生成式人工智能的政府监管体系构建研究
Research on the Construction of Government Regulatory System for Generative Artificial Intelligence
DOI: 10.12677/ojls.2024.126522, PDF,    科研立项经费支持
作者: 苟圣杰, 阳卓伶:四川省社会科学院法学所,四川 成都
关键词: 必要性分析监管动向原则要求制度建构Analysis of Necessity Regulatory Movement Principles of Supervision Institutional Infrastructure
摘要: 随着生成式人工智能继续搅动科技行业,世界各国政府开始考虑对其予以监管,以打击其滋生犯罪和助长偏见的潜力。人工智能并不是中立的、价值无涉的,不仅应将生成式人工智能视为社会发展的创新技术,也应将其视作社会治理的规制对象。本文分别从理论和实践层面探究生成式人工智能监管的必要性,通过研究生成式人工智能国内外监管趋势,进一步提出规范我国生成式人工智能发展的基本规则并构建我国生成式人工智能治理的基本框架。应当坚持伦理先行并持续关注算法与信息安全,以数据质量充分保障为基础,以赋能型监管为核心,促进法律规制与数字技术融合发展,开创多元协同共治、科技协同监管的良好局面,最终实现监管与创新的动态平衡。
Abstract: As generative artificial intelligence continues to influence the technology industry, governments around the world are beginning to consider regulating it to combat its potential to breed crime and promote prejudice. Artificial intelligence is not neutral and value-free, and generative artificial intelligence should be viewed not only as an innovative technology for social development, but also as an object of regulation for social governance. This paper explores the necessity of regulating generative artificial intelligence from the theoretical and practical levels respectively, and further proposes basic rules to regulate the development of generative artificial intelligence in China and builds a basic framework for the governance of generative artificial intelligence in China by studying the domestic and international regulatory trends of generative artificial intelligence. We should adhere to the ethics first and continue to pay attention to algorithm and information security, based on adequate protection of data quality, with enabling supervision as the core, promote the integration and development of legal regulation and digital technology, create a good situation of multiple collaborative governance and scientific and technological collaborative supervision, and ultimately achieve a dynamic balance between supervision and innovation.
文章引用:苟圣杰, 阳卓伶. 生成式人工智能的政府监管体系构建研究[J]. 法学, 2024, 12(6): 3670-3677. https://doi.org/10.12677/ojls.2024.126522

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