生成式人工智能因其在内容创作和互动方面的卓越能力，在全球范围内受到广泛喜爱。然而，这种技术背后隐藏着众多潜在风险，这一情况引起了广泛关注。
生成式人工智能的吸引力
目前，生成式人工智能在全球范围内备受关注，标志着AI技术的重大进步。在各种应用场景中，用户可便捷地获取所需信息，其交互性为人们带来新颖的体验。例如，国外某些知名生成式AI产品，其日活跃用户数已突破百万。在国内，众多人士亦开始借助该技术辅助创作等任务，反映出强烈的市场需求。该技术满足了大众对快速获取信息和激发创意的需求。
该技术虽具创新性，但并非无懈可击；其应用领域宽广，遭遇了不少难题。
内生性风险的来源
首先，这类系统存在固有的局限和特性，可能带来风险。它们需要大量数据进行训练，而某些公司在数据收集时可能超出合理范围。在数据搜集阶段，可能会侵犯个人权益。调查结果显示，大约30%的数据收集存在模糊地带，涉及潜在的侵权问题。
此外，该技术能够生成虚假信息，为诈骗活动开辟了新的途径。例如，通过深度伪造的图像或音频，误导公众，进而实施诈骗，这已成为影响社会稳定的隐患。
国际竞争下的风险
在全球大国竞争的背景下，生成式人工智能可能被用作网络攻击手段。在科技领域的竞争中，若该技术被恶意利用，将可能对国际关系的稳定与发展造成影响。根据历史科技竞争的经验，网络领域的新技术往往被应用于信息战等对抗性活动中。
多阶段安全监管
在准备阶段，需构建数据收集与利用的规范体系。此类机制与欧盟正在推行的严格数据使用条例相似。在训练环节，必须设立算法监管的准则，以消除算法的偏见。在部分发达国家，AI算法已受到审查性管理。在应用阶段，对AI生成内容的标识规范至关重要，同时需完善知识产权保护的相关法律。我国亦在积极研究和推进相关法律法规的制定与改进。
多方主体责任
政府需强化宏观规划。我国政府已着手进行AI安全的预先研究，并已发布相关政策措施。企业需承担起核心责任，提升其社会责任感。部分科技行业巨头已着手实施内部数据管理和保护策略。研发团队需提升法律与安全认知，并接受相关培训。公众亦需提升AI知识水平，主动参与监督工作。
我国的研发现状与国际合作
我国在生成式人工智能领域的研发资金持续增长，大规模模型数量也在增加，然而其质量尚需提升。为此，有必要增加研发资金，并强化技术安全性。此外，生成式人工智能的治理已成为一个全球性的话题。各国应当加强协作，构建多边对话机制。例如，国际人工智能会议等平台，能够促进交流，借鉴各国在安全监管方面的经验，共同应对全球性的安全挑战。
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