产业政策与法规研究2024年第1期（总第54期）：人工智能赋能信息通信业-水印版-18页_910kb

好的，这是对您提供的报告内容的分析和总结：

本期报告探讨了人工智能技术对信息通信行业的深度赋能及其伴随的风险挑战。

一、发展阶段
信息通信行业正加速迈入人工智能新时代，全球呈现加速融合发展的态势，国内在政策指引（如“人工智能+”行动）的推动下，智能化转型成为高质量发展的必然选择。

二、应用场景
人工智能在信息通信业的典型应用包括：

1. 赋能基础电信运营商： 提升网络质量（智能优化）、降低运维成本（AI运维）、改善客户服务（智能客服），并拓展多元化业务，实现降本增效和增长驱动。
2. 赋能终端厂商： 提升终端设备（如AI助手、智能设备）的智能化水平，重构操作系统，推动跨应用、跨设备的整合，提升用户体验。
3. 赋能互联网厂商： 提升内容生成能力，发展个性化服务和付费模式；构建通用和行业大模型，深化应用，赋能垂直行业（如医疗、设计、制造、交通等），实现战略转型。

三、风险挑战
人工智能在赋能信息通信行业发展的同时，也带来了多方面的风险：

1. 公民人身和财产安全风险： AI技术可能被用于信息大规模收集与精准推送，侵害个人信息权益和肖像权、名誉权；“AI换脸”、“拟声”技术易导致诈骗，给个人和公共安全带来严重威胁。
2. 通信网络瘫痪与数据泄露风险： 恶意利用AI进行网络攻击，如更智能的DDoS攻击或利用AI规避防护的恶意代码；AI大模型训练所需的海量数据带来了超大规模数据泄露的潜在风险。
3. 知识产权与产品责任法律挑战： AI参与创作引发知识产权归属问题；信息通信产品AI特性导致责任界定复杂化，现有法律在适用上存在滞后性或不足。
4. 社会公共秩序与国家安全风险： AI技术可能被滥用用于传播虚假信息、操纵公众舆论；AI在军事、资源勘探等领域的应用可能带来新的国家安全挑战。
5. 关键核心技术对外依赖风险： 国内外大模型竞争中，若我国过度依赖外国底层技术，将影响信息通信生态的安全稳定，造成新的“卡脖子”问题。

四、应对建议
为防范和化解上述风险，报告提出三点建议：

1. 加强行业自律规范建设： 鼓励龙头企业分享实践经验，推动行业协会制定并推广跨领域、跨行业的标准。
2. 完善包容审慎的监管机制： 明确基础性行业规范，构建基于AI的网络安全监测和防护机制，加强主管部门协作，推动安全防范中心建设。
3. 修订完善法律规则： 明确AI与信息通信融合背景下新业态的知识产权归属，积极参与国际规则探讨，研究并适应高科技时代下各种归责原则（如严格责任）的应用。