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、智能化技术的基石，正以惊人的速度推动国家战略地位与国际竞争力的提升。美国近年来不断发布多项人工智能战略，意在巩固其在该领域的绝对领先地位；与此同时，欧盟则通过立法努力打破数据孤岛，构建基于风险的分层监管体系，以增强人工智能产业的全球竞争力。
中国在生成式人工智能的发展中拥有得天独厚的数据要素禀赋。2023年中央经济工作会议明确指出，要大力推进新型工业化，发展数字经济，加快推动人工智能的迅猛发展。为了更好地促进这一领域的快速成长，有必要建立一个促进生成式人工智能的法律制度，进一步完善个人信息保护，协调著作权保护，推动企业间数据互联，从而用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保障，助力中国在激烈的国际竞争中抢占主动权与制高点。
在个人信息保护方面，健全相关制度是提升训练数据供给的重要手段。个人信息是生成式人工智能训练数据的核心来源。对个人信息保护法中的告知同意制度、必要性原则及公开性个人信息利用等法律规范的正确理解，将是推动这一进程的关键。在信息处理过程中，告知同意制度为个体提供了一定的自我保护，但面对复杂的信息处理实践，个体往往难以有效预防风险。必要性原则强调限制信息收集与处理最小化，但若对此进行僵化解释，可能导致人工智能因缺乏数据而产生歧视或不公平现象。
因此，为了消除生成式人工智能在个人信息收集与利用方面的障碍，我们应在保障个人信息安全的前提下，进一步完善相关制度。对于已公开的个人信息，应在技术层面构建去标识化和差分隐私等保护机制，同时赋予个人拒绝权等权利。对包含个人信息的训练数据，则需区分改进型与侵害型处理，以确保人工智能训练在追求公平与准确性时符合个人信息保护要求。
总之，破解数据瓶颈是促进生成式人工智能发展的关键所在。
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