構建生成式人工智能分層治理體系

黨的二十屆三中全會提出，完善生成式人工智能發展和管理機制。生成式人工智能的通用性、交互性、深度合成性等技術特征和傳播模式對傳統網絡空間治理體系提出了挑戰，應構建符合生成式人工智能產業鏈分布規律、產業形態并能嵌入現有網絡空間治理體系的人工智能治理體系。

生成式人工智能改變了信息生產方式和主體關系，使以規制網絡應用服務提供者的傳統網絡空間治理模式難以發揮預期作用。

在技術方法層面，生成式人工智能的信息生成本質是模型和數據替代人類直接生成概率答案的過程，其已成為新型網絡信息生產者。生成式人工智能還能提供情緒識別、分析及反饋等深層服務，這改變了信息服務模式，同時也容易引發新型信息內容風險。

在應用角度層面，生成式人工智能采用“用戶提問—系統回答”的模式，信息生產內容實際上也由用戶參與生成，用戶從單純的信息接受者變為信息生產的參與者。這改變了傳統信息模式下作者與用戶的生產和應用關系，對既有內容與生產者主體責任認定規則體系產生挑戰。

在產業鏈層面，生成式人工智能的產業主體由基礎模型層、專業模型層和應用服務層組成，突破了傳統的網絡空間技術支持者、服務提供者和內容生產者的邏輯關系，使得通過規制信息聚合和分發角色的平臺治理邏輯難以規制生成式人工智能生態。

為此，構建生成式人工智能治理體系需要兼顧科學規律和立法規律，需要平衡生成式人工智能的創新性與法律體系的穩定性，需要在傳統網絡空間治理體系的總體框架下創設適應技術變革的治理規則，需要明確基礎模型層和應用服務層在生成式人工智能產業鏈的定位，分層分類予以規制。

一是基礎模型層需要承擔作為網絡設施運營者和網絡信息生產者的法律責任。基礎模型層是生成式人工智能的基礎設施，客觀上控制著生成式人工智能生態的信息供給，是生成式人工智能治理的關鍵抓手，需要承擔作為網絡設施運營者和網絡信息生產者的法律責任。

二是基礎模型層還要承擔作為網絡設施運營者的安全保護義務。作為人工智能的技術底座和基礎設施的基礎模型，基礎模型層面臨系統、數據和生態安全等新型風險。基礎模型層提供者的首要義務是保障基礎模型穩定運行，確保訓練數據不被濫用，以及發揮對應用服務層影響作用、維護上下游共治邏輯下的生態安全。

三是基礎模型層需要承擔作為網絡信息生成者的信息安全審核義務。基礎模型層具備比個體人類更強大的信息生產能力，生成的巨量內容能影響網絡用戶的知識來源、價值觀。基礎模型層需要協助監管機構從數據、訓練、產品等全鏈路設計對生成內容進行安全性檢測，確保生成的信息合規。

四是應用服務層需要承擔作為網絡服務提供者的信息披露義務。應用服務層是直接向終端用戶提供信息的渠道，是基礎模型層與終端用戶的樞紐。應用服務層應當履行個人信息收集、信息性質等告知提醒義務，縮小用戶與人工智能間的信息落差或信息溝壑，強化用戶信息掌控力和自決力。

總之，應當遵循科學立法的指導方針，按照客觀規律，分類分層規制產業鏈中各參與主體，形成定位明確、銜接緊密的生成式人工智能產業治理體系。