我国GAI数据治理的多元协同模式研究——新加坡治理经验的启示OA北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD

数据治理是现代国家发展生成式人工智能技术所关注的焦点议题。党的十八大以来,党中央、国务院高度重视数据治理工作,相继出台了《中华人民共和国数据安全法》等一系列法律和规定。然而,面对生成式人工智能带来的数据风险,我国当前的数据治理模式偏向以国家监管和法规施行为主的硬法模式,尚未形成国家、社会和个体协同参与的多元格局,且备案、审查、调查等静态治理手段难以应对技术发展变化带来的不确定性挑战。新加坡的数据治理模式充分吸收了欧盟、美国等人工智能数据治理优势国家及地区的治理经验,并在全球范围内率先推出技术治理方案,形成了集多元主体、多元规范、多元举措于一体的数据治理体系。在此模式下,AI Veirfy、Project Moonshot等技术治理工具提升了治理规范的确定性;《生成式人工智能模型治理框架》等软法与《个人数据保护法案》等硬法保障着治理手段的可执行性;AI Verify基金会架起了公私协作的桥梁,深化了治理空间的层次性。对此,我国应辩证地借鉴新加坡的治理经验,构建以权力、权利、义务为指引的多元主体参与路径;完善技术与规范相结合的多元治理举措,丰富数据治理的工具箱;充分发挥硬法的有效执行优势与软法的灵活治理优势,实现数据治理法律规范体系的内在融贯,以此构建符合我国基本国情、满足我国治理需求的多元协同数据治理模式。