如果不能确定如何适用时，可以报请有关机关作立法裁决。

在这里，是围绕着对于宪法案例的作用提出这些关系准则的。（3）宪法方法论上的新观点对联邦宪法法院裁判实践的研究就已表明，宪法方法论的新近发展虽然至今尚未形成一种完备的理念，但在已有论辩中呈现了一大批新生的实践性宪法具体化的着眼点。

语言性解释的方法论应该转变为实际处理规范之过程方法论。这些要素源于那些传统上一概被划入现实且与法规范相对立，但在法之具体化实际过程中被用作判决的支撑性规范的区域。这些工作方法或是被用于通过逐步地精确化或者修正工作建构和审查规范性大前提，或是被用于基于论题学式展开方式探索问题趋向性的处理手段,或是被用于为判决文本找到就功能而言最为有用的行文结构和论证方式。解释以及释义涉及的是法学上和语文上文本作业的可能性，也即规范文本之释义。对于规范而言，内容应该是内在的：它存在于——传统的解释学于此聚讼纷纭——规范制定者的主观意愿之中或者规范的客观意志之中，就宪法而言，它或寓于立宪者的意志之中，或寓于宪法的意志之中。

规范文本中的法学概念没有封闭既定的意义，规范文本中的语句也没有封闭既定的意涵。此外，同样属于规范的还有规范区域（Normbereich），也即规范纲要涉及的，或部分地由其创制的（例如关于形式要求的规定），作为其调整区域的社会现实之部分的根本结构。由于缓存软件开源库中的错误，部分用户能够查看其他用户的历史对话标题。

在数据审计过程中，审计团队不仅可进入企业询问、访谈，还可访问技术文档和调阅相关资料，使用特定方法和工具开展数据泄露扫描、数据脱敏有效性测试、数据质量测试等相关评估工作，还可作出安全性评级、提示数据安全风险、针对薄弱点和风险点提出最优改进建议。因此，应结合生成式人工智能研发、部署和应用的产业链条，精细设计面向所有行动者的数据责任矩阵。因此，面向生成式人工智能的数据治理框架需要进行纯粹技术工具主义的转向，从提升个体主体性、构建面向产业链的数据主体责任矩阵以及探索数据治理风险前瞻机制等三个核心思路协同展开。与此同时，意大利个人数据保护局率先封禁了ChatGPT，法国、爱尔兰、德国等国也跃跃欲试考虑采取封架措施，担忧技术失控的情绪正在全球蔓延。

不过在其近期发布的声明中提到会对隐私保护框架加以持续投入和改进。因此，海量多源数据是生成式人工智能的研发燃料，是AIGC行业发展的基石，也是产业智能化过程中最为宝贵的资源。

1.交互数据自动传输迭代存在数据泄露风险大量案例显示，用户与ChatGPT交互过程中输入的信息将成为迭代数据，存在数据泄露风险。因此，前瞻性评价、社会技术试验以及技术调节等多元化技术治理方法被渐次提出，以更为灵活地应对新兴技术的不确定性风险。但在全球人工智能竞争激烈的格局之下，我国仍应全力开发自研类的大型自然语言处理模型。对于生成式人工智能，可先期创建自愿性数据审计制度，以上文提出的数据安全义务和数据保障义务为重点定期开展审计，系统性地预防数据风险，并持续跟进审计结果作为合规评级和分类分级监管的决策参考。

算法备案制度不仅有利于监管机关研判算法风险并施以精准治理，还可构建合理的算法透明度，通过促进企业自治推动算法向上向善发展。如果在已经训练好的模型上进一步训练，可能会出现现有任务性能显著下降甚至被完全覆盖的灾难性遗忘（catastrophic forgetting）问题。对于ChatGPT而言，其数据安全问题已经成为攸关发展的重要议题。如，若想训练ChatGPT写一首七言律诗，需要先将七言律诗的创作规则和正确样例输入模型之中，ChatGPT凭借极强的自我学习和迭代能力会迅速迁移学习并掌握完成特定任务的技能。

如，当询问ChatGPT对于中国志愿军和美国军人在抗美援朝战争中的评价时，其生成的内容反映了西方价值观，这是有失偏颇的西方价值观。根据GPT－4提供的法律专业知识，法官最终拒绝了被告的保释申请。

为实现更优的识别、理解、决策、生成效果，赋能后续下游工作，生成式人工智能采用巨量参数的大模型进行开发，所需数据集规模随参数量增加而不断攀升。有研究将大型自然语言模型的伦理和社会风险总结为二十一种六个类别，分别是歧视、仇恨言论和排斥、信息危害、虚假信息伤害、恶意使用、人机交互危害以及环境和经济危害。

现阶段的技术局限导致大型自然语言处理模型应对训练数据提取攻击、数据投毒等数据攻击活动的稳定性不足。该理论关注技术—社会的互动特性，将任何参与技术建构过程中通过事件制造差异并改变事态的所有人和物均视为行动者。标注员从认知和感知层面可能无意识地将隐性偏见通过标注方式引入模型，其在标注过程中的情绪状态和价值观差异均可能影响候选答案排序的公正性和普适性。但由于预训练大模型架构复杂，是否会对上游模型产生实质性影响还需要结合具体的技术场景予以精确评估。3.数据集时效性偏差引发可信度危机尽管ChatGPT以聊天机器人的形象呈现，但其实质上是一个大型自然语言处理模型，在许多关键场景中拥有广泛的应用前景。以InstructGPT为例，其微调指令中超过96％为英语，仅包含20种少量的以西班牙语、法语、德语等为代表的其他语言。

第二，生成式人工智能产业链变革对以平台主体为抓手构建的问责框架产生冲击。数据审计是指根据法律规范、技术标准以及企业内部控制要求，由专业审计人员或者监管机构实施的，以企业数据保护管理和问责、员工数据保护培训、个人数据安全、个人数据权利保护概况、信息共享、记录管理以及数据保护影响评估和数据风险管理制度为内容的审查性活动。

为进一步赢得数据优势，OpenAI一方面开放接口权限供各类应用程序使用，另一方面开放插件嵌入多元场景。例如，可通过模拟人类使用人工智能模型的过程，衡量数据解释是否会对用户的决策产生影响。

例如，数据安全服务机构赛博天堂（Cyber Heaven）的检测显示，其客户公司的160万名员工中已有4.2％的员工将包含商业秘密的数据输入ChatGPT。1.标注数据质量参差不齐引发生成毒害内容为了模型生成内容更好地实现与人类意图对齐（align），ChatGPT引入了基于人类反馈的强化学习机制。

原因在于，这一解释说明义务仅局限于个人信息处理规则，但数据来源、数据质量、标注规则以及用户输入数据的处理与存储均会对用户信任和互动策略产生实质影响，均应成为提供者主动加以解释说明的对象。虽然经过微调它能够取得一定程度的泛化能力，但仍然存在文化和价值观偏差。对于生成式人工智能而言，研发者应就模型训练时的数据类型、数据来源、数据处理方式、数据质量、数据标注规则、减少数据中潜在偏见和歧视的措施，以及数据输入后可能对个人、系统以及社会产生的影响与后果履行全面的告知义务。数据审计制度能够全面、客观地反映数据处理者的活动，评估其履行数据安全治理义务的情况。

摘  要：生成式人工智能具有泛化性、通用性、迁移性的显著优势和巨大潜力，但其训练过程需要海量的多源数据。如前所述，生成式人工智能具有架构复杂、参数海量的特点。

正如我国科技部高新技术司司长陈家昌所指出，ChatGPT是一种现象级的应用，其表现出很高的人机交互水平，展现出自然语言大模型已经具备了面向通用人工智能的一些特征。本文从多维度视角审视生成式人工智能，正视其工具属性，关注其基础设施潜能，并洞察其成为新型社会权力的前景。

这些数据能够高效反馈训练和微调模型，提升优化模型效果，形成产品质量与用户规模的飞轮效应。鉴于数据审计制度的治理效能，我国监管机构已布局数据安全审计制度，拟以固定时间为周期，由第三方专业机构对数据安全情况开展审计并出具审计报告，逐步建立常态化的外部监督机制。

第三，用户，即使用生成式人工智能服务的主体，可分为由企业、组织、行政机构等构成的专业用户以及由个体用户构成的非专业用户。据Gartner预测，生成式人工智能在未来两到三年就会进入技术成熟期并迅速商业化落地。二是对中小型企业和初创企业，应提供优先进入人工智能沙盒的机会，以较低的合规成本为其顺利进入市场提供监管支持。例如，可利用Adapter在预训练模型每层中插入用于下游任务的参数，将模型主体冻结，仅训练用于特定任务的参数以减少训练时的算力支出。

由于大模型存在过度拟合现象，导致模型从训练集中记忆了相关示例，技术人员可借此通过简单的技术提取查询大型自然语言处理模型，展开训练数据提取攻击，以重现单个训练实例。现阶段，ChatGPT的预训练模型数据截至2021年9月，其知识范围局限于预训练数据时间截点之前，可回答的问题范围存在明显边界。

这需要一系列高效适配的监管工具体系支撑。再如，建立合理性检查评估解释的准确性。

所谓微调，是指在预训练模型基础上针对特定任务进行少量的参数调整。有研究以人脸识别系统为例，揭示了因数据代表性不足对边缘群体面部识别准确率的显著影响。