94页PDF | 生成式人工智能：治理框架与实践探索的深度剖析（附白皮书下载）

文章主旨：

生成式人工智能技术带来应用创新和发展机遇，同时也存在内容安全、信息保护和知识产权等风险，需要通过治理框架和协同实践促进其可持续发展。

关键要点：

• 生成式人工智能具有跨学科属性，其生命周期包括模型训练、服务上线、内容生成和内容传播阶段。
• 技术应用带来的风险包括误导性内容、个人信息泄露、模型安全漏洞及知识产权争议。
• 治理框架需涵盖全生命周期分类管理，并通过技术创新和多主体协同共治实现动态治理。
• 多主体协同治理中，政府负责规范引导，产业推动技术创新，学术研究提供理论支持，公众用户参与监督。
• 案例分析展示了阿里巴巴在生成内容定制化、医疗知识体系建设以及版权保护等方面的实践探索。

内容结构：

1. 引言

   生成式人工智能快速发展推动社会进步，但也带来内容安全和知识产权风险，《生成式人工智能治理与实践白皮书》探讨治理框架及实践路径。

2. 生成式人工智能概述

   介绍技术的跨学科属性及生命周期特点，包括模型训练、内容生成及传播阶段，技术依赖五大核心要素：算力、数据、算法、生态和人才。

3. 风险与挑战

   分析生成式人工智能在内容生成阶段的风险，如误导性内容、信息泄露及知识产权争议等问题。

4. 治理框架的构建

   提出全生命周期风险治理框架，通过技术创新和政产学研用协同共治，针对不同阶段的风险进行管理。

5. 敏捷治理实践

   探讨政府、产业、学术研究与公众用户在生成式人工智能治理中的分工与协作方式。

6. 案例分析与实践探索

   以阿里巴巴为例，展示技术应用场景（如AI绘画模型、医疗知识体系建设）及版权保护措施的实践经验。

7. 总结与展望

   强调技术飞跃与风险并存，未来需深化治理框架，提升技术可信度及安全性，推动生成式人工智能的可持续发展。

文章总结：

文章全面分析了生成式人工智能的技术特点、风险与治理路径，建议通过多主体协同共治和技术创新促进其安全性和可持续发展。

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