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人工智能训练中合成数据的融贯性法律治理
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作者 张涛 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期20-32,共13页
人工智能需要大规模、多样化和高质量的数据来训练机器学习模型,而收集这些真实世界的数据可能成本高昂,并可能威胁个人隐私、引发偏见或歧视以及侵犯版权。在实践中,合成数据作为一种替代性解决方案,受到广泛关注,被越来越多地用于训... 人工智能需要大规模、多样化和高质量的数据来训练机器学习模型,而收集这些真实世界的数据可能成本高昂,并可能威胁个人隐私、引发偏见或歧视以及侵犯版权。在实践中,合成数据作为一种替代性解决方案,受到广泛关注,被越来越多地用于训练机器学习模型。从数据法学的角度,借助数据科学以及计算机科学领域的研究成果,对人工智能训练中合成数据的治理框架进行了探索。首先,从规范层面分析了在人工智能训练中合成数据之所以受到重视的逻辑前提,即个人信息保护法所追求的“小隐私”保护与人工智能训练的“大数据”需求之间存在明显的不兼容性,使训练数据的开发面临挑战,而现有的法律和技术解决方案均存在治理效能不彰的问题。在此基础上,探讨了人工智能训练中合成数据的应用场景与风险类型。最后,提出以“法律3.0理论”和“数据治理理论”作为指引,从3个方面构建人工智能训练中合成数据的融贯性法律治理框架:制定合成数据的处理规则,强化合成数据的过程治理,开发合成数据的评估工具。 展开更多
关键词 人工智能 合成数据 法律3.0 融贯性治理 数据法学
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生成式AI的融贯性法律治理——以生成式预训练模型(GPT)为例 被引量：68
2
作者 郭春镇 《现代法学》 CSSCI 北大核心 2023年第3期88-107,共20页
随着大规模数据和算式的增长,以及算法的不断优化。围绕生成式AI的前景,存在着支持、反对、中立等不同态度,这些态度背后隐含着认知根源、经济考量和权利思考。立足于法律3.0的融贯性治理注重国家法律、行政规制和技术方案之间的融贯,... 随着大规模数据和算式的增长,以及算法的不断优化。围绕生成式AI的前景,存在着支持、反对、中立等不同态度,这些态度背后隐含着认知根源、经济考量和权利思考。立足于法律3.0的融贯性治理注重国家法律、行政规制和技术方案之间的融贯,为治理生成式AI提供了思路和方向。融贯性治理中的“融贯”,既是规范性融贯,强调法律规范的内在一致性和统一性,也是整体性融贯,强调将技术方案融入规范,进而使得技术方案与不同层级规范和引领这些规范的原则与价值得以融贯。在面对以GPT为代表的生成式AI时,可以尝试将AI和区块链作为技术方案对其进行治理,也可以通过自我规制和外在约束培育建设“有道德的”AI,还可以通过“市场+规则”助力生成式AI的发展。生成式AI所涉及的法律问题在现有的法律体系框架内基本能得到有效应对,对于它带来的现实、急迫且法律没有明确规定的问题,可以进行融贯性治理。 展开更多
关键词 生成式AI 生成式预训练模型(GPT) 融贯性治理 法律3.0
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