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2023-06-16

生成式AI(一):嘗試參透監(jiān)管的底層邏輯

作者: 楊建媛 李天爍





隨著ChatGPT等生成式人工智能(“生成式AI”)應用的迅速走紅,人工智能的治理議題由此被提升至前所未有的關(guān)注高度。在學習、實踐、折返、進階的往復中,與既往一樣,我們始終在探索最為簡單質(zhì)樸的合規(guī)最優(yōu)解,并愿意將此過程與各位共享。讓我們隨著生成式AI的發(fā)展一起迭代。

 
針對生成式AI的治理,當前的一大爭議在于如何處理《生成式人工智能服務(wù)管理辦法(征求意見稿)》(“《生成式人工智能服務(wù)辦法》”)與現(xiàn)有立法的銜接關(guān)系。基于對立法背景及既有規(guī)則的解讀,我們理解,《生成式人工智能服務(wù)辦法》與《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》(“《深度合成管理規(guī)定》”)之間應為特別法和一般法的關(guān)系。又由于《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》(“《算法推薦管理規(guī)定》”)的監(jiān)管對象包含生成合成類算法,《深度合成管理規(guī)定》與《算法推薦管理規(guī)定》為特別法和一般法的關(guān)系。因此,我國的生成式AI規(guī)則體系同時包含《生成式人工智能服務(wù)辦法》《深度合成管理規(guī)定》以及《算法推薦管理規(guī)定》。

(一)深度合成技術(shù)包含生成式AI技術(shù)




首先,從條文本身來看,深度合成技術(shù)的法律定義包含生成文本、圖像、語音、非語音、視頻等內(nèi)容,可以涵蓋生成式AI定義中的生成內(nèi)容,且深度合成定義中也多次采用了“生成”的表述。我們理解,為了應對技術(shù)的快速發(fā)展,出臺在前的《深度合成管理規(guī)定》有意拓寬適用范圍,從而可以將生成式AI納入其中。
其次,從官方背景文件的解讀中,也可得出監(jiān)管者有意以《深度合成管理規(guī)定》作為依據(jù)規(guī)制生成式AI的結(jié)論。[1]中央網(wǎng)信辦網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)局局長在《深度合成管理規(guī)定》的解讀文章中明確提及,生成型對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、擴散模型(Diffusion Model)、生成預訓練變換模型(GPT)等技術(shù)為深度合成技術(shù)的代表。公安部網(wǎng)安局發(fā)布的文章中亦明確提出,ChatGPT背后的技術(shù)為深度合成,應受到《深度合成管理規(guī)定》的規(guī)制。[2]

最后,從監(jiān)管內(nèi)容角度來看深度合成與生成式AI技術(shù)都存在輸出不當內(nèi)容、技術(shù)濫用等問題,導致監(jiān)管手段具有一定的相似性,生成式AI的監(jiān)管可以建立在深度合成監(jiān)管的基礎(chǔ)之上。


(二)深度合成與生成式AI監(jiān)管各有使命



我們理解,以ChatGPT為代表的生成式AI雖可以適用《深度合成管理規(guī)定》,但其規(guī)制重點與以Deepfake為代表的深度合成技術(shù)存在較大差異。

《深度合成管理規(guī)定》假定的監(jiān)管對象為Deepfake(“深度偽造”)

2017年,美國社交網(wǎng)站Reddit出現(xiàn)一個名為“deepfakes”的用戶,其利用技術(shù)將色情女演員的面部替換為知名女明星,并發(fā)布了相關(guān)圖像視頻。自此,深度偽造技術(shù)逐漸步入大眾視野。2019年,我國大眾文娛領(lǐng)域先后出現(xiàn)多起“明星換臉”事件,涉嫌肖像權(quán)侵權(quán)。隨后將關(guān)注度推向高潮的為“ZAO”事件。2019年8月,換臉軟件“ZAO”上線并迅速走紅,在該款應用中,用戶可以上傳照片并將影視片段中明星的人臉替換為照片中的人臉。“ZAO”的用戶協(xié)議作出了如下規(guī)定:“確保肖像權(quán)利人同意授予‘ZAO’及其關(guān)聯(lián)公司全球范圍內(nèi)完全免費、不可撤銷、永久、可轉(zhuǎn)授權(quán)和可再許可的權(quán)利,包括但不限于:人臉照片、圖片、視頻資料等肖像資料中所含的您或肖像權(quán)利人的肖像權(quán),以及利用技術(shù)對您或肖像權(quán)利人的肖像進行形式改動”,引發(fā)了大眾對于個人信息保護的擔憂,后被網(wǎng)信辦約談?wù)摹?/span>

深度偽造的一系列濫用事件引起了中國官方的高度重視。2020年12月,中共中央印發(fā)《法治社會建設(shè)實施綱要(2020-2025年)》,明確提出要完善網(wǎng)絡(luò)法律制度,制定完善對算法推薦、深度偽造等新技術(shù)應用的規(guī)范管理辦法。[3]2022年1月,國家網(wǎng)信辦就《深度合成管理規(guī)定(征求意見稿)》公開征求意見,并就規(guī)則制定的必要性進行了說明,明確提及要貫徹《法治社會建設(shè)實施綱要(2020-2025年)》中的決策部署,以及應對不法分子利用技術(shù)制作、復制、發(fā)布、傳播違法信息,詆毀、貶損他人名譽、榮譽,仿冒他人身份實施詐騙等違法行為。[4]由此可以看出,《深度合成管理規(guī)定》的重點規(guī)制對象在于深度偽造技術(shù)。

立法并未采用深度偽造的概念,原因或有其二:一是深度偽造的概念較為負面,立法旨在規(guī)制該項技術(shù)的濫用,并不意欲阻礙技術(shù)的發(fā)展或正當利用,而采用深度偽造的概念容易給人造成先入為主的負面印象;二是將深度偽造定義為監(jiān)管對象,會導致監(jiān)管范圍過窄。面對技術(shù)的迅猛發(fā)展,未來很可能會出現(xiàn)其他類似技術(shù)(例如當前的生成式AI),為了克服立法的滯后性問題,避免監(jiān)管機構(gòu)在執(zhí)法時無法可依,《深度合成管理規(guī)定》有意規(guī)定了更寬的監(jiān)管范圍。

《生成式人工智能服務(wù)辦法》假定的監(jiān)管對象為ChatGPT代表的大模型應用

2022年11月,美國人工智能研究公司OpenAI開發(fā)的ChatGPT聊天機器人上線,在上線不到2個月的時間內(nèi),其月活用戶突破1億,成為史上用戶增長最快的消費者應用。在其爆火的同時,其隱含的信息濫用、虛假信息、用戶依賴、系統(tǒng)失控、歧視問題、網(wǎng)絡(luò)安全等風險引發(fā)了學界和業(yè)界的擔憂。2023年3月22日,圖靈獎得主Yoshua Bengio、特斯拉CEO(Open AI聯(lián)合創(chuàng)始人)Elon Musk、蘋果聯(lián)合創(chuàng)始人Steve Wozniak等上千名專家聯(lián)名簽署公開信,強調(diào)人工智能系統(tǒng)可能給人類社會帶來的巨大風險,呼吁暫停開發(fā)比GPT-4更強大的人工智能系統(tǒng)。[5]2023年4月10日,中國支付清算協(xié)會發(fā)布公告,倡導支付行業(yè)從業(yè)人員謹慎使用ChatGPT等工具。[6]然而,大模型的浪潮已然掀起,百度、阿里巴巴、字節(jié)跳動、華為等國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛推出大模型產(chǎn)品,在這樣的背景之下,國家網(wǎng)信辦就《生成式人工智能服務(wù)辦法》公開征求意見,意為急用先行,監(jiān)管以ChatGPT為代表的大模型應用。


(三)引導對人類的良性影響是生成式AI監(jiān)管的底層邏輯




在明確《深度合成管理規(guī)定》與《生成式人工智能服務(wù)辦法》立法背景與重點監(jiān)管對象的不同之后,分別以Deepfake和ChatGPT為例對比其典型應用場景,更有助于理解兩部規(guī)范側(cè)重點之不同。

(1)系統(tǒng)的自主性

在Deepfake的應用場景下,用戶通常需要向系統(tǒng)輸入事先準備好的素材,經(jīng)由系統(tǒng)的加工,最終形成內(nèi)容輸出。在這個過程中,用戶本身對于輸出結(jié)果具有一定的預期,系統(tǒng)實際上是在用戶的控制之下完成工作,自主性較低。因此,從監(jiān)管的角度來看,規(guī)制的本質(zhì)在于穿透技術(shù),約束用戶濫用技術(shù)的行為。縱觀《深度合成管理規(guī)定》第二章,第六條率先從正面明確了任何組織和個人不得濫用深度合成服務(wù)的義務(wù),其余條款則主要是對深度合成服務(wù)提供者施以管理義務(wù),核心即在于阻止用戶的濫用行為:

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相較而言,在ChatGPT的應用場景下,用戶通常無需輸入事先準備的素材,只需輸入相應指令,系統(tǒng)就能夠自行分析并生成輸出。在這個過程中,用戶對于輸出結(jié)果并不存在具體的預期,對系統(tǒng)的控制力也較弱。正如歐盟《人工智能法案》草案對生成式AI的定義一般,“生成式AI是使用基礎(chǔ)模型,專門用于以不同程度的自主性生成復雜的文本、圖像、音頻或視頻等內(nèi)容的人工智能系統(tǒng)”,系統(tǒng)的自主性是生成式AI的重要特征,這也會導致用戶更容易依賴系統(tǒng)或受到系統(tǒng)的影響。根據(jù)OpenAI的報告,GPT-4具有產(chǎn)生“幻覺“的傾向,即“產(chǎn)生與特定來源有關(guān)的無意義或不真實的內(nèi)容”,隨著模型變得愈加有說服力和可信度,這種傾向的危害會被放大,導致用戶過度依賴的問題。因此,從監(jiān)管的角度來看,其需解決的重點問題在于保護用戶免受系統(tǒng)的不良影響。《生成式人工智能服務(wù)辦法》對提供者施加的防依賴沉迷及指導用戶正當使用義務(wù)即可印證這一觀點。

(2)系統(tǒng)的輸出對象

在Deepfake的應用場景之下,用戶通常是為了向公眾發(fā)布合成內(nèi)容而使用系統(tǒng),系統(tǒng)的主要輸出對象是公眾。無論是美國參議院提出的《2018年惡意偽造禁令法案》,[7]還是歐盟《人工智能法案》草案,[8]其對“deep fake”的定義都包含“以假亂真”這一重要特征。如前所述,直接使用產(chǎn)品的用戶對于輸出結(jié)果存在預期,并不會受到輸出內(nèi)容的誤導,故該場景的監(jiān)管重點在于確保廣大公眾不受誤導,而在合成內(nèi)容之上添加標識可以較好地實現(xiàn)這一目標,所以《深度合成管理規(guī)定》有針對性地建立了信息內(nèi)容標識管理制度。

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在ChatGPT的應用場景之下,用戶通常是生成內(nèi)容的主要輸出對象,至于生成內(nèi)容是否會向公眾發(fā)布,則取決于用戶的后續(xù)選擇。鑒于ChatGPT本身可能會輸出誤導性內(nèi)容而用戶難以察覺,所以該場景的監(jiān)管重點首先在于確保用戶不受誤導,其次才是公眾層面。在公眾層面上,如同Deepfake輸出內(nèi)容一樣,添加標識可以起到較好的預防效果。但在用戶層面上,用戶之所以會使用ChatGPT,即在于其對ChatGPT存在一定的信賴,相信ChatGPT能夠輸出有價值的內(nèi)容。并且,用戶對于生成內(nèi)容并不一定具有相應的鑒別能力,即便此時添加標識,也僅能起到提醒作用,并不能真正發(fā)揮防止用戶被誤導的效果。因此,只有從根源上采取措施,增強內(nèi)容本身的真實性、準確性、客觀性,保障內(nèi)容合法,才能夠達到監(jiān)管目標。故而《生成式人工智能服務(wù)辦法》從訓練數(shù)據(jù)、內(nèi)容輸出和運營管理三個方面入手,對服務(wù)提供者苛以多項義務(wù),以防止不當內(nèi)容的生成。

[1] https://mp.weixin.qq.com/s/wN3Jg4NPBzb7ev-ZaIAZBw

[2] https://mp.weixin.qq.com/s/0Hmwknq6bNFDFyAwRJbJHg?search_click_id=13503168500786901975-1684977031338-1595689541

[3] http://www.gov.cn/zhengce/2020-12/07/content_5567791.htm

[4] http://www.cac.gov.cn/2022-01/28/c_1644970458520968.htm

[5] https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/

[6] http://www.pcac.org.cn/eportal/ui?pageId=598261&articleKey=617041&columnId=595085

[7] §1041 (a) (2) the term ‘deep fake’ means an audiovisual record created or altered in a manner that the record would falsely appear to a reasonable observer to be an authentic record of the actual speech or conduct of an individual;

[8] Article 3 (44d)‘deep fake’ means manipulated or synthetic audio, image or video content that would falsely appear to be authentic or truthful, and which features depictions of persons appearing to say or do things they did not say or do, produced using AI techniques, including machine learning and deep learning; 


*感謝趙雅澤對本文的突出貢獻

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