【赠书抽奖】实战指南：AI大模型安全监管与合规操作全攻略

文末赠书

当前正处于人工智能飞速发展的黄金时期，以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术极大地丰富了创意表达的方式，加速了知识的传播，并为社会变革注入了新的动力。在我国，大语言模型（Large Language Model，LLM，简称“大模型”）的发展势如破竹，至2024年1月，已有超过40款大语言模型产品获得官方备案。这些来自互联网巨头、科研机构和新兴科技公司的模型，如百度的文心一言、抖音的云雀、智谱AI的GLM、中国科学院的紫东太初、百川智能的百川模型，展现了国内在该领域的创新活力和大语言模型广泛的应用潜力。

这些激动人心的进展背后，却伴随着一系列复杂的安全、监管与合规问题。正如历史上的探险者面临未知领域时的谨慎与思考一样，人们在拥抱生成式人工智能的同时，也不得不面对这些技术可能引发的风险和挑战。作为生成式人工智能的一个重要分支，大语言模型虽然能力强大，但其潜在的风险十分复杂，从误导性内容的生成、数据泄露的风险，到算法偏见的可能性，甚至是技术滥用带来的社会不安，不一而足。因此，其安全使用、合规发展以及伦理考量的问题亟待人们深入探讨和解答，《大模型安全、监管与合规》应运而生。

视频解读

内容简介

这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南，以促进生成式人工智能行业的健康发展。

本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软全球MIE Expert创新教育专家、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验，将理论与实务紧密结合，为读者提供了宝贵的见解和参考。

阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：

（1）大模型安全的范畴、现状和挑战：包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险点；

（2）大模型技术层面的安全风险：包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性；

（3）大模型监管与合规的法律框架：包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法进展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践；

（4）大模型知识产权合规：在大模型的开发和应用中，如何确保知识产权的合规性，包括著作权、开源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护；

（5）大模型数据合规：在大模型的构建过程中如何确保数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规；

（6）大模型内容安全：在大模型的应用过程中如何确保内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规；

（7）大模型算法合规：在大模型的构建和应用开发过程中如何确保算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公开透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要点总结；

（8）大模型伦理安全：在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表；

（9）大模型的安全保障方案：如何构建一个既安全又可信的大模型环境，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略；

（10）生成式人工智能的发展趋势：从技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。

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Contents目　　录

前言
第1章　大语言模型安全及其挑战1
1.1　大语言模型的发展历史与技术现状2
1.1.1　序章：起源与早期形态2
1.1.2　转折：神经网络的兴起2
1.1.3　现代巨人：GPT与BERT的时代3
1.1.4　技术现状与应用领域4
1.2　大语言模型安全的范畴5
1.2.1　大语言模型的技术安全：关键挑战是什么5
1.2.2　大语言模型的监管与合规：面临哪些关键问题6
1.3　生成式人工智能安全的重要性6
1.3.1　提升大语言模型的社会信任和声誉7
1.3.2　降低大语言模型的法律风险9
1.3.3　保护大语言模型的用户数据隐私9
1.3.4　保障大语言模型服务的连续性10
1.3.5　提高大语言模型的系统稳定性11
1.4　大语言模型安全的现状与挑战11
1.4.1　大语言模型的安全隐患与主要风险点12
1.4.2　大语言模型与国家安全风险14
1.4.3　大语言模型安全治理之道：发展与安全并重15
第2章　大语言模型技术层面的安全风险17
2.1　大语言模型的信息安全原则18
2.1.1　机密性18
2.1.2　完整性18
2.1.3　可用性18
2.2　传统安全风险19
2.2.1　传统网络攻击依然具有威力20
2.2.2　常见的传统网络攻击方式21
2.3　识别和分析人类意图上的挑战21
2.3.1　恶意意图的识别难题22
2.3.2　AI生成虚假信息传播23
2.3.3　利用AI进行黑客攻击24
2.4　大语言模型的固有脆弱性24
2.4.1　对抗攻击25
2.4.2　后门攻击29
2.4.3　Prompt攻击30
2.4.4　数据投毒攻击31
2.4.5　模型窃取攻击32
2.4.6　数据窃取攻击33
2.4.7　其他常见安全风险34
第3章　大语言模型监管与合规的法律框架37
3.1　全球视野下的AIGC监管现状38
3.1.1　AIGC企业面临的诉讼压力38
3.1.2　针对AIGC企业的执法调查屡见不鲜41
3.1.3　各国抓紧AIGC相关立法44
3.2　国内的监管体系45
3.2.1　国内监管体系概述45
3.2.2　国内现行监管政策梳理与总结48
3.2.3　国内重点监管政策解读50
3.3　国外的典型法域54
3.3.1　欧盟54
3.3.2　美国68
3.3.3　英国73
3.3.4　新加坡75
3.3.5　加拿大77
3.3.6　韩国78
第4章　大语言模型知识产权合规81
4.1　著作权82
4.1.1　著作权概述82
4.1.2　AIGC生成物的著作权定性分析82
4.1.3　AIGC技术相关的著作权侵权风险85
4.1.4　典型案例分析88
4.1.5　小结99
4.2　开源协议103
4.2.1　开源协议概述103
4.2.2　开源协议引发的侵权风险106
4.2.3　涉及开源协议的相关案例107
4.2.4　涉及开源协议的侵权风险防范措施109
4.3　专利权109
4.3.1　专利权概述109
4.3.2　AIGC场景下的专利权相关问题110
4.4　商标权112
4.4.1　商标权概述112
4.4.2　AIGC场景下的商标侵权113
4.4.3　人工智能生成物与商标侵权113
4.5　商业秘密115
4.5.1　商业秘密概述115
4.5.2　AIGC场景下常见的商业秘密相关风险116
4.5.3　典型案例分析118
4.5.4　小结120
第5章　大语言模型数据合规123
5.1　模型训练阶段124
5.1.1　数据采集124
5.1.2　数据质量提升134
5.2　模型应用阶段137
5.2.1　告知同意138
5.2.2　个人信息权利行使138
5.2.3　收集儿童个人信息139
5.2.4　数据跨境139
5.3　模型优化阶段142
5.3.1　数据使用142
5.3.2　数据安全143
第6章　大语言模型内容安全145
6.1　内容安全监管146
6.1.1　国内视角下的监管146
6.1.2　国外视角下的监管147
6.2　内容安全风险149
6.2.1　权利人提起的民事侵权责任149
6.2.2　监管机构提起的行政处罚150
6.2.3　刑事处罚150
6.3　内容安全合规151
6.3.1　模型训练阶段151
6.3.2　模型应用阶段155
6.3.3　模型优化阶段160
第7章　大语言模型算法合规163
7.1　算法合规框架概述164
7.2　算法备案164
7.2.1　法律依据及实施概况164
7.2.2　备案流程166
7.2.3　算法备案入口及角色167
7.2.4　备案所需准备的文件及材料168
7.2.5　备案期限168
7.3　人工智能安全评估169
7.4　算法公开透明170
7.5　算法生成内容标识173
7.6　算法反歧视176
7.6.1　算法设计178
7.6.2　训练数据选择179
7.6.3　模型生成和优化180
7.7　与算法有关的侵权181
7.8　算法合规要点总结185
第8章　大语言模型伦理安全187
8.1　大语言模型伦理：AI技术进步的道德维度188
8.1.1　三个案例引发对AI伦理的思考188
8.1.2　人工智能伦理概述：一个复杂且涵盖多方面的议题191
8.2　人工智能伦理的重要性191
8.2.1　提升公众信任：大语言模型伦理规范的社会影响192
8.2.2　确保合规性：企业和组织遵守伦理规范的必要性192
8.2.3　面向可持续的未来：伦理规范的长期社会影响193
8.3　大语言模型伦理安全风险及成因分析194
8.3.1　主要的伦理风险194
8.3.2　伦理风险的成因195
8.4　我国人工智能伦理治理实践195
8.4.1　我国人工智能伦理相关法规政策概述196
8.4.2　确立科技伦理治理体制机制198
8.5　大语言模型伦理风险应对策略205
8.5.1　研究开发者的责任205
8.5.2　设计制造者的责任206
8.5.3　部署应用者的责任207
8.5.4　用户的责任208
第9章　大语言模型的安全保障方案211
9.1　传统技术层面的安全保障212
9.1.1　大语言模型在系统层面的安全挑战212
9.1.2　大语言模型中可应用的经典安全技术214
9.1.3　应用传统安全实践的经验215
9.2　数据层面的保障策略217
9.2.1　数据收集阶段面临的安全挑战218
9.2.2　训练阶段的安全建议219
9.2.3　模型推理阶段的安全建议220
9.3　可信属性角度的安全防护策略221
9.3.1　大语言模型可信任的支柱222
9.3.2　人类监管和监督223
9.3.3　技术健壮性和安全性223
9.3.4　隐私和数据治理224
9.3.5　透明度226
9.3.6　多样性和公平性228
9.3.7　社会和环境变革229
9.3.8　问责机制231
第10章　生成式人工智能未来展望233
10.1　技术视角看大语言模型安全的发展趋势234
10.1.1　增强安全性与可靠性234
10.1.2　提高透明性与可解释性235
10.1.3　优化性能与效率236
10.1.4　应对深度伪造技术237
10.1.5　区块链技术的集成238
10.2　法律视角看大语言模型安全的发展趋势239
10.2.1　全球数据保护法律法规在大模型领域的细化与完善240
10.2.2　全球范围内算法监管框架的逐渐完善241
10.2.3　AI时代的知识产权244
10.2.4　伦理规范的法律化251