据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：生成式人工智能作为信息化、数字化与智能化的前沿技术，正逐步成为提升国家战略地位和国际竞争力的重要基石。近年来，美国通过一系列战略与政策文件来巩固其在人工智能领域的霸主地位，而欧盟则试图通过立法打破数据孤岛，以构建基于风险的分层规制体系，进一步增强人工智能产业的竞争力。
中国在生成式人工智能的发展上占据了独特的战略优势，中央经济工作会议明确指出要加快推动人工智能的发展。为了加速生成式人工智能的进步，我们亟需建立相应的促进型法律体系，进一步优化个人信息保护，合理协调著作权保护，推动企业间的数据互联，从而通过制度创新来破解数据瓶颈，为生成式人工智能的发展提供强有力的法治支持，以在激烈的国际竞争中把握主动权。
在个人信息保护方面，个人信息是生成式人工智能训练数据的重要来源。要有效利用这些数据，必须准确理解并适用个人信息保护法中的告知同意制度、必要性原则等法律规范。告知同意制度为个体提供了一定的自我保护，但在复杂的信息处理实践中，个体往往难以全面评估潜在风险。必要性原则则强调对个人信息收集的严格限制，如果该原则被过于僵化地解释，将导致数据缺失，从而使得人工智能系统面临歧视性与不公平的风险。
为此，我们需要在保障个人信息安全的前提下，进一步完善个人信息保护制度。首先，对于已公开的个人信息，需以广泛汇聚与融合利用为前提，技术上构建去标识化和差分隐私等机制，并赋予个体拒绝权。其次，在包含个人信息的数据用于人工智能训练时，应区别对待改进型与侵害型的数据处理，确保为实现更公平和准确的数据处理而进行的数据训练符合个人信息处理的目的。
总之，只有通过制度创新来打破数据瓶颈，才能为生成式人工智能的蓬勃发展提供坚实保障。
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