【腾讯研究院】人工智能时代的算法治理报告2022-构建法律、伦理、技术协同的算法治理格局_56页_13mb

报告摘要

人工智能时代的算法治理报告 2022 总结

核心内容

人工智能算法已成为推动经济社会智能化发展的重要力量，但同时也带来了算法歧视、操控、安全等法律、伦理和社会问题。为应对这些问题，全球正在构建法律、伦理和技术协同的算法治理格局，以实现算法的负责任创新和可持续发展。

主要观点

算法创新推动经济社会智能化发展
- 算法在提升社会生产效率和国民生活水平方面发挥重要作用，是推动企业数字化转型和国家治理现代化的关键力量。
- 大模型的出现标志着AI工业化时代的到来，其参数规模大、通用性强，成为算法创新的重要趋势。
- 合成数据作为算法创新的助推剂，能够有效解决数据获取难题，提高模型的准确性与通用性。
- 生成性AI为内容生产与交互带来新形态，极大提升了内容生产效率和用户体验。
我国算法监管与法律治理趋势
- 推荐算法成为重点监管对象，国家出台《互联网信息服务算法推荐管理规定》，强调算法安全评估、用户权益保护和透明化。
- 针对分享经济平台中的算法应用，加强劳动者权益保障，推动“算法取中”理念的实施。
- 规范算法应用中的数据竞争秩序，防止数据滥用和不正当竞争，推动数据治理。
- 应对算法推荐版权治理挑战，强化平台版权治理责任。
- 规范深度合成技术应用，防止技术滥用，保障创新与安全的平衡。
国外算法监管与法律治理趋势
- 欧盟率先提出统一的人工智能监管框架，强调风险分级管理，对高风险AI系统实施严格监管。
- 美国和英国采取灵活监管模式，鼓励创新的同时注重算法透明度、自动化决策责任和数据保护。
- 欧美重视算法在社会治理和公共服务中的应用，强调算法透明、影响评估和审计机制。
算法伦理治理促进负责任创新
- 全球AI伦理治理从原则共识走向治理实践，如联合国教科文组织发布的《人工智能伦理问题建议书》。
- 我国政策和立法推动算法伦理治理，从“软法”向“硬法”过渡，强调制度化和法治化。
- 企业积极设立AI伦理委员会，践行负责任的研究与创新理念，推动伦理制度建设与落地。
- AI风险管理机制推动伦理治理具体化，形成覆盖AI生命周期的治理框架。
- AI伦理标准认证成为保障可信、负责任AI应用的重要方式，提升社会信任。
- 算法伦理赏金机制探索众包改进模式，通过外部力量识别和修正算法歧视等问题。
以可信AI为抓手落实算法的技术治理
- 可信AI成为算法治理的重要技术实践，强调公平性、安全性、可解释性和隐私保护。
- 算法可解释性框架和工具是提升技术透明度的关键手段，如谷歌的“模型卡片”机制。
- AI内生安全能力和检测工具保障算法的安全应用，减少潜在风险。
- 公平性检测评估工具助力构建更公平、包容的算法应用体系。
- 合成数据和隐私计算技术为算法治理中的隐私保护提供了新路径。
- 算法伦理服务市场兴起，推动伦理与技术实现的融合。