AI合成视频引发公众对造假风险担忧，专家呼吁加强监管

随着人工智能技术的快速发展，生成式人工智能逐渐成为社会关注的焦点。近期一起涉及医学专家的AI合成视频事件再次引发了公众对AI造假风险的强烈担忧。这一事件让我们意识到，尽管生成式人工智能能够在内容生产和交互中展现出强大的能力，但其潜在的风险和负面影响不容忽视。

这一事件的爆发，正值生成式人工智能技术在全球范围内如火如荼的时期。该技术以其强大的内容生成和交互能力深受用户青睐，但同时也带来了前所未有的社会挑战。生成式人工智能本身的局限性使其存在内生性风险。大规模的模型训练通常依赖于大量数据，这些数据可能存在错误和不完整性，并且往往掺杂着人类的价值观念，从而可能导致输出的内容充满偏见、歧视甚至错误的信息。该技术在数据收集和使用过程中如果没有完善的规范机制，可能造成对个人信息和公共数据的过度搜集，进一步引发隐私侵犯等问题。

外生性风险同样突出。一些不法分子可能利用生成式人工智能制造和传播虚假信息，开展网络诈骗等违法活动。在国际关系日趋紧张的当下，生成式人工智能还有可能被用于网络攻击，为国家安全带来隐患。这些潜在的威胁使得加强对生成式人工智能的监管显得尤为迫切。

针对以上问题，专家们呼吁加大对生成式人工智能的安全监管力度，以降低风险。建立完善的安全监管体系是当务之急，需要在数据准备阶段建立明确的数据搜集和使用规范，以免产生数据安全隐患。在训练阶段，需要设定算法监管标准，将法律要求与算法深度融合，消除可能的算法偏见。在使用阶段，应当推行AI生成内容的标识制度，并研究完善知识产权保护的相关法律，制定针对生成式人工智能滥用和不法使用的常态监管机制，从而维护社会秩序。

除了完善监管机制，促进各方参与共同推进监管也是至关重要的一步。各级部门应加强对生成式人工智能的前瞻性研究，及时识别和应对风险，完善相关政策。同时，研发企业也应承担起社会责任，加大行业自律，强化数据管理和保护。对于从事生成式人工智能研发的工作者，增强法律和安全意识显得尤为重要，定期进行法律法规与安全教育，能够提高行业整体的合规水平。公众的参与也不可忽视，提升公众对AI技术的理解和安全风险意识，增强法律意识，能够形成社会共治的良好局面。

在技术层面，提升生成式人工智能的研发水平也是安全监管的重要基础。目前我国在该领域的技术投入和模型数量逐渐增加，但依旧存在质量参差不齐的问题。通过加大研发投入，提升大模型的安全性和可靠性，将有助于有效的风险防控。生成式人工智能本身也可成为安全监管的工具。例如，可以运用AI来进行安全风险预警和监测，自动化合规检查，识别和过滤虚假信息等，这些手段将极大增强我们对新兴技术的监管能力。

，国际合作在生成式人工智能的监管中同样不可或缺。该领域的安全监管问题已经成为全球科技合作的重要议题，各国应加强彼此之间的对话和交流，分享治理经验。建立多边合作，制定统一的监管标准，将有助于共同应对生成式人工智能所带来的安全挑战，以推动这一技术服务于全人类的发展。

生成式人工智能虽然蕴含着巨大潜力，但不可否认的是它所带来的安全隐患和风险也在不断增加。唯有通过完善的监管机制、各方参与的合作、技术的赋能以及国际间的紧密合作，我们才能有效抵御相关风险，让人工智能在安全的轨道上健康发展。