尋找“共享與監管”的平衡點

以ChatGPT為代表的生成式人工智能掀起新一輪熱潮。與此同時，數據泄露、隱私竊取、算法歧視等數字安全風險不斷顯現，迫切需要尋找共享與監管并重的動態平衡范式，守住人工智能時代的數字安全底線。

數字安全和數字治理的先行者

縱觀全球，中國、美國和歐盟作為探索數字安全和數字治理的先行者，無論是技術創新還是立法規范都走在世界前列，同時也存在差異。在相同點方面，均高度重視算法治理，將算法安全嵌套在數據安全中，實行數據與算法協同治理；在差異性方面，雖然同樣強調個人隱私安全，美國以鼓勵創新為核心，更注重數據自由流動，傾向于以行業自律進行治理。歐盟注重個人隱私保護和立法，探索和引入人工智能監管沙盒機制，并發布首部人工智能監管法案。這些經驗做法，對我國數字安全治理具有一定參考價值。

我國人工智能發展實現重點突破

我國加快推動人工智能發展，需形成政府、企業、社會組織和個人合力，在協同數據和算法治理、保障生成式人工智能安全等方面實現重點突破。

第一，啟動國家人工智能數據和算法工程。建立安全標準，分門別類對數據和算法進行管理，提升數據互操作性以及算法透明度，改變過去個人或企業單打獨斗的局面。

自動檢索風險指標。開發針對人工智能應用網絡的早期預警系統，對網絡資源進行常規監控和過濾，對于不符合政策要求的危險因素、劣質數據和不良信息，及時清除或屏蔽?！?br>