《電子技術(shù)應(yīng)用》
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从失范到规范:生成式人工智能的监管框架革新
网络安全与数据治理
刘学荣
吉林大学法学院
摘要: 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。
中圖分類號:D922;TP399文獻(xiàn)標(biāo)識碼:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2024.06.009
引用格式:劉學(xué)榮.從失范到規(guī)范:生成式人工智能的監(jiān)管框架革新[J].網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理,2024,43(6):58-63,71.
From illegal to legal: evolving regulatory frameworks for generative artificial intelligence
Liu Xuerong
School of Law, Jilin University
Abstract: The risk of aberration caused by generative artificial intelligence under technological change challenges the existing artificial intelligence regulatory system. Starting from the underlying technical mechanism, it can be seen that the current generative artificial intelligence presents a hierarchical format of "basic model-professional model-service application", and faces regulatory challenges such as the failure of algorithm supervision tools, the intensified risk of training data infringement, the unclear legal positioning between different levels, and the unclear division of responsibility boundaries. Therefore, it is necessary to take layered regulation as the logical core and reform the existing artificial intelligence regulatory framework in China. In the way of supervision, we should make good use of technology supervision tools such as prompt engineering and machine forgetting. In the delineation of responsibilities, the main body should be disassembled and hierarchical backtracking should be carried out, so as to standardize the hierarchical regulatory framework of "basic model-professional model-service application", in order to achieve effective supervision and promote the healthy and high-quality development of generated artificial intelligence.
Key words : generative artificial intelligence; algorithm black box; technical supervision; legal responsibility

引言

隨著人工智能的迭代升級,對其進(jìn)行的深層監(jiān)管不僅關(guān)系到法律治理實效,也直接影響到技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用安全。生成式人工智能作為當(dāng)前新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的主要驅(qū)動力,需加以重點關(guān)注。相較于傳統(tǒng)的人工智能,生成式人工智能因其深度學(xué)習(xí)屬性而使技術(shù)原理變得更加復(fù)雜且難以理解,并由此導(dǎo)致算法黑箱、算法歧視、算法異化、算法權(quán)力失范等過去人工智能算法模型中常見的技術(shù)伴生風(fēng)險問題更為嚴(yán)峻。與此同時,算法解釋、算法審計、算法評估等過去對人工智能進(jìn)行法律監(jiān)管的傳統(tǒng)工具在生成式人工智能面前也面臨著失靈風(fēng)險,法律監(jiān)管體系的穩(wěn)定性與安全性都受到了極大的沖擊。

雖然我國人工智能法律監(jiān)管始終走在世界前沿,并形成了具有中國特色的算法模型監(jiān)管體系[1],但就目前針對生成式人工智能以及深度合成算法推出的監(jiān)管規(guī)定,仍主要停留在人工智能模型治理衍生出的信息安全層面,偏重服務(wù)應(yīng)用監(jiān)管而輕視底層技術(shù)監(jiān)管[2],無法克服因人工智能模型的技術(shù)升級而產(chǎn)生的監(jiān)管困境。

在技術(shù)失控風(fēng)險日益嚴(yán)重,現(xiàn)有方案又無法實現(xiàn)有效監(jiān)管的雙重困境下,生成式人工智能的監(jiān)管難度急劇增長。面對生成式人工智能蓄勢待發(fā)的落地應(yīng)用,需要針對性的法律監(jiān)管方案對風(fēng)險進(jìn)行治理。因此,本文將從生成式人工智能的底層技術(shù)出發(fā),首先對其采用的算法模型進(jìn)行技術(shù)穿透,在解析技術(shù)原理后清晰定位生成式人工智能的監(jiān)管困境,而后在底層技術(shù)特征的基礎(chǔ)之上挖掘生成式人工智能技術(shù)監(jiān)管的可行路徑,彌補當(dāng)前生成式人工智能法律監(jiān)管工具的失靈,并結(jié)合生成式人工智能的底層運行機理與相應(yīng)的運行主體進(jìn)行精準(zhǔn)分層責(zé)任落實,避免因“技術(shù)中立”濫用而引發(fā)法律責(zé)任逃避問題,以實現(xiàn)底層技術(shù)與分層主體有機協(xié)調(diào)的法律監(jiān)管模式。


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作者信息:

劉學(xué)榮

(吉林大學(xué)法學(xué)院,吉林長春130000)


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