数据要素如何可信流通？具身智能又该怎么管？WAIC上专家这样说……

产业




当前，人工智能赛道已成为科技竞争的新高地、未来产业的新

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 <p>当前，人工智能赛道已成为科技竞争的新高地、未来产业的新引擎。与此同时，AI商业化落地对监管机制、隐私保护、数据安全、技术控制等提出了一系列法治和伦理挑战，成为全球法学法律界、科技界、产业界专家学者共同关注的焦点。</p>
 <p>“以共商促共享 以善治促善智”——正如2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议的主题，要促进人工智能发展，维护人工智能安全，构建人工智能的治理体系，各方都要积极响应，携手行动，共同推动人工智能造福全人类。</p>
 <p><strong>所有技术特征与安全分级要有对应关系</strong></p>
 <p>如何让大规模高价值数据可信流通，成为数据要素市场发展的核心议题，亟需产学研届共同构建新的技术标准体系。在2024世界人工智能大会上，围绕隐私计算产品通用安全分级和个人信息匿名化制度，国内多家产学研机构联合发布两份白皮书，为数据要素流通行业当下普遍遇到的挑战，提供最新的技术思考和行业实践。</p>
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 <p>隐私计算技术可以在保护隐私安全的前提下释放数据价值，是数据可信流通的核心技术之一，然而由于隐私计算技术路线众多，在产业落地应用中出现“讲不清”、“看不懂”、“不敢用”的情况。隐私计算产品需要安全分级方法，可以为实际产品选型提供指导，推动隐私计算技术实现大规模落地。</p>
 <p>本次发布的《隐私计算产品通用安全分级》白皮书逐一讨论隐私计算安全分级面临的诸多难点，包括技术路线特征不同难以进行统一分级、部分重要安全能力难以被分级和量化、安全是系统性问题涉及的维度多、范围广。针对以上挑战，给出通用安全分级的设计思路，包括按照攻防效果分级来屏蔽不同技术路线差异，在“可证安全”和“不安全”之间增加一个“抵御已知攻击”的分级水位，引入软件信誉度等更多维度量化“实现安全”，明确所有技术特征与安全分级的对应关系。</p>
 <p>该白皮书由蚂蚁集团、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会、深圳国家金融科技测评中心、清华大学牵头编写。</p>
 <p>数据作为新型生产要素，将深刻影响并重构经济社会结构，而数据要素的价值发挥关键在于不同主体、不同场景下的数据流通复用。其中，个人数据是当前利用价值最高、使用场景最多样、处理措施最成熟的数据，在数据要素市场中有着不可替代的作用。</p>
 <p>由对外经济贸易大学、大数据技术标准推进委员会和蚂蚁集团共同发布的《个人信息匿名化制度：技术与法律（2024）》白皮书，则是学术与产业界首次联合从技术与法律双重维度对个人信息匿名化问题做系统性梳理与阐释、探寻可落地技术方案与数据流通解决路径。</p>
 <p>“个人信息匿名化条款存而不用已经成为数据交易流通和数据要素市场建构的最大瓶颈之一。”对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心主任许可在发布现场表示。许可介绍，白皮书着重考察和对比了各国与匿名化制度密切相关的个人信息定义、去标识化或假名化制度、匿名化标准和开展匿名化的具体指引。</p>
 <p>白皮书建议，在数据基础设施的规划与建设过程中，应充分考虑个人信息匿名化相关处理技术与制度规范内容。为破解“个人信息匿名化”的困境，必须从单一的法律视角转向复合的“数据基础设施”的路径。匿名化条款可以拓展为一套融合法律和技术的基础设施，从而推动在不同行业、不同机构之间实现可信、安全的数据共享、开放、交易。</p>
 <p><strong>“对大模型及具身智能的治理原则上是共通的”</strong></p>
 <p>在今年的WAIC上，人形机器人是一道靓丽的风景线，而围绕它的法治与伦理研究也以开启。今天，一场以“人形机器人的法治与伦理”为主题的2024世界人工智能大会法治论坛举办，专家认为，对大模型及具身智能的治理原则上是共通的。</p>
 <p>“从技术角度看，人工智能系统可以分为芯片层、框架层、模型层、应用层。大模型属于人工智能四层架构中的模型层，但却是至关重要的一层。通常意义上，模型层是人工智能的‘大脑’，即模型层的智能化水平通常直接决定了人工智能系统的智能水平。对于具身智能而言，大模型也是其核心组件。”百度公司副总裁吴梦漪在WAIC2024法治论坛产业对话环节中表示，“无论人工智能是否有实体形态，都是基于大模型的智能能力，通过不同的应用方式发挥作用，并基于感知、交互、运动能力上的差异性，来处理不同类型的任务。因此，对大模型及具身智能的治理原则上是共通的，都需要良法善治和规则创新。”</p>
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 <p>在吴梦漪看来，良法善治要求法律既要灵活适应技术变革，又要谨慎规范市场行为，为新兴技术的健康发展提供坚实的法律基础；治理规则的创新则亟需重新审视过去规则是否适应新的技术发展、是否能应对新技术带来的复杂问题，其中包括但不限于数据权属、算法治理、生态治理等方面的创新。</p>
 <p>首先，大模型的发展和应用高度依赖于高质量的数据资源，如何为高质量的数据获取提供制度保障也是在治理中必须解决的问题。因此，需要加强数据治理，确保数据的合法采集、安全存储、高效利用与合理共享，是治理工作的重中之重；同时也应关注数据权益的分配问题，促进数据资源的公平合理流动。其次，大模型的发展需要对算法进行治理，提高算法的透明度和可验证性，增强公众对技术的信任。最后，大模型技术的发展已经形成了全球性的生态系统，应加强国际治理合作，共同制定国际标准和规则，促进技术的跨国界交流与合作。</p>
 <p>中国政法大学副校长时建中同样呼吁，要对人工智能采取包容和审慎态度，尤其是当下人工智能的发展不仅赋能经济发展和社会治理，更成为国家竞争力的重要体现，应加快制定促进人工智能发展为主的法律，关注和解决人工智能在解决问题过程中制造出来新的问题。</p>
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  文：徐晶卉<br>
   图：袁婧、受访者供图<br>
   编辑：商慧<br>
   责任编辑：戎兵
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数据要素如何可信流通？具身智能又该怎么管？WAIC上专家这样说……

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