今日，《人工智能法(示范法)》2.0在“人工智能治理创新论坛”上正式发布，该论坛由中国社会科学院法学研究所、中国互联网协会互联网法治工作委员会主办，并得到了清华大学科技发展与治理研究中心、同济大学上海市人工智能社会治理协同创新中心等机构的大力支持。这一法律文件的发布，标志着我国在人工智能治理领域取得了重要的进展。

《人工智能法(示范法)》2.0在此前版本的基础上进行了深入的更新与完善。它明确区分了基于负面清单实施的人工智能许可管理制度与负面清单外人工智能活动的备案制度。这种区分有助于减轻合规负担，为人工智能产业创造更加宽松和明确的经营环境，从而有利于产业的健康发展和创新。

此外，该示范法还特别强调了人工智能开源发展的重要性。为了推动开源社区的建设与发展，它提出了一系列具体的支持措施，如制定专门的合规指引，明确责任减免规则等。这些措施有助于激发开源社区的创新活力，促进人工智能技术的共享和进步。

在知识产权方面，《人工智能法(示范法)》2.0也做出了新的规定。它构建了一套知识产权创新规则，对研发环节中的训练数据、个人信息的使用进行了专门安排。同时，针对人工智能生成物的成果保护与侵权认定问题，该示范法也进行了明确规定，为保护创作者的合法权益提供了有力保障。

总的来说，《人工智能法(示范法)》2.0的发布是我国在人工智能治理领域迈出的重要一步。它不仅有助于规范人工智能产业的发展，还为其提供了更加明确的法律指引和支持。随着这一法律文件的实施和完善，相信我国的人工智能产业将迎来更加广阔的发展前景。

请注意，随着科技的快速发展和市场的不断变化，人工智能领域的法律法规也需要不断更新和完善。因此，我们期待未来能够有更多的相关法规出台，为人工智能产业的健康发展提供更加坚实的法律保障。

示范法对人工智能开源发展有哪些具体支持

《人工智能法(示范法)》2.0对人工智能开源发展提供了多方面的具体支持，旨在推动开源社区的建设与发展，激发创新活力，促进技术共享和进步。

首先，该示范法明确提出促进开源社区建设的措施。这包括鼓励企业、研究机构和个人积极参与开源项目，推动形成开放、合作、共享的开源文化。通过加强开源社区的组织和管理，提高开源项目的质量和效益，为人工智能技术的发展提供源源不断的动力。

其次，为了保障开源项目的合规性，示范法提出制定专门的合规指引。这些指引将明确开源项目的法律义务和责任，规范开源行为，确保开源活动在合法合规的框架内进行。这将有助于降低开源项目中的法律风险，提高开源社区的可信度和可持续发展能力。

此外，示范法还明确了责任减免规则，以减轻开源参与者在合规方面的负担。这些规则可能包括在特定情况下对开源行为给予一定的豁免或减轻责任，以鼓励更多的企业和个人参与开源活动。

最后，通过构建知识产权创新规则，示范法为开源项目中的知识产权保护和利用提供了保障。它规定了研发环节中训练数据、个人信息等的使用方式，并明确了人工智能生成物的成果保护与侵权认定的规则。这将有助于保护开源项目中的知识产权，促进技术的合法使用和共享。

综上所述，《人工智能法(示范法)》2.0通过促进开源社区建设、制定合规指引、明确责任减免规则以及构建知识产权创新规则等多方面的措施，为人工智能开源发展提供了有力的法律支持。这些支持将有助于推动开源社区的健康发展，促进人工智能技术的创新和进步。

2024年人工智能安全问题分析

2024年，人工智能安全问题仍然是一个重要且紧迫的议题。随着人工智能技术的广泛应用和深入发展，其带来的安全风险和挑战也日益凸显。以下是对2024年人工智能安全问题的分析：

首先，从技术层面来看，人工智能系统可能受到输入数据的影响而产生失控。如果系统接收到错误或有偏见的数据，它可能会学习到错误的模式或做出不公正的决策。这种失控可能对社会稳定性和公平性产生严重影响。此外，人工智能系统也可能出现对抗性行为，即通过对系统输入进行有意的扰动，以使系统做出错误的决策。这种对抗性行为可能被恶意利用，以干扰或破坏人工智能系统的正常运行。

其次，从安全管理和监管层面来看，许多组织在应对人工智能安全挑战时面临一些困难。尽管大部分公司认识到AI安全的重要性，并正在积极寻求技术解决方案以增强AI和机器学习模型的安全性，但在实际执行中仍存在一些差距。例如，一些公司可能缺乏足够的资源和专业知识来实施有效的安全协议，或者可能对不断变化的威胁保持警惕性不足。此外，监管机构在制定和执行针对人工智能的安全标准和规范方面也可能面临挑战。

此外，从伦理和法律层面来看，人工智能系统必须符合适用法律法规和伦理标准。然而，随着技术的快速发展，现行的法律法规可能无法完全覆盖所有可能出现的情况，导致一些灰色地带和争议点。同时，如何在保障个人隐私和数据安全的同时，充分发挥人工智能的潜力，也是一个需要深入探讨的问题。

针对以上问题，建议采取以下措施来加强人工智能的安全性：

加强数据质量管理：确保输入到人工智能系统的数据是准确、无偏见且经过充分验证的。

提高系统鲁棒性：通过改进算法和模型设计，使人工智能系统能够更好地应对各种意外情况和攻击。

加强安全管理和监管：建立完善的安全管理制度和监管机制，确保人工智能系统的运行符合相关法规和标准。

促进跨学科合作：加强计算机科学、法律、伦理等领域的跨学科合作，共同应对人工智能带来的挑战。

提高公众意识：加强公众对人工智能安全问题的认识和了解，提高全社会对人工智能安全的重视程度。

总之，2024年人工智能安全问题仍然是一个复杂且需要持续关注的问题。通过采取综合措施，我们可以更好地应对这些挑战，确保人工智能技术的健康发展。

人工智能是一把双刃剑早已成为全球共识。斯坦福大学发布的《2023年人工智能指数报告》提到，对127个国家的立法记录调研的结果显示，包含“人工智能”的法案被通过成为法律的数量，从2016年的仅1个增长到2022年的37个。

“要强化人工智能安全治理工作，从数据安全、网络安全、算法安全、算力安全等多方面入手，实现人工智能对经济的良性促进作用，发展负责任的人工智能产业。”北京交通大学中国高端制造业研究中心执行主任朱明皓表示。

实际上，发展大模型不只是在数据、算力、算法这三大要素的基础上进行，在不断优化训练的过程中，安全问题也不可忽视。在360集团创始人周鸿祎看来，人工智能大模型仿佛一把双刃剑，如今大模型的安全问题已经超越了内容安全。

目前大模型发展还处于快速变化和不断创新阶段，要更好地抓住大模型发展机遇，真正发挥出大模型的优势，除了加强监管、防范技术风险以外，也要加强创新，在更多的业务场景中加快落地。

随着人工智能、大数据的发展，人脸识别技术成为热门的AI技术。如今，从案件侦破、交通安检、课堂监控到金融支付、社区门禁、手机解锁，人脸识别技术不断拓展其应用场景。但超出普通人认知的是，人脸具有唯一性的生物识别信息，是敏感个人信息，它裸露在无处不在的摄像头下，极易获得。

根据国家市场监督管理总局发布的《个人信息安全规范》明确规定，人脸信息属于生物识别信息，也属于个人敏感信息，收集个人信息时应获得个人信息主体的授权同意。《民法典》第一千零三十五条明确规定，处理个人信息，应征得该自然人或者其监护人同意。显而易见，大部分情况下人们的“脸面”堂而皇之地被出卖了。

数字经济时代，只有尊重个人自由，强化个人信息保护，依法进行数字社会、智慧城市建设，方为人间正道。在面临数字化对个人信息安全的挑战时，管理部门应全面审视数字化发展的法治问题，推动建立健全相关法律法规，加强个人隐私保护力度。公民也得处处留心，提高维权意识。如此才能保住“脸面”，更好地享有现代智慧生活。