1.3.2 降低大语言模型的法律风险

在生成式人工智能的应用中，忽视安全性可能导致严重的法律责任问题，特别是在大语言模型的使用方面。在数据使用、模型训练和决策制定等方面的疏忽或错误，可能会违反法律法规，尤其是在涉及数据保护、知识产权和用户隐私的领域。

一个典型的例子是生成式AI在生成带有误导性或虚假信息的内容方面的风险。例如，如果一个AI模型被用来生成看似真实但实际上是虚假的新闻报道、社交媒体帖子或历史记录，这不仅可能引发公众的误解和混淆，还可能触犯与虚假信息传播相关的法律。这种情况下，AI模型的开发者和运营者可能会面临法律责任，尤其是在那些对虚假信息传播有严格规定的国家和地区。因此，确保生成式AI不被用于制造或传播虚假信息，是减少法律风险的关键。例如，2023年12月，重庆曝光了几起利用AI技术编造网络谣言的案件。其中，梁平区公安局查处了一起案件，当事人康某利用AI技术编造了一则关于重庆巫溪发生爆炸事故的虚假新闻（如图1-3所示），并在网络平台发布。另一起案件发生在奉节县，当事人王某同样利用AI技术制造了一则关于煤矿事故的虚假信息。这些案件显示了生成式AI在制造和传播虚假信息方面的潜在危险，以及对法律法规的违反。[3]

确保生成式AI在各个阶段的安全性，特别是大语言模型的安全性，不仅是为了技术的可靠性和有效性，也是为了避免潜在的法律风险和责任。这要求开发者和运营者对相关法律法规有充分的了解，并在AI系统的设计、开发和部署过程中严格遵守，以减少可能涉及法律诉讼或违规行为的风险。