风险社会理论视域下生成式人工智能安全风险检视与应对OA北大核心
[研究目的]针对当前生成式人工智能安全风险防范化解面临数据异化、算法黑箱、算力垄断等问题,运用风险社会理论探究其产生原因,提出针对性的解决方案,旨在提升生成式人工智能安全风险防范化解水平。[研究方法]通过文献分析法、案例研究法,结合风险社会理论从“现代风险”“自反性现代化”“风险分配”等维度展开研究。[研究结果/结论]在生成式人工智能安全风险防范化解时,可以采取以下路径:全流程数据监管,消弭现代安全风险;多层级算法治理,促进自反性安全风险积极转化;多主体算力平衡,重塑安全风险分配规则。
陈嘉鑫;李宝诚
中南大学资源与安全工程学院,长沙410083中央财经大学法学院,北京100081
计算机与自动化
生成式人工智能安全风险风险社会现代风险自反性现代化风险分配
《情报杂志》 2025 (1)
P.128-135,171,9
2024年度教育部人文社会科学研究青年基金项目“情报视角下生成式人工智能安全风险防范化解机理和路径研究”(编号:24YJCZH018)2023年河北省教育厅青年拔尖人才计划项目“数字生命周期视角下数字法律监督的数据安全风险防范研究”(编号:BJS2024073)2024年四川省高校人文社会科学重点研究基地——反恐怖主义研究中心科研项目“总体国家安全观视角下网络恐怖主义的治理研究”(编号:FK2024QN01)研究成果。
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