充分发挥案例指导作用，推进建立人民法院案例库，促进法律适用统一，促进公民、社会法治意识养成。

进一步而言，尽管它们是非规范性文本，解释它们时也应使用与解释规范文本同样的手段。根据该院1952年5月21日的裁判，[2]对法律规定的解释有决定性意义的，在字面意思中以及在其所处的意义关联中，是规定表达的立法者的客观意志。

在各种各样的裁判类型中，此种或者类似的要素贯穿了联邦宪法法院迄今以来的所有司法裁判。在此冲突的情形中，方法论和规范区域上的要素具有优先性。高校政策层面要求强化基础学科训练的主张、（名副其实的）法律人教育改革的远景规划以及跨学科合作的期望，从法规范和具体化的结构的角度上看均是义不容辞的。即便就法律实践和法学研究可能达到的最为严格的宪法具体化的规范约束性而言，联邦宪法法院谈论过的创制性具体化的类规范性，也足以揭露传统国家法和宪法实证主义和体系性理解方式的短处。然而，法之具体化问题是无法通过适用已制定之规定和预先存在的意志决断得到引导的，除了在一些极端情形中，也不能通过基于萨维尼解释范式展开的三段论推论过程。

即便是作为一种规范学科，其自身也蕴含一种获取（仅理性地去实现的）普遍有效性的意图。规范区域是依据（于规范文本中表述的）规范纲要从法律规定的调整区域的一般性实际意涵中提炼出来的。只有在高质量、大规模的数据中学习和迭代，算法模型才能不断优化改进，展现卓越性能。

人类标注员可能在为数据添加标签的过程中引入有害偏好。联合国则敦促各国毫无延迟地实施《人工智能全球伦理框架》。本节将从人工智能新技术范式对治理带来的根本性挑战切入，结合我国最新发布的《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》深入探索科学可行的数据治理方案。对于社会公众而言，更难以理解其中艰深的技术机理，遑论行使数据权利与之抗衡。

每一主体应承担与之对应的数据治理义务。此外，由于需要海量数据集甚至多模态数据集进行训练，还可能涉及数据交易平台以及第三方数据提供商或者合作机构等分享特定领域的数据。

就生成式人工智能模型训练而言，至少涉及云服务提供商、数据标注提供商、第三方数据提供商等。无独有偶，哥伦比亚的一位法官也使用ChatGPT的生成内容撰写裁判文书。近期，三星公司引入ChatGPT仅20天，就被曝出已发生三起误用和滥用导致的设备信息泄露和会议内容泄露事件。通过提升个人主体性、构建面向产业链的数据主体责任矩阵以及打造前瞻性治理工具体系，提出面向生成式人工智能技术特性和运行机理的数据治理框架。

法国数据监管机构业已收到两起与ChatGPT数据安全相关的投诉。根据这一理论，负有技术治理责任的主体不仅限于研发者、监管者，还应扩展至部署者、使用者甚至作为接受者的社会公众。（二）面向生成式人工智能的数据治理框架从技术属性来看，生成式人工智能是一种多维度存在，其既是一种新兴的技术工具和客观存在，又是人工智能产业链条的底座，更是一种参与社会建构的新型社会权力。《英国数据保护法》第146条、我国《个人信息保护法》第54条、《网络数据安全管理条例（征求意见稿）》第58条均规定了数据审计制度。

当算法从分发信息迭代至生产信息，从学习知识转向生产知识时，人的主体性将进一步受到冲击。如何在这一发展链条上找到合理的介入时点和介入方式，让公众面对技术变迁的无知之幕仍然保持对技术选择的开放性和从容感是构建技术治理框架的一项巨大挑战。

在呈现形式上，企业可通过文本声明、可视化媒体、图形展现、汇总表等方式将抽象的基本原理转化为清晰易懂、准确可信、鲜明可见的解释形式。这一治理思路在生成式人工智能治理实践中正逐步得到贯彻。

在最新公布的GPT－3训练数据集的语言占比中，中文语料在总语料中占比不足0.1％，且其中包含繁体中文。当这些数据传输到服务器时，就可能存在泄露风险。当生成式人工智能时代来临，算法模型高度智能化的认知能力甚至超越人类，引发了数字空间中主体能力和关系结构的重大变化。第一重挑战在于技术的社会后果通常在研发等早期阶段难以被准确预见。第二，部署者（deployer），即为特定用途而微调模型的主体，包括垂直集成场景中的开发者和其他对模型微调后的部署主体。ChatGPT虽未公布训练数据集的详细信息，但我们仍可推定出其训练数据集的主要来源。

但在如此庞大的训练数据集之下，可能暗藏一系列数据质量风险。四、结  语生成式人工智能虽以算法为引擎，但数据作为滋养其发展的养料具有不言而喻的重要意义。

典型案例恰如近期引发社会广泛关注的三星公司芯片机密泄露事件。2022年，欧盟《人工智能法案》折衷草案也借鉴了监管沙盒理念，提出通过建立受控实验和测试环境的方式促进监管者与开发者协同合作，探寻最佳监管方式。

据透露，GPT－5是用GPT－4来训练的，代码生成和迭代的能力呈指数型增长。对于可塑性强的技术，控制的关键在于灵活、弹性、多元介入技术的规划、设计和发展。

从技术实现效果来看，通过机器学习推理进行渗透，展开训练数据的提取攻击可以收集敏感信息并窃取知识产权。如果在定制化训练过程中出现类似的数据安全问题，用户的敏感或重要数据泄露风险难以处置和有效救济，可能给用户造成严重损失。然而，深度神经网络学习模型如何获取这一能力在现阶段仍然存在技术挑战。与此前颁布的推荐算法和深度合成应用管理规定相比，此处的数据透明义务得到了实质性拓展。

相较于动物，人类并非在运动智能和感知智能方面独树一帜，而是在语言智能方面表现出独特的优势。如果该系统存在漏洞或者遭到黑客攻击，会导致存储在服务器上的模型数据被窃取和泄露，直接引发数据安全风险。

与此同时，ChatGPT也衍生出了多种法律和伦理风险。以OpenAI为例，微软Azure作为其独家的云服务提供商，不仅可直接调用模型，也同时为包括ChatGPT在内的产品、API接口服务以及研发工作负载提供基础设施服务。

此时，模型即服务的商业模式与人工智能技术发展方向不断汇聚，以无需定制、协同部署、轻量通用等方式实现大模型的快速普及和规模化应用。具体到大型语言模型，因训练数据集的代表性不足，可能导致针对不同特征的个体与群体的内容输出存在显著差异。

一般而言，微调不会对上游模型带来实质和重大影响。另一方面，当ChatGPT实现大规模商业化落地之时，如果与国外的大模型代差过大且不得不用之时，基础底座模型可能受制于人，进而在产业智能化升级和现代化进程上受到不利影响。有研究者指出，OpenAI主要基于维基百科、书籍、期刊、Reddit链接、抓取大型数据集以及由GitHub等代码数据集、StackExchange等对话论坛以及视频字幕数据集展开大模型训练。例如，比起单纯的在隐私政策中嵌入声明式解释，允许用户与解释系统单向互动甚至双向互动，为其深入理解数据运行机理提供后续对话机会是更为有效的解释方式。

据报道，印度一名法官在决定被告是否能够获得保释时选择求助ChatGPT－4，后者生成了长达94页的报告。我国2019年发布的《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》提出了发展与治理双轮驱动的治理思路。

研究者进一步发现，模型规模与数据存储呈现显著相关性。通过爆发式的用户增长和场景扩展，OpenAI获得了海量、多元的新增数据。

从模型训练视角来看，上游研发环节还可能存在各类型的第三方服务提供商（subprocessor）。国际标准化组织还专门制定了信息安全首席审计员资格的行业标准。

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