认真贯彻民法典等新颁布、修订的法律。

2016年开始，中国全面建立困难残疾人生活补贴和重度残疾人护理补贴制度，在全国范围内实现了残疾人两项补贴政策全覆盖。《残疾人权利公约》也是联合国最晚通过的核心人权公约之一。

同时，中国不断完善残疾人就业创业扶持政策，健全公共机构为残疾人提供就业岗位制度，加大对残疾人自主创业、灵活就业、辅助性就业、网络就业的政策扶持力度。进入专题： 人权 残疾人 。近日发布的2023年度残疾人事业蓝皮书《中国残疾人事业发展报告》，对2022年我国残疾人事业的重大事件、政策进展和面临挑战进行了翔实记录与呈现，提出未来五年残疾人事业改革发展的新思路、新目标和重点问题。2022年2月，中国又批准了《关于为盲人、视力障碍者或其他印刷品阅读障碍者获得已出版作品提供便利的马拉喀什条约》。这对联合国启动公约制定进程起到了积极推动作用。

将贫困残疾人家庭全部纳入基本医疗保险、大病保险等制度覆盖范围，对符合条件的贫困残疾人实施医疗救助。习近平主席向康复国际百年庆典致贺信指出，中国积极支持康复国际工作，用实际行动推动发展中国家残疾人事业发展、增进国际社会对残疾人的关心，为国际残疾人事业贡献中国力量。GPT-4可以解答考题、分析图表，并已经可以像真正的人类老师一样逐步引导、鼓励用户思考并获得答案。

但由于社会上客观存在的对生成式大语言模型的担忧，欧盟存在一种要求生成式人工智能大模型遵守高风险义务的声音，可能会对地方政府、行业和企业目标的竞争环境产生重大不利影响。例如，接入阿里巴巴的大模型通义千问后，应用程序钉钉可全面辅助办公，能够创作诗歌小说、撰写邮件、生成营销策划方案等。无论是市场主体、学术机构还是政府机关，在使用大模型时，都不可避免要与其分享某些信息，从而存在巨大的泄露商业秘密甚至国家机密信息的风险。5月4日，拜登政府宣布要进一步推动美国在人工智能领域负责任的创新，将对现有生成型人工智能系统进行公开评估。

大模型训练中，对中文语料的运用过少，将不仅极大地影响到大模型生成内容的质量，也极大地影响到以汉语言为主要表意工具的中华文明。生成式人工智能越来越显现出知识权威的面貌，在事务规划、法律服务、医疗健康等各种专业咨询服务中生产错误的或者误导性内容，将直接影响用户的日常生活。

人工智能生成内容具有一些极为显著的革命性特点。将其用于3D打印，可以直接制造工业产品。实践证明，如果监管措施与规则能够与被监管对象激励相容，则不仅更容易实现监管目标，也会极大地降低监管成本，提高合规与守法积极性。特别是大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域具备优势，它在生成图文内容、进行人机对话时，因其信息生产成本降低、专业知识门槛降低、应用功能更加聚合、使用领域更加广泛，可能会产生巨大的信息内容风险。

大模型还可以根据描述性文字生成营销策划方案，根据功能草图生成应用小程序，教育、智慧商业、智慧城市等业务，打通多个领域、行业的应用闭环。GPT-4还能够根据图片识别内容，甚至可以理解背后有特定内涵的图片，也就是所谓梗图。2023年3月30日，美国联邦贸易委员会（FTC）收到了非营利性研究组织人工智能和数字政策中心（CAIDP）发起的投诉，认为GPT-4不满足任何FTC对AI使用透明、可解释、公平和经验合理，同时促进问责制的要求，且有偏见、欺骗性，以及隐私和公共安全的风险，要求对OpenAI及其产品GPT-4进行调查，确定是否遵守了美国联邦机构发布的指南。特别是，大模型展示了强大的推理能力，它能够根据用户需求编写程序，这一方面将改善用户的产品体验，另一方面也可能带来个人信息泄露风险。

2.商业秘密泄露风险已经有报道显示，三星半导体部门曾出现三次因使用ChatGPT泄露商业秘密的事件：一名员工要求其检查敏感数据库源代码是否有错误，一名员工利用其进行代码优化，另一名员工将录制的会议输入ChatGPT并要求其生成会议记录。但作为一项互联网信息技术的重大变革，大模型的逻辑推理能力以及对人类的理解能力获得极大提升，在文本、图像、语音、视频等信息内容生成方面带来革命性变化，将真正把信息内容生产与传播带入人工智能内容生成（Artificial Intelligence Generated Content，以下简称AIGC）的新时代，正在引发人类社会的知识革命。

现实社会的权力结构被编码在大模型中，大模型输出体现现实权力机构的内容，产生权力的马太效应，结果往往是打造压迫的再生产系统，破坏信息生态系统。ChatGPT-3具有1750亿参数，接受了网络上收集的约5000亿条文本的训练，海量的数据和强大的计算能力造就了这个十分智能的公开可用人工智能。

在一定程度上，大模型融合了信息的搜索、查找、整合和初步输出等环节，有利于推动知识的传递、传播和传承。通过从巨量数据中学习对象的特征，不再简单进行对比和匹配，而是尝试理解人们的想法，利用现有文本、图像或音频文件并基于大数据集生成内容的人工智能内容创作，将不仅成为人类生产创意性信息内容的强大工具，也可能极大地改变网络信息内容生态，给信息内容治理带来新风险新挑战。2017年，已有研究通过分析斯坦福自然语言推理（SNLI）语料库，证明了自然语言处理数据中的偏见和刻板印象。当然，还要提升公民数字素养，避免生成式大语言模型的应用不平衡所带来的数字鸿沟。大模型还可以写代码，根据OpenAI的技术研发人员介绍，通过对大型语言模型的训练，能从自然语言文档字符串中生成功能正确的代码体。在获取信息的方式上是单向的、枯燥的。

第一，人工智能内容生成实际上仍是知识重组，而不是知识生产或再生产。此外，大模型在用于账户信息训练过程中的信息可能被共享给服务提供商以及相关公司，在这一过程中可能导致数据泄露的风险，留下网络安全攻击的漏洞。

法律必须符合规律，监管必须符合实际。（三）人工智能大模型的应用场景生成式人工智能可成为人类的聊天伴侣，它通过预训练技术支持模型产生流畅、符合上下文语境、具有一定常识的聊天内容，对话呈现出一定的人格性而不是生硬的机器话语，因此有成为虚拟陪伴机器人的潜质。

如果命令式、压制式的自上而下的单向监管过于刚性，将导致法律难以落实，或选择性执法。生成式人工智能大模型可以支撑聊天机器人、陪伴机器人服务，甚至成为许多孤独个体的伴侣，但也会加剧人际关系的疏离，个人生活的孤僻。

在剑桥分析事件之后，已经有美国学者预测，以ChatGPT为代表的大型生成性人工智能模型将会成为下一轮选举中针对候选人和影响公共舆论的有力工具。特别是在涉宗教、人权等意识形态与价值观问题的领域，国家利益冲突激烈的领域，甚至在关于人种、文明优劣等极端议题上，垄断了大模型相当于垄断了教科书、百科全书、图书馆。特别是在互联网领域，由于网络安全对国家安全具有极端重要性，互联网更是成为意识形态斗争的最前沿、主阵地，导致我国对互联网行业监管整体上较为严格。生成式人工智能与用户深度交互生成海量信息，为用户在进行信息搜寻、产品消费和公共生活参与等方面提供便利条件。

大模型可能是很好的家庭教师，但也可能被用作作弊神器。而现在，AI实验室已经陷入了失控竞赛，没有人能够理解、预测或控制大模型，所以要按下开发暂停键，大幅加快人工智能治理，对人工智能研发做出监管。

首先，提升用户对于新技术应用的全面认识，鼓励公众以科学严谨的态度看待和评价新技术，不盲目跟从或反对。在信息内容的输出形态上，生成式人工智能大模型已经可以实现文本、图像、视频、音频、数字人以及3D内容等多种模态。

建立反馈投诉机制，接收、监测和评估实时出现的风险，及时采取补救措施。ChatGPT-3就已经具备上下文学习的显著能力，能够预测上下文词汇，学习或模仿数据中的模式，通过对应的关键信息匹配和模式模仿来输出对应情境下的回答。

当用户提问时，可能会暴露并不想公开的个人信息。研究表明，西方大模型训练集中的大部分数据主要是从白人、男性、西方人、说英语的人的角度产生的，所以数据可能会严重倾斜以反映这些结构。信息内容传播出现颠覆性变化，信息的生产、传播更加便利，尤其是降低了专业知识的获取门槛。例如，大模型的幻觉带来的准确性不佳、算法黑箱带来的问责困难等问题，只能尽量控制，但无法完全消灭。

（二）多元共治：构建企业社会责任与个人积极参与的治理机制技术创新与产业跃升是国家的兴盛之源，而坚持法治、科学监管则是国家兴盛的制度保障。（一）大模型规制成为欧美重要议题科技与产业界已经有不少人对生成式人工智能表现出警惕。

治理 提升计算机对人类知识的集成、意图的理解，扩展人类的智力边界，实现更顺畅的人机交互，一直是信息技术努力的重要方向。美国政府也开始采取举措。

一是建立科学、明晰的法律责任承担机制。在信息内容监管上，由《刑法》《民法典》《国家安全法》《反恐怖主义法》《治安管理处罚法》以及《网络安全法》《个人信息保护法》《互联网信息服务管理办法》等法律法规构成的信息内容安全监管框架，明确禁止危害国家安全、社会稳定和虚假信息等有害信息。