| 从失范到规范：生成式人工智能的监管框架革新 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1245 K | |
| 標簽： 生成式人工智能 算法黑箱 技术监管 | |
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| 文檔介紹：生成式人工智能在技术变革下引发的失范性风险，对既有人工智能监管框架提出了挑战。从底层技术机理出发，可知当前生成式人工智能呈现出“基础模型-专业模型-服务应用”的分层业态，分别面临算法监管工具失灵、训练数据侵权风险加剧、各层级间法律定位不明、责任界限划分不清等监管挑战。为此需以分层监管为逻辑内核，对我国既有人工智能监管框架进行革新。在监管方式上应善用提示工程、机器遗忘等科技监管工具；在责任划定上应进行主体拆解与分层回溯，从而规范“基础模型-专业模型-服务应用”的分层监管框架，以期实现有效监管，促进生成式人工智能的高质量发展。 | |
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