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?。?span>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(quán)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(nèi)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(zhì)量發(fā)展。 | |
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