生成式人工智能的虚假信息风险特征及其治理路径

被引:42
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作者
漆晨航
机构
[1] 中国人民大学
关键词
生成式人工智能; 人工智能生成内容; 虚假信息; 事实核查机制; 协同治理;
D O I
10.16353/j.cnki.1000-7490.2024.03.015
中图分类号
G203 [信息资源及其管理];
学科分类号
1204 ; 1402 ;
摘要
[目的/意义]生成式人工智能改变了网络空间的信息生成模式,由人工智能生成的虚假信息不仅数量庞大且有高拟真性,诱发严峻的虚假信息风险,亟须从把握发展与安全平衡的角度提出生成式人工智能虚假信息风险的治理方法。[方法/过程]归纳生成式人工智能的虚假信息现实问题和未来风险,提出生成式人工智能对现有虚假信息治理体系的挑战,进而明确生成式人工智能虚假风险的治理路径。[结果/结论]机制建设层面,建立虚假信息协同治理机制,通过战略规划统一“虚假信息”的规范概念,并传导至法律制度与网络信息内容执法实践获取。多元治理层面,鼓励多元主体参与事实核查工作,赋予信息发布与传播者以人工智能生成内容(AIGC)标识义务,并通过学校教育与资源渠道拓宽等措施提升公民信息素养。科技方法层面,从生成式人工智能科技底层降低虚假信息风险,并要求生成式人工智能服务提供者配备必要的虚假信息鉴别科技和获取渠道。
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