图：AIGC带来巨大发展机遇的同时，也衍生了知识产权保护、算法歧视、安全挑战、伦理风险、环境风险等问题。

　　推动AIGC（生成式人工智能）健康发展和规范应用，亟需各方协同努力，以促进市场潜力释放。AIGC一方面为金融行业带来了巨大的发展机遇，另一方面，知识产权保护、算法歧视、安全挑战、伦理风险、环境风险等问题都制约了AIGC在金融行业的应用。中国亟需探索构建可持续人工智能生态的路径。

　　“我们总是高估未来两年的技术改变，但低估未来10年的技术影响。”正如微软创始人比尔．盖茨所言，在下一个黄金十年，AI（人工智能）将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量。

　　欧盟和美国等西方多数国家都主张采用多元主体参与、协同共治的模式，人工智能治理从政府主导向“政府＋市场”主导转型。希望既加速人工智能产业发展，又同步推进监管规则的制定。

　　2019年，欧盟发布《可信赖人工智能道德准则》（以下简称《准则》），提出了实现可信赖人工智能全生命周期的框架。提出四项伦理准则：尊重人自主性、预防伤害、公平性和可解释性。列出实现可信赖AI的七个关键条件：人的能动性和监督；技术稳健性和安全性；隐私和数据管理；透明度；多样性、非歧视性和公平性；社会和环境福祉；问责。

　　《准则》将“信任”与“可信赖”等术语置于文件的核心地位，这也是世界各国制定的人工智能伦理准则中广泛使用的概念之一。2023年6月，欧洲议会又迈出了具有历史意义的重要一步，通过《人工智能法案》草案，但距离完全生效可能还需数年时间，为未来的人工智能监管奠定了法律基础。这一举措让外界看到了超越道德和法律的人工智能科技在欧洲迎来了一扇有法可管的大门。同时，欧洲也立下了全球人工智能监管的新标准。

　　中美监管思路各异

　　美国为了平衡创新与治理的需要，采取了较为宽松的“软监管”。2020年1月，美国联邦政府发布了《人工智能应用的监管指南》，要求联邦政府以减少人工智能技术应用的障碍和促进技术创新为目标。在治理主体上，美国成立了“人工智能国家安全委员会”，由政府官员、科学家、企业高管和学者等组成的多元治理主体。可以看出，美国不仅侧重维护自身核心价值，而且更加强调对人工智能创新与发展的促进，避免一刀切式的过度干预。其优先考虑不通过政策手段阻碍人工智能技术和产业发展，降低创新门槛和成本，高度重视为人工智能应用创建“安全港”、监管辖免等。

　　欧美AI治理对于中国的金融机构和众多产业提供了启示。努力确保AI算法和模型具有透明度和可解释性，使用户和监管机构能够理解决策的依据和过程，这有助于建立信任。另外，金融机构要积极参与国际合作，密切跟踪技术前沿，科学、动态地制定和调整伦理规范。倡导发展“以人为本”的人工智能，共同参与制定伦理治理标准和规范。让AI的发展符合社会伦理，为人类创造积极价值。

　　在AIGC方面，中外监管思路存在差异。欧美国家侧重于从数据安全、数据保护和数据治理的角度进行监管；而中国则采取综合治理的思路，强调权益保护、数据治理和内容治理等多个方面的监管。

　　为了促进AIGC健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，2023年7月，国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》（简称“《办法》”）于2023年8月15日起施行。这是国家首次专门针对AIGC进行系统监管的文件，重点强调了AIGC产品训练数据及生成内容的真实性，对技术发展与治理做出具体要求。

　　《办法》提出国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，采取有效措施鼓励AIGC创新发展，对AIGC服务实行包容审慎和分类分级监管，明确了提供和使用AIGC服务总体要求。明确了发展与安全并重、创新和依法治理相结合，将“发展”置于“安全”前、“创新”置于“治理”之前，还明确指出“鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用”等。相比此前的征求意见稿，正式办法的基调从强监管、禦风险转变为包容审慎、鼓励发展，凸显了中央对AIGC技术发展的支持。

　　《办法》被看作是一个重大的信号，体现了提前研判、提前介入、提前监管的思路。随着监管法规的不断完善，有望指引AIGC行业发展方向，促进行业长期健康发展。同时，政府、企业和社会各界也需要共同努力，加强合作与沟通，共同推动AIGC技术的创新和应用，为社会带来更多的福祉和发展机会。

　　完善制度规避风险

　　在中国，金融机构开展AIGC合规发展和有效治理尤为重要。笔者认为共筑可信生态的路径，可从以下七个方面进行：

　　1）“三驾马车”共护数据安全。《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等“三驾马车”构成了中国数据安全领域完整的基础性法律体系。金融机构主体要遵守现行相关法律体系，以及征求意见稿等最新监管规定，建立健全内部监管制度。在训练数据、数据清洗、数据出境等全流程中采取严格的数据安全措施，构建和完善合理的数据采集、使用和共享机制，防止数据洩露和滥用。

　　2）建立算法模型审查机制。金融机构在AIGC产品上线前应主动进行事前审查，及时发现其运作程序、服务内容存在的问题，弥补外部监督的缺陷，使算法伦理问题可溯源可追责。借助决策树、特征重要性、敏感性分析、原型选择等算法解释器，以一定的方式和程度向监管部门和公众说明自动化决策的内在逻辑，履行透明度义务，回应公众所关心的特定因素对算法决策的具体影响。

　　3）加强AIGC技术研究和创新，持续改进应用。积极应用隐私计算、区块链等新技术和新模型，创新算法保护和伦理判别技术手段。定期审核、评估、验证生成合成类算法机制机理，持续评估人工智能系统的性能、合规性和风险。根据反馈结果，及时调整和改进系统，使模型应用与人类价值观保持一致并遵循人类意图。

　　4）建立独立伦理委员会或审查机制。探索人工智能伦理治理，基于风险分级和应用分类，采取政策指南、监管沙盒、试点、标准认证等多元化监管措施。加强对生成内容审查及内容过滤，避免基于种族、性别、年龄等因素造成的偏见和不公平现象，打造可信AIGC生态。

　　5）建立健全应急处置制度。对人工智能系统的使用进行风险评估和管理，包括技术风险、操作风险和道德风险等方面。建立相应的风险管理框架和流程，定期开展应急演练，测试和评估安全应急预案的可行性和有效性。

　　6）积极构建人才培养体系。加快高水平AIGC人才培养，打造领军人才和创新团队。布局一批适应AIGC技术研究所需的科教资源和数字化资源平台，促进各类创新要素优化聚集，深化产学研合作。

　　7）广泛开展国际交流合作。学习借鉴国际AIGC领域的先进经验，与其他组织、学术界和政府机构进行合作，共享最佳实践。参与行业标准制定，促进大模型绿色低碳发展。

　　AIGC的诞生带来了许多惊喜和创新，同时也引发了争议和挑战。面对这种新兴技术，我们需要保持开放、包容和积极的态度，寻求法律和制度的创新来规避风险，实现可持续发展。AI是不能错过的一次革命。麦肯锡公司预测，未来10年的科技进步，将超过之前100年的总和。AI作为新的电力，有望在未来几年改变所有主流行业。守正创新行稳致远，共筑AIGC生态新范式，必将造福全社会。