，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)的風險，通過使用從金融行業(yè)吸取的經(jīng)驗教訓，并經(jīng)過測試和時間的既定流程。美國正在準備實施一個總體的立法和監(jiān)管框架，激勵將進一步推進生成式人工智能和相關(guān)技術(shù)能力的創(chuàng)新。比如雇主應當監(jiān)控和審計人工智能的使用和流程，以主動識別故意濫用或潛在的歧視性結(jié)果。公司必須認識到雖然有生成式人工智能監(jiān)管及合規(guī)審計等方法做事后評估，同時必須要加入公平和道德規(guī)范參與到雇傭決策過程。公司需要考慮和理解的其他考慮因素是供應商的責任以及對生成式人工智能立法和訴訟的持續(xù)態(tài)勢的感知。英國英國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)管框架基于兩個關(guān)鍵特征來定義人工智能,即適應性和自主性。白皮書認為,通過參照這些特征來定義人工智能，并設計監(jiān)管框架來應對這些特征所帶來的挑戰(zhàn)，英國立法者可以使該框架在未來應對不可預期的新技術(shù)。白皮書還列出了監(jiān)管機構(gòu)在應對人工智能相關(guān)風險時應遵守的五項"注重價值觀的跨部門"原則。這些原則包括(i)安全性、保障性和穩(wěn)健性，(ii)適當?shù)耐该鞫群涂山忉屝裕?iii)公平性，(iv)問責制和治理，以及(v)可競爭性和補救。白皮書發(fā)布后管機構(gòu)合作著手建立已確定的核心職能。英國

管路線圖。從長遠來看，在白皮書發(fā)布12個月或更長時間后，英國政府計劃實施所有中央職和評估報告以評估框架的績效。英國生成式人工智能技術(shù)如何應對倫理挑戰(zhàn)和解決方案生成式人工智能技術(shù)給個人隱私帶來了兩種威脅。第一種威脅類型涉及機構(gòu)的意外披露:一個機構(gòu)將缺乏足夠隱私保護的數(shù)據(jù)集故意上傳到云或境外，導致數(shù)據(jù)泄露和失控，而這些數(shù)據(jù)集往往包含有關(guān)個人的敏感信息和可識別信息。研究人員需要耗時耗力去分析這個逃逸的數(shù)據(jù)集，獲取這些信息并重新識別到個體；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)計算的產(chǎn)品(例如，訓練有素的機器學習模型)。發(fā)布的產(chǎn)品缺乏足夠的隱私保護，研究產(chǎn)品的外部消費者從研究人員使用的原始數(shù)據(jù)集中了解到個人或個人的敏感信息。

針對這些倫理挑戰(zhàn),英國于2017年通過的《數(shù)字經(jīng)濟法案》和其后的配套措施為研究人員獲取政府數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)進行計算提供了合法途徑。在保證不具體說明個人身份的情況下,可以對公共事務局所持有的與該當局職能有關(guān)的數(shù)據(jù)進行大規(guī)模算法研究。數(shù)據(jù)訪問主要通過經(jīng)過認證的機構(gòu)的安全物理設施或與該設施的安全連接,并且政府監(jiān)管部門對研究人員的活動和產(chǎn)出進行密切監(jiān)測,任何產(chǎn)出在發(fā)布前都要進行檢查。從研究者的角度來看，獲取數(shù)據(jù)集需要以下步驟：研究員向機構(gòu)提交項目提案。項目經(jīng)相關(guān)小組批準。研究人員參與培訓并可進行評估(例如，訪問國家統(tǒng)計局持有的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)需要獲得國家統(tǒng)計局安全研究服務和認證，并且可以親自訪問數(shù)據(jù)，也可以通過遠程連接獲得額外認證)。

通過安全的數(shù)據(jù)服務提供去身份化數(shù)據(jù)。研究人員進行分析;監(jiān)測活動和產(chǎn)出。對輸出進行受試者隱私檢查。改進聯(lián)邦數(shù)據(jù)管理方法，對其進行補充和修正。所需數(shù)據(jù)由該機構(gòu)確定，然后由相關(guān)數(shù)據(jù)中心攝取。從政府監(jiān)管的角度來看，獲取數(shù)據(jù)集需要做到保護公共利益：與研究人員共享的任何數(shù)據(jù)都是匿名的，個人標識被刪除，并進行檢查以防止再次識別研究人員和擬議的研究都有嚴格的認證程序，以確保公眾利益不受生成式人工智能導致的損害。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)管運動的最前沿，2023年6月14日，歐洲議會投票結(jié)果通過歐盟《人工智能法案》（EUAI-ACT，下文簡稱《法案》）草案?！斗ò浮泛芸赡艹蔀槭澜缟系谝粋€全面管理生成式人工智能的法規(guī)，該《法案》對違規(guī)公司可以處以4000萬歐元或年營收7%的罰款。隨著《法案》進入采用的最后來全球生成式人工智能監(jiān)管的藍圖，為數(shù)據(jù)治理、透明度和安全性設定新的要求。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)風險。歐盟委

智能數(shù)據(jù)等相關(guān)要素，與GDPR中對受監(jiān)管的個系統(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?！度斯ぶ悄芊ò浮穼Σ煌瑧脠鼍暗纳墒饺斯ぶ悄芟到y(tǒng)實施風險定級歐盟生成式人工智能法案的“長臂管轄”甚至會觸及那些只生產(chǎn)用于歐盟市場的產(chǎn)品的生成式人工智能系統(tǒng)。因為該《法案》側(cè)重于通過施加影響深遠的義務來規(guī)范基礎模型，主要體現(xiàn)在以下幾方面：風險管理：風險管理：風險管理作為貫穿生成式人工智能模型整個生命周期的持續(xù)迭代過程，以降低風險并提高性能。這個過程包括識別和分析與該生成式人工智能系統(tǒng)的預期目的有關(guān)的最有可能發(fā)生的風險。數(shù)據(jù)治理：以驗證數(shù)據(jù)源和減輕偏見；根據(jù)《法案》被稱為“提供者”，不應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練的數(shù)據(jù)集。安全性和ESG設計：以實現(xiàn)性能和網(wǎng)絡安全，并減少能源使用。技術(shù)文檔（包括使用說明）：使下游生成式人工智能提供商能夠滿足某些高風險用例的透明度義市場上發(fā)布或使用后的10年。質(zhì)量管理：確保強大的上市后監(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)庫中注冊，以及其他義務。生成式人工智能的提供商必須采取進一步措施遵守《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: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，歐盟委員會的人工智能高級專家組(High-LevelExpertGrouponArtificialIntelligenceAIHLEG)就針對生成式人工智能的倫理問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項要求，這10要。針對不同的應用領域和行業(yè)，應根據(jù)特定環(huán)境進行評估，包括：可追責性、數(shù)據(jù)治理、普惠性設計、人工智能自主性的管控、非歧視、尊重和強化人類自治、隱私保護、健壯性、安全性、透明性。歐盟《可信人工智能倫理指南草案》主要分為三個章節(jié)：第一章通過闡述應遵循的基本權(quán)利、原則和價值觀，確定生成式人工智能的倫理目標。第二章為實現(xiàn)可信生成式人工智能提供指導，列舉可信的要求，并概述可用于其實施的技術(shù)和非技術(shù)方法，同時兼顧倫理準則和技術(shù)健壯性。第三章提供了評測清單以幫助組織識別和發(fā)現(xiàn)生成式人工智能系統(tǒng)的幾個主要潛在問題：數(shù)據(jù)主體權(quán)利保護問題，為了維護歐洲公民的自主權(quán)，需要在生成式人工智能中合理使用監(jiān)控技術(shù)。但實現(xiàn)可信人工智能應當區(qū)別個體識別與個體跟蹤之間的差異，以及有針對性的監(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)問題，人與機器之間的邊界模糊會帶來如依附、影響或降低生而為人所應具有人生價值之類的惡果，因此發(fā)展人形機器人更應經(jīng)過仔細的倫理評估。致命性自主武器系統(tǒng)（LAWS）問題，LAWS可在沒有人為控制的情況下運行，但最終人類必須對所有傷亡負責。目前，眾多國家和行業(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彈、具有認知能力的自主殺人機器等，這都帶來了基本的倫理問題。歐盟的生成式人工智能管理框架無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、活動等不同維度的風險識別和責任定義，使組織能夠在生成式人工智能相關(guān)活動中明確企業(yè)、個人以及相關(guān)方的責任和義務。另外一方面，也是由于《法

規(guī)》對相關(guān)方責任義務的充分識別以及對監(jiān)管范圍的放寬，這也將一定程度會制約了法規(guī)制約范圍內(nèi)的企業(yè)和組織在生成式人工智能領域的探索深度和商業(yè)化進程。其他國家生成式人工智能法律發(fā)展簡介德國生成式人工智能法律及倫理發(fā)展歐洲乃至全世界都蘊藏著促進經(jīng)濟增長和提高生產(chǎn)力的巨大潛力。為了促進和利用這一潛力，聯(lián)邦政府制定了一個行動框架，并在《人工智能戰(zhàn)略》（AI中采取了意義深遠的措施以建立和擴大人工智能生態(tài)系統(tǒng)，加強人工智能的廣泛應用，同時提高杰出倡議和結(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）以及國際和歐洲網(wǎng)絡建設作為新舉措的核心。

2019年10月10日，委員會發(fā)布《針對數(shù)據(jù)議。圍繞“數(shù)據(jù)”和“算法系統(tǒng)”展開，包括委員會認為，人格尊嚴、自我決策、隱私、安應在“數(shù)據(jù)”和“算法系統(tǒng)”的監(jiān)管中貫徹。法國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)布多項指導生成式人工智能安全應用的指南和條例，聯(lián)合工業(yè)龍頭企業(yè)發(fā)布《工業(yè)人工智能宣言》，積極推動人工智能健康發(fā)展。法國國家信息與自由委員會（CNIL）作為法國的數(shù)據(jù)監(jiān)管機構(gòu)，圍繞算法和系統(tǒng)安全等方面出臺多項條例和安全指南。在算法安全方面，發(fā)布了《人工智能與算法倫理風險》，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)自評估》《人工智能系統(tǒng)安全指全性、保護和強化學習過程、使用可靠應用程序、考慮組織戰(zhàn)略5個方面，提出強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計劃，內(nèi)容統(tǒng)并保護個人。通過這項關(guān)鍵的協(xié)作工作，CNIL希望制定明確的規(guī)則，保護歐洲公民的個的發(fā)展。

日本政府于2019年3月公布了由綜合創(chuàng)新戰(zhàn)略促進委員會通過的《以人為中心的生成式人工智能社會原則》，體現(xiàn)了生成式人工智能社會的基本原則，這七項社會準則分別為：(1)以人為本，(2)教育/掃盲，(3)數(shù)據(jù)保護，(4)確保安全，(5)公平競爭，(6)公平，問責制和透明度，以及(7)創(chuàng)新。這一系列法律制度涵蓋了當前關(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)的傷害風險和偏見結(jié)果。它規(guī)定了公開報告，并授權(quán)部長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個人或其利益造成嚴重損害的數(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行二讀，仍需得到參議院的批準?？偨Y(jié)凱捷觀點:由于生成式人工智能技術(shù)涉及到隱私增強技術(shù)的使用尚處于起步階段和不確定性，隱私應主要通過數(shù)據(jù)訪問策略來解決。雖然在某些情況下歐美及日本立法者會建議甚至是強制要求合規(guī)設計，但是技術(shù)處理和訪問策略仍是主要的防線:通過控制誰可以訪問數(shù)據(jù)來確保敏感數(shù)據(jù)集受到保護。這種處理方法的表現(xiàn)形式之一就是采用分層訪問策略，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)可能對應于個人健康數(shù)據(jù)，而最低限度限制的獲取數(shù)據(jù)可能對應于測量數(shù)據(jù)。這使得訪問高度受限數(shù)據(jù)的提案將面臨更高的審查標準，研究人員可能一次只能訪問一個受限訪問數(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練來處理某些類型的數(shù)據(jù)。中國本土法律生成式人工智能的倫理道德問題討論我國生成式人工智能倫理問題的基本原則人工智能系統(tǒng)在社會上引發(fā)了廣泛的倫理問題，如就業(yè)、社交、醫(yī)療衛(wèi)生、醫(yī)藥保險、ESG、治安、商業(yè)運營、人權(quán)等等。這些問題的核心在于生成式人工智能算法，它們有可能復制和加深現(xiàn)有的偏見，導致各種歧視問題，帶來全新的倫理挑戰(zhàn)。政策舉措。2021年修訂的《科學技術(shù)進步法》第103條設立了國家科技倫理委員會，旨在完善科技倫理規(guī)范，推進科技倫理教育和研究，并建立審查、評估和監(jiān)管體系。2019年成立了國家科技倫理委員會，下設了人工智能、生命科學和醫(yī)學三個分委員會，負責制定行業(yè)規(guī)范和進行倫理審查。2022年，中國政府發(fā)布了《關(guān)于加強科技倫理治理的意見》和《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，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，包括國家網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、公安法案例和指導意見。

《治理意見》提出了中國政府對科學技術(shù)倫理審查的5個維度，即：（1）增進人類福祉；（2）尊重生命權(quán)利；（3）堅持公平公正；（4）合理控制風險；及（5）保持公開透明。者和組織者全過程（全生命周期）監(jiān)督，保持科技應用的透明度。值得注意的是《審查辦法》將特定種類的“算法模型、應用程序及系統(tǒng)的研發(fā)”以及特定場景的“自動化決策系統(tǒng)的研發(fā)”也歸入了需要開展科技倫理審查復核的科技活動中。我國生成式人工智能在商業(yè)領域的倫理審查要求生成式人工智能在醫(yī)藥領域內(nèi)倫理審查醫(yī)藥行業(yè)審查重點醫(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，生命科學和醫(yī)學領域的從業(yè)者對醫(yī)藥健康領域的倫理審查要求更加熟悉。我國的法律對醫(yī)藥健康領域的倫理審查要求分散在不同法規(guī)中，建立了以相關(guān)研究事項的事前審查為核心的倫理審查機制。在我國醫(yī)藥行業(yè)，對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,科技活動的全過程需要以公平、公正

社會公眾的監(jiān)督，以確保透明度和合規(guī)性。我國法律對于醫(yī)藥健康領域的倫理審查要求度合成管理規(guī)定》、《中華人民共和國民法典》、《人類遺傳資源管理條例》、《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)進步的同時保護了人的權(quán)益和健康，并倡導了公平、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策我國在《互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管細則（試行）》中明確規(guī)定，“醫(yī)療機構(gòu)開展互聯(lián)網(wǎng)診療活動，處方應由接診醫(yī)師本人開具，嚴禁使用人工智能等自動生成處方，且醫(yī)師接診前需進行實名認證，確保由本人提供診療服務，人工智能軟件不得替代醫(yī)師本人提供診療服務。”生成式人工智能在協(xié)助診療和醫(yī)生決策中的界限是當前醫(yī)療行業(yè)廣泛討論的話題。生成式人工智能應用在醫(yī)療領域，尤其是醫(yī)保方面，面臨著特有的倫理問題，其中之一是算法偏見。如果用于訓練AI應用的數(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，可能導致最終算法的建議存在偏見。此外，如果用于

AI藥物研發(fā)的數(shù)據(jù)集在種族、環(huán)境和文化上過于同質(zhì)化，可能導致AI識別的有效活性物質(zhì)僅適用于有限的群體。此外，許多“AI+醫(yī)藥健康”應出結(jié)論和診療建議的AI應用來說，數(shù)據(jù)積累至關(guān)重要，因為缺乏足夠的數(shù)據(jù)將限制其工作和發(fā)展。然而，這個過程中如何保護患者數(shù)據(jù)和隱私，是企業(yè)和醫(yī)療機構(gòu)需要特別關(guān)注的問題。生成式人工智能在醫(yī)療領域的應用引發(fā)了倫理問題，涉及算法偏見、數(shù)據(jù)多樣性和患者數(shù)據(jù)隱私，這些問題需要細致考慮和合理解決，可參考以下幾個方面開展相關(guān)工作：根據(jù)《人工智能醫(yī)用軟件產(chǎn)品分類界定指導原則》對于AI產(chǎn)品的分類和管控進行企業(yè)自查自糾，對照進行分類分級。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練的數(shù)據(jù)。確保數(shù)據(jù)訓練結(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象的科技活動擴展到所有存在倫理風險的科技活動，彌補了醫(yī)學倫理審查范圍以外關(guān)于科技活動倫理審查相關(guān)規(guī)定的空白?！稌盒修k法》第八條從監(jiān)管角度對于服務提供者的數(shù)據(jù)標注義務提出了更為具體的要求：不僅明確要求服務提供者進行數(shù)據(jù)標注要制定清晰、具體、可操作性的標注規(guī)則，而且要求對數(shù)據(jù)標注進行質(zhì)量評估，抽樣核驗標注內(nèi)容的準確性，并對標注人員進行必要培訓；第十九條更是規(guī)定有關(guān)主管部門有職責開展監(jiān)督檢查，要求服務提供者對于訓練數(shù)據(jù)來源、規(guī)模、類型、標注規(guī)則、算法機制機理等予以說明，并提供必要支持和協(xié)助，《暫行辦法》的出臺在維護科技活動的倫理合規(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)自動駕駛及自動升級會觸發(fā)的倫理問題，在自動駕駛汽車中，生成式人工智能可以用于決策制定，如何選擇在危險情況下采取何種行動。這引發(fā)了道德問題，例如，在公共交通遇到事故情況下，應該優(yōu)先保護乘客還是駕駛員的生命，這涉及到道德倫理的權(quán)衡，同時，自動駕駛會引發(fā)大面積失業(yè)問題，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，以減輕社會不平等?！稌盒修k法》第七條規(guī)定生成式人工智能服務提供者應當依法開展預訓練、優(yōu)化訓練等訓練數(shù)據(jù)處理活動，使用具有合法來源的數(shù)據(jù)和基礎模型。舉例來說，智能汽車的OTA升級可能引發(fā)軟件質(zhì)量和安全性問題，可能會侵犯消費者的知情權(quán)，OTA如何平衡消費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，降低消費者被剝奪知情權(quán)的風險和減少電子垃圾都是在生成式人工智能設計過程中要加入考量的因素。

虛假信息傳播是該行業(yè)對生成式人工智能最大的疑慮，新技術(shù)往往被用來生成虛假信息，從而威脅社會的信息生態(tài)系統(tǒng)。在互聯(lián)網(wǎng)上，虛假新聞、欺詐廣告和虛假評論可能通過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》第四條在算法設計、訓練數(shù)據(jù)選擇、模型生成和優(yōu)化、提供服務等過程中，采取有效措施防止產(chǎn)生民族、信仰、國別、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)措施來減輕虛假信息的倫理調(diào)整，并加強監(jiān)管?；ヂ?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性化學習，但這可能涉及到潛在的隱私侵犯，因為系統(tǒng)需要訪問學生的個人數(shù)據(jù)來定制教育內(nèi)容。同時，這也引發(fā)了道德問題，對此《暫行辦法》第十條規(guī)定提供者應當明確并公開其服務的適用人群、場合、用途，指導使用者科學理性認識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度依賴或者沉迷，并建立明確的倫理準則基礎上設計游戲安全控制內(nèi)容，比如嚴格的防沉迷控制。

國家對利用生成式人工智能服務從事新聞出版、影視制作、文藝創(chuàng)作等活動另有規(guī)定。這些倫理道德風險點在不同行業(yè)中都需要認真對待，以確保生成式人工智能的應用不僅符合法規(guī)，還遵循倫理原則，尊重用戶的權(quán)益和社會價值。此外，監(jiān)管和自律機制也需要不斷改進，以應對不斷發(fā)展的倫理挑戰(zhàn)。法律責任和社會問題生成式人工智能在數(shù)據(jù)采集和模型訓練階段，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)來源的合法合規(guī)問題，如果用來訓練的基礎數(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)的法律問題，與此同時缺乏倫理規(guī)制的生成式人工智能應用還可能導致嚴重的社會問題。生成式人工智能可能引發(fā)的法律責任數(shù)據(jù)采集和模型訓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)保護的數(shù)據(jù)或文本來進行訓練，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)采集可能牽涉到個人數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)未經(jīng)合法授權(quán)或適當?shù)碾[私保護機制，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)機密，如果內(nèi)容輸入涉及公司的商業(yè)機密或機密信息，使用這些信息進行內(nèi)容生成可能觸犯商業(yè)機密法律。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)小說內(nèi)容可能包含誹謗、侮辱或虛假陳述，可能導致名譽損害訴訟；生成式人工智能生成的藝術(shù)權(quán)使用的商標，可能構(gòu)成商標侵權(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，必須遵守相關(guān)法律法規(guī)，確保數(shù)據(jù)采集、模型訓練、內(nèi)容輸入和內(nèi)容生成都在中國的倫理框架內(nèi)進行，以避免潛在的法律問題。生成式人工智能可能引發(fā)的社會問題人工智能生成內(nèi)容的廣泛應用確實帶來了倫理挑戰(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題。以下是對這四個方面的討論：公平性：科技時代的“種族隔離”：公平性：科技時代的“種族隔離”：生成式人工智能系統(tǒng)在生成內(nèi)容時可能受到數(shù)據(jù)集偏見見，而是產(chǎn)生公平、無偏見的內(nèi)容。

與其偏好相關(guān)的信息，導致社交隔離。盡管這可以提高用戶體驗，但也可能使用戶陷入信息“自動過濾”“自動推薦”中，僅接觸與其立場一致的信息，而忽視其他觀點。這加劇了社會和政治分歧，威脅到公共辯論和民主價值觀。虛假信息： 詐騙：虛假信息：詐騙：生成式人工智能系統(tǒng)可以被用來生成虛假信息，這對社會和政治穩(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，如欺詐電致財務損失和隱私泄露。解決這些問題需要綜合的方法，包括技術(shù)改進、監(jiān)管政策、教育和社會意識，以確保生成式人工智能系統(tǒng)在尊重倫理原則的同時發(fā)揮其潛在優(yōu)勢。生成式人工智能違反科技倫理的法律后果監(jiān)管機關(guān)會通過相關(guān)法律法規(guī)的頒布和更新執(zhí)法案例等方式對違反《審查辦法》的情形進行實現(xiàn)全面監(jiān)管。根據(jù)《中華人民共和國科學技術(shù)進步法》第一百一十二條，如果從事違背科技倫理的科學技術(shù)研究開發(fā)和應用活動的，科學技術(shù)人員可能會被責令改正、終止或撤銷獲得用于科學技術(shù)進步的財政性資金或者有違法所得、由有關(guān)主管部門向社會公布其違法行為、禁止一定期限內(nèi)承擔或者參與財政性資金支持的科學技術(shù)活動、申請相關(guān)科學技術(shù)活動行政許可等；并對直接負責的主管人員和其他直接責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)學研究倫理審查辦法》第四十五條，醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)未按照規(guī)定設立倫理委員會擅自開展涉及人的生物醫(yī)學研究的可能會被監(jiān)管部門要求責

令限期整改、予以警告、處以罰款等；并對機構(gòu)主要負責人和其他責任人員，依法給予處分?！秾彶檗k法》中規(guī)定科技活動的承擔單位和科技人員，作為以下行為的責任人：弄虛作假獲批，偽造、篡改批準文件；對納入清單管理的科技活動未通過審查和專家復核的；未按照規(guī)定獲批擅自開展科技活動的；或者超出獲批范圍開展科技活動?？萍紓惱砦瘑T會及其委員作為以下行為的責任人：弄虛作假為單位獲得審查批準提供便利的；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；造成財產(chǎn)損失或者其他損害的，依法承擔民事責任；構(gòu)成犯罪的，依法追究刑事責任。我國生成式人工智能的法律基線和合規(guī)要點法律基線同其他國家一樣，中國在人工智能和算法治理方面一直非常積極，甚至遠早于近期的生成式人工智能監(jiān)管浪潮。2021年9月，多個監(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)信息服務算法應用的監(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)信息服務算法推薦管理規(guī)定》），該規(guī)定涵蓋了向個人用戶進行推送、推廣和內(nèi)容排序在內(nèi)的廣泛的在線服務?；诖?，政府又于2022年9月發(fā)布了針對深

度合成技術(shù)應用管理的規(guī)定（《互聯(lián)網(wǎng)信息服務深度合成管理規(guī)定》），以監(jiān)管自動生成音頻、視覺和文本內(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，《個人信息保護法》《數(shù)據(jù)安全法》和《網(wǎng)絡安全法》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。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?！掇k法》第三條強調(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》強調(diào)級提供具體標準。

“安全評估”和“算法備案”(第十七條)?！掇k《辦法》明確禁止收集“不必要的”個人信息，禁止“非法”向他人提供用戶輸入信息(第十一條)。對服務提供者違反《辦法》的行為，將依據(jù)《個人信息保護法》《網(wǎng)絡安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《科學技術(shù)進步法》以及其他治安管理和刑事法律進行處罰。由此可見，《辦法》規(guī)定的處罰并沒有超出現(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支務的“分類”和“分級”進行監(jiān)管（第三條）于歐盟人工智能監(jiān)管體系中風險導向的治理方法。當生成式人工智能服務提供者具有“發(fā)布/分享輿情”或“動員社會”的能力時，必須進行

此外，《辦法》還規(guī)范了生成式人工智能服務的使用，要求服務提供者必須通過以下方式管理服務的使用：采取措施防止未成年用戶過度依賴或沉迷于服務；引導用戶科學理性認識和依法使用生成式人工智能服務；以及如發(fā)現(xiàn)用戶違反法律法規(guī)、商業(yè)道德或社會公德，暫停或終止向其提供服務等?？傮w來看，《辦法》的發(fā)布被媒體描述為中國監(jiān)管生成式人工智能的里程碑式的一步，但這些發(fā)布的措施對國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)布更具體的指引進一步說明。合規(guī)要點用戶隱私、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)是當前深度生成應用的三個重要法規(guī)風險點?！掇k法》明確，國家支持人工智能算法、框架等基礎技術(shù)的自主創(chuàng)新、推廣應用、國際合作?！掇k法》集中瞄準技術(shù)應用問題，從明確條件要求、劃定責任主體等幾個方面為行業(yè)劃定底線。生成內(nèi)容本身應符合公序良俗和國家法律法規(guī)，技術(shù)提供方擔負內(nèi)容責任，使用方則應被充分告知其責任，應

充分了解智能技術(shù)的界限和風險。《辦法》對隱私信息這一備受關(guān)注的倫理風險點也作出了回應，要求提供方對此做好預防和反饋響應機制。數(shù)據(jù)資源和預訓練模型是生成技術(shù)的基礎，對此《辦法》也要求在技術(shù)服務成形的前序階段就進行法規(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內(nèi)容標識根據(jù)2023年3月8日發(fā)布的《網(wǎng)絡安全標準實踐指南-生成式人工智能服務內(nèi)容標識方法（征求意見稿）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”或“AI為您提供服務”等信息。但如《征求意見稿》中的規(guī)定，圖片、音視頻中增加隱式水印標識是相對較為容易的，可以通過修改代碼實現(xiàn)，但針對顯示內(nèi)容基本等同于代碼的文本類就較難實現(xiàn)使用隱式水印標識。在求文本類進行要在生成內(nèi)容中增加隱式水印標識。開展生成式人工智能服務需獲取的相關(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規(guī)則對生成式人工智能相關(guān)APP產(chǎn)品在申請應用商店上架時的文件進行梳理。生成式人工智能相關(guān)產(chǎn)品資質(zhì)要求如下：請許可或備案的規(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的，無需適用前述各項規(guī)定進行算法備案。但需要提醒注意的是，如果是中國境內(nèi)的生成式人工智能在向境外提供服務過程中，即使不需要適用《暫行辦法》，仍需要注意是否會產(chǎn)生數(shù)據(jù)出境等合規(guī)問題。而境外主體向中國境內(nèi)公眾提供服務的，同樣需要適用各項規(guī)定完成算法備案。其次，在《暫行辦法》中特別強調(diào)了“面向公眾”的服務，因此如果僅在公司內(nèi)部研

服務”“深度合成服務”“生成式人工智能服務”后明確自身屬于技術(shù)支持者還是服務提供者?？偨Y(jié)根據(jù)我國生成式人工智能治理“三駕馬車”內(nèi)的企業(yè)或組織宜為其相應的科技活動準確理記?？萍紓惱恚▽彶椋┕┏掷m(xù)支持，企業(yè)至少要有能力提供及時的響德、法律和社會責任方面的要求。

分類分級的監(jiān)管原則，力求在關(guān)于人工智能服務的創(chuàng)新發(fā)展與防控風險之間尋求平衡。企業(yè)開展生成式人工智能相關(guān)工作時也應在推進算法、框架等基礎技術(shù)的自主創(chuàng)新、推廣應用、國際合作的同時，尊重社會公德、公序良俗、知識產(chǎn)權(quán)、商業(yè)道德，禁止非法獲取、披露、利用個人信息和隱私、商業(yè)秘密，保證數(shù)據(jù)的真實性、準確性、客觀性、多樣性，實現(xiàn)生成式人工智能健康發(fā)展。最后需要說明的是，目前世界大部分地區(qū)針對人工智能的立法相對成熟，而針對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)階段在實踐中對生產(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)要點帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。為了保護個人權(quán)益和維護公眾對生成式人工智能的信任，我們需要遵守數(shù)據(jù)隱私保護原則以及合規(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、清洗、預處理、標注、注釋、訓練、驗證、評估和測試等環(huán)節(jié)都需要考慮合規(guī)性。為提高數(shù)據(jù)采集和預處理的合規(guī)性，我們可以采取倫理審查、記錄細節(jié)、定期審查和監(jiān)督等措施。模型訓練和驗證的合規(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，需要遵守適用的法規(guī)法律、尊重倫理準則、保障用戶隱私

性要求和數(shù)據(jù)科學、人工智能技術(shù)發(fā)展的復雜考慮知識產(chǎn)權(quán)、商業(yè)機密、惡意信息、虛假宣發(fā)展和社會認可。數(shù)據(jù)隱私保護原則隨著生成式人工智能的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護成為一個非常重要的議題。以下是一些重要的數(shù)據(jù)隱私保護原則，旨在保護個人的權(quán)益并維護公眾對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，告知個人數(shù)據(jù)的采透明性提供清晰明確的信息，告知個人數(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)進行，且不得違背個人的合法權(quán)益。最小化原則僅收集和處理實現(xiàn)所需目的的最小量個人數(shù)最小化原則僅收集和處理實現(xiàn)所需目的的最小量個人數(shù)據(jù)，不得采集與目的無關(guān)的額外個人數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量確保收集和處理的個人數(shù)據(jù)準確、完整和最新，糾正不準確或過時的個人數(shù)據(jù)。安全性采取適當?shù)奈锢?、技術(shù)和管理措施，保護個安全性采取適當?shù)奈锢?、技術(shù)和管理措施，保護個人數(shù)據(jù)免遭未經(jīng)授權(quán)的訪問、泄露或損害。存儲限制個人數(shù)據(jù)不應保留超過必要的時間，安全地銷毀或匿名化不再需要的個人數(shù)據(jù)。主體權(quán)利個人享有訪問、更正、刪除和反對個人數(shù)據(jù)處理等權(quán)利，組織應提供適當?shù)臋C制和及時響應主體權(quán)利個人享有訪問、更正、刪除和反對個人數(shù)據(jù)處理等權(quán)利，組織應提供適當?shù)臋C制和及時響應請求。合規(guī)性和問責制確保數(shù)據(jù)處理活動符合隱私法律和規(guī)定,立合適的問責制,保護政策和流程、進行數(shù)據(jù)隱私風險評估等?？缇硵?shù)據(jù)傳輸采取技術(shù)和法律措施，確保跨境數(shù)據(jù)傳輸過跨境數(shù)據(jù)傳輸采取技術(shù)和法律措施，確?？缇硵?shù)據(jù)傳輸過程中個人數(shù)據(jù)得到充分保護。基于風險的方法根據(jù)數(shù)據(jù)處理活動的風險級別，采取適當?shù)碾[私保護措施，對風險較高的活動實施更嚴格的保護措施。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)生命周期流程圖習大量的訓練數(shù)據(jù)，可以生成各種類型的內(nèi)容，如文本、圖像、音頻等。在這一過程中，數(shù)據(jù)扮演著關(guān)鍵的角色，它經(jīng)歷著一個完整的生命周期，從數(shù)據(jù)的收集和獲取，到存儲和管理，再到清洗和預處理，標注和注釋，訓練和驗證，評估

成，為生成式人工智能的訓練和應用奠定了基系統(tǒng)性能的影響。收集和獲取收集和獲取通過多種方式收集數(shù)據(jù)，包括從互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫、傳感器等獲取各種類型的數(shù)據(jù)。存儲和管理將收集到的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化形式存儲在數(shù)據(jù)庫或云存儲中，并進行排序、索引和備份等管理操作。清洗和預處理對存儲的數(shù)據(jù)進行清洗、去噪、糾錯、格式轉(zhuǎn)換等預處理操作，以提高生成模型的性能。標注和注釋對數(shù)據(jù)進行標注和注釋，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，文本的詞性和實體等。訓練和驗證使用標注好的數(shù)據(jù)集進行模型的訓練和驗證，劃分訓練集和驗證集，調(diào)整模型的參數(shù)和超參數(shù)。存儲和管理將收集到的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化形式存儲在數(shù)據(jù)庫或云存儲中，并進行排序、索引和備份等管理操作。清洗和預處理對存儲的數(shù)據(jù)進行清洗、去噪、糾錯、格式轉(zhuǎn)換等預處理操作，以提高生成模型的性能。標注和注釋對數(shù)據(jù)進行標注和注釋，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，文本的詞性和實體等。訓練和驗證使用標注好的數(shù)據(jù)集進行模型的訓練和驗證，劃分訓練集和驗證集，調(diào)整模型的參數(shù)和超參數(shù)。評估和測試評估模型的生成內(nèi)容質(zhì)量、多樣性、連貫性等指標，使用測試數(shù)據(jù)檢驗模型的泛化能力和適應新數(shù)據(jù)的能力。部署和應用將訓練好的模型部署和應用于實際任務中，將數(shù)據(jù)作為輸入，模型生成相應的內(nèi)容，并進行后處理和整合。更新和迭代定期更新和迭代生成式模型，使用新的訓練數(shù)據(jù)改進性能、修復缺陷，并適應新的數(shù)據(jù)和任務。監(jiān)控和維護需要重新設計和采集數(shù)據(jù)樣本。數(shù)據(jù)采集與預處理的合規(guī)性有在這樣的基礎上訓練的模型才是有效的。因此，在進行數(shù)據(jù)樣本采集之前，需要對模型所需的數(shù)據(jù)樣本進行評估和預設，并設定數(shù)據(jù)樣本的需求標準。只有按照這些標準采集的數(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)采集標準和需求與數(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踐，可以幫助提高數(shù)據(jù)采集和預處理的合規(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準的。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。只收集與項目目標相關(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準的。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。只收集與項目目標相關(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、地址和手機號碼。匿名化和脫敏是保護個人隱私的關(guān)鍵措施。數(shù)據(jù)清洗與過濾生成的數(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。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制以及專門的質(zhì)量控制流程和團隊。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)性團隊或機構(gòu)，負責監(jiān)督數(shù)據(jù)采集和處理活動，確保其符合法規(guī)要求。該團隊可以制定相關(guān)政策和流程，提供合規(guī)培訓，并跟蹤合規(guī)變化。透明度和報告透明度和報告體數(shù)據(jù)的采集目的、數(shù)據(jù)用途和可能的風險，并根據(jù)需要提供數(shù)據(jù)主體的訪問請求和修正請求。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和更新。模型訓練與驗證的合規(guī)性措施確保模型訓練與驗證的合規(guī)性成為一項至關(guān)重要的任務。合規(guī)性涵蓋了法律符合性、倫理標準、社會期望和保護用戶權(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確保模型在運行過程中遵守適用的法規(guī)法律、充分尊重倫理準則、符合社會價值觀，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)性為中心的模型訓練與驗證不僅僅是一項義務，更是構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展和社會認可的人工智能系統(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，以便有效管理和應對模型帶來的潛在風險，并確保其符合當?shù)胤煞ㄒ?guī)和道德準則。通過統(tǒng)籌整合不同領域的專業(yè)知識和利益相關(guān)方的意見，我們可以邁向一個更加健康、可靠和可持續(xù)的人工智能未來。監(jiān)管和審查監(jiān)管和審查在模型訓練與驗證的合規(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)運作。監(jiān)管和審查的作用是確保模型不會產(chǎn)生違法或違規(guī)的結(jié)果，并且對可能出現(xiàn)的風險進行評估和管理。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。深度學習模型往往是黑箱模型，它們的決策過程通常無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。深度學習模型往往是黑箱模型，它們的決策過程通常無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。通過提供透明的工作過程和解釋模型決策的文檔和報告，可以幫助用戶理解模型是如何生成內(nèi)容的，從而增加對模型決策的接受度和可信度。過濾和內(nèi)容控制實施內(nèi)容過濾和審核機制，以防止生成的內(nèi)容包含不合規(guī)的信息。這對于保護用戶免受虛假、誤導或有害的內(nèi)容的侵害非常重要。通過使用敏感內(nèi)容檢測工具和算法，可以及時發(fā)現(xiàn)和過濾掉不良內(nèi)容，保護用戶免受潛在的負面影響。雖然過濾和內(nèi)容控制是必要的，但過度的過濾可能會引發(fā)言論自由和創(chuàng)造力的抑制。因此，在制定過濾和內(nèi)容控制機制時，需要權(quán)衡合規(guī)性和用戶體驗之間的平衡。同時，需要不斷關(guān)注技術(shù)的進步，以有效應對新興的不當內(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。與社會活動家、隱私專家和道德哲學家等利益相關(guān)方合作，有助于引入多樣的觀點和價值觀，避免模型僅滿足特定利益或單一立場的情況，并確保生成的內(nèi)容符合社會的普遍期望和原則。數(shù)據(jù)保護建立強大的數(shù)據(jù)保護和安全措施數(shù)據(jù)保護建立強大的數(shù)據(jù)保護和安全措施,改進至關(guān)重要，但數(shù)據(jù)保護必須始終是一項優(yōu)先考慮的工作。這意味著在數(shù)據(jù)收集、存儲和處理過程中要采取適當?shù)募用芎头雷o措施，以防止數(shù)據(jù)泄露或未經(jīng)授權(quán)的訪問。定期審查和更新數(shù)據(jù)保護政策是確保模型在保護用戶數(shù)據(jù)方面持續(xù)符合最新法規(guī)和最佳實踐的關(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，教育用戶有關(guān)合規(guī)性問題，以提高他們的意識。這樣做可以增加用戶對數(shù)據(jù)隱私的了解和權(quán)益保護的重視，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)評估與調(diào)整的合規(guī)性在數(shù)據(jù)科學和人工智能的發(fā)展過程中，確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性已成為一項重要而復雜的挑戰(zhàn)。隨著社會對數(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。在這個背景下，對于數(shù)據(jù)評估與調(diào)整的合規(guī)性，需要我們以辯證思維的方式來探討和思考。一方面，我們要意識到合規(guī)性的重要性。合規(guī)性不僅意味著我們應當遵守法律法規(guī)，還意味著我們要對數(shù)據(jù)的質(zhì)量、準確性以及所涉及到的道德和倫理問題負責。在處理數(shù)據(jù)的過程中，可能會涉及到不當?shù)膬?nèi)容、偏見、歧視或其他違反規(guī)范的行為，這些都是需要嚴格審查和調(diào)整的。對數(shù)據(jù)的合規(guī)性進行評估和調(diào)整，有助于保護用戶隱私和權(quán)益，減少不良信息的傳播，并確保科學研究和智能應用的可持續(xù)發(fā)展。另一方面，也需要考慮合規(guī)性的挑戰(zhàn)和復雜性。合規(guī)性要求不僅僅是簡單地遵守規(guī)定，而是需要深入了解和解

讀法律法規(guī)，以及根據(jù)具體的應用場景進行權(quán)衡和調(diào)整。數(shù)據(jù)科學和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，使得合規(guī)性要求不斷變化和更加嚴格。因此，需要在評估和調(diào)整數(shù)據(jù)的合規(guī)性時，密切關(guān)注最新的法律法規(guī)動態(tài)，并與專業(yè)人士和專家進行溝通和討論，以確保我們的工作符合合規(guī)性要求，并能夠適應日益變化的環(huán)境。在實際操作中，我們可以借鑒以下措施來提高數(shù)據(jù)評估與調(diào)整的合規(guī)性：進行倫理審查，審查生成模型，記錄數(shù)據(jù)處理過程的細節(jié)，定期審查和監(jiān)督數(shù)據(jù)使用，并在模型訓練和部署的不同階段進行合規(guī)性測試和審核。這些措施將幫助我們建立一個合規(guī)性意識和機制，確保我們的數(shù)據(jù)評估與調(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)科學和人工智能的可持續(xù)發(fā)展提供堅實的基礎。倫理審查倫理審查進行倫理審查,評估生成的數(shù)據(jù)是否涉及不當?shù)膬?nèi)容、偏見、歧視或其他潛在的不當行為。隨著人工智能和自然語言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，生成的數(shù)據(jù)可能會受到更嚴格的監(jiān)管和法律限制。因此，在進行倫理審查時，需要考慮到最新的法律法規(guī)要求，以確保數(shù)據(jù)不會違反任何相關(guān)的規(guī)定。倫理審查應該是一個全面、系統(tǒng)和多方參與的過程，涉及到專業(yè)領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。模型審查對生成模型進行審查，確保其不會生成不合規(guī)的內(nèi)容。在最新的法律法規(guī)中，對于機器學習模型以及其生成的數(shù)據(jù)，同樣存在著合規(guī)性的要求。由于機器學習模型可以根據(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題，因此需要審查模型并確保其不會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，可以使用預訓練的語言模型進行過濾，以減少不當內(nèi)容的生成，或者采用其他技術(shù)手段來確保模型生成的數(shù)據(jù)的合規(guī)性。透明度與文檔記錄模型審查對生成模型進行審查，確保其不會生成不合規(guī)的內(nèi)容。在最新的法律法規(guī)中，對于機器學習模型以及其生成的數(shù)據(jù)，同樣存在著合規(guī)性的要求。由于機器學習模型可以根據(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題，因此需要審查模型并確保其不會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，可以使用預訓練的語言模型進行過濾，以減少不當內(nèi)容的生成，或者采用其他技術(shù)手段來確保模型生成的數(shù)據(jù)的合規(guī)性。透明度與文檔記錄記錄數(shù)據(jù)評估過程的細節(jié),包括數(shù)據(jù)處理、過濾和倫理審查等步驟。透明度成為了關(guān)注的焦點之一。為了確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性，應該記錄數(shù)據(jù)評估過程的細節(jié)，包括數(shù)據(jù)的處理、過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)的來源和處理過程，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。對于數(shù)據(jù)的合規(guī)性進行定期的審查和監(jiān)督變得更加重要。應該建立起一個長期有效的機制，對生成數(shù)據(jù)的使用進行審查和監(jiān)督，以確保合規(guī)性得到持續(xù)的維護。這可以包括定期的內(nèi)部審查、外部審核機制以及持續(xù)的監(jiān)測和監(jiān)控措施。必要時，還可以進行審計以確認合規(guī)性，并及時采取措施進行改進和調(diào)整。合規(guī)性測試在模型訓練和部署的不同階段進行合規(guī)性測試和審核。在模型訓練和部署的不同階段進行應當合規(guī)性測試和審審核，可以及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在的合規(guī)問題，保證數(shù)據(jù)的合法性和合規(guī)性。輸出結(jié)果的合規(guī)性當涉及到生成式人工智能模型的輸出結(jié)果道德標準，以確保輸出結(jié)果的可接受性和公正等合規(guī)性問題。處理敏感數(shù)據(jù)方面，我們需要特別小心和謹慎。敏感數(shù)據(jù)包括個人隱私信息、醫(yī)療記錄、財務數(shù)據(jù)等，泄露或不當使用可能對個人造成嚴重的傷害。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，應遵循相關(guān)的法律法規(guī)和隱私保護準則。這意味著需要確保數(shù)據(jù)的安全存儲和傳輸，采用匿名化或脫敏技術(shù)，以最大限度地減少個人身份的暴露風險。此外，還應提供適當?shù)脑L問控制和權(quán)限管理，確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能訪問和處理敏感數(shù)據(jù)。避免歧視是另一個重要的合規(guī)性問題。生成

式人工智能模型的輸出結(jié)果不應基于種族、性歧視性輸出結(jié)果的問題。規(guī)性問題需要考慮。例如，確保輸出結(jié)果不侵犯他人的知識產(chǎn)權(quán)和版權(quán)，遵守與商業(yè)機密相關(guān)的法律法規(guī)；確保輸出結(jié)果不鼓勵或傳播惡意信息、虛假宣傳或非法活動；確保輸出結(jié)果不違反社交媒體平臺或其他在線平臺的使用政策和規(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計、訓練和部署過程中綜合考慮各種法律、道德和倫理標準，并通過適當?shù)拇胧﹣碜袷睾捅Ｗo這些標準。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：語言模型微調(diào)程，確保生成的內(nèi)容符合合規(guī)性標準。過濾器和審核系統(tǒng)語言模型微調(diào)程，確保生成的內(nèi)容符合合規(guī)性標準。過濾器和審核系統(tǒng)過濾不合規(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)，并及時糾正違規(guī)行為。透明度和解釋性決策過程更具可解釋性，并幫助用戶理解和驗證生成結(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，我們另一方面還需要利用合理手段切實履行這些合規(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)層面對企業(yè)組織、角色和流程上的相關(guān)要求，接下來，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現(xiàn)不可忽略的部分，企業(yè)和組織應當根據(jù)網(wǎng)絡安全，個人信息保護，數(shù)據(jù)安全，道德倫理等方面結(jié)合自身業(yè)務需要，合理設計、開發(fā)、使用生成式人工智能技術(shù)。人工智能業(yè)務的安全保護，如建立生成式人工智能治理框架，建立對應的安全保護團隊、職責分配和有效的運轉(zhuǎn)、溝通協(xié)作機制；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；通過技術(shù)手段和產(chǎn)品工具在全生存周期過程中的利用和自動化技術(shù)工具的支持，對生

成式人工智能安全制度流程固化執(zhí)行，落實安全要求，實現(xiàn)安全工作；對人員進行安全能力要求的評估，開展意識和相關(guān)專業(yè)能力的培訓，建設團隊安全人員能力等。從網(wǎng)絡安全，數(shù)據(jù)安全，道德倫理使用風險和安全要求，全方位的考慮制定安全政策、策略，進行安全，道德評估，并通過技術(shù)手段落實安全保護。網(wǎng)絡安全網(wǎng)絡安全是我們提供生成式人工智能服務不可忽視的方面。在網(wǎng)絡安全保護方面，我們應該遵守中華人民共和國網(wǎng)絡安全法，根據(jù)網(wǎng)絡安全等級保護要求對生成式人工智能系統(tǒng)和基礎設施平臺進行安全保護。等以上方面進行安全建設，對組織的，單位信息化現(xiàn)狀、保護對象列表、保護對象的概述、邊界、設備部署、業(yè)務應用、及其他內(nèi)容進行等級認定，進行網(wǎng)絡安全等級保護實施建設和維護。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用的主要輸入和輸出信息載體，在網(wǎng)絡安全的基礎上，還必須得到充分的保護和管理，在數(shù)據(jù)安全保護方面，除了遵循整體人工智能的通用管理控制措施以外，還應當關(guān)注數(shù)據(jù)全生命周期（采集，傳輸，存儲，使用，交換和銷毀）的安全建設，不斷提高組織對數(shù)據(jù)保護的安全成熟度。以下我們就數(shù)據(jù)全生命周期保護進行系統(tǒng)性的介紹。生成式人工智能數(shù)據(jù)安全要點2-1生成式人工智能數(shù)據(jù)安全要點2-2數(shù)據(jù)分級分類數(shù)據(jù)分級分類從數(shù)據(jù)分級分類的原則，框架，影響因素，流程方法以及重新等級分類幾個方面建立數(shù)據(jù)分級分類制度，并提標注，并持續(xù)完善改進分級分類制度。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)的流程和方流程進行風險評估，并對結(jié)果進行確認，確保采集過程中的風險得到控制抑制，不被泄露。確保數(shù)據(jù)源的真實，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)上對數(shù)據(jù)源類型的標記，使用工具對產(chǎn)生數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源進行身份鑒別和記錄，防止數(shù)據(jù)仿冒和數(shù)據(jù)偽現(xiàn)對組織內(nèi)部各類數(shù)據(jù)源的統(tǒng)計和分析。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)量評價，采集過程中的質(zhì)量監(jiān)控規(guī)數(shù)據(jù)質(zhì)量進行分析、預判和盤點，明確數(shù)據(jù)質(zhì)量問題定位和修復時間要求。從而保證對數(shù)據(jù)采集過程中對收集/產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的準確性、一致性和完整性的持續(xù)改進保證。數(shù)據(jù)傳輸加密組織內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)傳輸應采用適當?shù)募用鼙Ｗo措施，明確數(shù)據(jù)傳輸安全管理規(guī)范，在數(shù)據(jù)分級分類的基礎數(shù)據(jù)傳輸加密組織內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)傳輸應采用適當?shù)募用鼙Ｗo措施，明確數(shù)據(jù)傳輸安全管理規(guī)范，在數(shù)據(jù)分級分類的基礎身份和認證的技術(shù)方案和工具，如應采用TLS/SSL方式數(shù)據(jù)傳輸安全和密鑰管理機制，在傳輸鏈路上的節(jié)點部署部署獨立密鑰對和數(shù)字證書，以保證節(jié)點有效的身份鑒別，綜合量化敏感數(shù)據(jù)加密和數(shù)據(jù)傳輸通道加密的實現(xiàn)效果和成傳輸節(jié)點和傳輸數(shù)據(jù)的安全，防止傳輸過程中的數(shù)據(jù)泄露。網(wǎng)絡可用性管理通過網(wǎng)絡基礎設施及網(wǎng)絡層數(shù)據(jù)防泄漏設備的備份建設，制定組織的網(wǎng)絡可用性管理指標，包括但不限于可用性的概率數(shù)值、故障時間/頻率/關(guān)鍵的網(wǎng)絡傳輸鏈路、網(wǎng)絡設備節(jié)點實行冗余建設，實現(xiàn)網(wǎng)絡的高可用性，從而保證數(shù)據(jù)傳輸過程的穩(wěn)定性。存儲媒體安全存儲媒體安全組織內(nèi)對數(shù)據(jù)存儲進行訪問和使用的場景，提供有效的技術(shù)和管理手段，防止對媒體的不當使用而可能引發(fā)數(shù)存儲媒體進行預警。并對存儲媒體訪問和使用行為進行記錄和審計，在媒體使用和傳遞過程得到嚴密跟蹤。邏輯存儲安全邏輯存儲安全基于組織內(nèi)部的業(yè)務特性和數(shù)據(jù)存儲安全要求，建立針對數(shù)據(jù)邏輯存儲、存儲容器等的有效安全控制。根據(jù)數(shù)據(jù)分級分類要求，對數(shù)據(jù)邏輯存儲管理安全規(guī)范和配置規(guī)范，如使用分層的邏輯存儲，實現(xiàn)授權(quán)管理規(guī)則和授權(quán)操作要求，具備對數(shù)據(jù)邏輯存儲結(jié)構(gòu)的分層和分級保護。明確數(shù)據(jù)分片和分層式式存儲安全規(guī)則，如數(shù)據(jù)存儲完整性規(guī)則、多副本一致性管理規(guī)則、存儲轉(zhuǎn)移安全規(guī)則，以滿足分布式存儲下分片數(shù)據(jù)完整性、一致性和保密性保護要求。各數(shù)據(jù)邏輯存儲系統(tǒng)的安全管理員及職責，賬號權(quán)限管理、訪問控制、日志管理、加密管理、版本升級等方面。在內(nèi)部數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)上線前對遵循統(tǒng)一的配置要求進行有效的安全配置，對使用外部數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)進行有效的安全配部數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)上線前對遵循統(tǒng)一的配置要求進行有效的安全配置，對使用外部數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)進行有效的安全配置。明確數(shù)據(jù)邏輯存儲隔離授權(quán)與操作要求，確保舉報多用戶數(shù)據(jù)存儲安全隔離能力。通過技術(shù)工具實現(xiàn)對安全配置情況的實現(xiàn)對安全配置情況的統(tǒng)一管理和控制，提供數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)配置掃描工具，定期對主要數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的安全配置進行掃描，以保證符合安全基線要求。監(jiān)測邏輯存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)使用規(guī)范性，確保數(shù)據(jù)存儲符合組織的安全要求。采用可伸縮數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，以滿足數(shù)據(jù)量持續(xù)增長、數(shù)據(jù)分級分類存儲等需求。應采用應用層、數(shù)據(jù)層、操作系統(tǒng)層、數(shù)據(jù)存儲層數(shù)據(jù)層次加密架構(gòu),以滿足不同類型數(shù)據(jù)如個人信息、重要數(shù)據(jù)等敏感數(shù)據(jù)的加密存儲能力的系統(tǒng)需求。數(shù)據(jù)備份和恢復數(shù)據(jù)備份和恢復制定數(shù)據(jù)備份與恢復管理制度，明確對數(shù)據(jù)備份和恢復定期檢查和更新工作程序，包括范圍、工具、過程、日業(yè)務所需的,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)、標準及業(yè)務需求，結(jié)合業(yè)務數(shù)據(jù)脫敏的具體場景制定數(shù)據(jù)脫敏的規(guī)范，規(guī)則方法和使用限要求。數(shù)據(jù)脫敏后對效果進行驗證評估。數(shù)據(jù)分析安全數(shù)據(jù)分析安全通過在數(shù)據(jù)分析過程采取適當?shù)陌踩刂拼胧?，防止?shù)據(jù)挖掘、分析過程中有價值信息和個人隱私泄露的安全風超過相關(guān)分析團隊對數(shù)據(jù)的權(quán)限范圍；對數(shù)據(jù)分析結(jié)果輸出和使用的安全審核、合規(guī)評估和授權(quán)流程，防止數(shù)據(jù)分析結(jié)果數(shù)據(jù)造成安全風險。在數(shù)據(jù)分析中，組織應采用多種技術(shù)手段和工具以降低數(shù)據(jù)分析過程中的隱私泄露風險，如差分隱私保護、K匿名等；記錄并保存數(shù)據(jù)處理與分析過程中對個人信息、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；通過技術(shù)手段降低數(shù)據(jù)分析過程中的安全風險，如加強機器學習重要數(shù)據(jù)自動識別、數(shù)據(jù)安全分析算法設計等；避免輸出的數(shù)據(jù)分析結(jié)果包含可恢復的個人信息、重要數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)標識，以防止數(shù)據(jù)分析結(jié)果危害個人隱私、公司商業(yè)價值、社會公共利益和國家安全。結(jié)果數(shù)據(jù)造成安全風險。在數(shù)據(jù)分析中，組織應采用多種技術(shù)手段和工具以降低數(shù)據(jù)分析過程中的隱私泄露風險，如差分隱私保護、K匿名等；記錄并保存數(shù)據(jù)處理與分析過程中對個人信息、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