剧情简介：这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作，融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家（MIEE）、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。
阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：
（1）大模型安全的范畴、现状和挑战：包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险点。
（2）大模型技术层面的安全风险：包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性。
（3）大模型监管与合规的法律框架：包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法进展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。
（4）大模型知识产权合规：在大模型的开发和应用中，如何确保知识产权的合规性，包括著作权、开源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。
（5）大模型数据合规：在大模型的构建过程中如何确保数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。
（6）大模型内容安全：在大模型的应用过程中如何确保内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。
（7）大模型算法合规：在大模型的构建和应用开发过程中如何确保算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公开透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要点总结。
（8）大模型伦理安全：在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。
（9）大模型的安全保障方案：如何构建一个既安全又可信的大模型环境，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。
（10）生成式人工智能的发展趋势：从技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
类型：计算机 / 人工智能
作者：王贤智 / 叶娟 / 陈梦园 / 刘子旭
