生成式人工智能治理与实践白皮书

生成式人工智能治理与实践白皮书总结归纳如下：

1. 生成式人工智能的发展与治理愿景

• 技术与应用突破：生成式人工智能（AI）在语言理解和图像生成等领域展现出惊人的进步，如ChatGPT、DALL·E等工具的推出，展现了AI在交互对话、文本生成、图像创造等方面的强大能力。
• 全球趋势：国际社会对生成式AI的治理日益重视，通过针对性立法和政策完善，构建与技术发展相匹配的治理体系。

2. 内生问题与社会担忧

• 个人信息保护：在数据收集、使用过程中存在个人信息泄露风险，特别是在实时交互中，个人信息保护成为焦点问题。
• 内容安全：生成式AI产出的内容可能包含违法不良信息、内容失实、偏见歧视等问题，影响社会秩序和道德伦理。
• 模型安全：涉及传统信息安全和AI特有的“黑盒”问题，如模型的鲁棒性、可解释性、公平性等，需建立全生命周期内的安全控制体系。
• 知识产权挑战：训练数据中可能存在版权争议，生成物的知识产权归属成为法律和行业关注点。

3. 风险治理实践与探索

• 风险来源分析：详细探讨了生成式AI在模型训练、服务上线、内容生成、内容传播等不同环节的风险，如模型训练数据中的个人信息保护、语言大模型的生成过程等。
• 风险应对措施：提出通过立法回应技术发展、政策完善、产业自律、生态构建等策略，旨在构建负责任的创新治理体系。

4. 多主体协同敏捷治理体系

• 治理理念：强调多主体协同、敏捷响应的治理体系，通过政府引导、产业自治、社会监督等机制，共同推动AI治理的创新与发展。
• 实践案例：以虚拟模特塔玑为例，展示了AI在提升生产力、内容安全保障、模型安全防控、知识产权治理等方面的应用与挑战。

5. 总结与展望

• 敏捷治理：总结了生成式AI治理的最新进展与未来方向，强调了多主体协同的重要性。
• 专有名词解释：提供了专业术语的定义，便于理解报告内容。
• 模型与术语：回顾了生成式AI的关键模型和技术术语，如Transformer网络、文本生成图像、内容安全保障等。

这份白皮书深入探讨了生成式AI的发展、面临的挑战及其治理策略，为行业提供了宝贵的参考和指导，旨在促进AI技术的健康发展与广泛应用。