大模型安全、监管与合规

（1）标准著作：本书尝试从10个方面为生成式AI的安全、监管、合规、伦理问题提供解决方案，可作为该领域的标准参考著作。 （2）专业严谨：本书由多位来自法律、技术和教育领域的专家的跨学科经验凝结而成，确保了内容的专业性和严谨性。 （3）全球视野：本书梳理了全球主要国家和地区在生成式AI领域的监管、立法和司法实践，案例丰富，数据翔实。 （4）实操指南：本书内容全面涵盖生成式AI面临的合规与安全问题，从问题分析到应对策略，提供实战指导。

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、微软创新教育专家（MIEE）、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。

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