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现分享全书6个章节合集👇

第一章《生成式人工智能的发展以及担忧》

描述了大型语言模型和视觉大模型推动社会经济发展，应用广泛。成功案例如ChatGPT和GPT-4，它们采用了超大规模参数的预训练模型和强化学习。并且，生成式人工智能在医疗、教育、零售、媒体等行业有广泛应用前景，但这也面临着解释性、隐私和伦理等问题。

第二章《生成式人工智能的治理愿景和框架》
本章提出了生成式人工智能产业的竞争发展引起各国监管部门的关注。美国、意大利、德国、法国、西班牙等国家采取监管措施，并推出相应法案和管理办法。多元主体协同共治成为国际治理模式的主张。标准化、监管沙盒机制和算法治理等手段被用于规范发展。除此之外，各国还加强了科技伦理治理，推动政府、产业、学术界、研究机构的协同共治。

第三章《生成式人工智能风险产生原因的分析》
讨论了生成式人工智能的结构、运行原理和风险。生成式人工智能生命周期包括模型训练、服务上线、内容生成和内容传播四个阶段。

第四章《生成式人工智能风险治理实践和探》

总结了生成式人工智能领域的风险治理措施。生成式人工智能的风险治理需要贯穿产品的全生命周期——模型训练、服务上线、内容生成、内容发布与传播各阶段。实践案例如阿里巴巴的CValues评测集，人脸图像保护和鲁棒训练框架EasyRobust，强调多样方法提升可靠性；以及阿里巴巴的塔玑虚拟模特采用了水印技术来保护内容的安全和知识产权。

第五章《生成式人工智能多主体协同敏捷治理体系》

提出了生成式人工智能广泛融入社会，需要政府、产业、学术研究和公众用户等多方共同治理的观点。敏捷治理是一种适应科技发展的模式，通过小步快走、迭代试错和动态更新，发挥人工智能的正向价值。

第六章《总结与展望》

介绍了大模型对人工智能技术的推动作用和互联网产业中的机遇。大模型丰富了网络内容多样性，提供通用智能能力。但需注意其缺陷和潜在风险，需规划发展路径，进行监管和治理。

AAIG一直坚持长期主义，每年出品一本人工智能治理系列白皮书。我们会不断更新、精进，以确保白皮书能够紧跟时代发展的步伐，为读者提供更加专业、全面的治理建议。

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