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  所谓生成式人工智能技术（AIGC），是指基于算法、模型、规则等，生成文本、声音、图片、视频等内容的新一代人工智能技术。算力、算法、数据是这种技术发展的三大核心要素，这几个要素的综合作用，使得其具备自生成模式，能实现闭环式学习体系的构建，通过利用海量数据信息，自主学习要素，进而生成原创性的专业知识内容或产品并可以不断更新，进行自我升级迭代。基于这些特点，越来越多的行业正将其作为提高生产力水平的新要素，创造出指数级的价值，并催生了大量的产业应用，教育、娱乐、商业等领域均有所及。2022年末，美国OpenAI公司推出的ChatGPT标志着这一技术在文本生成领域取得显著进展。世界知识产权组织（WIPO）不久前发布的《生成式人工智能专利态势报告》显示，2014年到2023年，中国生成式人工智能专利申请量超3.8万件，居世界第一位，是第二名美国的6倍。

  生成式人工智能是把双刃剑，在加强技术研发和创新的同时，需努力提高其安全性和可控性，有效识别潜在风险和漏洞并形成应对策略。2023年8月15日正式施行的《生成式人工智能服务管理暂行办法》指出，有关主管部门依据职责对生成式人工智能服务开展监督检查，提供者应当依法予以配合，按要求对训练数据来源、规模、类型、标注规则、算法机制机理等予以说明，并提供必要的技术、数据等支持和协助。因此，未来要进一步推动生成式人工智能的发展，应从网络安全、数据安全、个人信息保护等层面入手，采取包容审慎的态度，从技术、伦理、法律等多方面设置“安全阀门”，防范生成式人工智能风险。

  一方面，完善相关法律法规的有效界定，合理有效监管。加快立法进程，针对数据、内容安全、知识产权等生成式人工智能发展的关键问题，进行分类管理、分类立法，通过政策立法对生成式人工智能的设计、演进进行有效引导、统筹管理。明确监管底线，制定相应技术使用规则和行业规范，强化对生成式人工智能企业、平台和使用该技术高校各主体等失范行为的监管，及时发现处理违规行为。将“传统事后监管模式”转为“事前预防评估模式”和“事中控制模式”，制定事前评估、风险预警和事中控制规范，有效减少安全事件的发生、降低安全事件对企业、高校等造成的负面影响。加快制定相应的技术使用规则和应急处理措施，强化对应用生成式人工智能的企业、平台的监管和约束。

  另一方面，持续增强数据安全。建立数据全生命周期监督管理，包括数据采集输入阶段的虚假、错误信息入库管控，数据处理加工阶段的数据标注管控监督，数据输出阶段（二次采集输入阶段）的数据真实性检测验真等。针对医疗、金融、电商、高校等重点领域，通过技术手段保障数据安全。及时发现和处理数据方面的违规行为，保障数据及隐私安全，防止滥用数据造成的损失，确保其符合法律法规和社会公德。

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