盈亏比重要还是准确率重要？

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生成式人工智能是当前国内外最热门的AI技术形态，因其强大的内容生产功能和强交互性而受到广大用户欢迎。作为一种颠覆性技术的新生事物，生成式人工智能在给经济社会发展带来巨大利好和无限可能的同时，也在法律规范、伦理道德、社会安全、公共治理等方面带来冲击。一是由生成式人工智能技术本身的局限性和特点引发的内生性风险。大模型使用的数据存在错误、不完备性，且蕴含人类本身的价值观念，这就可能导致输出的内容存在错误、偏见、歧视。而且，生成式人工智能训练依赖于大规模数据，容易造成对个人数据和公共数据的过度搜集，进而引发侵权等问题。二是一些主体的非法和恶意使用引发的外生性风险。生成式人工智能可以成为制造、传播虚假信息的工具，利用AI深度伪造会成为诈骗活动的“新武器”。在大国博弈的背景下，生成式人工智能还可能被用作网络攻击的工具。

建立安全监管制度，进行全链条监管。在生成式人工智能的准备阶段，建立数据搜集和使用的规范机制，避免数据安全风险。在训练阶段，建立算法监管标准，将法律规范的要求深度嵌入生成式人工智能的算法模型，消除算法偏见。在使用阶段，规范AI生成内容标识，研究完善生成式人工智能领域知识产权保护相关法律法规，制定对生成式人工智能滥用和非法使用的精准化、常态化监管机制，避免侵权和扰乱社会秩序。

促进多元主体共同参与，形成监管合力。政府部门加强顶层设计，前瞻研判生成式人工智能安全风险样态，主动识变应变求变，完善制度保障，建立制度监管体系。夯实生成式人工智能研发企业主体责任，增强企业的社会责任感，加强行业自律，制定行业标准，强化数据管理和保护，加强产品安全测试，提供易于理解的产品使用指南和隐私政策，制定应对生成式人工智能产品安全事件的应急预案和风险管理体制。增强生成式人工智能研发人员的法律和安全意识爱游戏中国官方网站登录入口，开展AI相关法律法规培训和安全意识教育，制定研发人员行为准则和指南。提高公众AI素养，加强公众智能安全风险意识教育，宣传和普及AI相关法律法规，鼓励公众参与生成式人工智能监管，建立投诉和举报机制，及时发现和处理生成式人工智能安全风险问题。

强化技术赋能，提高安全监管水平。当前我国生成式人工智能领域研发投入和大模型数量不断增多，但大模型质量仍然有待提高，因此需要加大研发投入，抢占技术高地，确保生成式人工智能系统的安全性和可靠性。AI也可以作为安全监管的有效技术手段，如利用生成式人工智能进行安全风险预警和监测，进行自动化合规检查，识别和过滤虚假信息，模拟安全风险事件，帮助制定应急预案，分析政策的影响和效果，为政策制定者提供决策支持。

加强国际合作，推动形成国际安全监管共识。生成式人工智能治理已经成为一项全球性科技议题，要加强国际合作，建立多边对话平台研究交流生成式人工智能安全监管问题，促进各国安全人才交流和合作，积极吸收各国关于AI安全监管经验，参与生成式人工智能治理与监管国际规则制定，以人类命运共同体理念推动形成生成式人工智能安全监管共识，共同应对它带来的全球性安全挑战，推动相关技术为全人类发展服务。