生成式AI发展背后的数据难题

AI资讯2周前发布 admin
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小易智创xiaoyizc.com(不可错过的AI创业项目)观察:生成式人工智能在信息化、数字化、智能化的浪潮中,正逐步成为提升国家战略地位与国际竞争力的重要技术基石。美国近年来密集推出人工智能战略和政策文件,意在巩固其全球领先地位。同时,欧盟也积极立法以打破数据孤岛,致力于构建基于风险的分层规制体系,以增强人工智能产业的竞争力。在这一背景下,中国凭借丰富的数据资源,在生成式人工智能领域展现出显著的战略优势。2023年中央经济工作会议指出:“要大力推进新型工业化,发展数字经济,加快推动人工智能发展。”为加速这一进程,亟需建立促进生成式人工智能发展的法律体系,优化个人信息保护、协调著作权保护,同时推动企业间的数据互联,从而通过制度创新破解数据瓶颈,为生成式人工智能的发展提供坚实的法治保障,使中国在国际竞争中抢占先机。

在生成式人工智能训练数据的构建过程中,个人信息显然是极为重要的资源。然而,如何在保护个人隐私的前提下高效利用这些信息,成为了一个亟待解决的难题。告知同意制度为个体提供了一定的保护,但由于信息处理的复杂性,很多个体可能难以真实了解风险。此外,必要性原则强调限制个人信息的收集与处理,但若对此进行僵化解读,反而会导致人工智能因缺乏多样性而变得不公平。

为打破个人信息数据收集与利用的瓶颈,我们需在确保个人信息安全的基础上,进一步完善相关制度。例如,针对已公开的个人信息,应当在技术层面构建去标识化和差分隐私等保护机制,并给予个体拒绝权。当训练数据中涉及个人信息时,应当区分改进型与侵害型处理,以确保人工智能能够更公平、准确地处理个人数据。最终,这些措施将为生成式人工智能的发展铺平道路,使其能够在激烈的国际竞争中脱颖而出。

总之,只有通过完善法律框架和创新制度,我们才能真正释放生成式人工智能的潜力,从而抢占未来科技竞争的高地。
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