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      專家解讀|用標識之“規(guī)”,筑AI發(fā)展之“道”

      AI視界(以下內容由AI生成,請供參考)

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      從創(chuàng)意領域的自動化文本生成、多模態(tài)內容創(chuàng)作,到醫(yī)藥領域的影像輔助診斷與藥品開發(fā)預測,再到AI賦能的個性化教育、規(guī)模化農業(yè)生產等,生成式人工智能正全面融入經濟社會的肌理骨骼,推動數字社會生產力躍升。然而,技術紅利往往同風險挑戰(zhàn)如影隨形。生成式人工智能系統性動搖了社會信任的“視覺真實”基礎:當AI能夠以假亂真地炮制具有嚴密邏輯的網絡謠言,“數字復活”已故名人進行商業(yè)推廣,利用合成影像實施金融詐騙時,圖像和視頻不再可信,“眼見為實”的既定認知正遭受前所未有的沖擊,更從根本上侵蝕社會交往的信任基石。

      面對人工智能帶來的機遇與挑戰(zhàn),習近平總書記強調,“要把握人工智能發(fā)展趨勢和規(guī)律,加緊制定完善相關法律法規(guī)、政策制度、應用規(guī)范、倫理準則,構建技術監(jiān)測、風險預警、應急響應體系,確保人工智能安全、可靠、可控”。在這一治理思路引導下,從2023年1月《互聯網信息服務深度合成管理規(guī)定》的實施,到同年7月《生成式人工智能服務管理暫行辦法》的發(fā)布,再到2025年9月1日《人工智能生成合成內容標識辦法》(以下簡稱《標識辦法》)及配套強制性國家標準《網絡安全技術 人工智能生成合成內容標識方法》(以下簡稱《標識標準》)的正式生效,兩年時間內,我國迅速構建起覆蓋合成技術、生成服務與內容標識,容納原則、規(guī)則與標準的多層次治理體系。作為生成式人工智能治理的最新一環(huán),《標識辦法》與《標識標準》為AI生成內容設置全覆蓋的“身份認證”標識,以技術性規(guī)范重新錨定圖像真實,一方面為公眾提供辨別依據,重塑數字信任;另一方面也為安全監(jiān)管與合規(guī)應用劃定底線邊界。真正以標識之“規(guī)”,筑起生成式人工智能可信、可控、可持續(xù)的發(fā)展之“道”。

      一、守護公眾信任:從“眼見為實”到“標識為準”

      生成式人工智能技術重塑信息生產與傳播機制同時,也以高度仿真性模糊真實與虛假的邊界,其最大的挑戰(zhàn)在于,傳統以視覺感官經驗為基礎的信息真?zhèn)伪鎰e機制失效,并由此引發(fā)真實性信任危機?!稑俗R辦法》及其配套《標識標準》的出臺,不僅是防范技術濫用的重要制度回應,更是構建數字時代新型可信傳播機制的關鍵探索。其深遠意義在于,在“眼見為實”的主觀信任機制失效當下,以生成標識的客觀技術標準取代主觀判斷,并塑造人機協作內容生產的信任范式。

      《標識辦法》及其配套《標識標準》設定若干關鍵機制,一是強制性的生成內容標識義務要求;二是詳細規(guī)范標識應包含的內容要素、呈現方式、機器可識別格式等技術細節(jié)。通過構建標準化、可驗證的技術披露機制,實質確立人機協同內容生產的倫理底線,有助于從源頭上為公眾提供辨識真?zhèn)蔚囊罁?,并幫助逐步建立“標識為準”的新信任認知。技術透明有助于保護消費者知情權和選擇權,也能督促技術提供方和內容生產者履行社會責任,促進人工智能技術在信任框架內健康發(fā)展。

      從更深層次看,內容標識也為一般網絡用戶構筑重要的“認知底線”,防范用戶對AI技術的過度依賴。諸多研究已初步揭示,長期依賴人工智能生成的內容可能使人類面臨創(chuàng)造表達能力退化和情感鈍化風險。通過強制性的內容標識特別是顯性標識,用戶得以清晰區(qū)分人類原創(chuàng)內容與人工智能生成內容,幫助其在信息消費中做到從被動接受到理性辨識判斷,避免被誤導欺騙,抵御能力退化風險。

      二、引領產業(yè)發(fā)展:從“野蠻生長”到“負責任創(chuàng)新”

      生成式人工智能技術浪潮爆發(fā)以來,產業(yè)界經歷一段“野蠻生長”時期,因技術標準缺失與監(jiān)管框架滯后,市場上出現的生成服務質量參差不齊、應用邊界模糊,深度合成技術濫用問題突出、AI生成虛假信息事件頻發(fā),不僅損害了個體用戶權益,威脅社會公共秩序,也阻礙了產業(yè)的健康發(fā)展。對于產業(yè)界而言,《標識辦法》及《標識標準》適時出臺,為產業(yè)從無序擴張轉向有序發(fā)展劃定關鍵的制度邊界與合法軌道。

      《標識辦法》圍繞生成合成內容生產、分發(fā)與傳播的全產業(yè)鏈條,為生成合成服務提供者、信息內容傳播服務提供者與互聯網應用程序分發(fā)平臺設定相應的標識添加、核驗與審核義務。這些義務設置短期看雖會為企業(yè)帶來一定的合規(guī)成本,但從長遠看,制度化的義務安排有助于降低技術濫用引發(fā)的負外部效應,一方面提升用戶對生成內容消費的接受度與信任度,另一方面維持并擴大市場的可持續(xù)規(guī)模,為產業(yè)良性發(fā)展奠定基礎。從全球視角看,依托標識技術實現人工智能生成內容治理已成為國際監(jiān)管與行業(yè)界共識,在此情況下,我國率先推出人工智能生成合成內容標識的強制性國家標準,不僅推動企業(yè)切實履行標識義務、降低跨境合規(guī)風險,更顯著增強了中國企業(yè)在全球人工智能市場競爭中的軟實力,為促進國際標準互認與合作提供了“中國方案”。

      更為重要的是,《標識辦法》及配套標準以強制性的規(guī)范效力,提示并推動行業(yè)邁向“負責任創(chuàng)新”的成熟新階段。在標識義務約束下,企業(yè)須從單一追求技術突破,轉向兼顧商業(yè)利益與社會責任,將倫理和法律考量深度融入技術開發(fā)、產品設計與應用傳播的全流程。這意味著產業(yè)生態(tài)的深層重構——企業(yè)的核心競爭力不再僅僅體現在模型規(guī)?;蛏赡芰ι?,而是越來越多地體現在技術的可控性、內容的安全性、應用的可持續(xù)性等社會維度。同時,標識標準建設也將促使產業(yè)鏈上下游企業(yè)加強協作,共同構建包含內容標識、質量評估、風險監(jiān)測、用戶反饋在內的完整技術體系與治理生態(tài),避免技術孤島和惡性競爭。

      三、凈化網絡生態(tài):協同共治的標識實踐

      從更為系統、宏觀的網絡信息內容生態(tài)治理而言,《標識辦法》與《標識標準》的實施,是構建多元協同、健康清朗網絡生態(tài)的關鍵舉措?;趦热輼俗R的技術與制度實踐,有助于建立政府、企業(yè)與用戶間的良性協同互動機制。

      傳統治理模式下,政府承擔絕大多數監(jiān)管責任,企業(yè)被動合規(guī),用戶則處于信息接收的末端,治理效率有限且難以適應人工智能生成合成內容海量化、隱匿化的新特征?!稑俗R辦法》以內容標識為紐帶,為政府、企業(yè)、用戶三大主體構建了協同互動的制度基礎。標識制度通過打通信息黑箱,明確各方角色與義務,為各方參與治理提供共同的信息基礎與責任共擔機制。政府可根據統一標識更加精準地識別和監(jiān)管AI生成內容,提升治理效能;企業(yè)從被動執(zhí)行轉向主動履責,通過標識技術和管理創(chuàng)新承擔主體責任;用戶則借助內容標識增強辨別能力,并通過用戶反饋與舉報機制參與社會監(jiān)督。在透明、共享的基礎上構建起了多元協同的治理新架構。

      同時,內容標識也為信息質量提升與網絡生態(tài)自凈提供內在動力。在行為引導層面,內容標識作為生態(tài)自我識別、自我糾正的“催化劑”,賦予用戶更強的內容辨識能力和選擇主動權,以透明理性的信息內容選擇形成內容生產的市場正向反饋;也為平臺建立更加精細化的內容管理體系提供了技術支撐,促使平臺基于標識信息和用戶反饋,不斷優(yōu)化內容推薦策略,實施差異化治理。而在內容生產層面,內容標識要求促使內容生產者、提供者更注重信息內容的真實性、準確性,其統一規(guī)范要求也將促成行業(yè)標準與自律規(guī)范的形成,引導信息生產與供給向著更為安全、可信、可控方向發(fā)展。

      四、展望未來:人機協同信息生產的信任基礎

      伴隨人工智能生成合成內容標識制度的全面落地,我國在生成式人工智能治理領域邁出了系統性、前瞻性的一步?!稑俗R辦法》與《標識標準》的實施,不僅是對當前技術濫用問題的響應,更是面向人機協同信息生產新范式所構建的信任基礎。

      展望未來,標識制度需與國際治理體系接軌。生成式人工智能的內容傳播跨越國界,標識標準的互認與協同已成為全球人工智能治理的當前焦點。借此國內標識規(guī)范統一建設的契機,我國應積極推動標識標準的國際化,促進內容標識國際合作框架的構建。這不僅有助于中國企業(yè)“走出去”,也能在國際規(guī)則制定中注入中國智慧。

      標識制度實踐亦應成為人機協同社會中公眾素養(yǎng)提升的契機。未來教育體系應加強媒介素養(yǎng)與人工智能通識教育,使公眾不僅能夠“識標識”,更能夠“懂標識”“用標識”,形成理性判斷與技術使用的能力。只有當公眾具備對AI生成內容的批判性認知,標識才能真正發(fā)揮其信任錨點的作用。

      人工智能的發(fā)展不僅是技術問題,更是社會命題,人工智能的發(fā)展也需要經歷復雜的“社會適配”過程。中國生成式人工智能治理體系建設,為國際社會應對人工智能治理挑戰(zhàn)提供寶貴的制度范本與中國經驗。唯有在技術規(guī)范、法律底線與倫理共識的共同支撐下,才能構建起真正可持續(xù)、可信賴的人機協同未來。

      作者:梁 正 清華大學公共管理學院教授,人工智能國際治理研究院副院長

      編輯:陳占友

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