南開大學法學院陳兵在《上海政法學院學報（法治論叢）》2023年第4期上發(fā)表題為《生成式人工智能可信發(fā)展的法治基礎》的文章中指出：

近年來，隨著人工智能算法不斷迭代升級，特別是機器學習賦予人工智能強大的學習能力，使其不再局限于只按照事先指定的模板或者規(guī)則，進行簡單的內(nèi)容輸出和制作，而是能夠根據(jù)用戶提出的指令即可生成靈活且真實的內(nèi)容，甚至能夠實現(xiàn)高質量的內(nèi)容創(chuàng)作，這類技術被稱為人工智能生成內(nèi)容（AIGC），或者基于生成式人工智能服務產(chǎn)生的內(nèi)容物（以下簡稱生成式人工智能）。

隨著人工智能技術應用的不斷推進，人們發(fā)現(xiàn)人工智能技術存在不可控、不可解釋、不可預知、不透明等弊端和風險，并且在使用過程中可能給人身安全、信息安全以及財產(chǎn)安全等帶來一定風險，由此引發(fā)了人們對人工智能技術的不信任。這種不信任會降低人們在部分場景中使用人工智能產(chǎn)品的意愿，從而限制相關技術應用的深度和廣度，對人工智能產(chǎn)業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生實質阻礙。為了消除人們對人工智能技術應用的不信任，推動人工智能產(chǎn)業(yè)“可信”成了一個必然選擇。對于生成式人工智能產(chǎn)業(yè)而言，“可信”是其健康持續(xù)發(fā)展的內(nèi)在要求。基于各國對生成式人工智能可信發(fā)展的要求，結合其產(chǎn)業(yè)特征和應用現(xiàn)狀，AIGC的“可信”要求主要包括“可控、可問責、公平、可靠、透明可解釋以及安全”六個方面。然而，生成式人工智能技術所潛在的“技術+資本”壟斷、倫理道德標準不清、侵權責任模糊以及數(shù)據(jù)安全風險等新問題，引發(fā)了生成式人工智能的信任危機。

基于此，應當以競爭、倫理、侵權以及安全作為治理基點，通過強化生成式人工智能領域要素治理，科學審慎引入事前監(jiān)管，平衡鼓勵創(chuàng)新與保護競爭之間的關系；建立健全生成式人工智能領域科技倫理規(guī)范；搭建基于生成式人工智能產(chǎn)品生產(chǎn)者責任和使用者過錯的侵權責任認定規(guī)則；從制度層面和技術層面加強生成式人工智能領域數(shù)據(jù)算法安全四個方面夯實生成式人工智能可信發(fā)展的法治基礎。