2026生成式人工智能对网络信息内容治理的挑战及其应对报告_16页_899kb

报告摘要

生成式人工智能对网络信息内容治理的挑战及其应对总结

核心内容概述

生成式人工智能（AIGC）正深刻改变网络信息内容的生产模式与治理方式。随着其技术成熟与应用普及，AIGC在内容生成中占比迅速上升，引发了个人信息、有害信息和错误信息等多重风险。同时，其技术特性如黑箱性、规模化和复杂性，也对传统网络信息内容治理制度提出了挑战。面对这些挑战，各国在人工智能监管方面采取了不同的路径，包括美国的弱监管模式、欧盟的强监管模式以及中国的发展与安全并重的中间道路。本文提出从技术、制度和责任分配等角度完善AIGC治理的建议。

主要观点

生成式人工智能的兴起与技术突破
- 生成式人工智能是基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频等内容的技术，与决策式人工智能不同，它学习数据中的联合概率分布，能生成全新的内容。
- 早期生成式人工智能技术受限于模型复杂度和人工规则，发展缓慢；进入21世纪后，神经网络技术推动了生成式人工智能的飞跃，特别是大语言模型（LLM）的出现，如GPT-3、GPT-4等，标志着生成式人工智能进入大规模应用阶段。
生成式人工智能对网络信息内容生产模式的变革
- 网络信息内容生产模式正从PGC（专业生成内容）和UGC（用户生成内容）向AIGC（人工智能生成内容）转变。
- 预测显示，到2026年，互联网内容中AIGC占比可能达到90%，成为主流内容生产方式。
生成式人工智能引发的网络信息内容风险
- 个人信息风险：AIGC可能泄露训练数据中的个人信息，甚至生成训练数据之外的虚假个人信息。
- 有害信息风险：AIGC可能生成仇恨言论、欺诈信息、侵权内容等违法信息，且由于其高度自动化和规模效应，风险迅速放大。
- 错误信息风险：AIGC可能因训练数据中的错误信息或“幻觉”现象而生成虚假、不实内容。

关键信息

一、生成式人工智能重塑网络信息内容生态

技术发展：生成式人工智能经历了从早期模型（如HMM、GMM）到GAN、Transformer、大语言模型（LLM）等的技术演进。
生产模式变化：AIGC正在取代PGC和UGC，成为新的内容生产方式，影响广泛。
风险特征：AIGC内容质量高、传播效率强，但同时也带来了信息失序、法律权利保护不足等风险。

二、生成式人工智能对网络信息内容治理的挑战

信息失序：AIGC与人类创作内容在语义和统计特征上存在差异，但现有识别技术准确率低，难以作为法律依据。
平台革命：生成式人工智能平台具有复合性和多元性，其运行机制（如黑箱性、规模化）导致现有平台规制规则难以适用。
责任困境：内容损害责任涉及多个主体（模型开发者、数据提供者、平台运营者、应用开发者、使用者），责任边界模糊，需根据具体场景进行责任划分。

三、人工智能监管的国际发展趋势

美国：弱监管模式
- 强调发展导向，依赖行业自律和企业承诺，如OpenAI、Google等公司发布的使用政策与安全框架。
- 《通信规范法》第230条等既有法律为平台提供责任豁免，但适用性仍有争议。
欧盟：强监管模式
- 通过《人工智能法》建立风险分级监管体系，强调透明性、可追溯性与事前合规。
- 设立欧洲人工智能办公室，推动监管实施，形成“布鲁塞尔效应”。
中国：中间道路
- 在发展与安全之间寻求平衡，通过行政规章（如《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》）进行规范。
- 强调内容标识义务，制定国家标准《网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法》（GB45438—2025）。

四、完善人工智能生成内容治理的建议

内容识别：
- 加强生成内容识别技术研究，提升准确率与鲁棒性，防止对抗技术规避。
- 完善内容标识义务制度，从“是否使用人工智能”扩展到“如何使用人工智能”，并建立统一的标识与说明机制。
平台治理：
- 明确生成式人工智能服务提供者的法律定位，将其视为独立类型。
- 根据信息管理能力进行分类规制，如基于模型来源和服务对象划分责任。
- 完善平台举证责任与信息披露规则，如保存提示词与输出内容日志，以支持责任认定。
责任分配：
- 依据不同主体的行为原因力，合理划分责任主体。
- 采用场景化原则，结合预防成本与社会效率，制定灵活的责任规则。
- 参照传统网络服务提供者过错认定标准，动态调整责任认定机制。