2023年5月8日下午14点30分，东南大学科技节系列活动之“数智时代·科技与法治专题讲座”暨研究生人文与科学素养讲座通过线上腾讯会议的方式举行。中国人民公安大学法学院教授、博士生导师、中国人民公安大学数据法治研究院院长苏宇老师应邀以“生成式人工智能的治理难题及可能路径”为题开展讲座。本次讲座活动由东南大学法学院研究生会承办，全校近400名同学参与到本次讲座直播中。法学院党委副书记、副院长刘启川教授出席本次活动。

讲座开始之前，刘启川教授对苏宇教授表示热烈的欢迎，并简要介绍了苏教授深厚的学术积淀与丰硕的创新成果。苏教授治学勤奋扎实，在教育法学、行政法等基础理论学科以及数据法学等交叉学科领域，均取得了卓有成效的研究成果；他在《法学研究》《中国法学》等著名刊物发表论文50余篇，是青年法学家中广受赞誉的学术领军人物。本次讲座苏宇教授将围绕生成式人工智能的治理这一前沿话题，为同学们带来一场融合自然科学与人文社科的学术盛宴。

苏宇教授首先带领我们回顾了GPT系列的发展历程以及今年以来生成式人工智能赛道中风起云涌的变化，指出生成式人工智能治理是我们国家乃至全世界共同面临的难题。基于此，苏宇教授提出了两个问题——其一，生成式人工智能会带来哪些风险？其二，怎样在促进生成式人工智能发展的同时防范这些风险？

其次，苏宇教授回顾了在生成式人工智能出现之前，算法治理的两种基本思路：打开算法黑箱和控制算法黑箱，它们分别对应着还原论和比较论。在法学领域，打开算法黑箱思路治理的具体表现是规定算法解释义务、算法解释请求权、算法可解释性及透明度要求等；控制黑箱思路的治理表现为对算法行为风险的控制。苏宇教授用通俗易懂的方法，从技术上解释了深度学习算法的数学原理，并指出深度学习的本质决定了算法黑箱在人工智能领域会长时间存在。

再次，苏宇教授归纳了算法规制工具箱在面临生成式人工智能大模型治理时遇到的五点难题：第一是算法解释难，第二是算法审计难，第三是算法标准形成难，第四是算法影响评估难，第五是算法认证难。因此，在面临新的算法治理问题，我们就需要探索如何在现有规制工具框架内实现对大模型风险的科学治理。

然后，苏宇教授从当前的治理导向出发，带领同学们领悟中共中央政治局会议关于重视通用人工智能发展、营造创新生态、重视防范风险精神。针对网信办发布的《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，苏宇教授整理总结了征求意见稿的主要思路，其通过“六重叠加防御”彰显了强烈的风险防御意识。其中包括以往规范中较为常见的措施，如生成内容的输出端进行控制、用户举报与主动监管相结合；以及此次征求意见稿设置的专门性规制措施，包括输入端的数据来源和数据信息内容限制、内容生产者责任、全方位的信息提供义务、与深度合成等已有规制的有限衔接。此种规定是否预设了较大的安全冗余空间值得我们进一步思考。

接着，苏宇教授从征求意见稿的文本出发，图文并茂地讨论了未来应对生成式人工智能大模型必须解决的关键问题——第一是算法生成内容具有多样性，底层算法、可利用特征等的差异导致生成内容难以使用同一套规则进行精准有效的治理；第二是训练数据多类型，人工智能模型在训练时需要大量负向样本或对抗样本来提升系统可靠性，训练数据还有很多是合成数据，不一定所有数据都具备真实性、客观性；第三是分层治理的必要性和可分性难题；第四是人工智能预防与发展之间冲突引发的工程学问题；第五是既有行政立法间的复杂关系。基于上述问题，苏宇教授提出了自己在研究中形成的对于生成式人工智能大模型的治理策略建议，从现有算法规制的制度工具箱中挖掘有效路径，指出精准有效控制风险冗余，应当是我们的规制设计目标；并指出了一系列面向大模型尚需进一步探索的法治问题。展望未来，苏宇教授认为我们可以平衡生成式人工智能大模型的发展和治理，走出一条中国式的人工智能发展与治理的特色道路。

在讲座最后的提问环节，苏宇教授对于同学们提出的使用ChatGPT时用户数据保护、法科学生如何学习人工智能相关知识等问题做了详细的解答。在这场两个小时有余的讲座中，苏宇教授运用开阔的交叉视野、前沿的问题研究、综合的分析角度、有趣的讲授互动，激发了同学们对人工智能法治领域的好奇与兴趣，引起了同学们对投身人工智能法治研究的热情。本次讲座取得了圆满成功。