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生成式人工智能训练数据风险治理:欧盟经验及其启示
被引量：
3
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作者
徐伟
韦红梅
《现代情报》
北大核心
2025年第5期89-98,共10页
[目的/意义]生成式人工智能模型的性能依赖于训练数据的安全性,而频发的训练数据安全风险已经成为人工智能技术发展的障碍。保障训练数据安全对技术的健康发展具有重要意义。[方法/过程]通过文献、经验和比较分析,揭示了生成式人工智能...
[目的/意义]生成式人工智能模型的性能依赖于训练数据的安全性,而频发的训练数据安全风险已经成为人工智能技术发展的障碍。保障训练数据安全对技术的健康发展具有重要意义。[方法/过程]通过文献、经验和比较分析,揭示了生成式人工智能训练数据的安全风险,并在借鉴欧盟治理经验的基础上,结合我国实践提出了应对策略。[结果/结论]研究发现,当前训练数据存在数据来源不透明、标注不规范、内容不安全及泄露风险等问题。欧盟已建立以保障数据来源、标注、内容及泄露防控为核心的监管体系。未来,我国应加强数据来源管理、统一标注标准、完善内容安全规则,强化数据保护技术以确保训练数据安全,推动技术健康发展。
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关键词
生成式人工智能
训练
数据
数据
安全
数据风险治理
欧盟经验
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职称材料
题名
生成式人工智能训练数据风险治理:欧盟经验及其启示
被引量：
3
1
作者
徐伟
韦红梅
机构
重庆邮电大学网络法治研究中心
出处
《现代情报》
北大核心
2025年第5期89-98,共10页
基金
国家社会科学基金重大项目“健全网络综合治理体系研究”(项目编号:23ZDA086)。
文摘
[目的/意义]生成式人工智能模型的性能依赖于训练数据的安全性,而频发的训练数据安全风险已经成为人工智能技术发展的障碍。保障训练数据安全对技术的健康发展具有重要意义。[方法/过程]通过文献、经验和比较分析,揭示了生成式人工智能训练数据的安全风险,并在借鉴欧盟治理经验的基础上,结合我国实践提出了应对策略。[结果/结论]研究发现,当前训练数据存在数据来源不透明、标注不规范、内容不安全及泄露风险等问题。欧盟已建立以保障数据来源、标注、内容及泄露防控为核心的监管体系。未来,我国应加强数据来源管理、统一标注标准、完善内容安全规则,强化数据保护技术以确保训练数据安全,推动技术健康发展。
关键词
生成式人工智能
训练
数据
数据
安全
数据风险治理
欧盟经验
Keywords
generative artificial intelligence
training data
data security
data risk management
EU experience
分类号
D922 [政治法律—法学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
生成式人工智能训练数据风险治理:欧盟经验及其启示
徐伟
韦红梅
《现代情报》
北大核心
2025
3
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