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生成式人工智慧法律實務(理論概覽與合規要點)

  • 作者：編者:張欣|責編:程思
  • 出版社：中國法治
  • ISBN：9787521646399
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：298
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    技術演進的加速與應用場景的深化，如同硬幣的兩面，在釋放技術前所未有的創新潛能之時，也折射出複雜的法律風險與倫理挑戰。本書聚焦生成式人工智慧的技術機理與產業發展、技術和產品合規要點以及其域外合規要覽，以生成式人工智慧全生命周期為視角，涵蓋了從產品準備階段到訓練過程階段，以及內容輸出階段的各個關鍵合規節點，力求理論與實務的緊密結合，希望通過「理論深度」與「實務精度」的雙重打磨，為讀者構建一個既能理解「為什麼」，又能知道「怎麼辦」的知識體系。
作者介紹
編者:張欣|責編:程思
    張欣，女，對外經濟貿易大學法學院助理教授、對外經濟貿易大學數字經濟和法律創新研究中心執行主任。本科（法學、經濟學雙學位）、博士（碩博連讀）均畢業於北京大學法學院。主要研究方向為網路法、立法學、法律社會學。主持多項國家級、省部級科研項目。曾在《法商研究》《法學評論》《環球法律評論》《中國法律評論》等多家法學核心期刊發表文章數篇，並多次被人大報刊複印資料、中國社會科學文摘轉載。兼任中國法學會網路與信息法學研究會理事、中國法學會立法學研究會理事、亞洲法律協會ASLI Fellow。曾榮獲第十一屆中國法學青年論壇主題徵文一等獎、第十二屆中國法學家論壇徵文二等獎等多項省部級科研獎勵。曾應邀于荷蘭：義大利、美國、新加坡、墨西哥等地進行英文學術報告。
目錄
第一編  生成式人工智慧的技術機理與產業發展
  第一章  生成式人工智慧的前世今生
    生成式人工智慧與人工智慧生成內容的定義
    生成式人工智慧的發展歷程
      前深度學習時代（20世紀50年代-20世紀80年代）
      深度學習時代（20世紀80年代至今）
    生成式人工智慧的技術原理
      晶元層
      深度學習框架層
      模型層
      應用層
    生成式大模型的技術特點
      生成式大模型以海量數據為學習基礎
      生成式大模型以深度神經網路為學習架構
      人類可以對大模型進行一定程度的干預
      生成式大模型是基於概率預測生成內容
    生成式人工智慧的應用
      從一個例子看人工智慧在應用中發揮的重要作用
      從應用場景看人工智慧原生應用
      從投融資角度看人工智慧原生應用
    AIGC產業發展情況和展望
      MaaS打造AIGC新業態
      AIGC應用從to-B和to-C兩端構建生態
      聊天機器人應用場景多樣化
      多模態、跨模態
      AI  Agent（智能體）將獲得更廣闊的角色價值與發展空間
  第二章  生成式人工智慧的風險
    硬體層：人工智慧晶元短缺風險
    數據層
      數據質量風險
      數據安全風險
      使用版權數據做預訓練的侵權風險
      數據爬取導致的不正當競爭風險
      數據孤島與數據交易不足風險
    演算法層
      演算法安全風險
      演算法公平風險
      演算法透明度風險
      演算法歸責風險
    應用層
      內容安全風險
      著作權法律風險
      新型不正當競爭和壟斷風險
      侵犯人格權、肖像權等風險
      倫理風險
  第二編  生成式人工智慧技術和產品合規要點
  第三章  生成式人工智慧產品準備階段的合規要點
    訓練數據集合規要點
      數據來源合規
      數據集的預處理工作

      數據安全
    演算法/模型合規要點
      准入類資質
      演算法備案
      演算法機制機理審核研究
      安全評估
      科技倫理審查
  第四章  生成式人工智慧模型訓練階段的合規要點
    訓練階段
      預訓練
      優化訓練
    訓練階段的合規要點
      採取完善的數據治理措施
      編製技術文件
      日誌記錄和保存義務
      解釋說明的義務
      管理優化訓練中的標注人員
      模型的安全性測評
    內容輸出階段
      知識產權合規要點
      信息發布審核
      平台內容管理
      標識要求
      協助監管
      生態治理
  第五章  生成式人工智慧的基準和評估
    安全性評估標準
      評估「模型欺騙」或「模型出逃」的風險
      評估被「濫用」的風險
      安全評估的方法及要求
    合規評估標準
      演算法備案的合規標準
      歐盟「高風險人工智慧系統」的合規標準
  第六章  生成式人工智慧部署環節的合規
    大模型垂直部署
      保證數據質量的義務
      全周期的內容評估義務
      大模型開發者的提示義務
    基於API調用的部署
      開源合規
      數據合規
      安全評估和演算法合規
      內容合規
    基於插件模式的部署
      插件模式下反饋信息的合規問題
      生成式人工智慧基於插件模式調用第三方程序合規問題
    「一站式」大模型集成平台
      內容管理
      用戶管理
      應急處理

  第三編  生成式人工智慧域外合規要覽
  第七章  歐盟生成式人工智慧合規框架
    歐盟生成式人工智慧合規監管體系概述
      歐盟生成式人工智慧技術產業現狀
      歐盟生成式人工智慧治理的基本原則
      主要監管部門及職責
    主要規定與歷史沿革
      監管法律及其歷史沿革
      主要監管及激勵措施
    合規要點
      高風險人工智慧系統的合規要求
      有限風險人工智慧系統的合規要求
      通用人工智慧模型提供者的合規要求
  第八章  美國生成式人工智慧合規框架
    美國生成式人工智慧合規監管體系概述
      美國生成式人工智慧治理的基本原則
      主要治理主體及職責
    主要規定與歷史沿革
      美國生成式人工智慧聯邦監管立法及政策概述
      《人工智慧基礎模型透明法案》重點制度框架
    合規要點
      生成式人工智慧大模型訓練數據合規
      知識產權保護合規
      產品准入及前置程序合規
      內容安全及倫理安全
  第九章  英國生成式人工智慧合規框架
    英國生成式人工智慧合規監管體系概述
      英國生成式人工智慧治理的基本原則
      主要監管部門及職責
      監管框架思路、依據、風險
    主要規定與歷史沿革
      《國家人工智慧戰略》提出的未來立法監管規劃
      英國生成式人工智慧監管規則概覽
    英國治理體系特徵
      秉承去中心化監管理念，以行業自主治理為主
      重點行業治理特點與制度
    合規要點
      確定適用的人工智慧監管規範與範圍
      追蹤主管行業立法與監管措施
      關注持續性合規義務與成本
      關注人工智慧訓練數據的版權合規
  第十章  日本生成式人工智慧合規框架
    日本生成式人工智慧合規監管體系概述
      日本生成式人工智慧治理的基本原則
      主要治理主體以及職責
    主要法律規定與監管文件
      《日本AI法》
      日本生成式人工智慧治理的現有法律適用
      日本生成式人工智慧現有監管體系

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