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我国网络安全规范化技能委员会官网发布了《网络安全技能 生成式人工智能服务安全基本要求》征求意见稿。该规范细化了对生成式人工智能服务的安全要求，包含练习数据安全、生成内容安全和模型安全要求。其间，针对练习数据，要求对数据来历进行办理和核验，进步数据来历的多样性，并规则了运用开源、自采和商业练习数据的相关规则。
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关于生成内容，要求进行内容过滤和知识产权办理，特别是对包含个人信息的练习数据，提出了运用授权和办理途径等要求。在模型安全要求方面，规范要求在模型练习、输出、监测、更新、晋级以及软硬件环境方面都有相应的安全办法和办理要求。
这一规范的发布展现了我国对生成式人工智能领域安全办理的注重程度，为该领域的健康发展保驾护航。一起，这也是我国接连出台安全办理条例，为人工智能运用场景的落地和运用安全提供了保障。curl_exec,整个规范的发布显示了对立异技能的注重，一起也确保了人工智能运用的安全性。
《生成式 AI 安全基本要求》内容如下:
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数据来历安全
对服务提供者的要求如下。
a）收集来历办理:
1）面向特定数据来历进行收集前，应对该来历数据进行安全评价，数据内容中含违法不良信息超越5%的，不该收集该来历数据;
2）面向特定数据来历进行收集后，应对所收集的该来历数据进行核验，含违法不良信息状况超越5%的，不该运用该来历数据进行练习。
b）不同来历练习数据搭配:
1）应进步练习数据来历的多样性，对每一种语言的练习数据，如中文、英文等，以及每一种类型的练习数据，如文本、图片、音频、视频等，均应有多个练习数据来历;
2）如需运用境外来历练习数据，应与境内来历练习数据进行合理搭配。
c）练习数据来历可追溯:
1）网站挂马检测,运用开源练习数据时，应具有该数据来历的开源许可协议或相关授权文件;
2）运用自采练习数据时，应具有收集记载，不该收集他人已清晰不行收集的数据;不行收集的网页数据，或个人已回绝授权收集的个人信息等。
3）运用商业练习数据时:
应有具有法令效力的买卖合同、合作协议等;
买卖方或合作方不能提供数据来历、质量、安全等方面的承诺以及相关证明资料时，不该运用该练习数据;
应对买卖方或合作方所提供练习数据、承诺、资料进行审阅。
4）将运用者输入信息当作练习数据时，应具有运用者授权记载。
数据内容安全
a）练习数据内容过滤:关于每一种类型的练习数据，如文本、图片、音频、视频等，应在将数据用于练习前，对悉数练习数据进行过滤，过滤办法包含但不限于关键词、分类模型、人工抽检等，去除数据中的违法不良信息。
b）知识产权:
1）应有练习数据知识产权办理战略，并清晰负责人;
2）数据用于练习前，应对数据中的首要知识产权侵权危险进行辨认，发现存在知识产权侵权等问题的，服务提供者不该运用相关数据进行练习;
注:练习数据中包含文学、艺术、科学著作的，需要重点辨认练习数据以及生成内容中著作权侵权问题。
3）应树立针对知识产权问题的投诉举报途径;
4）应在用户服务协议中，向运用者告知运用生成内容的知识产权相关危险，并与运用者约定相
关责任与义务;
5）应及时依据国家方针以及第三方投诉状况更新知识产权相关战略;
6）宜具有以下知识产权办法:
公开练习数据中涉及知识产权部分的摘要信息;在投诉举报途径中支持第三方就练习数据运用状况以及相关知识产权状况进行查询。
c）个人信息方面:
1）网站木马检测,在运用包含个人信息的练习数据前，应获得对应个人赞同或许契合法令、行政法规规则的其他景象;
2）在运用包含灵敏个人信息的练习数据前，应获得对应个人单独赞同或许契合法令、行政法规规则的其他景象。
模型安全要求
短域名网站对服务提供者的要求如下。
a）模型练习方面:
1）在练习过程中，应将生成内容安全性作为评价生成结果好坏的首要考虑目标之一;
注:模型生成内容是指模型直接输出的、未经其他处理的原生内容。
2）应定期对所运用的开发结构、代码等进行安全审计，注重开源结构安全及缝隙相关问题，辨认和修复安全缝隙。
b）模型输出方面:
1）生成内容准确性方面，应采纳技能办法进步生成内容响应运用者输入意图的能力，进步生成内容中数据及表述与科学常识及主流认知的契合程度，削减其间的错误内容;
2）生成内容可靠性方面，应采纳技能办法进步生成内容格局结构的合理性以及有用内容的含量，进步生成内容对运用者的协助效果;
3）问题拒答方面，对明显偏激以及明显诱导生成违法不良信息的问题，应回绝答复;对其他问题，应均能正常答复;
4）图片、视频等生成内容标识方面，应满意国家相关规则以及规范文件要求。
c）模型监测方面:
1）应对模型输入内容继续监测，防备恶意输入进犯，例如注入进犯、后门进犯、数据盗取、对抗进犯等;
2）应树立常态化监测测评手段以及模型应急办理办法，对监测测评发现的提供服务过程中的安全问题，及时处置并通过针对性的指令微调、强化学习等方法优化模型。
d）模型更新、晋级方面:
1）应制定在模型更新、晋级时的安全办理战略;
2）应构成办理机制，在模型重要更新、晋级后，再次自行安排安全评价。
e）软硬件环境方面:
1）模型练习、推理所选用的核算系统方面:
应评价系统所选用芯片、软件、东西、算力等方面的供应链安全，侧重评价供应继续性、稳定性等方面;
所选用芯片宜支持基于硬件的安全发动、可信发动流程及安全性验证。
2）应将模型练习环境与推理环境阻隔，避免数据走漏、不妥拜访等安全事情，阻隔方法包含物理阻隔与逻辑阻隔。
上面只是部分内容，整个安全规范书是非常具体的，有爱好的可以去官网查看悉数内容。
我国也是全球为数不多在生成式人工智能领域接连出台安全办理条例的国家，一方面展现了国家对立异变革技能的注重程度，另外确保了生成式人工智能的场景化落地和运用安全。