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数字发展全球研报|AIGC 法律监管与伦理考量

数字发展全球研报|AIGC 法律监管与伦理考量

数字治理研究数字治理研究2024/12/15 00:02
作者:数字治理研究

本期综述 AIGC 法律监管与伦理考量相关问题,供参考。

数字发展全球研报第二卷第 49 期(2024/12/9-2024/12/15)

本期综述 AIGC 法律监管与伦理考量相关问题,供参考。

一、AIGC 法律监管框架

针对 AIGC 应用法律监管,国内外均以各种方式积极应对。

(一)国内 AIGC 法律监管现状与发展趋势

2023 年 7 月 13 日,国家互联网信息办公室等七部门联合发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》,据悉这是全球首部 AIGC 领域的监管法规。该办法明确了生成式人工智能服务的适用范围、责任主体、数据管理、内容规范等多方面内容,为 AIGC 的发展提供了基本的监管框架。如规定提供生成式人工智能产品或服务应当遵守法律法规,生成的内容应体现社会主义核心价值观,需采取措施防止歧视、虚假信息生成等。

《中华人民共和国科学技术进步法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国网络安全法》等法律也从不同角度对人工智能包括 AIGC 进行了规制。比如《个人信息保护法》禁止将个人信息用于违法活动和侵害个人权益,要求人工智能决策的透明和可解释性;《数据安全法》要求加强对人工智能相关数据的安全保护和管理。

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同时,一些规章如《互联网信息服务算法推荐管理规定》要求算法推荐服务提供者应当建立健全算法机制机理审核,定期审核、评估、验证算法机制机理、模型、数据和应用结果等,不得设置诱导用户沉迷、过度消费等违反法律法规或者违背伦理道德的算法模型,并需向网信部门完成备案。《互联网信息服务深度合成管理规定》明确 AIGC 属于其监管范围,明确深度合成服务提供者应当采取技术或者人工方式对深度合成服务使用者的输入数据和合成结果进行审核,且在生成或者编辑的信息内容的合理位置、区域进行显著标识,向公众提示深度合成情况 。

行业标准及指导文件如《新一代人工智能伦理规范》提出了增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全等 6 项基本伦理要求及 18 项具体伦理要求,为从事人工智能相关活动的主体提供伦理指引;《网络安全标准实践指南 - 人工智能伦理安全风险防范指引》则为人工智能研究开发等相关活动提供指引。此外,在医疗领域还有《人工智能医疗器械注册审查指导原则》《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》等,规范人工智能医疗器械及医用软件的相关要求。

地方性法规及文件如《上海市促进人工智能产业发展条例》《深圳经济特区人工智能产业促进条例》《上海市数据条例》以及《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案(2023-2025)》《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》等,从地方层面推动人工智能产业发展,同时也对相关活动进行规范.

未来国内 AIGC 法律监管将更加注重标准化、全球化、差异化、伦理化等方面的发展。

(二)国外 AIGC 法律监管现状与发展趋势

欧盟《人工智能法案》将人工智能系统分为不同风险等级进行监管。对于高风险的人工智能应用,如在医疗、交通、能源等关键领域的应用,设定了严格的监管要求,包括数据质量、技术文档、风险管理等方面,以确保其安全性和可靠性。此外欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)也对人工智能处理个人数据的行为进行了规范,强调数据主体的权利和数据控制者的责任.

美国联邦层面目前尚未出台专门针对 AIGC 的统一立法,但通过多部门分头监管的方式对人工智能相关问题进行规制。例如联邦贸易委员会(FTC)关注人工智能产品的消费者保护问题,防止虚假宣传、不公平竞争等行为;食品药品监督管理局(FDA)则对医疗领域的人工智能应用进行监管。此外,一些州也在积极探索人工智能的监管立法,如加州的《消费者隐私法》等对数据隐私和安全等方面有所涉及.

国外 AIGC 法律监管的重点放在了数据安全、算法透明度、内容合规性等方面,同时国外还更加关注 AIGC 技术对社会、文化、伦理等方面的影响,以确保技术的合规性和可持续发展。

鉴于 AIGC 技术的全球性和复杂性,国际合作成为监管的重要趋势。各国政府、国际组织和企业正在加强合作,共同制定全球性的监管标准和规范,以促进 AIGC 技术的健康发展和规范应用。

(三)AIGC 法律监管挑战与应对策略

AIGC 法律监管面临着多方面的挑战,这些挑战不仅源于技术的快速发展,还涉及到法律体系的完善、跨国监管的协调以及技术伦理的考量。

1、挑战

技术发展迅速与法律滞后性。AIGC 技术日新月异,而法律体系的更新往往滞后于技术的发展。这导致在监管过程中,法律可能无法及时覆盖到 AIGC 的所有应用场景和潜在风险。

数据隐私与安全的保护。AIGC 技术依赖于大量的数据进行训练和学习,这些数据可能包含用户的个人隐私信息。如何确保数据的隐私和安全,防止泄露和滥用,是法律监管的重要挑战。

内容合规性的审查。AIGC 生成的内容可能涉及版权、肖像权、名誉权等法律问题。如何确保生成内容的合规性,避免侵权和不良信息的传播,是法律监管的另一个重要挑战。

技术伦理的考量。AIGC 技术的发展和应用可能引发一系列伦理问题,如算法偏见、歧视性内容等。如何在促进技术发展的同时,保障社会公平和伦理规范,是法律监管需要深入思考的问题。

跨国监管的复杂性。AIGC 技术的全球性和跨境性使得监管面临跨国协调的挑战。不同国家和地区的数据保护法律存在差异,这可能导致在跨境数据传输和使用方面出现合规风险。

2、应对策略

加强法律体系的更新与完善。针对 AIGC 技术的发展,及时修订和完善相关法律法规,确保法律体系的时效性和适用性。同时,加强法律解释和指导,为监管提供明确的法律依据。

建立跨国监管合作机制。加强与其他国家和地区的合作与交流,共同制定全球性的监管标准和规范。通过跨国监管合作机制,协调不同国家和地区的法律差异,降低跨境数据传输和使用的合规风险。

强化数据隐私与安全的保护。建立健全数据保护制度,明确数据收集、使用、存储和传输的合规要求。加强对数据处理过程的监管和审计,确保数据的隐私和安全。同时,提高用户对数据隐私权的认识和保护意识。

加强内容合规性的审查。建立完善的内容审查机制,对 AIGC 生成的内容进行实时监测和审核。加强对版权、肖像权、名誉权等法律问题的保护力度,及时查处侵权和不良信息的传播行为。

推动技术伦理的规范与发展。制定技术伦理规范和指南,明确 AIGC 技术的发展和应用应遵循的伦理原则和价值观。加强对技术伦理的教育和培训,提高技术人员和用户的伦理意识和责任感。同时,加强对算法偏见、歧视性内容等问题的监管和纠正力度。

二、AIGC 的伦理考量

AIGC 伦理审查不但必要,而且可能。

(一)伦理要求及挑战

社会公平与正义。AIGC 技术的发展和应用可能对社会公平和正义产生影响。例如,如果 AI 被用于生成虚假信息或误导性内容,那么这可能对社会舆论和公众判断产生负面影响。同时,AI 的广泛应用也可能加剧社会不平等和歧视现象。

人类价值与尊严。AIGC 技术的发展和应用可能对人类的价值和尊严产生挑战。例如,如果 AI 能够生成与人类作品难以区分的艺术作品或文学作品,那么这可能引发对人类创造力和独特性的质疑。同时,AI 的广泛应用也可能导致人类在某些领域的就业和生存受到威胁。

伦理规范缺失。目前,关于 AIGC 技术的伦理规范尚未形成统一的标准。这使得在技术的应用和内容的生成过程中,缺乏明确的指导和约束。这可能导致一些不道德或不合法的行为的发生。

责任归属不明确。当 AIGC 技术生成的内容引发争议或问题时,关于责任的归属往往难以确定。例如,如果 AI 生成的内容侵犯了他人的权益,那么是由 AI 的开发者、使用者还是其他相关方承担责任,这在当前法律体系中尚未有明确规定。

(二)国内外 AIGC 伦理审查

国内外都非常重视 AIGC 伦理问题。

1、国内 AIGC 伦理审查现状

国家互联网信息办公室等七部委发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确提出提供生成式人工智能产品或服务应当遵守法律法规的要求,尊重社会公德、公序良俗,生成的内容应体现社会主义核心价值观,需采取措施防止歧视、虚假信息生成等,从宏观层面为 AIGC 伦理审查提供了依据和指导。此外,科技部《科技伦理审查办法(试行)》提出科技伦理审查应坚持科学、独立、公正、透明原则,依规开展审查,并自觉接受有关方面的监督,以提升 AI 领域技术使用的规范性。

一些行业组织和企业也在积极探索 AIGC 伦理审查的自律机制。如中国期刊协会主办了相关研讨会,探讨 AIGC 技术在学术出版应用中的学术诚信与风险管控问题,强调作者应保持诚信意识,明确 AIGC 使用情况的声明或标注,并对内容进行人工审核等。

部分企业研发了 AIGC 检测工具,如南京智齿数汇信息科技有限公司的 “鉴字源”,可检测文本由 AI 生成的疑似程度,为 AIGC 伦理审查提供了一定的技术支持,帮助识别和防范可能存在的伦理风险。

2、国外 AIGC 伦理审查现状

欧盟计划更新《人工智能法案》,对生成式 AI 生成图像和文本的智能模型制定限制性规则,严格禁止 “对人类安全造成不可接受风险的人工智能系统”,包括有目的地操纵技术、利用人性弱点或根据行为、社会地位和个人特征等进行评价的系统等,从立法层面加强对 AIGC 的伦理监管。

欧洲数据保护委员会等机构对 AIGC 的数据使用和隐私保护高度关注,强调其应符合《通用数据保护条例》(GDPR)的要求,如对 ChatGPT 曾提出其利用用户个人数据参与模型训练不符合该条例的质疑。

美国政府机构强调在伦理道德方面的监管,正在研究和制定针对 AIGC 的监管政策和指南,以确保其发展和应用符合法律法规和伦理标准。例如美国国家科学基金会提供资金推进人工智能研发,并要求对现有生成式人工智能系统进行公开评估,使其符合《AI 权利法案》。

一些行业组织和企业也发布了相关的监管原则和安全方法。如美国新闻 / 媒体联盟发布了生成式 AI 监管原则,涵盖知识产权、透明度、问责制、公平、安全和设计等方面;OpenAI 自身也发布了 Chatgpt 安全方法,对使用者年龄、内容生成限制等做出规定。

韩国在 2024 年发生了多起与 AIGC 相关的严重网络性犯罪案件,引发社会恐慌后,警方着手对社交媒体 Telegram 实施立案前调查,以打击利用 deepfake 技术进行的性犯罪等非法行为,凸显了对 AIGC 伦理和法律边界的重视及监管的必要性。

(三)AIGC 伦理原则

伦理原则在 AIGC 中的应用与实践是一个重要的议题,它涉及到 AI 技术的道德、法律和社会责任等多个方面。

1、遵守法律和伦理准则

AIGC 技术的开发和应用应严格遵守国家和国际法律法规,以及道德和伦理准则。这包括但不限于保护个人隐私、确保数据安全、避免歧视和偏见等。例如,在数据收集和使用过程中,必须遵循相关法律法规,确保数据的合法性和合规性。

2、数据隐私与保护

数据隐私是 AIGC 应用中需要特别关注的伦理问题。为了保护个人数据的隐私和安全,需要采取一系列措施,如限制数据的收集和使用范围、确保数据使用的透明度和可控性等。此外,还应加强对数据泄露和滥用的风险防控,确保用户的数据安全。

3、算法公正性

算法公正性是 AIGC 应用中另一个重要的伦理原则。为了避免算法在决策过程中产生歧视和偏见,需要采取公平性优化算法等技术手段,确保算法结果的公平性和公正性。同时,还需要对算法进行定期审查和评估,及时发现和纠正潜在的问题。

4、透明度与解释性

提高 AIGC 技术的透明度和解释性也是伦理原则的重要应用之一。通过开发和使用可以解释模型决策过程的工具,如 SHAP(Shapley Additive Explanations)和 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)等,可以帮助用户更好地理解 AI 的决策过程,并增强用户对 AI 的信任感。此外,在发布 AIGC 模型时,附带详细的模型透明性报告也是提高透明度的重要措施。

5、责任与问责制

明确 AIGC 技术各个参与方的责任和权利,并建立相应的问责机制,是确保技术合规应用的重要保障。这包括明确开发者、使用者、监管机构等各方在 AIGC 技术应用中的责任和义务,以及建立相应的追责渠道和处罚机制。通过加强责任与问责制,可以有效防范和应对 AIGC 技术可能带来的风险和挑战。

6、伦理审查与监管

为了确保 AIGC 技术的合规应用,还需要建立伦理审查和监管机制。这包括对 AIGC 技术的研发、应用和推广等环节进行严格的伦理审查,确保技术符合伦理规范和法律法规的要求。同时,还需要加强对 AIGC 技术的监管和评估,及时发现和纠正潜在的问题和风险。

7、公众教育与意识提升

加强公众对 AIGC 技术的认知和理解也是解决伦理问题的基础。通过教育和培训,提高用户识别虚假信息和理解 AIGC 技术潜力与风险的能力,从而减少技术的滥用和误用。同时,还需要加强公众对数据隐私保护的认识,鼓励用户在使用 AIGC 服务时注意数据的共享和保护。

(四)培养与 AIGC 发展相适应的伦理素养与责任感

培养与 AIGC(人工智能生成内容)发展相适应的伦理素养和责任感,是确保 AI 技术健康、可持续发展的保证。

1、加强伦理教育

将人工智能伦理课程纳入高等教育和职业培训中,确保学生在掌握 AI 技术的同时,也了解相关的伦理原则和责任。通过公共在线课程、研讨会等方式,向更广泛的人群普及 AI 伦理知识,提高公众的伦理意识和责任感。

2、强化实践中的伦理应用

在 AI 项目的开发、部署和使用过程中,建立严格的伦理审查机制,确保项目符合伦理规范和法律法规。鼓励 AI 研发人员在技术创新的同时,也关注伦理问题,探索如何在技术中融入伦理原则。

3、培养责任感

在 AI 项目中,明确各参与方的责任和义务,确保每个人都了解自己的职责范围。通过教育和培训,增强 AI 从业者的责任感,使他们能够意识到自己的行为对社会和环境的影响。

4、推动伦理标准制定

积极参与国际 AI 伦理标准的制定和讨论,为 AI 技术的全球发展提供伦理指导。在行业内推动制定 AI 伦理规范,为从业者提供明确的伦理指导。

5、加强监管与自律

政府应完善相关法律法规,为 AI 技术的健康发展提供法律保障。鼓励 AI 行业建立自律机制,通过行业自律来规范从业者的行为。

6、促进跨学科交流与合作

鼓励跨学科研究,将 AI 伦理与其他学科(如哲学、社会学、心理学等)相结合,深入探讨 AI 技术的伦理问题。加强国际合作与交流,共同应对 AI 技术带来的全球伦理挑战。

7、提升公众参与度

通过媒体、社交平台等渠道,增强公众对 AI 技术的了解和认识,提高公众的参与度。在 AI 项目的开发和部署过程中,积极收集公众的意见和建议,确保项目符合公众的利益和期望。


主编 丨 张烽

出品 丨 数字治理研究 / 万商天勤


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