归属学者：

陈亮

归属院系：

人工智能法学院（应用法学院）

作者：

陈亮 ;张翔

摘要：

生成式人工智能利用海量未标记数据和合成数据进行持续训练，依赖深度神经网络等机器学习技术逐渐形成自主的行为能力，输出新颖结果、应用日趋广泛，正深刻改变着人际间的互动方式，其模型开发的资源密集型特性也促使复杂价值链条形成。生成式人工智能在运行节点的技术跃迁，引发了版权侵权、数据偏见、能耗过大、风险难测、虚假信息传播以及损害认定困难等监管挑战。欧盟人工智能法作出紧急回应，以“通用人工智能模型”为概念中枢，经由“通用人工智能系统”过渡，将生成式人工智能纳入“人工智能系统”范畴；输入端从数据数量和数据质量双管齐下设置合规义务，处理端引入“高影响能力”的自主性程度判断标准，并将“具有系统性风险的人工智能”嵌入风险分类分级制度，输出端则设计“检测、披露和透明度”等义务来规制虚假信息传播，部署端也专门设计价值链上的责任分配专条。虽然欧盟立法为应对生成式人工智能风险作出了努力，但在“抽象定义的确定性”“衡量数据训练效果的方法”“高级模型与小型模型之区分”“系统性损害的确定”以及“API接口和开源模式对价值分配的影响”等方面仍有继续完善的空间。

语种：

中文

出版日期：

2024-10-23

学科：

人工智能法学

收录：

北大核心期刊; CSSCI

提交日期：

2024-11-28

引用参考：

陈亮;张翔. 欧盟生成式人工智能立法实践及镜鉴[J]. 法治研究,2024(06):.

全文附件授权许可：

知识共享许可协议-署名