生成式人工智能数据安全风险及其应对

• 作者： 赵梓羽 ¹
• 作者单位：
  1.  浙江大学光华法学院
• 提交时间：2024-05-27

摘要: 目的/意义 生成式人工智能的广泛应用催生了多重数据安全风险，传统的回应型治理和集中式治理模式显然难以应对新挑战，而敏捷治理则以其灵活的姿态彰显了独特的优越性。 方法/过程 首先，梳理生成式人工智能在数据安全领域引发的多重风险，进而对三类治理模式在风险管理上的成效进行对比分析，在此基础上提出我国应当尽快实现治理模式转变。然后以此为指导，构建具体的治理制度。 结果/结论 敏捷治理模式凭借其适应性、柔韧性和包容性特质，为应对生成式人工智能等新兴技术的数据安全风险提供了有效的方案，能够在实践中不断优化生成式人工智能数据安全治理体系。在敏捷治理模式下，应当树立“预防与应对并重”的适应性治理理念，构建“多元参与，合作互动”的韧性治理机制，运用“技术叠加法律”的包容性治理工具，从而形成综合的生成式人工智能数据安全治理体系。

• 分类： 信息资源管理 >> 情报学
• 稿件状态： 已在期刊出版
期刊名称： 《情报资料工作》 2024年 第2期
• 引用： PSSXiv:202406.00122 (或此版本 PSSXiv:202406.00122V1)
  DOI:10.12451/202406.00122
  CSTR:32012.36.PSSXiv.202406.00122
• 推荐引用方式： 赵梓羽.生成式人工智能数据安全风险及其应对 J .情报资料工作,2024,45(2):30-37. (点此复制)