| 從失范到規(guī)范：生成式人工智能的監(jiān)管框架革新 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1245 K | |
| 標簽： 生成式人工智能 算法黑箱 技術監(jiān)管 | |
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| 文檔介紹：生成式人工智能在技術變革下引發(fā)的失范性風險，對既有人工智能監(jiān)管框架提出了挑戰(zhàn)。從底層技術機理出發(fā)，可知當前生成式人工智能呈現(xiàn)出“基礎模型-專業(yè)模型-服務應用”的分層業(yè)態(tài)，分別面臨算法監(jiān)管工具失靈、訓練數(shù)據(jù)侵權風險加劇、各層級間法律定位不明、責任界限劃分不清等監(jiān)管挑戰(zhàn)。為此需以分層監(jiān)管為邏輯內核，對我國既有人工智能監(jiān)管框架進行革新。在監(jiān)管方式上應善用提示工程、機器遺忘等科技監(jiān)管工具；在責任劃定上應進行主體拆解與分層回溯，從而規(guī)范“基礎模型-專業(yè)模型-服務應用”的分層監(jiān)管框架，以期實現(xiàn)有效監(jiān)管，促進生成式人工智能的高質量發(fā)展。 | |
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