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　　以 ChatGPT 为代表的 AIGC 成为新一轮科技革命和产业变革 的重要驱动力量，深刻改变着社会的生产生活方式。同时，一 系列安全风险也相伴而生，不仅加剧升级了传统数据安全风险， 还催生了诸多新型复杂风险，给治理体系带来更大挑战。建议 把握 AIGC 的技术特性和传播规律，从三方面持续提升治理能力： 一是制定更具针对性的治理政策，完善制度保障；

　　二是将“敏 捷治理”应用到对 AIGC 的监管全过程，打造多元协同治理体系； 三是运用先进的技术手段，不断提高治理效能。 一、 AIGC 技术和应用重塑数据安全形势 区别于过往 AI 技术，AIGC 可通过对数据的识别学习，以适 当的泛化能力生成文本、图像、音频和视频等多模态内容，这 种技术革新在展现出强大创造力、生产力的同时，也带来了诸 多超越传统治理边界的新挑战，深刻改变了数据风险形势。

　　（一）加剧了传统数据安全风险 一是 AIGC 升级造假手段，虚假信息更难识别。AIGC 表达 方式贴近人类的对话风格与思维逻辑，内容呈现包含图文、音 视频等多种模态，导致甄别信息真伪的难度较以往大大提高。 这就造成，一方面网络舆情治理难度明显增加。AIGC 使用门槛 低、内容生成效率高，能够在短时间内编制大量虚假信息，导 致官方辟谣等传统虚假信息治理措施难以发挥预期作用。

　　例如 此前被广泛转发的“杭州取消限行”新闻，就是使用 ChatGPT 编 写的不实信息。另一方面网络诈骗防范难度显著提升。深度伪 造（deepfake）等技术的恶意使用可生成极具欺骗性的视觉和 音频内容，香港一起涉案金额高达 2 亿港元的多人 AI 换脸视频 诈骗案就尤为典型1。这不仅危害个人权益，也对监管带来极大 威胁，银行视频身份验证、案件视频证据等的可靠性将面临巨 大挑战。 二是 AIGC 增加隐私风险，隐私防护难度加大。大模型已 达千亿级参数，训练、应用和优化的全处理流程中涉及海量个 人信息，为不当收集、隐私泄露等常见问题增添了新的风险敞 口。

　　一方面信息收集更“无感”。用户与 AIGC 进行问答时有时会 不自觉地透露个人信息、商业机密等隐私信息，而为了实现智 能化和个性化交互，AIGC 往往会对这些数据进行记录、存储、 学习，给用户的隐私带来严重威胁。例如，英国国家网络安全 中心就明确指出 OpenAI 等公司能够读取用户聊天中输入的查询内容2。

　　另一方面数据泄露更“隐蔽”。除安全攻击事件外，在 进行前向推理时，AIGC 模型存在将训练数据中包含的隐私数据 变换、拼接后生成输出，暴露给无关用户的风险。已有三星、 摩根大通等多家知名企业出于隐私防护的目的禁用 ChatGPT 工 具。 三是 AIGC 促进信息跨境流动，数据出境风险凸显。无论 是用户使用境外部署的 AIGC 平台和服务数据信息，还是开发者调用境外 算法模型来训练自己的定制化模型，都不可避免地涉及数据跨 境传输，对数据治理带来极大挑战。