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  • 生成式人工智能法律實務
    編號:100256
    書名:生成式人工智能法律實務
    作者:張欣
    出版社:中國法治
    出版時間:2025年8月
    入庫時間:2025-9-6
    定價:79
      

    圖書內(nèi)容簡介

    本書聚焦生成式人工智能,系統(tǒng)梳理其技術機理和最新行業(yè)發(fā)展態(tài)勢,以《生成式人工智能服務管理暫行辦法》為核心,以人工智能企業(yè)研發(fā)周期為視角,系統(tǒng)提供人工智能研發(fā)、部署與運營等各個環(huán)節(jié)的合規(guī)要點。同時結合歐美英日韓新等國的最新監(jiān)管動態(tài)與合規(guī)實踐,從比較法視野梳理域外主要司法轄區(qū)的合規(guī)要點。本書是國內(nèi)首本聚焦生成式人工智能合規(guī)要點的實務類書籍。本書系統(tǒng)梳理了近年來生成式人工智能領域最新的域內(nèi)外立法成果,深入總結人工智能合規(guī)在不同場景、不同行業(yè)、不同研發(fā)和部署階段中的實踐經(jīng)驗,建立起具有強烈實踐導向的企業(yè)人工智能合規(guī)“規(guī)范—體制—機制”一體化的指引體系。本書面向人工智能企業(yè),旨在為其提供詳細系統(tǒng)的合規(guī)指引,契合我國人工智能市場的爆發(fā)式增長態(tài)勢。

    圖書目錄

    "目 錄

    第一編 生成式人工智能的技術機理與產(chǎn)業(yè)發(fā)展

    第一章 生成式人工智能的前世今生 / 003

    一、生成式人工智能與人工智能生成內(nèi)容的定義 / 003
    二、生成式人工智能的發(fā)展歷程 / 005
    (一)前深度學習時代(20世紀50年代—20世紀80年代) / 006
    (二)深度學習時代(20世紀80年代至今) / 006
    三、生成式人工智能的技術原理 / 008
    (一)芯片層 / 009
    (二)深度學習框架層 / 010
    (三)模型層 / 011
    (四)應用層 / 012
    四、生成式大模型的技術特點 / 014
    (一)生成式大模型以海量數(shù)據(jù)為學習基礎 / 014
    (二)生成式大模型以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為學習架構 / 016
    (三)人類可以對大模型進行一定程度的干預 / 017
    (四)生成式大模型是基于概率預測生成內(nèi)容 / 018
    五、生成式人工智能的應用 / 019
    (一)從一個例子看人工智能在應用中發(fā)揮的重要作用 / 019
    (二)從應用場景看人工智能原生應用 / 021
    (三)從投融資角度看人工智能原生應用 / 023
    六、AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況和展望 / 024
    (一)MaaS打造AIGC新業(yè)態(tài) / 026
    (二)AIGC應用從to-B和to-C兩端構建生態(tài) / 027
    (三)聊天機器人應用場景多樣化 / 027
    (四)多模態(tài)、跨模態(tài) / 028
    (五)AI Agent(智能體)將獲得更廣闊的角色價值與發(fā)展空間 / 028

    第二章 生成式人工智能的風險 / 029

    一、硬件層:人工智能芯片短缺風險 / 029
    二、數(shù)據(jù)層 / 031
    (一)數(shù)據(jù)質(zhì)量風險 / 032
    (二)數(shù)據(jù)安全風險 / 035
    (三)使用版權數(shù)據(jù)做預訓練的侵權風險 / 037
    (四)數(shù)據(jù)爬取導致的不正當競爭風險 / 040
    (五)數(shù)據(jù)孤島與數(shù)據(jù)交易不足風險 / 041
    三、算法層 / 043
    (一)算法安全風險 / 048
    (二)算法公平風險 / 050
    (三)算法透明度風險 / 052
    (四)算法歸責風險 / 054
    四、應用層 / 055
    (一)內(nèi)容安全風險 / 055
    (二)著作權法律風險 / 058
    (三)新型不正當競爭和壟斷風險 / 061
    (四)侵犯人格權、肖像權等風險 / 063
    (五)倫理風險 / 065

    第二編 生成式人工智能技術和產(chǎn)品合規(guī)要點

    第三章 生成式人工智能產(chǎn)品準備階段的合規(guī)要點 / 073

    一、訓練數(shù)據(jù)集合規(guī)要點 / 073
    (一)數(shù)據(jù)來源合規(guī) / 073
    (二)數(shù)據(jù)集的預處理工作 / 091
    (三)數(shù)據(jù)安全 / 099
    二、算法/模型合規(guī)要點 / 104
    (一)準入類資質(zhì) / 104
    (二)算法備案 / 110
    (三)算法機制機理審核研究 / 117
    (四)安全評估 / 125
    (五)科技倫理審查 / 131

    第四章 生成式人工智能模型訓練階段的合規(guī)要點 / 138

    一、訓練階段 / 138
    (一)預訓練 / 139
    (二)優(yōu)化訓練 / 141
    二、訓練階段的合規(guī)要點 / 146
    (一)采取完善的數(shù)據(jù)治理措施 / 147
    (二)編制技術文件 / 148
    (三)日志記錄和保存義務 / 148
    (四)解釋說明的義務 / 149
    (五)管理優(yōu)化訓練中的標注人員 / 149
    (六)模型的安全性測評 / 150
    三、內(nèi)容輸出階段 / 151
    (一)知識產(chǎn)權合規(guī)要點 / 151
    (二)信息發(fā)布審核 / 153
    (三)平臺內(nèi)容管理 / 154
    (四)標識要求 / 156
    (五)協(xié)助監(jiān)管 / 158
    (六)生態(tài)治理 / 158

    第五章 生成式人工智能的基準和評估 / 161

    一、安全性評估標準 / 161
    (一)評估“模型欺騙”或“模型出逃”的風險 / 161
    (二)評估被“濫用”的風險 / 164
    (三)安全評估的方法及要求 / 165
    二、合規(guī)評估標準 / 167
    (一)算法備案的合規(guī)標準 / 167
    (二)歐盟“高風險人工智能系統(tǒng)”的合規(guī)標準 / 171

    第六章 生成式人工智能部署環(huán)節(jié)的合規(guī) / 180

    一、大模型垂直部署 / 180
    (一)保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的義務 / 180
    (二)全周期的內(nèi)容評估義務 / 181
    (三)大模型開發(fā)者的提示義務 / 181
    二、基于API調(diào)用的部署 / 182
    (一)開源合規(guī) / 184
    (二)數(shù)據(jù)合規(guī) / 185
    (三)安全評估和算法合規(guī) / 188
    (四)內(nèi)容合規(guī) / 189
    三、基于插件模式的部署 / 190
    (一)插件模式下反饋信息的合規(guī)問題 / 190
    (二)生成式人工智能基于插件模式調(diào)用第三方程序合規(guī)問題 / 193
    四、“一站式”大模型集成平臺 / 195
    (一)內(nèi)容管理 / 195
    (二)用戶管理 / 196
    (三)應急處理 / 199

    第三編 生成式人工智能域外合規(guī)要覽

    第七章 歐盟生成式人工智能合規(guī)框架 / 206

    一、歐盟生成式人工智能合規(guī)監(jiān)管體系概述 / 206
    (一)歐盟生成式人工智能技術產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀 / 206
    (二)歐盟生成式人工智能治理的基本原則 / 209
    (三)主要監(jiān)管部門及職責 / 212
    二、主要規(guī)定與歷史沿革 / 216
    (一)監(jiān)管法律及其歷史沿革 / 216
    (二)主要監(jiān)管及激勵措施 / 218
    三、合規(guī)要點 / 221
    (一)高風險人工智能系統(tǒng)的合規(guī)要求 / 221
    (二)有限風險人工智能系統(tǒng)的合規(guī)要求 / 233
    (三)通用人工智能模型提供者的合規(guī)要求 / 235

    第八章 美國生成式人工智能合規(guī)框架 / 237

    一、美國生成式人工智能合規(guī)監(jiān)管體系概述 / 237
    (一)美國生成式人工智能治理的基本原則 / 237
    (二)主要治理主體及職責 / 241
    二、主要規(guī)定與歷史沿革 / 251
    (一)美國生成式人工智能聯(lián)邦監(jiān)管立法及政策概述 / 251
    (二)《人工智能基礎模型透明法案》重點制度框架 / 254
    三、合規(guī)要點 / 256
    (一)生成式人工智能大模型訓練數(shù)據(jù)合規(guī) / 256
    (二)知識產(chǎn)權保護合規(guī) / 259
    (三)產(chǎn)品準入及前置程序合規(guī) / 263
    (四)內(nèi)容安全及倫理安全 / 265

    第九章 英國生成式人工智能合規(guī)框架 / 267

    一、英國生成式人工智能合規(guī)監(jiān)管體系概述 / 267
    (一)英國生成式人工智能治理的基本原則 / 267
    (二)主要監(jiān)管部門及職責 / 268
    (三)監(jiān)管框架思路、依據(jù)、風險 / 269
    二、主要規(guī)定與歷史沿革 / 271
    (一)《國家人工智能戰(zhàn)略》提出的未來立法監(jiān)管規(guī)劃 / 271
    (二)英國生成式人工智能監(jiān)管規(guī)則概覽 / 274
    三、英國治理體系特征 / 276
    (一)秉承去中心化監(jiān)管理念,以行業(yè)自主治理為主 / 276
    (二)重點行業(yè)治理特點與制度 / 279
    四、合規(guī)要點 / 283
    (一)確定適用的人工智能監(jiān)管規(guī)范與范圍 / 283
    (二)追蹤主管行業(yè)立法與監(jiān)管措施 / 285
    (三)關注持續(xù)性合規(guī)義務與成本 / 285
    (四)關注人工智能訓練數(shù)據(jù)的版權合規(guī) / 286

    第十章 日本生成式人工智能合規(guī)框架 / 288

    一、日本生成式人工智能合規(guī)監(jiān)管體系概述 / 288
    (一)日本生成式人工智能治理的基本原則 / 288
    (二)主要治理主體以及職責 / 289
    二、主要法律規(guī)定與監(jiān)管文件 / 290
    (一)《日本AI法》 / 290
    (二)日本生成式人工智能治理的現(xiàn)有法律適用 / 291
    (三)日本生成式人工智能現(xiàn)有監(jiān)管體系 / 292"

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