關(guān)鍵詞：人工智能；科學(xué)數(shù)據(jù)；WSR方法論；物理；事理；人理；開(kāi)放共享；風(fēng)險(xiǎn)共治

人工智能生成內(nèi)容（Artificial I ntelligenceGenerated Content，AIGC）是指利用深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)生成內(nèi)容的一種方法，其基本原理是利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，通過(guò)對(duì)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，使模型能夠理解和模仿現(xiàn)有的內(nèi)容樣式、結(jié)構(gòu)和特征，從而生成新的內(nèi)容。[1]隨著AI技術(shù)的迅速發(fā)展，AIGC憑借其快速的反應(yīng)能力、生動(dòng)的內(nèi)容輸出、豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，在社會(huì)和生活方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用?？茖W(xué)數(shù)據(jù)作為國(guó)家重要戰(zhàn)略資源，不僅是科研創(chuàng)新的堅(jiān)實(shí)支撐，還是政府政策制定和科學(xué)決策的重要依據(jù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，面對(duì)日益增長(zhǎng)的科學(xué)數(shù)據(jù)，開(kāi)放共享已成為科學(xué)研究的必然訴求?？茖W(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的實(shí)質(zhì)是多元主體聚焦科學(xué)數(shù)據(jù)資源，以數(shù)據(jù)用戶的需求為出發(fā)點(diǎn)，通過(guò)多種途徑消除數(shù)據(jù)擁有者與數(shù)據(jù)用戶之間的隔閡，進(jìn)而推動(dòng)數(shù)據(jù)資源的順暢流通、廣泛傳播和高效利用。大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，國(guó)家高度重視數(shù)據(jù)開(kāi)放共享工作。2018年，國(guó)務(wù)院印發(fā)《科學(xué)數(shù)據(jù)管理辦法》，首次明確指出要促進(jìn)科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享，并提出了“分級(jí)管理、安全可控、充分利用”的原則[2]；2019年，科技部和有關(guān)部門在前期工作的基礎(chǔ)上，組建了20個(gè)國(guó)家科學(xué)數(shù)據(jù)中心，推動(dòng)了科學(xué)數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享。

近年來(lái)，科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的問(wèn)題逐漸成為學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)，眾多學(xué)者從不同角度對(duì)其進(jìn)行了深入探討，主要包括數(shù)據(jù)共享障礙、共享策略、共享政策及數(shù)據(jù)治理等研究。例如，江慧慧等[3]從技術(shù)、人員、管理、法律政策等方面分析了科學(xué)數(shù)據(jù)共享的障礙因素；劉開(kāi)強(qiáng)等[4]基于生態(tài)系統(tǒng)視角，提出科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的優(yōu)化策略。儲(chǔ)節(jié)旺等[5]提出“顯隱”視角下的科學(xué)數(shù)據(jù)共享策略機(jī)制研究框架；溫珂等[6]系統(tǒng)梳理了我國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享政策的發(fā)展歷程，針對(duì)存在的問(wèn)題，進(jìn)一步完善了科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享政策體系；盛小平等[7]構(gòu)建了科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享數(shù)據(jù)安全治理模型。

綜上所述，科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的現(xiàn)有研究已取得了一定進(jìn)展，許多學(xué)者都對(duì)其相關(guān)方面進(jìn)行了系統(tǒng)梳理與研究分析，但對(duì)AIGC技術(shù)在科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享中的應(yīng)用研究較少。

在AIGC視域下，科研成果雖能更廣泛地被公眾了解和利用，但同時(shí)更加開(kāi)源的數(shù)據(jù)獲取和生成能力或許會(huì)產(chǎn)生損害研究者知識(shí)產(chǎn)權(quán)、降低研究成果質(zhì)量等問(wèn)題。因此，本文運(yùn)用WSR方法論，從“物理”“事理”“人理”三個(gè)維度構(gòu)建理論分析框架，探討AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的風(fēng)險(xiǎn)因素和解決路徑，以期為AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享工作提供針對(duì)性的參考。

1 WSR理論與科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享風(fēng)險(xiǎn)

1.1 WSR方法論?！拔锢怼吕怼死怼狈椒ㄕ摚╓uli-Shili-Renli System Approach，WSR）依賴于現(xiàn)有的科學(xué)技術(shù)知識(shí)，并融合社會(huì)科學(xué)、行為科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的理論與實(shí)踐，以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的有效管理和優(yōu)化，是一種系統(tǒng)方法論。在處理復(fù)雜問(wèn)題的過(guò)程中，WSR系統(tǒng)方法論綜合考慮物理、事理、人理三個(gè)維度，從事實(shí)、事物之間的聯(lián)系以及人在事物發(fā)展過(guò)程中所起的作用三個(gè)方面展開(kāi)分析。[8]WSR方法論目前已被廣泛應(yīng)用到企業(yè)管理、安全管理、城市治理等諸多領(lǐng)域，并取得了一系列的研究成果。AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享涉及多階段、多影響因素以及多元主體，具有鮮明的系統(tǒng)性和復(fù)雜性特征，而WSR作為一種系統(tǒng)方法論，對(duì)于解決其風(fēng)險(xiǎn)因素具有較強(qiáng)的適用性。

1.2 AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享風(fēng)險(xiǎn)的WSR分析框架。數(shù)據(jù)、算力、算法是AIGC的三大核心要素。數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)AIGC發(fā)展的核心資源。AI技術(shù)的快速進(jìn)步依賴于豐富的大數(shù)據(jù)資源，通過(guò)使用更大規(guī)模、更為完備的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，是提升人工智能性能的主要路徑。算法是AIGC的核心驅(qū)動(dòng)力，涵蓋了自然語(yǔ)言處理、多模態(tài)信息融合以及人機(jī)交互等關(guān)鍵技術(shù)，大語(yǔ)言模型是其中最具代表性的算法。算力是AIGC運(yùn)行的重要保障，人工智能面對(duì)數(shù)據(jù)海量化、算法復(fù)雜化、場(chǎng)景多樣化等特點(diǎn)，要求必須有強(qiáng)大的算力作為支撐。[9]AIGC擁有強(qiáng)大的信息整合、自然語(yǔ)言處理以及深度學(xué)習(xí)等能力，能夠從科學(xué)數(shù)據(jù)資源中挖掘提煉細(xì)顆粒度的知識(shí)單位，并對(duì)知識(shí)單位進(jìn)行整理加工，形成規(guī)范有序的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，但同時(shí)也給科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享帶來(lái)了不可避免的風(fēng)險(xiǎn)。AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的風(fēng)險(xiǎn)與防控是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，包括前端的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、過(guò)程中的應(yīng)對(duì)策略和后端的動(dòng)態(tài)反饋，而WSR系統(tǒng)方法論注重從客觀物質(zhì)及其規(guī)律、聯(lián)系出發(fā)，強(qiáng)調(diào)管理和組織方法的重要地位，并深入考慮人在系統(tǒng)中的核心地位，能利用綜合與集成、系統(tǒng)與分解的思想有效解決復(fù)雜層次的問(wèn)題，為開(kāi)放數(shù)據(jù)和開(kāi)放獲取大環(huán)境下科學(xué)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)防控提供切實(shí)可行的方法和思路。

因此，筆者基于WSR方法論，結(jié)合AIGC核心要素，從物理、事理、人理三個(gè)維度構(gòu)建了AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享風(fēng)險(xiǎn)的理論分析框架（如圖1）。

1.2.1 物理維度分析。物理維度側(cè)重于遵循物質(zhì)世界的固有法則，著重分析客觀存在的條件以及事物所具備的功能特性[10]。從物理維度分析AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的風(fēng)險(xiǎn)因素，主要是指科學(xué)數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)、管理和應(yīng)用等方面存在的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。AIGC具有模態(tài)多元性、資源豐富性、實(shí)時(shí)交互性等特點(diǎn)，其高效運(yùn)作離不開(kāi)強(qiáng)大的算力支持。其中，硬件算力發(fā)揮著舉足輕重的作用，其實(shí)質(zhì)是依托CPU、內(nèi)存、顯卡等計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)的解題能力，芯片制程、設(shè)備架構(gòu)、內(nèi)存容量等都能對(duì)算力產(chǎn)生影響。算力是AIGC擁有強(qiáng)大的信息處理能力和內(nèi)容創(chuàng)作能力的關(guān)鍵因素，其技術(shù)優(yōu)勢(shì)為科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享提供了高效、便捷的服務(wù)。然而AIGC技術(shù)還處于發(fā)展與應(yīng)用的初期，存在數(shù)據(jù)分散、算法不優(yōu)、算力薄弱等技術(shù)性問(wèn)題，可能損害數(shù)據(jù)的真實(shí)性、安全性及可用性，導(dǎo)致產(chǎn)權(quán)不清、技術(shù)依賴等風(fēng)險(xiǎn)。

1.2.2 事理維度分析。事理維度著重于遵循行事流程和道理，強(qiáng)調(diào)邏輯分析和管理效率。從事理維度分析AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的風(fēng)險(xiǎn)因素，主要涉及法律規(guī)范與行業(yè)治理等政策制度風(fēng)險(xiǎn)。從現(xiàn)實(shí)層面看，政府在推進(jìn)科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享時(shí)，不僅遭遇技術(shù)上的阻礙，管理層面亦面臨諸多挑戰(zhàn)。AIGC技術(shù)賦能科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的過(guò)程中，大多流于表面的工具應(yīng)用，缺乏政策指導(dǎo)和制度框架的建設(shè)。因此，難以實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)共享機(jī)制。有研究指出，在政府開(kāi)放數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展過(guò)程中，法律政策對(duì)其影響最大[11]。開(kāi)放數(shù)據(jù)政策僅作為相關(guān)法規(guī)中的部分內(nèi)容，且在AIGC視域下的科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享政策尚不完善。

1.2.3 人理維度分析。人理維度主要關(guān)注組織協(xié)作中的原則和理念，強(qiáng)調(diào)人文分析。從人理維度分析AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的風(fēng)險(xiǎn)因素，以對(duì)“人類倫理”影響的角度為切入點(diǎn)，分析科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享過(guò)程中的道德規(guī)范問(wèn)題，主要涉及隱私泄露、算法偏見(jiàn)和信任危機(jī)導(dǎo)致的社會(huì)不公與道德失衡現(xiàn)象。科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享活動(dòng)是基于公共利益這一道德準(zhǔn)則進(jìn)行的，其核心在于追求公平與正義的實(shí)現(xiàn)。但目前因AIGC在數(shù)據(jù)清洗和過(guò)濾處理方面存在漏洞，導(dǎo)致偏見(jiàn)信息、虛假信息、有毒信息的產(chǎn)生，從而造成社會(huì)歧視、信任危機(jī)等風(fēng)險(xiǎn)。此外，還存在各主體間為謀取經(jīng)濟(jì)利益和聲譽(yù)利益，存在抄襲、侵占他人成果等不當(dāng)行為，嚴(yán)重背離和侵犯了公平正義原則。

2 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

本文基于AIGC在科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享中已有的科研成果，聚焦AIGC在數(shù)據(jù)獲取方面的應(yīng)用，從“物理”“事理”“人理”三維度探討AIGC應(yīng)用于科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的風(fēng)險(xiǎn)因素。2.1 W——物理維度?；赪SR分析框架，AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享在物理維度的風(fēng)險(xiǎn)因素主要側(cè)重于技術(shù)層面，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)權(quán)不清風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)依賴風(fēng)險(xiǎn)等。2.1.1 數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。AIGC技術(shù)因其使用不當(dāng)、管控不力及自身問(wèn)題等，應(yīng)用到科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享時(shí)，加速了數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，如數(shù)據(jù)篡改、數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)污染等，損害了科學(xué)數(shù)據(jù)的真實(shí)性、安全性和可用性。

第一，真實(shí)性。由于數(shù)據(jù)源的質(zhì)量、算法模型存在局限性，可能會(huì)產(chǎn)出虛假信息，誤導(dǎo)大眾認(rèn)知。AIGC的核心是基于數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練產(chǎn)生的大規(guī)模語(yǔ)言模型，由于缺乏對(duì)預(yù)訓(xùn)練材料深層語(yǔ)義的精準(zhǔn)把握，模型在構(gòu)建更廣泛的理論框架或吸納新的反事實(shí)證據(jù)以驗(yàn)證材料真實(shí)性方面顯得力不從心。同時(shí)，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模龐大，對(duì)其進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)審計(jì)比較困難，因而可能生成虛假信息，對(duì)數(shù)據(jù)的真實(shí)性、客觀性、準(zhǔn)確性提出了較大的挑戰(zhàn)。

第二，安全性。一方面，在科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享中，AIGC需通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)通信手段來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，可能存在網(wǎng)絡(luò)攻擊等安全威脅。另一方面，經(jīng)過(guò)對(duì)感知、理解、反饋等任務(wù)的深入學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，AIGC模型展現(xiàn)出卓越的邏輯推理和計(jì)算能力。若有人惡意使用該系統(tǒng)，可能會(huì)導(dǎo)致個(gè)人身份信息被非法獲取、生物識(shí)別技術(shù)（例如面部識(shí)別）失效等更嚴(yán)重的安全風(fēng)險(xiǎn)。[12]此外，AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)共享不受限，這種自由的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程可能有意或無(wú)意觸及關(guān)乎國(guó)家安全的重要數(shù)據(jù)集，如國(guó)家核心數(shù)據(jù)、政務(wù)數(shù)據(jù)乃至軍事情報(bào)等敏感信息。目前的AIGC領(lǐng)域?qū)τ诖祟悢?shù)據(jù)的獲取尚無(wú)明確的法規(guī)約束，這無(wú)疑增加了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)國(guó)家安全和發(fā)展造成潛在威脅。

第三，可用性。AIGC視域下的科學(xué)數(shù)據(jù)具有多模態(tài)性，涵蓋文本、圖片、音像等形式，不同的科學(xué)數(shù)據(jù)可能涉及不同的數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)，但目前我國(guó)還未建立有針對(duì)性的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，仍存在數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不規(guī)范、數(shù)據(jù)軟件不兼容等問(wèn)題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)利用困難。

2.1.2 產(chǎn)權(quán)不清風(fēng)險(xiǎn)。AIGC技術(shù)能夠迅速生成知識(shí)，然而也不可避免地會(huì)伴隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面的爭(zhēng)議與挑戰(zhàn)。

首先，在科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的基礎(chǔ)上，AIGC模型的構(gòu)建依賴于大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能廣泛來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)、著作、期刊論文等多個(gè)渠道。但在模型的訓(xùn)練過(guò)程中，可能會(huì)有意或無(wú)意地使用到未經(jīng)授權(quán)的科學(xué)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練語(yǔ)料，導(dǎo)致侵犯科學(xué)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)行為的發(fā)生。

其次，AIGC所生成的知識(shí)或作品在創(chuàng)作權(quán)歸屬方面引發(fā)了諸多討論。在這一知識(shí)生產(chǎn)過(guò)程中，涉及眾多利益相關(guān)者，如AI算法的開(kāi)發(fā)者、科學(xué)數(shù)據(jù)的擁有者以及利用AIGC技術(shù)創(chuàng)造知識(shí)的用戶等。如何公平合理地分配知識(shí)產(chǎn)權(quán)，確保各方權(quán)益得到有效保障，值得進(jìn)一步探討和思考。

2.1.3 技術(shù)依賴風(fēng)險(xiǎn)。AIGC技術(shù)優(yōu)勢(shì)為科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享提供高效、便捷服務(wù)的同時(shí)，也在一定程度上強(qiáng)化了技術(shù)依賴。人工智能算法理性會(huì)排斥人的情感及價(jià)值思考，導(dǎo)致人類不斷陷入人工智能技術(shù)所編織的“信息繭房”，減損主體思維和行動(dòng)自主性，使人逐步淪為“技術(shù)附庸”。

2.2 S——事理維度。基于WSR分析框架，在事理維度上，AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的風(fēng)險(xiǎn)體現(xiàn)在管理層面的挑戰(zhàn)，主要包括制度規(guī)范風(fēng)險(xiǎn)和管理機(jī)制風(fēng)險(xiǎn)。

2.2.1 制度規(guī)范風(fēng)險(xiǎn)?？茖W(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享需要考慮數(shù)據(jù)的合法性和可用性，在AIGC環(huán)境下，政府制定的數(shù)據(jù)獲取政策在保護(hù)公民隱私和促進(jìn)數(shù)據(jù)利用之間，仍存在一些不足。

一是信息界定范圍不清。目前國(guó)內(nèi)出臺(tái)的相關(guān)政策對(duì)個(gè)人敏感信息的范圍劃分不夠明確，有些新型個(gè)人信息隱私保護(hù)規(guī)定不夠完善。

二是數(shù)據(jù)權(quán)利歸屬不明。在中國(guó)現(xiàn)行的科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享政策中，有關(guān)數(shù)據(jù)所有權(quán)的規(guī)定通常缺乏具體性，內(nèi)容分散且表述抽象，沒(méi)有為數(shù)據(jù)所有者在數(shù)據(jù)開(kāi)放和共享過(guò)程中的權(quán)利歸屬提供清晰的界定。這不僅關(guān)系到數(shù)據(jù)主體的切身利益，也對(duì)數(shù)據(jù)安全和保護(hù)構(gòu)成潛在威脅。

三是可操作性較弱。盡管我國(guó)已出臺(tái)了一些法律法規(guī)來(lái)保障科學(xué)數(shù)據(jù)在開(kāi)放共享時(shí)的隱私與安全，但大部分規(guī)定較為籠統(tǒng)，缺乏具體、可操作的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)和要求，使得在實(shí)際操作中難以有效執(zhí)行和監(jiān)管。

2.2.2 管理機(jī)制風(fēng)險(xiǎn)。管理風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在行業(yè)治理方面，缺乏清晰的責(zé)任問(wèn)責(zé)機(jī)制。人工智能生成內(nèi)容的責(zé)任歸屬問(wèn)題，主要包括兩個(gè)方面：一是應(yīng)明確由誰(shuí)負(fù)責(zé)防范人工智能生成違法與不良內(nèi)容；二是當(dāng)人工智能生成違法或不良內(nèi)容時(shí)，需明確由哪一方來(lái)承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。如《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》規(guī)定僅由服務(wù)提供者承擔(dān)全部的內(nèi)容提供者責(zé)任，并未對(duì)用戶責(zé)任進(jìn)行劃分。

在大語(yǔ)言模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加持下，人工智能生成內(nèi)容存在較大的不確定性因素，且用戶可以不受限制地隨意使用和加工數(shù)據(jù)，容易滋生數(shù)據(jù)竊取、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)侵權(quán)等風(fēng)險(xiǎn)。此外，由于缺乏明晰的問(wèn)責(zé)制度，若要保證數(shù)據(jù)來(lái)源的可靠性，則需服務(wù)提供者對(duì)所有數(shù)據(jù)以及生成內(nèi)容的真實(shí)性進(jìn)行逐一審核，將產(chǎn)生極大的運(yùn)營(yíng)成本，不利于為產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展?fàn)I造良好的制度環(huán)境。[13]

2.3 R——人理維度。基于WSR分析框架，AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享在人理維度的風(fēng)險(xiǎn)體現(xiàn)在倫理道德層面，主要包括隱私泄露、算法偏見(jiàn)及信任危機(jī)等風(fēng)險(xiǎn)。

2.3.1 隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。AIGC作為新時(shí)代的大語(yǔ)言模型，在賦予我們處理海量數(shù)據(jù)能力的同時(shí)，也因其信息抽取對(duì)象的泛化而加劇了個(gè)人數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)?？茖W(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享與個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)存在一定程度上的沖突。為了推動(dòng)數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享，我們需將包含個(gè)人信息的科學(xué)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在開(kāi)放的數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)中，使用戶可以自由獲取、挖掘、復(fù)制、傳播和利用這些數(shù)據(jù)，包括醫(yī)療數(shù)據(jù)、社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)等。然而，這種做法明顯違背了個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)的原則，容易引發(fā)數(shù)據(jù)隱私泄露的問(wèn)題。且AIGC具備實(shí)時(shí)記錄個(gè)人姓名、性別、電話、位置等信息的能力，通過(guò)數(shù)據(jù)整理和智能算法，便可深入分析并推測(cè)出個(gè)人的偏好等隱私信息。然而，這種強(qiáng)大的信息處理能力同時(shí)也加劇了個(gè)人隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。[14，15]

2.3.2 算法偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)。AIGC本質(zhì)上是運(yùn)用龐大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的AI技術(shù)，這些數(shù)據(jù)中不可避免地充斥著海量的未經(jīng)篩選的內(nèi)容信息，其中可能隱藏著偏見(jiàn)或歧視因素，可能會(huì)導(dǎo)致輸出結(jié)果產(chǎn)生偏差，生成大量虛假信息，滋生意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。如果模型開(kāi)發(fā)者的價(jià)值觀存在對(duì)歷史、文化或種族的扭曲偏見(jiàn)，與主流價(jià)值觀背道而馳，那么在使用AIGC模型進(jìn)行科研時(shí)，這些偏見(jiàn)可能以不易察覺(jué)的方式滲透進(jìn)科研結(jié)果中，進(jìn)而誤導(dǎo)公眾認(rèn)知。隨著國(guó)內(nèi)和國(guó)際形勢(shì)的復(fù)雜變化，以及東西方意識(shí)形態(tài)之間的博弈，AIGC等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)可能被不同的行為體，包括國(guó)家和非國(guó)家行為體所操縱，被用作意識(shí)形態(tài)傳播的工具。[16]

2.3.3 信任危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)事物的評(píng)估依賴信息來(lái)源的可信度，如此人們便不可避免地依賴超過(guò)他們直接感知范圍之外的可靠知識(shí)，這本質(zhì)上就是一種知識(shí)系統(tǒng)。[17]AIGC所展現(xiàn)的強(qiáng)智能性，使得公眾傾向于相信其所提供答案的準(zhǔn)確性，但其應(yīng)用也會(huì)使社會(huì)信任面臨危機(jī)。AIGC的算法較為復(fù)雜和缺乏透明度，用戶難以理解其決策結(jié)果的依據(jù)，必然會(huì)引起懷疑，進(jìn)而影響其對(duì)數(shù)據(jù)使用的信任度。

3 風(fēng)險(xiǎn)共治

本文運(yùn)用WSR模型，構(gòu)建了AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的理論分析框架，在此基礎(chǔ)上，筆者從技術(shù)治理、主體協(xié)同、倫理遵循三個(gè)方面提出其解決路徑，為科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享提供較為安全的生態(tài)環(huán)境。

3.1 加強(qiáng)技術(shù)治理，優(yōu)化大語(yǔ)言模型推理能力。相關(guān)主體對(duì)AIGC的技術(shù)治理應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)安全和算法安全，主要措施包括建立完備的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制、強(qiáng)化數(shù)據(jù)清洗和過(guò)濾處理、優(yōu)化大語(yǔ)言模型推理能力等。

首先，建立保護(hù)機(jī)制。在數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)方面，一方面采用適當(dāng)?shù)募用芗夹g(shù)，確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的安全，防止在數(shù)據(jù)傳輸階段發(fā)生的竊取或篡改；另一方面，安全的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法也是防止數(shù)據(jù)被非法訪問(wèn)或泄露的重要手段。除了技術(shù)保護(hù)，定期進(jìn)行的數(shù)據(jù)安全審計(jì)以及對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限的精細(xì)管理都是數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制的重要組成部分。

其次，強(qiáng)化數(shù)據(jù)清洗。AIGC以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心技術(shù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)其順利運(yùn)行至關(guān)重要。為了減少由于不準(zhǔn)確或有偏差的數(shù)據(jù)所導(dǎo)致的預(yù)測(cè)錯(cuò)誤或編碼偏差，一個(gè)有效的策略是在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段進(jìn)行底層數(shù)據(jù)標(biāo)注和數(shù)據(jù)清洗過(guò)濾處理，以識(shí)別并排除虛假信息、有毒信息等，提高數(shù)據(jù)可信度。

最后，優(yōu)化大語(yǔ)言模型推理能力。作為AIGC的研發(fā)主體，技術(shù)供應(yīng)方應(yīng)以更高的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求自己，尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)，不斷完善技術(shù)方案，提高模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。技術(shù)開(kāi)發(fā)者應(yīng)選擇結(jié)構(gòu)合適、泛化能力強(qiáng)的模型，采用收斂快、不易過(guò)擬合的算法，對(duì)模型關(guān)鍵部件如Attention等進(jìn)行調(diào)參，選擇合適的超參數(shù)，接著多次訓(xùn)練多個(gè)模型組合，形成模型集成，以提高其穩(wěn)定性，并持續(xù)使用新數(shù)據(jù)微調(diào)模型，使之適應(yīng)環(huán)境變化。

技術(shù)開(kāi)發(fā)者應(yīng)利用開(kāi)放的數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，通過(guò)不斷迭代開(kāi)發(fā)資源細(xì)粒度更高的模型，優(yōu)化大語(yǔ)言模型推理能力，盡可能減少偏見(jiàn)性、虛假性、錯(cuò)誤性內(nèi)容，在進(jìn)一步釋放科學(xué)數(shù)據(jù)活力的同時(shí)嚴(yán)格保障科學(xué)數(shù)據(jù)的安全，守好科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放的物理防線。另外，依托我國(guó)豐富的紅色文化資源，技術(shù)供應(yīng)方也應(yīng)培養(yǎng)中國(guó)立場(chǎng)，積極自主開(kāi)發(fā)具有中國(guó)特色的語(yǔ)言模型，將大量中華特色文化包含在內(nèi)，同時(shí)吸收優(yōu)秀外來(lái)文化，讓中國(guó)自主的AIGC模型以更開(kāi)放包容的姿態(tài)，成為中外文化友好交流的載體。

3.2 主體協(xié)同共治，健全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管問(wèn)責(zé)體系。AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的參與主體涉及范圍較廣，大到國(guó)家政府，小到數(shù)據(jù)用戶，因此應(yīng)通過(guò)多元主體協(xié)同共治，健全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管問(wèn)責(zé)體系，規(guī)范市場(chǎng)秩序，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享。

從政府角度出發(fā)，國(guó)家等立法部門應(yīng)加快AIGC相關(guān)法律法規(guī)的出臺(tái)。新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)和快速迭代導(dǎo)致現(xiàn)行法律法規(guī)在科技發(fā)展面前存在一定程度的滯后性。AIGC的快速應(yīng)用給科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享帶來(lái)了新的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，如針對(duì)錯(cuò)誤信息風(fēng)險(xiǎn)，政府相關(guān)機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)AIGC技術(shù)應(yīng)用的監(jiān)管力度，并積極構(gòu)建認(rèn)證機(jī)構(gòu)或標(biāo)準(zhǔn)體系，以保障AIGC產(chǎn)出內(nèi)容的真實(shí)性和可靠性，防止虛假信息的擴(kuò)散。針對(duì)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)制定完善的隱私保護(hù)法律法規(guī)，并對(duì)AIGC技術(shù)在數(shù)據(jù)使用、共享和存儲(chǔ)等環(huán)節(jié)實(shí)施嚴(yán)格的管理和監(jiān)督，以確保個(gè)人隱私得到充分保護(hù)[18]。同時(shí)，針對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，政府需明確與AIGC技術(shù)相關(guān)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬，并采取保護(hù)措施，同時(shí)要嚴(yán)厲打擊侵權(quán)行為，以保障技術(shù)創(chuàng)新者的合法權(quán)益不受侵害。為科技創(chuàng)新?tīng)I(yíng)造良好的法治環(huán)境。政府還可廣泛聯(lián)系群眾，通過(guò)與各子機(jī)構(gòu)合作明晰AIGC在科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放中面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，盡可能預(yù)防可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，避免其造成更大的社會(huì)危害。

從相關(guān)單位的角度出發(fā)，高校等科研機(jī)構(gòu)不僅是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，更是科學(xué)數(shù)據(jù)保護(hù)的第一道屏障，因此在界定科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放權(quán)限時(shí)，相關(guān)單位工作者應(yīng)進(jìn)行前瞻性、全角度的思考，確保重要信息不上網(wǎng)，嚴(yán)格保護(hù)國(guó)家秘密?？蒲匈Y助機(jī)構(gòu)要通過(guò)資金支持來(lái)保證科學(xué)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，并建立完善的評(píng)價(jià)體系，保障科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的推進(jìn)以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量。行業(yè)協(xié)會(huì)應(yīng)制定行業(yè)規(guī)范，構(gòu)建監(jiān)管機(jī)制，做好科學(xué)數(shù)據(jù)共享的監(jiān)督者。

從服務(wù)提供者和使用者的角度出發(fā)，應(yīng)樹(shù)立責(zé)任問(wèn)責(zé)意識(shí)，明晰責(zé)任問(wèn)責(zé)制度。一方面，服務(wù)提供者應(yīng)積極履行對(duì)違法內(nèi)容的過(guò)濾職責(zé)，對(duì)深度合成的內(nèi)容進(jìn)行明確的標(biāo)識(shí)，同時(shí)對(duì)用戶進(jìn)行必要的身份認(rèn)證、風(fēng)險(xiǎn)提示以及內(nèi)容審核；另一方面，當(dāng)用戶故意使用人工智能生成違法內(nèi)容或違反相關(guān)使用規(guī)定時(shí)，服務(wù)提供者應(yīng)采取有效的阻止措施，此時(shí)可免于承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。然而，若服務(wù)提供者未能履行這些義務(wù)，則可能面臨與服務(wù)使用者共同承擔(dān)責(zé)任的風(fēng)險(xiǎn)。責(zé)任問(wèn)責(zé)制度的確立能夠強(qiáng)化各方責(zé)任意識(shí)，形成健康安全的內(nèi)容生態(tài)。

3.3 遵循科技倫理，建立文化安全防御機(jī)制。首先，作為生成式人工智能的使用者，用戶在享受數(shù)據(jù)服務(wù)的同時(shí)也被賦予了數(shù)據(jù)辨別的義務(wù)。在AIGC大環(huán)境中，用戶應(yīng)提升自己的信息素養(yǎng)，培養(yǎng)批判性思維，強(qiáng)化甄別虛假信息的能力；積極合法行使監(jiān)管權(quán)限，對(duì)查詢結(jié)果抱以理性的態(tài)度，重在參考，輕于使用。在使用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤信息時(shí)，應(yīng)積極向相關(guān)部門報(bào)錯(cuò)，不傳謠不造謠，不聽(tīng)之任之，避免造成更嚴(yán)重的社會(huì)輿論影響[19]。此外，用戶還應(yīng)遵循倫理原則和法律法規(guī)，確保數(shù)據(jù)的使用和處理不歧視任何個(gè)體或群體，不受種族、性別、年齡等因素的影響，不會(huì)侵犯隱私權(quán)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)等基本權(quán)利。例如，醫(yī)療數(shù)據(jù)的使用需要符合倫理審查的要求，保護(hù)患者的隱私和權(quán)益。[20，21]

其次，在內(nèi)外部文化安全威脅的背景下，相關(guān)主體應(yīng)探索建立一個(gè)以國(guó)家為主導(dǎo)、多元主體參與治理的文化安全防御機(jī)制[22]，構(gòu)建安全指標(biāo)體系，明確監(jiān)測(cè)程序，實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地監(jiān)測(cè)和評(píng)估AIGC平臺(tái)及其內(nèi)容信息，精準(zhǔn)識(shí)別和控制潛在的風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)AIGC中觸及意識(shí)形態(tài)安全、違反社會(huì)倫理、引發(fā)民族和宗教矛盾以及侵犯?jìng)€(gè)人權(quán)益等文化安全問(wèn)題，應(yīng)實(shí)施分層次、分類別的管理策略。

最后，作為AIGC技術(shù)的使用者，不應(yīng)該成為技術(shù)的奴隸，要始終葆有“主人翁意識(shí)”，將現(xiàn)代技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)我們目標(biāo)的工具，始終讓“人工智慧”走在“人工智能”的前列，以人的意識(shí)帶動(dòng)人工智能高質(zhì)量發(fā)展。

4 結(jié)語(yǔ)

本文基于WSR理論分析框架，探討了AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的風(fēng)險(xiǎn)與策略。筆者認(rèn)為，在AIGC視域下，加強(qiáng)科學(xué)數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享、推進(jìn)科學(xué)數(shù)據(jù)的綜合利用既是大數(shù)據(jù)時(shí)代科學(xué)數(shù)據(jù)工作面臨的重要機(jī)遇，同時(shí)也帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn)，如滋生了數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)歧視、版權(quán)爭(zhēng)議等風(fēng)險(xiǎn)。因此，要持續(xù)加強(qiáng)AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的管理，從強(qiáng)化技術(shù)治理、主體協(xié)同共治、遵循科技倫理等方面多管齊下，提高AIGC視域下科學(xué)數(shù)據(jù)共享質(zhì)量，進(jìn)一步加強(qiáng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享能力建設(shè)，為提升我國(guó)科技創(chuàng)新水平、服務(wù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供強(qiáng)有力的支撐。