大模型安全、監管與合規

內容簡介

這是一部從技術安全、監管框架、合規要求、倫理道德等角度全面講解生成式人工智能安全問題的實戰性著作，融合了跨學科專家的技術和經驗，作者團隊包括安全領域的資深技術精英、微軟創新教育專家（MIEE）、生成式人工智能技術專家，以及在大數據企業、法律界深耕多年的知識產權與數據合規方面的專家。 閱讀並掌握本書，你將收穫以下10個方面知識： （1）大模型安全的範疇、現狀和挑戰：包括安全、監管與合規的關鍵問題，以及國家安全和社會治理角度安全隱患和風險點。 （2）大模型技術層面的安全風險：包括信息安全原則、傳統安全風險、識別和分析人類意圖的挑戰，以及大模型的固有脆弱性。 （3）大模型監管與合規的法律框架：包括全球範圍內的AIGC的監管現狀，如訴訟壓力、執法調查和立法進展，以及國內監管體系和國外典型法域的監管實踐。 （4）大模型知識產權合規：在大模型的開發和應用中，如何確保知識產權的合規性，包括著作權、開源協議、專利權、商標權和商業祕密的保護。 （5）大模型數據合規：在大模型的構建過程中如何確保數據合規，包括模型訓練、應用和優化等全流程的數據合規。 （6）大模型內容安全：在大模型的應用過程中如何確保內容安全，包括內容監管、內容安全風險和內容安全合規。 （7）大模型算法合規：在大模型的構建和應用開發過程中如何確保算法合規，包括算法備案、人工智能安全評估、算法公開透明、算法生成內容標識、算法反歧視、與算法有關的侵權和算法合規要點總結。 （8）大模型倫理安全：在大模型的構建和應用過程中如何確保倫理安全，包括倫理風險、成因分析、治理實踐、應對策略和自查工具表。 （9）大模型的安全保障方案：如何構建一個既安全又可信的大模型環境，包括傳統技術層面的安全保障、數據層面的保障策略和可信屬性角度的安全防護策略。 （10）生成式人工智能的發展趨勢：從技術視角和法律視角，洞察大模型在安全、監管與合規方面的發展趨勢。

讀者書評

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