专题·原创 | 基础模型治理中信息披露与数据安全的动态平衡机制研究

主要观点总结

本文讨论了生成式人工智能治理中的关键问题和挑战，包括透明度与安全性之间的冲突、传统治理路径的局限以及构建新的治理路径的必要性。文章提出了“梯度透明”法律规制框架，旨在协调安全、透明与创新之间的价值平衡。通过构建分层信息披露义务、健全全链条责任体系和完善动态监督机制，以实现精准化的信息供给和保障数据安全。

关键观点总结

关键观点1: 生成式人工智能治理的困境和挑战

传统法律规制范式难以有效应对技术黑箱特性带来的制度性挑战，需要寻求新的治理路径。

关键观点2: 梯度透明法律规制框架的提出

通过构建差异化信息披露义务体系，建立安全保障的底线要求，并满足多元主体的知情权诉求，为技术迭代保留必要的制度弹性空间。

关键观点3: 构建分层信息披露义务

根据风险等级、披露对象、生命周期等维度，建立差异化的信息披露机制，确保信息披露的充分性、准确性和安全性。

关键观点4: 健全全链条责任体系

明确模型提供者、下游服务者、监管机构等各方主体的权利义务边界，形成涵盖源头预防、过程监督、损害救济的完整法律治理机制。

关键观点5: 完善动态监督机制

建立适应基础模型技术特性的监督体系，包括技术适配性的动态监管机制、专业化监督与动态反馈机制以及动态认证与公示机制。