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生成式人工智能的治理策略

主讲人：

目录

。CONTENTS

01.伦理先行的重要性02.

03.技术应用监管04.

05.国际合作与交流06.

治理策略框架

伦理教育与培训未来展望与挑战

伦理先行的重要性

例如，欧盟制定了《人工智能法案》,为AI应用设

定了伦理和法律框架，以保护个人权利。

例如，一些科技公司成立了伦理委员会，对AI项目

进行审查，确保其符合伦理标准。

例如，谷歌的AI原则强调透明度，确保AI系统的决

策过程可以被理解和审查。

例如，学术界、工业界和政策制定者共同参与，确

保伦理治理策略的全面性和实用性。

制定明确的伦理准则

建立伦理审查机

制

强化透明度和可解释性

促进跨学科合作

EDITABLESTROKE

避免伦理风险

在生成式AI中严格遵守数

据隐私法规，保护用户个

人信息不被滥用，如避免

未经同意的数据使用。

55

确保所有用户群体都能公

平地获得生成式AI技术的

好处，避免技术鸿沟导致

的不平等现象。

55

提高AI决策过程的透明度

确保用户能够理解AI如何

得出特定结论，增强信任

和接受度。

确保AI系统不因设计者的

偏见而产生歧视，例如避

免招聘AI因性别或种族偏好而产生不公平结果。

保障技术公正性

公平的资源分配

透明度和可解释性

5555

数据隐私保护

避免算法偏见

明确责任归属

制定清晰的责任框架，确保当生成式AI出现错误时，能够追溯责任，增强用户信心。

保障数据隐私

强化数据保护措施，确保用户信息不被滥用，提升公众对AI系统的信任度。

透明度和可解释性

提高算法透明度，确保用户能够理解AI决策过程，从而增加对AI系统的信任和接受度。

提升公众信任度

RELIABILITY

+

治理策略框架

保护个人隐私

制定严格的数据保护措施，确保生成式AI在处理个人信息时遵守隐私保护

确立责任归属

明确AI开发者、使用者和监管者的责任，确保在出现问题时能够追溯和处

防止偏见和歧视

确保算法设计和数据集选择时避免偏见，防止AI输出结果中出现歧视性内

制定伦理准则

理。

容。

法规。

明确监管机构职能

监管机构需明确其职能，包括制定标准、监督执行、处理违规

等，确保A治理的权威性。

建立跨部门合作机制

监管机构应与多个部门合作，形成跨领域的监管网络，共同应

对生成式AI带来的挑战。

制定透明的监管政策

确保监管政策的透明度，让公众和开发者都能了解规则，增强

政策的可预测性和公正性。

设立专门的伦理审查委员会

成立伦理审查委员会，对生成式AI应用进行伦理评估，防止技

术滥用和伦理风险。

LATION

LAW

空STANDARD

RULES

THORIT

PLIANCE

GUIDELINE

E首

设立监管机构

REGULATION

CONSTRAINT

][

COMPLIANCE

02

设立伦理审查机制

建立伦理委员会，对AI生成内容进行审查，防止输出有害或不道德的信息。

03

制定技术安全标准

确保生成式AI系统具备抵

御外部攻击的能力，保护用户数据安全，防止信息泄露。

01

明确数据使用规范

确立数据隐私保护、版权归属等规则，确保生成式AI在处理数据时符合法律法规。

制订合规标

准

技术应用监管

数据使用规范

数据隐私保护

确保用户数据不被未经授权的第三方访问，实施加密和匿名

化处理，保护个人隐私。

合规性审查

对数据收集、存储和处理流程进行定期审查，确保符合相关

法律法规和行业标准。

数据质量控制

建立严格的数据质量管理体系，确保数据的准确性和完整性，

避免误导性分析。

数据共享与开放

制定明确的数据共享政策，鼓励数据的合理共享和开放，同

时确保不侵犯数据主体权益。

NODATASTEWARD

明确算法决

策过程

要求AI系统披露其决策逻辑和数据处理方式，确保用户

理解AI如何得出特定结论。

INSUFFICIENT

PERIMENTATIC

增强算法可解释性

开发易于理解的解释工具，帮助用户和监管者理解算法的决策依据，提升信任度。

DATAPROTECTION

保障数据隐私

在算法透明的同时，确保个人数据的隐私得到保护，防止数据滥用和泄露风险。

算法透明度要求

010

防止滥用与误用

建立伦理审查机制

设立专门的伦理审查委员会，对生成式AI应用进行伦理审查，确保技术不被用于不当目的。

制定明确