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建立安全监管制度，进行全链条监管。在生成式人工智能的准备阶段，建立数据搜集和使用的规范机制，避免数据安全风险。在训练阶段，建立算法监管标准，将法律规范的要求深度嵌入生成式人工智能的算法模型，消除算法偏见。在使用阶段，规范AI生成内容标识，研究完善生成式人工智能领域知识产权保护相关法律法规，制定对生成式人工智能滥用和非法使用的精准化、常态化监管机制，避免侵权和扰乱社会秩序。

促进多元主体共同参与，形成监管合力。政府部门加强顶层设计，前瞻研判生成式人工智能安全风险样态，主动识变应变求变，完善制度保障，建立制度监管体系。夯实生成式人工智能研发企业主体责任，增强企业的社会责任感，加强行业自律，制定行业标准，强化数据管理和保护，加强产品安全测试，给予易于理解的产品使用指南和隐私政策，制定应对生成式人工智能产品安全事件的应急预案和风险管理体制。增强生成式人工智能研发人员的法律和安全意识，召开AI相关法律法规培训和安全意识教育，制定研发人员行为准则和指南。提高公众AI素养，加强公众智能安全风险意识教育，宣传和普及AI相关法律法规，鼓励公众参与生成式人工智能监管，建立投诉和举报机制，及时发现和处理生成式人工智能安全风险问题。

强化技术赋能，提高安全监管水平。当前我国生成式人工智能领域研发投入和大模型数量不断增多，但大模型质量仍然有待提高，因此需要加大研发投入，抢占技术高地，确保生成式人工智能系统的安全性和可靠性。AI也可以作为安全监管的有效技术手段，如利用生成式人工智能进行安全风险预警和监测，进行自动化合规检查，识别和过滤虚假信息，模拟安全风险事件，帮助制定应急预案，分析政策的影响和效果，为政策制定者给予决策支持。

c7官网版链接生成式人工智能是当前国内外最热门的AI技术形态，因其强大的内容生产功能和强交互性而受到广大用户欢迎。作为一种颠覆性技术的新生事物，生成式人工智能在给经济社会开展带来巨大利好和无限可能的同时，也在法律规范、伦理道德、社会安全、公共治理等方面带来冲击。一是由生成式人工智能技术本身的局限性和特点引发的内生性风险。大模型使用的数据存在错误、不完备性，且蕴含人类本身的价值观念，这就可能导致输出的内容存在错误、偏见、歧视。而且，生成式人工智能训练依赖于大规模数据，容易造成对个人数据和公共数据的过度搜集，进而引发侵权等问题。二是一些主体的非法和恶意使用引发的外生性风险。生成式人工智能可以成为制造、传播虚假信息的工具，利用AI深度伪造会成为诈骗活动的“新武器”。在大国博弈的背景下，生成式人工智能还可能被用作网络攻击的工具。

加强国际合作，有助于形成国际安全监管共识。生成式人工智能治理已经成为一项全球性科技议题，要加强国际合作，建立多边对话平台研究研讨生成式人工智能安全监管问题，促进各国安全人才研讨和合作，持续吸收各国关于AI安全监管经验，参与生成式人工智能治理与监管国际规则制定，以人类命运共同体理念有助于形成生成式人工智能安全监管共识，共同应对它带来的全球性安全挑战，有助于相关技术为全人类开展服务。

重视和防范这些风险，必须加强生成式人工智能安全监管，筑牢安全底线，有助于智能向善，为防范化解相关风险隐患、持续有助于产业开展与技术进步给予保障。