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生成式AI的源头治理:数据深度运用的风险隐忧与刑事规制
被引量：
10
1
作者
章诚豪
张勇
《湖北社会科学》
CSSCI
北大核心
2023年第11期127-135,共9页
生成式AI作为强大的自然语言处理模型,其顺畅运行有赖于海量数据的训练、学习、分析等深层次运用。基于精妙算法的加持,深度运用的数据会关涉经济利益、保密利益、使用性能等多重维度,其间不免存在数据泄露、算法歧视等潜在风险,甚至引...
生成式AI作为强大的自然语言处理模型,其顺畅运行有赖于海量数据的训练、学习、分析等深层次运用。基于精妙算法的加持,深度运用的数据会关涉经济利益、保密利益、使用性能等多重维度,其间不免存在数据泄露、算法歧视等潜在风险,甚至引发传统犯罪模式之异化。为应对刑事规制空缺、数据犯罪法益的技术性倾向及固有罪名之误区等困境,数据深度运用的刑事规制体系应当以数据技术分工为指引,及时调转治理逻辑与重心。为实现数据安全保障与技术正面价值有效释放之间的平衡,刑法介入需在利益衡量视角下充分考虑生成式AI的附随风险。刑事治理不应拘泥于数据采集和数据流动等传统规制环节,而是通过增设数据分析等专项罪名予以规范完善,并注重预防性禁令等非刑事治理手段,为数据深度运用技术的正向发展提供空间。
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关键词
数据深度运用
生成式AI
技术治理
刑事规制
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题名
生成式AI的源头治理:数据深度运用的风险隐忧与刑事规制
被引量：
10
1
作者
章诚豪
张勇
机构
南京大学法学院
华东政法大学刑事法学院
出处
《湖北社会科学》
CSSCI
北大核心
2023年第11期127-135,共9页
基金
国家社会科学基金重大项目“数字经济的刑事安全风险防范体系建构研究”(21&ZD209)的阶段性研究成果。
文摘
生成式AI作为强大的自然语言处理模型,其顺畅运行有赖于海量数据的训练、学习、分析等深层次运用。基于精妙算法的加持,深度运用的数据会关涉经济利益、保密利益、使用性能等多重维度,其间不免存在数据泄露、算法歧视等潜在风险,甚至引发传统犯罪模式之异化。为应对刑事规制空缺、数据犯罪法益的技术性倾向及固有罪名之误区等困境,数据深度运用的刑事规制体系应当以数据技术分工为指引,及时调转治理逻辑与重心。为实现数据安全保障与技术正面价值有效释放之间的平衡,刑法介入需在利益衡量视角下充分考虑生成式AI的附随风险。刑事治理不应拘泥于数据采集和数据流动等传统规制环节,而是通过增设数据分析等专项罪名予以规范完善,并注重预防性禁令等非刑事治理手段,为数据深度运用技术的正向发展提供空间。
关键词
数据深度运用
生成式AI
技术治理
刑事规制
分类号
D914 [政治法律—刑法学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
生成式AI的源头治理:数据深度运用的风险隐忧与刑事规制
章诚豪
张勇
《湖北社会科学》
CSSCI
北大核心
2023
10
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