生成式人工智能风险与规制:ChatGPT的挑战与元规制策略
61 浏览量
更新于2024-08-03
收藏 1.54MB PDF 举报
"这篇论文探讨了生成式人工智能,如ChatGPT,所带来的风险以及相应的规制挑战。生成式AI的快速发展引发了关于人的主体性、法律权益保护和技术风险识别的复杂问题。传统的规制方法在应对这些新兴风险时显得滞后且资源不足。论文提出元规制模式,即通过法律框架引导企业自我规制,来有效管理生成式AI的风险。中国应当关注AI的风险源头,如算法模型、大数据集和训练机制,政府、企业、第三方机构和社会公众共同参与风险治理。建议建立软硬法结合的规范体系,并构建多层监督机制,确保从企业内部到社会公众的风险合规。该研究还提及了相关科研项目,并由辽宁大学法学院的研究人员完成。"
本文深入分析了生成式人工智能,特别是ChatGPT,对社会和技术环境带来的深远影响。随着这类技术的迅速普及,其技术进步速度超过了历史上任何一次科技变革,从而带来了前所未有的风险迭代问题。这些问题包括个人主体性的模糊、公私权益受损以及由于技术的复杂性导致的风险识别难题。传统监管模式在这种快速变化的环境下显得乏力,面临着政府监管响应不及时、资源有限,市场自我调节动力不足以及协调机制缺失等问题。
论文提出了元规制(Meta-regulation)的概念,作为一种新的解决方案。元规制强调通过制定框架性法律,促使企业自身进行自我规制,以适应生成式人工智能领域中的风险控制需求。这种模式强调政府、企业、第三方机构及公众的多方合作,共同参与风险治理。
在中国的背景下,针对生成式AI的风险源头,例如算法设计、庞大的数据集和训练过程,应当由政府扮演关键角色,负责风险防控,并协调各方力量共同参与治理。建立一个结合硬性法律和软性规范的框架,形成一个从企业内部到认证机构、关联企业乃至社会公众的全面风险合规监督机制,是确保生成式AI健康发展的重要路径。
此研究隶属于辽宁省社科基金的青年项目和重点建设学科项目,由辽宁大学法学院的学者进行,他们探讨了如何在新时代背景下,通过法治化手段引导行业自我规制,以及在统一大市场环境中推进公平竞争审查的法治建设。文章的作者包括王洋博士和闫海博士,他们的研究为理解并应对生成式人工智能的风险提供了理论基础和实践指导。
2023-12-20 上传
2023-06-06 上传
2023-12-22 上传
2024-07-19 上传
2023-03-31 上传
2023-12-23 上传
2023-04-20 上传
2024-05-10 上传
徐浪老师
- 粉丝: 7695
- 资源: 7031
最新资源
- 构建基于Django和Stripe的SaaS应用教程
- Symfony2框架打造的RESTful问答系统icare-server
- 蓝桥杯Python试题解析与答案题库
- Go语言实现NWA到WAV文件格式转换工具
- 基于Django的医患管理系统应用
- Jenkins工作流插件开发指南:支持Workflow Python模块
- Java红酒网站项目源码解析与系统开源介绍
- Underworld Exporter资产定义文件详解
- Java版Crash Bandicoot资源库:逆向工程与源码分享
- Spring Boot Starter 自动IP计数功能实现指南
- 我的世界牛顿物理学模组深入解析
- STM32单片机工程创建详解与模板应用
- GDG堪萨斯城代码实验室:离子与火力基地示例应用
- Android Capstone项目:实现Potlatch服务器与OAuth2.0认证
- Cbit类:简化计算封装与异步任务处理
- Java8兼容的FullContact API Java客户端库介绍