確保人工智能安全、可靠、可控，有利于人類文明進(jìn)步，是人工智能發(fā)展必須解決的重要課題。黨的二十屆三中全會(huì)《決定》作出“建立人工智能安全監(jiān)管制度”“完善生成式人工智能發(fā)展和管理機(jī)制”等重要部署。如何加強(qiáng)人工智能治理，有效防范化解人工智能發(fā)展帶來(lái)的各類安全風(fēng)險(xiǎn)，不斷提升人工智能安全監(jiān)管的制度化、法治化水平？本期學(xué)術(shù)版圍繞這些問(wèn)題進(jìn)行探討。

——編者

提升生成式人工智能三大風(fēng)險(xiǎn)治理能力

劉艷紅

習(xí)近平總書記指出：“人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，將對(duì)全球經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和人類文明進(jìn)步產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。”生成式人工智能是指基于算法、模型、規(guī)則生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內(nèi)容的技術(shù)。在海量數(shù)據(jù)與強(qiáng)大算力支撐下，聽得懂、說(shuō)得出、能互動(dòng)的生成式人工智能快速迭代升級(jí)，呈現(xiàn)出良好互動(dòng)性、高度通用性、智能生成性等特征，并正與各行各業(yè)形成更加剛性、高頻、泛在、深度的聯(lián)結(jié)，也導(dǎo)致其潛在風(fēng)險(xiǎn)更多更真實(shí)。黨的二十屆三中全會(huì)《決定》科學(xué)把握人工智能發(fā)展規(guī)律和特點(diǎn)，提出“建立人工智能安全監(jiān)管制度”“完善生成式人工智能發(fā)展和管理機(jī)制”，體現(xiàn)了更好統(tǒng)籌發(fā)展和安全的客觀需要，為推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與安全保障指明前進(jìn)方向。

生成式人工智能在技術(shù)運(yùn)行上可分為三個(gè)階段，即前置性學(xué)習(xí)訓(xùn)練及人工標(biāo)注輔助算法升級(jí)的準(zhǔn)備階段，輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行算法處理得出生成物的運(yùn)算階段，生成物進(jìn)入社會(huì)加以運(yùn)用的生成階段。我們要深入分析生成式人工智能的運(yùn)行機(jī)理，把握各階段安全風(fēng)險(xiǎn)形成與發(fā)展的特征，運(yùn)用法治手段加強(qiáng)系統(tǒng)性治理，確保生成式人工智能所蘊(yùn)含的巨大力量始終在法治軌道上發(fā)揮作用。

在生成式人工智能的準(zhǔn)備階段，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)易發(fā)多發(fā)、較為突出。生成式人工智能通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)處理分析來(lái)提煉信息、預(yù)測(cè)趨勢(shì)。這就必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)分類，確立不同類型數(shù)據(jù)的利用模式和保護(hù)方式，以妥善應(yīng)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，避免數(shù)據(jù)違規(guī)利用或者不當(dāng)泄露，產(chǎn)生侵權(quán)方面的糾紛。比如，在政務(wù)處理流程中形成的政務(wù)數(shù)據(jù)是數(shù)字政府的核心要素。生成式人工智能為了得出相對(duì)準(zhǔn)確的結(jié)論，不可避免地要收集分析政務(wù)數(shù)據(jù)。應(yīng)當(dāng)明確生成式人工智能獲取和利用政務(wù)數(shù)據(jù)的法律規(guī)則，既滿足利用政務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)社會(huì)的需求，有力支持人工智能政務(wù)服務(wù)大模型開發(fā)、訓(xùn)練和應(yīng)用，提高公共服務(wù)和社會(huì)治理智能化水平；又規(guī)范其加工方式，避免利用政務(wù)數(shù)據(jù)得出的成果侵害個(gè)人權(quán)益、破壞社會(huì)公共秩序。對(duì)于個(gè)人數(shù)據(jù)而言，生成式人工智能通過(guò)組合分析挖掘其潛在價(jià)值，其對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的收集利用及其成果可能對(duì)公民權(quán)利造成侵害。實(shí)踐中，生成式人工智能傾向于過(guò)度收集個(gè)人數(shù)據(jù)以提升結(jié)論準(zhǔn)確性，比如，通過(guò)分析醫(yī)療健康數(shù)據(jù)來(lái)挖掘個(gè)人行蹤、預(yù)測(cè)個(gè)人生活軌跡。為此，必須堅(jiān)持依法收集，按照技術(shù)所需的最小范圍收集個(gè)人數(shù)據(jù)，設(shè)置合理的數(shù)據(jù)處理深度，避免過(guò)度挖掘潛在信息。綜上，應(yīng)將分類分級(jí)的數(shù)據(jù)安全監(jiān)管要求嵌入生成式人工智能的準(zhǔn)備階段，避免數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)演化為具體的法益損害后果。

在生成式人工智能的運(yùn)算階段，內(nèi)生于人工智能大模型的算法偏見風(fēng)險(xiǎn)值得警惕。生成式人工智能對(duì)于數(shù)據(jù)的分析和處理主要通過(guò)算法模型。不同于傳統(tǒng)算法模型，生成式人工智能在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的同時(shí)，還會(huì)以大量的人工標(biāo)注來(lái)校正機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)論，推動(dòng)人工智能進(jìn)化。但“機(jī)器學(xué)習(xí)+人工標(biāo)注”作為算法技術(shù)內(nèi)核，也會(huì)使人類的意志與偏好所產(chǎn)生的影響比單純的機(jī)器學(xué)習(xí)更大。個(gè)人偏好的影響疊加在算法模型本身的偏見之上，將導(dǎo)致算法偏見的負(fù)面效應(yīng)倍增，算法偏見的產(chǎn)生更加難以追溯和預(yù)防。防范化解算法偏見風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)根據(jù)算法偏見的產(chǎn)生原理與產(chǎn)生場(chǎng)域進(jìn)行針對(duì)性治理。要將法律規(guī)范的要求深度嵌入生成式人工智能的算法模型之中，推動(dòng)技術(shù)向善，消除算法偏見，確保合理利用生成式人工智能算法并分配算力資源?；诩脊芙Y(jié)合理念，加強(qiáng)對(duì)算法的全周期安全監(jiān)管，將法律規(guī)范的要求落實(shí)到生成式人工智能運(yùn)行的全流程之中。在設(shè)置算法之初就要遵循相關(guān)法律規(guī)則與技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，落實(shí)“機(jī)器學(xué)習(xí)+人工標(biāo)注”的規(guī)范要求，審查存在風(fēng)險(xiǎn)的算法模塊，更好發(fā)現(xiàn)生成式人工智能算法模型中的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)發(fā)現(xiàn)先天性算法偏見時(shí)，依據(jù)法律要求從生成式人工智能的算法內(nèi)部進(jìn)行糾正，確保修改后的算法能正常運(yùn)行；事后出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，對(duì)人工智能算法進(jìn)行溯源治理，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)歸責(zé)并加以糾正，推動(dòng)完善生成式人工智能的算法監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，填補(bǔ)事前預(yù)防審查的不足，以技術(shù)手段與法律手段并行做到發(fā)展與管理并重。

在生成式人工智能的生成階段，存在著與生成物相關(guān)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、生成物濫用風(fēng)險(xiǎn)等多種風(fēng)險(xiǎn)。由于生成式人工智能的智能化程度很高，可以實(shí)現(xiàn)內(nèi)容自動(dòng)化編纂、智能化潤(rùn)色加工、多模態(tài)轉(zhuǎn)換以及創(chuàng)造性生成，直接改變了內(nèi)容的生產(chǎn)方式與供給模式，相較于以往的人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生了顛覆性變化，由此引發(fā)了生成式人工智能的生成物知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等問(wèn)題。有的人認(rèn)為生成式人工智能生成物是數(shù)據(jù)算法的結(jié)論，其本質(zhì)上是計(jì)算與模仿，而非智力勞動(dòng)，無(wú)法成為知識(shí)產(chǎn)權(quán)的客體。反對(duì)者則認(rèn)為生成式人工智能模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造來(lái)獲取與輸出數(shù)據(jù)，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制自身的設(shè)計(jì)與制造，其具有獨(dú)創(chuàng)性與創(chuàng)新性的生成物應(yīng)當(dāng)受知識(shí)產(chǎn)權(quán)法保護(hù)。同時(shí)，生成式人工智能還增加了知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛風(fēng)險(xiǎn)和保護(hù)難度，一些生成物可能含有侵犯他人知識(shí)產(chǎn)權(quán)的內(nèi)容，或者經(jīng)過(guò)加工等手段被包裝成個(gè)人擁有完全知識(shí)產(chǎn)權(quán)的原創(chuàng)作品，引發(fā)相關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)爭(zhēng)議。為及時(shí)化解相關(guān)問(wèn)題，應(yīng)對(duì)生成式人工智能的技術(shù)模式、技術(shù)原理按照知識(shí)產(chǎn)權(quán)法的標(biāo)準(zhǔn)開展實(shí)質(zhì)分析，如果技術(shù)上需要人類意志介入，使生成物能夠產(chǎn)生獨(dú)創(chuàng)性與創(chuàng)新性，應(yīng)賦予知識(shí)產(chǎn)權(quán)并明確其歸屬，強(qiáng)化生成式人工智能領(lǐng)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)的系統(tǒng)性保護(hù)；同時(shí)要合理確定對(duì)生成物知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的范圍，避免保護(hù)范圍無(wú)限擴(kuò)張，妨礙生成式人工智能的推廣運(yùn)用和技術(shù)發(fā)展。還要加強(qiáng)對(duì)生成物濫用風(fēng)險(xiǎn)的治理。比如，要求作品清楚標(biāo)識(shí)生成式人工智能在作者創(chuàng)作中發(fā)揮作用的情況，加強(qiáng)對(duì)可能涉及違法犯罪的深度偽造、AI換臉等生成物的精準(zhǔn)化、常態(tài)化監(jiān)管，等等。

生成式人工智能在社會(huì)應(yīng)用中產(chǎn)生的擴(kuò)散影響還有很多，除了上述風(fēng)險(xiǎn)還有很多其他類型的風(fēng)險(xiǎn)，比如加劇信息不對(duì)稱、擴(kuò)大數(shù)字鴻溝、損害數(shù)字弱勢(shì)群體的利益等。要根據(jù)實(shí)際情況作出應(yīng)對(duì)，盡量降低新技術(shù)給社會(huì)發(fā)展帶來(lái)的不良沖擊。

（作者為中國(guó)政法大學(xué)刑事司法學(xué)院教授）

守護(hù)好人工智能時(shí)代的隱私安全

顧理平

習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)：“堅(jiān)持以人為本、智能向善”。當(dāng)前，人工智能技術(shù)日新月異，既深刻影響改變著人們的生產(chǎn)生活方式、加速了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程，也對(duì)法律規(guī)范、道德倫理、公共治理等造成沖擊。其中，對(duì)隱私權(quán)、個(gè)人信息安全等的威脅是值得關(guān)注的重要問(wèn)題。黨的二十屆三中全會(huì)《決定》對(duì)“建立人工智能安全監(jiān)管制度”作出重要部署，保護(hù)隱私權(quán)和個(gè)人信息安全是人工智能安全監(jiān)管的題中應(yīng)有之義。必須加強(qiáng)人工智能時(shí)代的隱私權(quán)保護(hù)，確保個(gè)人信息安全。

人工智能時(shí)代隱私權(quán)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。隱私是自然人的私人生活安寧和不愿為他人知曉的私密空間、私密活動(dòng)、私密信息。民法典規(guī)定：“自然人享有隱私權(quán)。任何組織或者個(gè)人不得以刺探、侵?jǐn)_、泄露、公開等方式侵害他人的隱私權(quán)。”隱私權(quán)作為人格權(quán)的核心要素，是構(gòu)筑人格尊嚴(yán)的重要基礎(chǔ)。不被公開、不被知曉是隱私權(quán)的核心訴求。當(dāng)前，人工智能以悄無(wú)聲息的方式介入人們生產(chǎn)生活的各領(lǐng)域各方面各環(huán)節(jié)，產(chǎn)生智能醫(yī)療、智能交通、智能推薦等眾多應(yīng)用場(chǎng)景，技術(shù)本身存在的某些缺陷和規(guī)則的不完善，不可避免帶來(lái)侵害隱私權(quán)的問(wèn)題。比如，非法收集和使用個(gè)人信息，利用分析這些個(gè)人信息頻繁推送所謂“個(gè)性化”的“精準(zhǔn)廣告”，泄露個(gè)人信息給第三方，導(dǎo)致私人生活頻頻受到垃圾信息侵?jǐn)_；利用個(gè)人信息進(jìn)行“大數(shù)據(jù)殺熟”，實(shí)現(xiàn)“一客一價(jià)”的精準(zhǔn)價(jià)格歧視，令公民遭受財(cái)產(chǎn)損失；已脫敏個(gè)人信息被重新識(shí)別，因保護(hù)措施不當(dāng)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露，非法買賣個(gè)人信息現(xiàn)象屢見不鮮，侵害個(gè)人信息安全；借助個(gè)人信息進(jìn)行深度偽造，通過(guò)聲音仿真、AI換臉等手段，實(shí)施詐騙等違法犯罪行為；等等。這說(shuō)明，侵害隱私權(quán)不僅侵犯了公民的人格尊嚴(yán)，也會(huì)造成其他嚴(yán)重社會(huì)后果。

去私密化技術(shù)特征加劇個(gè)人信息安全風(fēng)險(xiǎn)。以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的人工智能在應(yīng)用之初，許多人是抱著觀望、懷疑的心態(tài)看待這種新技術(shù)的。隨著人工智能以擬人化的外在形式、個(gè)性化的服務(wù)提供、沉浸式的互動(dòng)過(guò)程不斷改善使用者的產(chǎn)品體驗(yàn)和心理感受，越來(lái)越多的人逐漸成為人工智能的忠實(shí)用戶，享受著人工智能給自己帶來(lái)的各種便捷。隨著人機(jī)互動(dòng)、萬(wàn)物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及，智能家居、智能辦公、智能工廠、智能駕駛等人工智能應(yīng)用場(chǎng)景也不斷拓展，個(gè)人能夠以數(shù)字人的存在形式在數(shù)字空間提出需求、獲得服務(wù)，也在不知不覺(jué)中向人工智能源源不斷地輸送著個(gè)人信息。個(gè)人在數(shù)字空間留下的任何痕跡都被數(shù)字化，形成個(gè)人信息，并作為人們“聯(lián)系世界的介質(zhì)”發(fā)揮著重要功能。與此同時(shí)，人工智能為了改善服務(wù)質(zhì)量，也傾向于過(guò)度收集使用個(gè)人信息。這都使得人工智能具有鮮明的去私密化技術(shù)特征。也正是在那些人工智能使用者習(xí)以為常的個(gè)人信息流動(dòng)中，混合著公共數(shù)據(jù)和私人數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)被挖掘、整合、分析、利用，人們難以憑自己的感官察覺(jué)到隱私權(quán)被侵害，個(gè)人信息安全面臨著更高的風(fēng)險(xiǎn)。

尊重個(gè)體選擇，堅(jiān)持知情同意。不同的人對(duì)個(gè)人信息被知悉、被利用的接受程度不同，應(yīng)尊重個(gè)人意愿，科學(xué)合理地執(zhí)行“知情同意”原則。知情同意原則包括知情和同意兩方面，同意必須以知情為前提，沒(méi)有充分的知情和理解，就不可能有真正意義上的同意。信息、理解和自愿，是知情同意原則的三要素。在全面“知情”的基礎(chǔ)上，個(gè)人可以自主作出怎樣“同意”的意思表示。這就需要在用戶使用人工智能時(shí)，作出通俗易懂而又清晰明了的提示說(shuō)明，征得用戶對(duì)個(gè)人信息收集使用的同意。如果個(gè)人信息會(huì)在不同平臺(tái)之間流動(dòng)，需要將流動(dòng)范圍、目標(biāo)、使用邊界讓用戶知曉。為了良好和流暢的用戶體驗(yàn)，也可以給用戶提供一次性或分階段進(jìn)行授權(quán)的選擇。要告知用戶收集個(gè)人信息的范圍、方式和用途以及與誰(shuí)共享個(gè)人信息，用戶也應(yīng)當(dāng)可以選擇隨時(shí)退出。在進(jìn)行個(gè)人信息分析時(shí)，應(yīng)以彈窗或其他形式提示用戶注意并實(shí)時(shí)授權(quán)。設(shè)置數(shù)據(jù)生命周期、按時(shí)刪除個(gè)人信息也是保護(hù)個(gè)人信息安全的有效方式。

完善技術(shù)手段，確保智能向善。技術(shù)導(dǎo)致的問(wèn)題，要善于從技術(shù)層面確立解決問(wèn)題的思路。人工智能時(shí)代隱私權(quán)面臨挑戰(zhàn)，其直接的觸發(fā)因素是技術(shù)的演進(jìn)。從分析式人工智能到生成式人工智能，人工智能技術(shù)每一次迭代升級(jí)，都可能對(duì)隱私權(quán)帶來(lái)新的沖擊。因此，技術(shù)解決方案必須置于關(guān)鍵位置，應(yīng)通過(guò)完善數(shù)據(jù)庫(kù)安全、核心數(shù)據(jù)加密、個(gè)人數(shù)據(jù)脫敏等技術(shù)，建立保護(hù)隱私權(quán)和個(gè)人信息安全的防火墻。個(gè)人信息一般會(huì)經(jīng)過(guò)收集、存儲(chǔ)和使用三個(gè)階段，而這三個(gè)階段都可能存在侵害隱私權(quán)和個(gè)人信息安全的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)根據(jù)不同階段個(gè)人信息所處的不同狀況，從技術(shù)上進(jìn)行有效保護(hù)。在個(gè)人信息收集階段，加強(qiáng)匿名化技術(shù)推廣運(yùn)用。收集個(gè)人信息雖然不可避免，但只要匿名化，不把個(gè)人信息與身份對(duì)應(yīng)，隱私權(quán)就不會(huì)受到侵害。個(gè)人信息存儲(chǔ)階段，要完善加密技術(shù)。當(dāng)前，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)主要有數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和云存儲(chǔ)兩種方式。外部入侵竊取和內(nèi)部人員未經(jīng)授權(quán)的查看、使用、泄露是存儲(chǔ)階段個(gè)人信息安全的主要威脅。要強(qiáng)化數(shù)據(jù)加密，同時(shí)嚴(yán)格數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限控制。個(gè)人信息使用階段，要從技術(shù)上加強(qiáng)對(duì)個(gè)人信息違法使用的實(shí)時(shí)介入、干擾、阻斷，為隱私權(quán)和個(gè)人信息安全多添一層保護(hù)。

隨著我國(guó)法律規(guī)則日益完善、保護(hù)力度持續(xù)加強(qiáng)，特別是民法典、個(gè)人信息保護(hù)法對(duì)隱私權(quán)和個(gè)人信息保護(hù)作出詳細(xì)規(guī)定，明確了個(gè)人信息處理活動(dòng)中權(quán)利和義務(wù)的邊界，人工智能時(shí)代我國(guó)對(duì)隱私權(quán)和個(gè)人信息安全的法律保護(hù)必將邁上更高水平，為人工智能健康發(fā)展、更好造福人民群眾提供堅(jiān)強(qiáng)法律保障。

（作者為南京師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授）

探索人工智能體的模塊化治理框架

張欣

科技興則民族興，科技強(qiáng)則國(guó)家強(qiáng)。黨的十八大以來(lái)，我國(guó)高度重視人工智能發(fā)展，積極推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，培育壯大智能產(chǎn)業(yè)，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，為高質(zhì)量發(fā)展提供新動(dòng)能。習(xí)近平總書記指出：“要堅(jiān)持促進(jìn)發(fā)展和依法管理相統(tǒng)一，既大力培育人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、下一代通信網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)新應(yīng)用，又積極利用法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范引導(dǎo)新技術(shù)應(yīng)用。”習(xí)近平總書記的重要論述為我國(guó)人工智能發(fā)展提供了根本遵循和行動(dòng)指南。大力發(fā)展人工智能，提高人工智能安全治理水平，要把黨的二十屆三中全會(huì)《決定》提出的“建立人工智能安全監(jiān)管制度”重要部署不折不扣貫徹落實(shí)好，準(zhǔn)確把握人工智能發(fā)展動(dòng)向，重點(diǎn)關(guān)注人工智能前沿技術(shù)及其帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，加強(qiáng)前瞻性思考，不斷探索人工智能治理的創(chuàng)新方案。

當(dāng)前，生成式人工智能開創(chuàng)了人機(jī)交互新范式，憑借其強(qiáng)大的交互、理解和生成能力，為發(fā)展以大型自然語(yǔ)言模型為核心組件，集記憶、規(guī)劃和工具使用于一體，具備感知和行動(dòng)能力的人工智能體開辟了廣闊前景。人工智能體已成為通用人工智能最重要的前沿研究方向和科技企業(yè)競(jìng)相布局的新賽道。它以大型自然語(yǔ)言模型為“智慧引擎”，具有自主性、適應(yīng)性和交互性特征，可顯著提高生產(chǎn)效率，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，提供超越人類能力的決策支持，已能夠應(yīng)用于軟件開發(fā)、科學(xué)研究等多種真實(shí)場(chǎng)景。盡管大規(guī)模商業(yè)化落地仍在初步探索和孵化階段，但人工智能體所代表的虛實(shí)融合、人機(jī)深度互動(dòng)等趨勢(shì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有重要引領(lǐng)意義。然而，由于技術(shù)局限，人工智能體也可能引發(fā)復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的、不可預(yù)見的風(fēng)險(xiǎn)與隱憂。

從設(shè)計(jì)邏輯看，人工智能體需要通過(guò)控制端獲得認(rèn)知能力，通過(guò)感知端從周圍環(huán)境獲取和利用信息，最終在行動(dòng)端成為基于物理實(shí)體進(jìn)行感知和行動(dòng)的智能系統(tǒng)。

在控制端，大型自然語(yǔ)言模型作為人工智能體的“大腦”，通過(guò)學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)形成知識(shí)，構(gòu)成人工智能體控制系統(tǒng)中的記憶模塊，但其在生成內(nèi)容的可靠性和準(zhǔn)確性方面存在風(fēng)險(xiǎn)。比如，模型生成的內(nèi)容可能不遵循信息源或者與現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)情況不符，產(chǎn)生所謂“機(jī)器幻覺(jué)”；由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的人類偏見，影響人工智能體的公平?jīng)Q策；等等。

在感知端，為充分理解具體情境下的顯性信息和隱性信息，準(zhǔn)確感知人類意圖，人工智能體將感知范圍從純文本拓展到包括文本、視覺(jué)和聽覺(jué)模式在內(nèi)的多模態(tài)領(lǐng)域。這雖然提升了決策能力，卻在融合和分析不同渠道和類型的多源數(shù)據(jù)時(shí)可能引發(fā)一系列隱私泄露和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。比如，不當(dāng)使用和分享人臉信息、指紋、聲紋等高度個(gè)性化、具有永久性的生物特征數(shù)據(jù)，導(dǎo)致長(zhǎng)期甚至永久性的隱私風(fēng)險(xiǎn)。為更好地處理復(fù)雜任務(wù)，部署多個(gè)人工智能體進(jìn)行規(guī)劃、合作甚至競(jìng)爭(zhēng)，以完成和提高任務(wù)績(jī)效的多智能體系統(tǒng)將成為主流和常態(tài)。多個(gè)人工智能體的系統(tǒng)交互就可能引發(fā)不可預(yù)見的系統(tǒng)性安全風(fēng)險(xiǎn)。即使每個(gè)算法在單獨(dú)操作時(shí)看似安全和合理，但組合和交互之后仍可能產(chǎn)生完全不同且難以預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)，并迅速演化升級(jí)。比如，在股票市場(chǎng)中，如果人工智能被廣泛應(yīng)用，多個(gè)算法自動(dòng)識(shí)別股票價(jià)格微小變化，同時(shí)大量執(zhí)行高頻交易進(jìn)行套利，就可能引發(fā)股票市場(chǎng)閃崩的系統(tǒng)性安全事件。

在行動(dòng)端，部署于真實(shí)物理環(huán)境的人工智能體將可能以更為立體、擬人的形象呈現(xiàn)。與虛擬空間不同，現(xiàn)實(shí)空間依賴交互式學(xué)習(xí)方法，人工智能體需要豐富的、全方位的信息感知來(lái)觀察、學(xué)習(xí)和行動(dòng)，通過(guò)基于反饋的學(xué)習(xí)優(yōu)化能力，這可能對(duì)個(gè)人隱私構(gòu)成全面性、侵入性和隱蔽性的風(fēng)險(xiǎn)。比如，解讀用戶的肢體語(yǔ)言并感知更加復(fù)雜的用戶活動(dòng)，未經(jīng)用戶授權(quán)持續(xù)隱秘地收集數(shù)據(jù)，一旦系統(tǒng)存在安全漏洞，可能引發(fā)巨大的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。此外，隨著人工智能體自主性不斷提升，不僅可能干預(yù)和影響人類的認(rèn)知和情緒，也挑戰(zhàn)著人類作為獨(dú)立決策者和獨(dú)立行動(dòng)者的能力與地位。比如，一些聊天機(jī)器人在與用戶的交互過(guò)程中就出現(xiàn)了影響用戶情感的輸出，有時(shí)是負(fù)面并且具有操縱性的。

面對(duì)人工智能體帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，要讓人工智能體的行為符合人類的意圖和價(jià)值觀，需要探索創(chuàng)新性的治理方案，保證人工智能安全監(jiān)管制度切實(shí)管用。人工智能體的發(fā)展正處于“從零到一”的關(guān)鍵期。治理方案應(yīng)具備以不變應(yīng)萬(wàn)變的能力，確保該技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用始終處于可控的軌道上。人工智能體的開發(fā)、訓(xùn)練、部署、運(yùn)行和服務(wù)等環(huán)節(jié)經(jīng)過(guò)高度專業(yè)化的分工，形成了復(fù)雜的分層結(jié)構(gòu)。每一層均有不同的參與者、利益相關(guān)方和潛在風(fēng)險(xiǎn)因素，使人工智能體具有“模塊”化的產(chǎn)業(yè)鏈特質(zhì)。因此，可以構(gòu)建一種能夠覆蓋整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈和各個(gè)端層的模塊化治理框架，從數(shù)據(jù)模塊、算法模塊、模型架構(gòu)等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)出發(fā)，設(shè)計(jì)相應(yīng)的治理模塊。例如在部署環(huán)節(jié)，就可根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景和部署模式的特性，靈活選擇、協(xié)同組合不同的治理模塊，構(gòu)建與之相匹配的治理方案。模塊化治理框架提供了一種具有可操作性的分解方法，通過(guò)將治理目標(biāo)拆解為相對(duì)獨(dú)立但關(guān)聯(lián)耦合的治理模塊，漸序推動(dòng)治理體系形成，不僅提高了治理的靈活性和針對(duì)性，還能夠適應(yīng)技術(shù)的快速迭代。在構(gòu)建基于數(shù)據(jù)、算法、模型和場(chǎng)景等維度的治理模塊時(shí)，應(yīng)以技術(shù)賦能監(jiān)管，打造與人工智能體模塊化治理框架相適配的、智慧化的治理工具，從而彌合風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)性與監(jiān)管靜態(tài)性之間的張力，實(shí)現(xiàn)對(duì)特定高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景的精準(zhǔn)化治理。

要構(gòu)建面向人工智能體的交互式治理生態(tài)。人工智能體具有深度交互性、高度互聯(lián)性以及動(dòng)態(tài)適應(yīng)性。相應(yīng)地，治理方式應(yīng)當(dāng)超越傳統(tǒng)的以個(gè)體為中心的治理，推動(dòng)形成廣泛互聯(lián)、多方參與、多層次協(xié)作的治理生態(tài)。其中，技術(shù)開發(fā)人員、運(yùn)營(yíng)維護(hù)人員等技術(shù)社群對(duì)于人工智能體的治理將起到至關(guān)重要的“吹哨人”作用。應(yīng)更好發(fā)揮技術(shù)社群的監(jiān)督優(yōu)勢(shì)，在人工智能企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建有效的約束機(jī)制。還應(yīng)積極提高廣大用戶的數(shù)字素養(yǎng)，增強(qiáng)其依法、安全、負(fù)責(zé)任使用人工智能體的意識(shí)，實(shí)現(xiàn)與人工智能體的良性交互，推動(dòng)形成向上向善的運(yùn)行狀態(tài)。

（作者為對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)法學(xué)院教授）