ICMLJul, 2023

AI 和欧盟数字市场法案：应对生成式人工智能的规模问题

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TL;DRAI 技术快速发展的同时，对数字市场巨头风险的关注也在增加。欧盟的数字市场法案 (DMA) 旨在应对这些风险，但目前的框架可能还不足以覆盖可能成为 AI 服务入口的生成式 AI 系统。本文主张将某些 AI 软件作为核心平台服务集成，并将某些开发者归为 DMA 下的守门人。我们还提出对守门人义务的评估，以确保其覆盖生成式 AI 服务。随着欧盟考虑生成式 AI 特定规则和 DMA 可能的修正案，本文为生成式 AI 服务的多样性和开放性提供了深入洞察。
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发现论文，激发创造
  • 数字市场法规下的门户 AI 与数据监管：透明度、获取和公平性

    该研究论文旨在分析欧盟数字市场法规中的人工智能应用于数字经济的规则，研究表明在公平性问题上的 DMA 远胜过 AI Act，提供了具体的解决方案。

    Dec, 2022

  • 欧盟法律中的生成人工智能：责任、隐私、知识产权和网络安全

    生成式人工智能和大型语言模型的出现标志着人工智能领域的范式转变。本文分析欧盟背景下产生式人工智能和大型语言模型的法律和监管影响，着重分析责任、隐私、知识产权和网络安全等方面。它批判性地审视现有和拟议的欧盟立法，包括《人工智能法案（AIA）》草案，以应对生成式人工智能和大型语言模型所带来的独特挑战。本文确定了立法框架中的潜在差距和不足，并提出建议，以确保生成模型的安全合规部署，使其与欧盟不断演变的数字环境和法律标准保持一致。

    Jan, 2024

  • 风险导向的人工智能监管的风险：认真对待责任

    欧盟人工智能法案是一项基于风险的前瞻性监管方法，旨在预防某些有害结果，并提倡对数据质量和人工监督进行批判性检查；我们建议将责任视为主要监管机制，并区分潜在危害的内生和外生因素，通过合理分配开发者和使用者之间的责任来减轻风险。

    Nov, 2023

  • 规范 ChatGPT 和其他大型生成型 AI 模型

    论文将新的生成模型 LGAIMs 置于当前的信任人工智能法规辩论中，并探讨如何量身定制法律条款以适应其能力，主要包括直接管制、数据保护、内容管理等，并提出四种策略以确保 LGAIMs 可信并为社会利益服务。

    Feb, 2023

  • 关注论文：生成式人工智能如何重塑数字阴影产业？

    本文分析了 AIGC 技术在黑色和灰色互联网产业的上中下游路径中对 DRM 系统的挑战和机遇，探讨了生成式 AI 技术引发的新黑色和灰色技术，并提出了提高现有风险控制系统的未来方向。

    May, 2023

  • 欧洲的人工智能监管：从 AI 法案到未来监管挑战

    欧盟 AI 监管、混合监管策略、AI 法案等关键词所涵盖的论文讨论了 AI 监管的复杂性以及现行 AI 法案的不足，并呼吁建立协议以规范高性能开源 AI 系统的访问，以进一步完善 AI 技术的有效治理。

    Oct, 2023

  • 企业生成人工智能治理

    基于调查最近的研究作品，这项综述填补了研究组织治理范围的空白，通过发展适用于公司的 GenAI 治理框架，超越了简单的总结，为公司利用 GenAI 的商业机会并抵御相关风险提供了目标和治理机制的大致范围。该研究提供了一个专注于 GenAI 治理的方法，为公司应对负责任的人工智能采用的挑战提供了实用的见解，同时也有助于技术人员开阔视野，以及发现新的研究方向。

    Feb, 2024

  • 生成人工智能模型：行业和机构的机会与风险

    生成式 AI 模型的应用带来了数字化机会，同时也引入了新的 IT 安全风险。在将生成式 AI 集成到工作流程中之前，公司、机构、开发者和操作员都应进行风险分析，并相应地调整和采取安全措施。

    Jun, 2024

  • 双重治理：中央监管与众包安全机制在生成式人工智能中的交叉

    通过实施 Dual Governance 框架，我们认为可以促进创新和创造力，同时确保生成 AI 的安全和道德部署。

    Aug, 2023

  • 鉴定和减轻生成式人工智能的安全风险

    生成式人工智能技术（GenAI）可能被用于积极和消极目的，这篇论文讨论了 GenAI 所带来的双重用途困境，并提出了针对此问题的短期和长期目标，旨在引发学术界对此重要主题的深入讨论。

    Aug, 2023