其他
美国国会研究处发布新报告：《生成人工智能和数据因素：初探》
编辑丨曾晓洋 许惠妍 李卓霖
编 者 按
2023年5月23日，国会研究服务处（CRS）发布了一份题为：“生成人工智能和数据因素：初探”的报告。该报告对生成式人工智能进行了定义，并解释了生成式人工智能的工作原理——对数据集抓取、训练和微调。在其工作原理的基础上，同时也带来了数据使用、共享的担忧，如版权问题、信息披露、数据泄漏等问题。
美国国会针对某行业和数据的子类别制定了数据要求，但在现有的数据隐私和相关法律方面，没有一部全面的数据隐私法。生成式人工智能和其他人工智能工具的潜在隐私侵犯问题仍待解决。报告中指出，国会可以考虑颁布全面的联邦隐私立法，专门解决生成式人工智能工具和相关问题。在国会议员针对隐私法案的建议中，包含了三种常见机制：
通知和披露要求；
选择退出要求；
删除和最小化要求。
报告同时提出，国会正在授权有关机构处理涉及人工智能的行动，增加对数据窃取的监管，以及支持替代技术方法的研究和开发。
以下是《生成式人工智能和数据隐私：初探》报告的原文翻译。我们以机翻为主，并进行了人工微调，供各位读者参考：
声明：本文的所有内容均来自公开的资源和第三方，包含的链接可能会指向其他网站或资源，这些网站或资源并不由本公众号控制或拥有。本文不代表编辑的观点，以及编辑供职机构或其他相关机构的意见。本文仅为交流之用，如有任何意见，可以公众号后台私信提出。
作者简介
关于AI与网络法团队：
我们的目标是分享人工智能和网络法领域最前沿的资讯与文章，为中文世界带来更多的知识增量。
本次内容参与贡献的有：
曾晓洋，广东财经大学智慧法治研究中心研究人员
许惠妍，广东财经大学智慧法治研究中心研究人员
李卓霖，广东财经大学智慧法治研究中心研究人员
联系方式：
cyberlaw2018@outlook.com
往期内容回顾