刘学荣 | 从失范到规范：生成式人工智能的监管框架革新

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要目 0  引言 1  生成式人工智能的技术原理与监管困境 2  生成式人工智能的底层监管路径 3  生成式人工智能的精准分层问责 4  结束语 摘要： 生成式人工智能在技术变革下引发的失范性风险， 对既有人工智能监管框架提出了挑战。从底层技术机理出 发， 可知当前生成式人工智能呈现出 “基础模型 － 专业模型 － 服务应用” 的分层业态， 分别面临算法监管工具失灵、 训练数据侵权风险加剧、 各层级间法律定位不明、 责任界限划分不清等监管挑战。为此需以分层监管为逻辑内核， 对 我国既有人工智能监管框架进行革新。在监管方式上应善用提示工程、 机器遗忘等科技监管工具；在责任划定上应进 行主体拆解与分层回溯， 从而规范 “基础模型 － 专业模型 － 服务应用” 的分层监管框架， 以期实现有效监管， 促进生 成式人工智能的高 ………………………………