NIS2是新的欧盟范围内网络安全立法,欧盟成员国需在2024年10月17日前将其转化为本国法律。NIS2旨在实现欧洲高水平的网络安全,并重点关注提高欧盟关键部门的韧性。ENISA制作了NIS2解说视频和多个信息图,涵盖了有关NIS2的全部内容、主要概念和新机制。
提案针对我国人工智能大模型产业应用存在的问题,提出强化关键技术研发、促进数据安全共享、加强伦理治理规范、强化人才引培等建议,对提升我国生成式人工智能整体竞争力,推动人工智能快速有序健康发展具有重要意义。
数据与信任联盟(Data and Trust Alliance)是一个由企业和机构组成的联合体,其中包括通用汽车(GM)、国际商业机器公司(IBM)、万事达卡(Mastercard)、元公司(Meta)和美国国家橄榄球联盟(NFL)。该联盟于周五(9月26日)发布了指导原则,呼吁政策制定者改进AI监管的协调性,同时警告过度监管可能会扼杀创新。
企业在生产经营过程中形成或合法获取、持有的数据,是企业发展的重要资源。加强企业数据资源开发利用,是推进全国一体化数据市场建设、实现数据资源配置效率最优化和效益最大化的重要举措,是更好发挥市场机制作用、创造更加公平更有活力市场环境的必然要求。为充分释放企业数据资源价值,构建以数据为关键要素的数字经济,现提出如下意见。
人工智能办公室应鼓励和促进在欧盟一级制定业务守则,以便在考虑到国际做法的情况下,促进《欧洲人工智能法》的正确实施。业务守则最迟应在2025年5月2日之前准备完毕。
美国网络安全与基础设施安全局(Cybersecurity & Infrastructure Security Agency)于2023年11月发布了该机构2023-2024年度人工智能路线图(Roadmap for AI,下文简称“CISA路线图”)[1]以表明其在美国人工智能战略(National AI Strategy)框架下的机构工作计划。
欧盟为提升法律信息管理效率,建立了欧洲立法标识符(ELI),奥地利响应ELI倡议,优化本地标识符,构建法律知识图谱,改善法律数据管理系统。奥地利法律信息系统(RIS)通过REST API提供数据访问,支持多种文档格式。
日本发布《人工智能运营商指南(草案)》,旨在应对生成式人工智能技术变化,提供统一的人工智能治理指导原则。草案分为五部分,包括人工智能定义、社会愿景、行为准则,以及针对人工智能研发者、提供者、业务用户的具体规范。
Pew研究中心调查显示,美国人对个人数据隐私感到不安,认为缺乏对数据使用的控制权。大多数人不信任企业和政府处理数据,担心儿童隐私,且支持加强监管。人们常忽略隐私政策,密码管理意识提升,但数据泄露风险高。
智能汽车的驾驶辅助系统可能被对手通过在道路上布置干扰误导,或在训练阶段加入有毒样本实现物理后门,导致汽车偏离路线。对抗性机器学习研究这种对手与模型间的对抗博弈。
《中华人民共和国个人信息保护法》自2021年11月1日实施,本文综述了2023年法学CSSCI期刊发表的个人信息保护研究论文,涉及个人信息的概念、保护边界、信息处理、跨境流通、权利保护、法律责任等方面。