引言  

生成式人工智能凭借其超大规模参数、自组织能力和通用潜能，已渗透至内容创作、医疗诊断、司法辅助等关键领域。然而，其技术特性（如Transformer模型、生成对抗网络）导致算法黑箱化、数据依赖性强、生成内容不可控等问题，引发算法安全、信息真实性、知识产权归属等争议。各国虽已出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规，但治理效果有限。例如，算法备案制度流于形式化，个人信息“知情同意”原则难以落地，而欧盟《人工智能法案》与我国监管路径的差异进一步加剧了国际协作困境。本文旨在系统梳理治理困境的核心症结，结合技术特性与治理实践，提出适配我国国情的完善策略，为构建敏捷、包容、可持续的治理体系提供理论参考。  

一、生成式人工智能治理的核心困境  

  （一）法律规制滞后性与技术复杂性的冲突  

立法碎片化与监管空白：现有法规如《算法推荐管理规定》《深度合成管理规定》存在监管对象重叠、效力层级低等问题，导致企业合规成本高企。例如，训练数据合法性审查涉及著作权、隐私权等多重法律领域，但“合理使用”边界尚未明晰。  

责任归属困境：生成式人工智能的“创作”行为难以界定法律责任主体。当AI生成内容引发侵权时，基础模型开发者、服务提供者与终端用户的责任划分缺乏明确标准。  

   （二）技术不可控性与风险预防的失衡  

算法黑箱与可解释性缺失：Transformer模型的自组织特性导致算法决策过程不可追溯，传统算法审计工具难以应对。例如，ChatGPT的生成逻辑依赖海量参数交互，即使开发者亦无法完全解释输出结果。  

虚假信息治理难题：生成式人工智能可高效伪造文本、图像，但现有内容标识技术，如水印易被规避，溯源机制尚未普及。  

（三）伦理价值失范与治理工具失效  

人本主义立场的弱化:技术依赖导致人类主体地位被侵蚀，如AI生成内容可能传播算法偏见，但伦理审查缺乏强制性标准。

治理规则脱离实践:现行法规要求训练数据“真实、客观”，但对大模型而言，海量数据清洗成本过高，规则沦为“纸面约束”。

 二、生成式人工智能治理的完善路径  

   （一）构建分层动态治理体系：从“一刀切”到精准施策  

层级化监管框架的细化，基础模型层建立国家级预训练模型备案库，要求开发者提交模型架构、训练数据来源及伦理风险评估报告。例如，对参数规模超过千亿级的模型，GPT-4需通过第三方机构的安全测试，包括偏见检测、对抗样本攻击防御能力等。垂直领域模型层，针对金融、医疗、教育等特定场景，实施“准入许可+动态抽查”机制。如医疗诊断类AI需通过国家药监局的医疗器械软件认证，并定期更新临床有效性数据。应用服务层强化用户端风险提示与追溯能力。强制要求生成内容标注“AI合成”标识，如Meta的AI标签系统，并建立用户投诉直达开发者的反馈链路。在自贸区、数字经济示范区设立AI治理试验区，允许企业在以下条件下突破现行法规限制，场景化规则引擎建设，开发自动化合规工具，将法律条文转化为机器可识别的规则代码。例如，在内容生成场景中嵌入“违禁词过滤—版权比对—事实核查”三层校验模块，实现实时合规拦截。

（二）技术监管的穿透性升级：从黑箱到透明化治理  

算法可解释性的技术突破，动态决策日志记录，要求开发者保留关键节点的中间层输出数据，如Transformer模型的注意力权重分布，支持监管机构通过“逆向推演工具”追溯生成逻辑。可视化解释工具强制配备：在医疗、司法等高风险场景，强制部署类似DeepMind的“概念激活向量”（CAV）技术，用热力图展示AI决策依据的关键特征，全生命周期监控体系构建，训练数据溯源机制，利用区块链技术记录数据采集路径，实现“数据指纹—模型参数—生成内容”的全程映射。例如，微软推出的Azure AI Content Credentials系统，可为每张AI生成图片嵌入不可篡改的元数据。实时风险预警网络，建立国家级生成式AI监测平台，接入企业API接口进行动态分析，技术制衡工具的开发，资助研发基于量子噪声检测，如IBM的物理不可克隆函数，或生物特征残留，如呼吸节律波动的深度伪造鉴别设备。  

（三）伦理治理的具象化落地：从原则到实践  

价值对齐工程的技术实现，伦理约束模块化，在模型微调阶段植入“道德强化学习”（MRL）框架，通过奖惩函数实现价值观引导。如Anthropic公司开发的Constitutional AI，将《世界人权宣言》转化为138条约束规则嵌入模型。动态伦理评估系统，开发“伦理风险热力图”工具，实时监测AI生成内容中的偏见指数如性别职业关联度，价值观偏离度与预设伦理向量空间的距离，社会敏感度历史舆情关联分析。多元主体协同机制的创新，公众参与式治理，搭建“AI治理众包平台”，允许用户标注违规内容并参与规则修订投票，实施“算法影响公民陪审团”制度，对重大AI事故开展公众听证，在网信办下设“生成式AI伦理审查委员会”，吸纳技术专家、伦理学家、社会学家及弱势群体代表，建立“红队攻防”机制，聘请独立黑客团队对主流AI系统进行渗透测试。

（四）全球治理框架的突破路径：从割据到协同  

关键领域的规则对接，数据跨境流动协议，推动签署《生成式AI训练数据跨境流动协定》，明确个人数据必须脱敏至K-匿名标准，文化类数据采用“数字文化例外”原则，建立跨境数据争议仲裁法庭，知识产权分配公约，倡议制定《AI生成内容版权日内瓦公约》，确立独创性判定采用“人类创造性贡献占比”标准，收益分配实行“数据提供者—开发者—平台”三级分成模式，技术监管的互认机制，在G20框架下建立“生成式AI安全认证互认清单”，通过统一测试数据集，如涵盖500种文化禁忌场景的ACLU测试集，共享“算法护照”数据库，记录模型训练历史与合规状态，风险情报共享网络构建类似金融FATF的“生成式AI风险预警网络”，定期交换新型深度伪造技术特征库，加强技术援助与能力建设，设立“全球AI治理发展基金”，资助发展中国家建设，国家AI安全实验室，公民数字素养培训中心，本地化伦理审查指南，推行“技术普惠计划”，向欠发达国家开源，轻量化检测工具如移动端深度伪造识别SDK，安全微调框架如带道德约束的LoRA适配器。

总结与展望

生成式人工智能的治理需跳出“安全—发展”二元对立思维，通过制度创新实现风险可控与技术普惠。未来应加快《人工智能法》专项立法，完善算法审计与伦理审查工具，同时警惕过度监管抑制创新活力。只有将技术逻辑、法律理性与伦理价值深度融合，才能为生成式人工智能的可持续发展筑牢治理基石。  

参考文献:

[1]张灿.人工智能深度伪造技术的伦理风险与虚无困境[J].山东科技大学学报（社会科学版）.2023,25(2).DOI:10.3969/j.issn.1008-7699.2023.02.002 .

[2]李猛.深度伪造技术的国家安全风险及其全球治理[J].云南行政学院学报.2023,25(5).DOI:10.3969/j.issn.1671-0681.2023.05.008 .

[3]郑曦,朱溯蓉.生成式人工智能的法律风险与规制[J].长白学刊.2023,(6).DOI:10.19649/j.cnki.cn22-1009/d.2023.06.010 .