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高金智库:2023生成式人工智能服务合规发展白皮书(84页).pdf

上传人: 皮*** 编号:141740 2023-09-28 84页 4.98MB

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1、COMPLIANCE DEVELOPMENTWHITE PAPER【课题组负责人】胡 捷(上海高级金融学院)樊晓娟(中伦律师事务所)【课题组成员】甘泉、陈旖俐、沙俊、熊国君、郭子豪AIGCCOMPLIANCE DEVELOPMENTWHITE PAPERC O N T E N T S目 录 注:本文中大部分插图皆由midjourney生成。01 生成式人工智能的概念和关键里程碑 02 生成式人工智能的工作原理和技术机制012009一览了然:生成式人工智能技术观察序 第 壹 篇 章 01401702703204001 生成式人工智能的创新和场景拓展动向02 生成式人工智能应用面临之难021履险蹈

2、危:研判生成式人工智能的演进和风险挑战 第 贰 篇 章 023029审中视外:生成式人工智能法律规制的现行状况和发展动向 第 叁 篇 章 01 海外主要国家在生成式人工智能法律规制方面的现状和趋势02 中国在生成式人工智能法律规制方面的现状和趋势 C O N T E N T S目 录 049条分缕析:生成式人工智能服务管理暂行办法 解读 第 肆 篇 章 01 深化生成式人工智能规制设计02 构建鲜明监管职能框架03 规制落地的挑战056居安思危:创议政府生成式人工智能规制路径 第 伍 篇 章 05706206301 关于大模型提供与使用企业的思考02 不同领域内应对方案03 全面配合监管机构要

3、求065以权达变:企业对生成式人工智能规制的应对和思考 第 陆 篇 章 068074078081结 语 P R E F A C E前 言生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。AIGC既是从内容生产者视角进行分类的一类内容,又是一种内容生产方式,还是用于内容自动化生成的一类技术集合。2022年11月30日,美国人工智能公司OpenAI正式推出ChatGPT,一款基于大语言文本的智能对话模型。根据Lucintel发布的最新报告,未来全球人工智能市场在医疗保健、安全、零售、汽车、制造和

4、金融技术领域增长迅速,预计到2025年将达到700亿美元,20202025年的复合年增长率为21%。生成式人工智能的发展已然成为必然趋势,但与此同时也伴随了许多新的问题。近日,人工智能安全中心(CAIS)发布了一份由OpenAI及DeepMind高管、图灵奖获得者及其他人工智能研究人员签署的简短声明,声明内容只有一句:“应该像对待包括流行病和核战争等其他全球性迫切社会问题一样,缓解AI引发的灭绝性风险。”警告称他们的毕生成果可能会毁灭全人类。AIGC对于文本、图像、语音、视频和代码等信息内容的生成与传播,涉及人们生产生活各个领域,既提高了人类的生产能力和生活质量,也在全社会引发了与AIGC相关

5、的一系列争议、困惑和忧虑。为了促进AIGC的创新健康发展,我们全面梳理AIGC的发展历程、技术原理、应用场景和各国法律规定,试图为政府未来的监管和企业应对提供一些思路,共同追求AIGC领域始终坚持“人类中心主义”的原则,能够合法、合规地持续高质量发展。PAGE 009PAGE 010PREFACEAIGCCompliance DevelopmentWhite Paper技术观察演进和风险挑战企业应对和思考法律规制的现状和动向政府规制路径生成式人工智能服务管理暂行办法解读概念和关键里程碑创新和场景拓展动向海外主要国家关于大模型提供与使用企业的思考不同领域内应对方案全面配合监管机构要求中国职能框架

6、落地挑战要求和调整规制设计应用面临之难数字人技术数据安全个人信息安全风险知识产权风险AI对齐风险、AI伦理风险及信任风险金融行业应用数据安全知识产权伦理广告领域应用军备领域应用工作原理和技术机制行业应用场景生成式人工智能服务合规发展白皮书C H A P T E R01一览了然:生成式人工智能 技术观察 PAGE 012CHAPTER 01AIGCCompliance DevelopmentWhite PaperS E C T I O N 0 0 1生成式人工智能的概念和关键里程碑生成式人工智能AIGC,与PGC(Professional Generated Content,专业生成内容)、UG

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本文主要内容概括如下: 1. 生成式人工智能(AIGC)是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志,它既是一种内容生产方式,又是一种用于内容自动化生成的一类技术集合。 2. 生成式人工智能的发展经历了四个阶段:AI诞生以及规则驱动时期、知识系统时期、机器学习时期和深度神经网络时期。 3. 生成式人工智能的工作原理和技术机制基于生成对抗网络(GAN)和大型预训练模型等人工智能技术,利用已有数据来寻找规律,并通过适当的泛化能力来生成相关内容。 4. 生成式人工智能的创新和应用场景已经遍地开花,包括工业领域的设计、建模检测;医疗领域的药物发现、诊断治疗;教育领域的课程训练、智能助教;电商领域的商品定向推送、虚拟主播;传媒领域的新闻采集、快速剪辑;社交娱乐领域的人脸替换、智能抠图;创作领域的剧情脚本生成等。 5. 生成式人工智能在应用过程中面临诸多风险,包括误导欺诈性风险、缺乏可解释性风险、数据安全风险、隐私泄露风险、知识产权风险和侵害消费者权益等。 6. 我国政府高度重视生成式人工智能的规制,已经出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规,对生成式人工智能的研发、利用进行规范。 7. 企业应全面配合监管机构要求,建立内部规制库,与第三方法律平台合作,参照国际经验,全面配合监管机构要求。
生成式人工智能如何影响内容生产? 企业如何应对生成式人工智能法规? 生成式人工智能有哪些潜在风险?
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