生成式人工智能需要适应性治理

由于其发展速度、广泛的应用范围以及增强人类表现的能力，生成式人工智能对治理、信任和人类能动性的概念本身提出了挑战。该技术模仿人类知识工作的能力、反馈循环（包括用户、研究、投资者、政策、媒体关注度的大幅增加）、数据和计算资源，都导致能力迅速提升。出于这些原因，适应性治理——即人工智能治理与人工智能共同演化——对于治理生成式人工智能至关重要。与传统治理的监管制度形成鲜明对比，传统治理基于一套僵化的一次性规定，涉及披露、注册和风险管理，在人工智能的情况下，这些规定可能带来监管失调。本文认为，生成式人工智能需要适应性治理。我们在人工智能背景下定义了适应性治理，并概述了一个适应性人工智能治理框架。我们概述了参与者、角色以及共享的和特定于参与者的政策活动。我们还提供了如何在实践中操作该框架的示例。然后，我们解释了适应性人工智能治理立场并非没有风险和局限性，例如监督不足、深度不足、监管不确定性和监管俘获，并提供了解决这些缺点的潜在方法。