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2024年，生成AI的影响遍及各行各业，从医疗、教育到媒体和娱乐，其潜力无限，但风险同样不容忽视。在医疗行业，生成AI能够通过个性化治疗方案改善患者健康结果，但同时也可能引发生物安全新风险。在新闻业，生成AI的应用可能会民主化新闻叙事，但也可能扩大虚假信息的传播。
报告提出了一个360度的治理框架，旨在通过三个支柱来构建弹性治理：利用现有法规，解决由生成AI引入的法规间的紧张关系；培养全社会对生成AI的治理和跨部门知识共享；以及通过国际合作，为未来的生成AI风险做好准备。
报告认为，各国在制定新的AI法规之前，应首先评估现有法规对于应对生成AI带来的新挑战的充分性。这包括审查现有法律工具、法规的适用性，解决法规间的紧张关系，明确生成AI供应链参与者之间的责任分配，并评估监管当局的效能和能力。
在隐私和数据保护方面，生成AI模型因依赖大量训练数据而放大了隐私、安全和安全风险。保护隐私在数字化日益增长的今天变得至关重要，也更为复杂。政策制定者正在寻求在保护数字数据隐私的同时，为数据池创建便利，这可能导致AI促进的突破。
在版权和知识产权方面，生成AI引发了与版权侵犯、剽窃和知识产权所有权相关的多个问题。报告强调，需要全面审查监管框架，并就如何在内容生成中记录人类创造力以主张知识产权保护提供必要指导。
尽管针对AI的具体法规仍然是自愿性或待定的，但消费者法规和产品责任法继续适用，无论它们是否严格考虑了AI或其他技术。生成AI有可能通过自动化各种任务和服务来影响消费市场，这可能会挑战传统的风险评估和缓解方法。
在竞争领域，市场当局必须确保推动创新快速发展的竞争条件继续使消费者受益。尽管现有的竞争法律仍然适用，但生成AI提出了与技术关键组成部分的控制集中和某些合作伙伴关系安排相关的新问题。
报告还提出了对未来的规划，包括有针对性的投资和技能提升、地平线扫描、战略远见、影响评估和敏捷法规，以及国际合作。这些行动需要考虑有限资源和全球不确定性的国家战略，并具有适应政策和法规以适应技术进步和新出现风险的前瞻性机制。
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