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[智能应用]AIGC数据安全与算法治理报告[11P] [复制链接]

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《AIGC数据安全与算法治理报告》由上海赛博网络安全产业创新研究院发布,分析了人工智能发展趋势、安全挑战以及全球治理现状,并提出了治理框架。
算力经济时代,人工智能发展呈现新趋势,包括算力新基建支撑、数据新要素驱动和AI大模型引领,AIGC应用进入“成长期”,但数据安全和算法问题成为发展掣肘。人工智能发展面临的安全挑战包括数据采集阶段难以保障数据所有者权利,数据处理阶段可能导致决策错误或算法歧视,数据流通阶段存在合法性及安全性问题,数据使用阶段可能影响国家、企业及个人安全。
各国在AIGC领域的治理现状不同,美国鼓励发展并以场景化立法规制安全,欧盟重塑治理规范并基于风险识别强监管,中国实施适度监管并从多层级、多角度进行规范。AIGC治理前沿技术包括隐私计算、区块链、对抗训练、偏见检测和内容鉴别及标识等。
我国应构建AIGC数据和算法安全治理框架,遵循健康有序、技术向善、敏捷治理和多元包容的原则,通过完善治理顶层设计、建设系列标准体系、提高企业自身治理能力和打造全面的安全治理能力供给等路径进行治理。具体包括将人工智能数据安全和算法治理纳入国家整体安全观,加快立法,构建监管机制;制定标准计划,形成通用标准和行业标准;企业应加强组织建设、提升技术和人员能力、培育企业文化;政府等应共同提供技术研发、产品服务、测评认证和合规咨询等安全能力供给。
总之,人工智能安全治理需多方共同努力,以促进人工智能健康发展并保障各方权益。
以下为报告节选内容











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只看该作者 沙发  发表于: 07-23
  《AIGC数据安全与算法治理报告》是由上海赛博网络安全产业创新研究院发布的深度研究报告。该报告聚焦于人工智能(AI)应用中的数据安全和算法治理问题,全面分析了当前全球人工智能数据安全和算法治理的主要现状和最新动态。报告指出,随着以“算力新基建、数据新要素、AI大模型”为特征的算力经济时代来临,AIGC(AI生成内容)应用已进入“成长期”。然而,数据安全和算法问题成为其发展的主要障碍。

  报告详细讨论了人工智能发展面临的安全挑战,包括数据采集阶段难以保障数据所有者权利,数据处理阶段可能导致决策错误或算法歧视,数据流通阶段存在合法性及安全性问题,以及数据使用阶段可能影响国家、企业及个人安全。

  在治理方面,报告指出各国在AIGC领域的治理现状不同。例如,美国鼓励发展并以场景化立法规制安全,欧盟重塑治理规范并基于风险识别强监管,而中国实施适度监管并从多层级、多角度进行规范。报告还提到了AIGC治理前沿技术,包括隐私计算、区块链、对抗训练、偏见检测和内容鉴别及标识等。

  针对我国的情况,报告建议构建AIGC数据和算法安全治理框架,遵循健康有序、技术向善、敏捷治理和多元包容的原则。具体措施包括将人工智能数据安全和算法治理纳入国家整体安全观,加快立法,构建监管机制;制定标准计划,形成通用标准和行业标准;企业应加强组织建设、提升技术和人员能力、培育企业文化;政府等应共同提供技术研发、产品服务、测评认证和合规咨询等安全能力供给。

  综上所述,这份报告强调了人工智能安全治理需要多方共同努力,以促进人工智能的健康发展并保障各方权益。

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