日前，腾讯研究院法律研究中心研究推出了《人工智能时代的算法治理报告2022——构建法律、伦理、技术协同的算法治理格局》。报告立足于算法的技术趋势和行业应用现状，从法律监管、伦理治理、技术治理三个层面梳理总结国内外在算法治理方面的实践做法，以期通过多元参与、敏捷灵活、精准有效的算法治理，保障算法技术创新与应用健康、有序、繁荣发展。
技术趋势层面，算法创新推动经济社会智能化发展，当前，在算法技术创新中，主要有大模型、合成数据和生成性AI三个趋势。相较于过去功能较为单一的算法模型而言，大模型具有更强的通用性。因此，大模型也意味着“AI工业化”的到来。
监管层面，国内外推进，算法立法和监管，积极规范算法应用。目前，国内外都在对算法应用进行不同程度的立法和监管。国内重点针对互联网信息服务算法推荐、分享经济平台算法劳动管理、算法应用中数据竞争、算法推荐的版权治理、深度合成等问题积极探索立法和监管举措。国外则侧重人工智能监管、公共服务中算法应用监管、算法应用中的个人数据保护、算法自动化决策、数字零工经济中的劳动者权益保障等问题。
伦理治理层面，从原则走向实践，更好保障负责任创新。目前，全球各国、社会组织、行业在算法伦理治理上进行了长期探索，从过去积极探索算法治理的伦理原则，到现在逐步开展伦理治理的落地实践并取得阶段性成效。
技术治理层面，以可信AI为抓手，打造安全可靠、负责任的算法应用。在算法的技术治理方面，可信AI正逐步成为行业规范化、技术商业化的关键助推器，其核心是让AI应用满足公平、安全、可解释、隐私保护等条件，因此也是落实算法治理的重要技术实践。
面向未来，灵活有效的算法治理离不开法律、伦理、技术等多种治理手段的协同作用，也需要监管部门、行业和企业、研究机构、社会组织以及社会公众等多元主体的共同参与。仍需坚持以人为本、科技向善等理念，实现算法创新应用和安全之间的平衡发展。
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