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第46卷第1期宁夏大学学报（社会科学版）Vol.46No.1

2024年1月JournalofNingxiaUniversitySocialSciencesEdition)Jan.2024

生成式人工智能训练数据的软硬法协同治理研究

黄丽

（浙江理工大学法政学院，浙江杭州311199;

学上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室，上海310000)

上海交通大学

摘要：训练数据是决定模型质量的关键，固于隐私、个人信息、知识产权等多重风险，函待规范治理。训练数据的结

构性、训练过程不可逆转性、风险低可控性使得传统硬法规制部分失灵，应转向软法和硬法的互动共治，二者的主辅

关系作为精细化治理的必要有待研究。生成式人工智能的产业发展现状、监管机构情况、治理和发展目标三个指标

影响了各国生成式人工智能训练数据治理路径的选择，透过中国国情的目标分析，生成式人工智能训练数据的软硬

法协同治理框架逐步搭建，以硬法的结构式刚性谦抑与软法的立体式柔性扩张为协同趋势。

关键词：人工智能；训练数据；协同治理；软法；硬法；中国式现代化

中图分类号：D923文献标志码：A文章编号：1001-5744(2024)01-0112-10

法为辅”的模式；美国和新加坡选择了“软法为主，

问题的提出

硬法为辅”的模式。规制过“硬”则限制发展，规制过

以ChatGPT等应用为代表的生成式人工智能的“软”则影响安全。习近平指出：“世界上既不存在定

出现对民众的日常生活和意识形态带来了前所未于一尊的现代化模式，也不存在放之四海而皆准的

有的变革影响，一方面生成式人工智能以其通用性现代化标准”[3]。当我们在面临新技术、新应用的安

的能力提升社会各主体生产生活的效率；另一方面全治理与发展促进间的紧张关系问题时，提出符合

生成式人工智能也给国家安全、公共安全和私人权中国社会发展目标，且对人类和平与发展产生积极

益带来诸多风险[]。如何有效治理人工智能类新技价值的中国式现代化治理方案，是一条可探索之路。

术，极大发挥技术对生产力的促进价值，同时确保生成式人工智能的风险问题已受到全世界广

国家和公民的基本安全，这不是一个局部化、区域泛关注，其中用于大模型训练的数据风险尤为关

化的阶段性问题，而是社会现代化进程中必然面临键。新西兰隐私专员办公室发布《生成式人工智能

的全球化、普遍化的问题。现代化进程肇始于西使用指南》指出，相关的潜在隐私风险中首项就是

方，欧美国家以工业革命为开端，开启了政治、经训练数据风险。训练数据决定模型质量，大模型开

济、文化、社会等从传统向现代转型的过程[2]。在法发者跑马圈地式获取各类数据用于模型训练以占

治现代化的进程中，“硬法”和“软法”两种模式不断领先发优势，训练数据存量有限、日渐供给不足，隐

交替作用影响新技术的发展，在面对人工智能治理私、个人信息、知识产权等各类侵权纠纷频发，生成

的路径选择上，欧盟和加拿大选择了“硬法为主，软式人工智能应用的底层安全性存疑。训练数据的

收稿日期：2023-11-18

基金项目：国家社会科学基金重大项目“网络化开放创新范式下企业知识产权市场化保护与价值转化机制研究”

（21ZD142）；国家社会科学基金重大项目“数字社会的法律治理体系与立法变革研究”（20ZD178）；上海市信

息安全综合管理技术研究重点实验室开放课题“信息生命周期视角下个人信息主体权利的研究”