生成式人工智能训练数据的风险与治理研究

生成式人工智能技术目前正处于蓬勃发展时期,但其在训练数据收集和处理时,潜在的合规、泄露和偏见等风险时刻威胁着生成式人工智能技术的健康发展、扰乱社会秩序,成为生成式人工智能治理必须解决的问题。我国目前对生成式人工智能训练数据风险治理既有政策支持,又有法律保障。在这些基础上,行政机关可以建立生成式人工智能基础模型信息库,预防训练数据合规风险;也可以开发、使用合成数据,扩大训练数据来源,规避训练数据泄露风险;还可以通过适当细化训练数据审核制度和逐步实施生成式人工智能企业数据信用制度的方式,规范生成式人工智能训练数据使用行为,降低风险发生概率。

环境执法中的案件移送制度研究

我国环境保护领域案件移送制度在实施过程中存在案件移送标准模糊、监督乏力等问题。究其原因主要在于:法律规范庞杂和案件移送环节相对封闭。本文立足于我国环境保护行刑衔接制度法律规范和实践需要,认为应当通过统一案件移送标准,确立构成行政违法、严重污染环境、致使公私财产遭受较大损失或者严重危害人身健康的新标准;建立案件评估制度,推进联席会议制度功能转化,并建立检察机关和监察机关联合监督的方式来贯彻落实案件移送制度,进一步完善环境保护行刑衔接机制,切实提升生态环境领域行政执法与刑事司法衔接工作效能。