陈嘉鑫，董紫来

（西南政法大学，重庆 401120）

随着第四次科技革命的蓬勃发展，以深度学习、大数据、神经网络等技术为基础的人工智能技术正日益深刻地嵌入人类社会之中，推动社会生活的发展与进步。在促进社会生活的样态不断更迭的同时，人工智能技术本身也在不断地进行升级。在二十一世纪的前二十年，决策式人工智能尚局限于自动驾驶、医疗健康、安全监控、游戏娱乐等特定领域，仅在特定事项中起辅助作用。而在2018 年6 月美国科技巨头Open AI 公布人工智能语言模型GPT（Generative Pre-Training）后，生成式人工智能便开启了快速迭代的历程：2022 年11 月30 日发布的ChatGPT 是生成式人工智能出现在公众视野的起点，但远非生成式人工智能发展的起点。

生成式人工智能凭借其训练机制与底层模型算法的创新，具备了决策式人工智能所不具备的强知识迁移能力与人格化表象，实现了人工智能技术发展史上难得一见的颠覆性创新；而技术进步带来的算法黑箱、市场垄断与技术壁垒造就的数据寡头，无不预示着多元安全风险正在酝酿。人工智能技术的迭代不可避免地伴随着风险的迭代，风险的迭代要求规制手段与治理框架的迭代。立足于决策式人工智能技术环境的规制手段与治理体系，难以应对生成式人工智能带来的独特安全风险；不断更新的规制手段与治理体系同样滞后于生成式人工智能技术与风险迭代的步伐[1]。总结生成式人工智能的主要安全风险类型，检视安全风险背后的技术与社会根源，并提出相应的综合治理路径，是生成式人工智能发展与治理的迫切需求。……