.......... 22 1.5 《医疗电子交换法案(HIPAA)》 ............................... 31 2. 如何应对生成式人工智能的幻觉对数据隐私、安全和伦理的影响 ...... 36 2.1 国土安全部政策声明139-07对生成式人工智能的影响 ............ 37 2.2 联邦贸易委员会政策宣传与研究指导: .............. ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 7 4.2 安全与隐私 ................................................ 61 4.3 鲁棒性、可控性和合乎伦理的人工智能实践 .................... 62 4.4 组织如何利用这些标准 ...................................... 63 4.5 负责任的生成式人工智能的技术保障（数据管理） .............. 66 5. 持续监测与合规 ................................................ 68 6. 管理生成式人工智能的法律与伦理考量 ............................ 69 7. 结论：填补人工智能治理空白，实现负责任的未来 .................. 69 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有

66 5.1.2 模型训练与优化.........................................................................68 5.2 法律与伦理可行性..............................................................................70 5.2.1 数据隐私保护.. 市场趋势分析....................................................................................142 9.3 伦理与社会影响展望........................................................................144 10. 结论......... 教育的工具，通 过模拟真实的临床场景帮助医学生和年轻医生提高实战能力。 尽管生成式大模型在医疗领域的应用前景广阔，但也面临诸多 挑战，包括数据隐私、安全性和伦理问题等。对此行业需要在探索 和应用生成式大模型的同时，建立相应的伦理规范和法律框架，以 确保患者的信息安全和隐私保护。 总体来看，生成式大模型在医疗场景的应用具有很高的可行 性。随着技术的不断进步和相应政策法规的完善，未来的医疗服务

个人开发者通过 DeepSeekAPI，3 天开发出月入 10 万的智能客服系统 ⚫ 分布式经济： 非洲初创团队基于开源模型开发农业咨询 AI，成本仅为 GPT-4 方案的 1/20 4.伦理与挑战 在享受技术红利的同时需警惕风险： ①数字鸿沟 ⚫ 技术垄断：掌握提示词工程的人群收入差距扩大 3 倍 ⚫ 解决方案：政府推出“全民 AI 素养提升计划”，覆盖 5000 原生经济”，重构传统产业逻辑： 底层逻辑转变：企业核心竞争力从资源占有转向智能连接密度——即与 AI 系统协同的 深度与广度 3.文明挑战：智能时代的生存法则 在享受技术红利的同时，人类正面临前所未有的伦理与技术挑战： ①认知危机 ⚫ 思维退化：调查显示重度 AI 依赖者抽象推理能力下降 27% ⚫ 创新悖论：AI 辅助的专利申请量激增，但颠覆性创新占比下降 15% ⚫ 解决方案：推行“人机分工认证”，强制保留 时代保持竞争优势，需掌握三大核心能力： ①元认知能力 ⚫ 批判性思维：能识别 AI 建议中的逻辑漏洞（如发现商业方案中的“合成数据偏 差”） ⚫ 价值判断：在 AI 提供的 100 种方案中选择最符合伦理的路径 ②智能协作力 ⚫ 混合智能：医生结合 AI 诊断与临床经验，使误诊率降低至 0.8% ⚫ 跨域整合：将 AI 工具与行业经验结合，如老匠人用 DeepSeek 设计非遗数字化方

全球产业政策特点 人形机器人作为新一代人工智能的集大成者，已经成为全球科技 和产业竞争的新高地。各国政府高度重视，从促进多方协同、加大研 发投入、完善产业生态、重视人才培养、加强国际合作以及关注伦理 安全等维度，出台了一系列政策措施，为本国的人形机器人产业发展 提供强力支持。 15 以中国、欧美、日韩地区为例，各国政府在技术创新与研究支持 方面，集中资源推动核心技术的突破，包括人工智能、机器学习、机 （AMPP）机器人技术发展（2023 年）》 2023 年 为人形机器人发展提供资金援助、技术创新、 标准化工作和国际合作等资源 欧洲 《欧洲机器人技术民事法律规 则》 2022 年 通过制定有效的伦理指导框架、成立欧盟统一 的机器人技术和人工智能的监管机构、明确损 害赔偿的严格责任、建立适用于智能机器人的 强制保险制度、建立赔偿基金、为复杂自动化 机器人创设“电子人”的法律地位等内容 18 人形机器人将持续提升智能化水平，为人类提供更加多元化的服务支 持，进一步推动社会各行业的数字化转型和自动化进程。 与此同时，人形机器人产业的发展也面临诸多挑战，涉及技术创 新、市场需求、标准化和伦理安全等方面。因此，全球各国、各地区 以及行业企业需加强协作，推动跨界融合，解决技术与市场的问题， 确保产业健康有序地发展。 2.1.3 产业链分析 2.1.3.1 总体情况 人形机器人上游

加强技术突破和伦理规范建设 ，推动智能体的规范化发展 美国在高科技行业推广应用 ，以市场驱动推动研发和产业落地 • 智能体的研发和产业化保持领先地位 ，尤其在自然语言处理、深度学习与大规模模型应用方面不断突破 • 科技巨头如谷歌、亚马逊、微软等推出了大量创新型智能体应用 ，包括语音助手、聊天机器人等 ，提高用户 的体验感 ，推动科技提升服务体验 欧盟强调伦理与法律框架 欧盟强调伦理与法律框架 ，推动在公共服务等领域应用 • 强调智能体的伦理与法律框架 ，设立多重监管机构和伦理研究工作组， 2021 年推出的《人工智能法案》是全 球首个综合性人工智能法规 • 重视智能政务、 自动化公共安全监控和智慧城市管理 ，推动智能体在环境监测、气候变化应对及能源管理等 领域的应用 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC CCID 动驾驶、智能制造、智慧城市等行业 的深度 融合。 加强政策支持与保障 ，构 建 长效发展机制 • 政府应加大政策引导和资金扶持力度 ，推动 技术成果转化与产业化。要加强行业监管 ， 建立完善的安全、伦理和合规体系 ，确保 智 能体技术在合规框架内健康发展。要注 重人 才培养和引进 ，提升人才储备。 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC 依托标准推进典型应用推广，

实现效率和创意质量的双重提升 3. 创造新职业 • 提示词工程师、大模型数据工程师、大模型应用开发工程师、AI架构师等 • AIGC设计师、AI产品经理、AI游戏策划、AI安全专家、AI伦理与法规专家  从组织结构和工作流程角度来看，人数很少的公司可能做出影响世界的产品 1. 从人机协作（AI作为Copilot） 2. Agent数字员工和人类员工共同工作 3. 以AI 学术前沿 | 独立科研 | 行业引领  AI+学科 各学科（非人工智能专业）与人工智能的深度融合的课程  AI通识教育 面向院校所有学生、教师和教职工 基础概念 | 技术认知 | 伦理思考 | 社会影响 | 应用场景 | 未来趋势 02 对AI教育的思考：AI如何赋能教育  方式 1. AI赋能学习 • 个性化学习系统 • 智能AI助教 • AI驱动的内容生成 课程内容优化 • 数据驱动的教学决策和协作教学支持 3. AI赋能评价 • 基于生成式AI的多元评价系统 • 数据驱动决策  挑战和风险 1. 法律、隐私与信息安全 2. 伦理与学术诚信 3. 教育质量与学生发展 4. 教师角色与职业转型 5. 教育公平与数字鸿沟 6. 组织转型与系统适应  应对措施 1. 加强信息安全 • 建立安全分类框架，制定安全保护政策，进行安全培训

应用，强调实践能 力培养，探讨AI伦理与安全。 人工智能基础 （B） 社会科学类 （需先修程序语言） 2 讲授人工智能的基础、发展及其在人文社科中的应用，涵盖机器学习、深度学习、AI伦理 等关键领域。 人工智能基础 （C） 人文艺术类 （无需修读程序语言） 2 讲授人工智能的基础、历史、核心概念及其在人文社科的应用，包括机器学习、深度学习、 数据分析、AI伦理等关键议题。 41 任课教师开班情况 学分：2.0 学时：32 预修要求 Python或C语言、计算机基础 面向对象 理工农医本科大一、大二等低年级学生 知AI数据建 模应用开发 善伦理意识 和应用创新 会AI平台部 署工具使用 懂AI架构原 理基础知识 素养 学生养成AI伦理安全责任 意识和应用创新思维能力 开发 学生学会数据建模和算法 设计开发AI应用的能力 技能 学生获得AI平台部署与框 架工具使用技术 知识 学生内化人工智能基础 培养德智体美全面发展、具有国际视野的高素质创新人 才和未来领导者，推动国家繁荣、社会发展和人类文明进步。 ——摘自《浙江大学章程》 了解AI基础发展 掌握AI理论技术 创新AI领域应用 培养AI伦理素养 教学目标 人工智能基础A-理工农医的通识基础课程 44 v 全校性通识课，四统一： – 统一大纲、统一要求 – 统一教材、统一考试 v 成绩分配（过程性评价方案）：总评=理论40%+平时60%

应监管变化，提升合规管理效率。 伦理风险识别 利用大模型对 AI 应用场景进行全面 的伦理风险评估，识别可能存在的 偏见、歧视或隐私泄露等问题，确 保 AI 技术在银行应用中的公平性和 安全性。 AI 伦理风险评估与应对措施 数据隐私保护 通过大模型构建的数据脱敏和加密 技术，确保客户信息在 AI 模型训练 和应用过程中得到充分保护，符合 《个人信息保护法》等法律法规要 求。 伦理审查机制 建立 建立 AI 伦理审查委员会，对 AI 应 用项目进行定期审查，制定应对措 施，确保 AI 技术在银行数字化转型 中符合社会伦理和道德标准。 自动化合规管理 利用大模型技术，将银行内部数据与监管要求 的数据标准进行对齐，确保数据格式、内容和 报送流程符合监管科技（ RegTech ）的最新要 求。 监管数据标准化 智能合规分析 通过大模型对海量监管政策进行智能分析，提 取关键合规要求，并自动生成合规检查清单，

基于链式思维，逐步推理问题的每个步骤来得到答案 模型性能 响应速度快，适合即时任务 响应速度慢，适合复杂任务 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时作出决策 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 优势领域 函数调用、信息抽取、文本生成、创意写作、多轮对话、复杂角色扮演、打标、开放性问题，多样性高的 任务 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解，逻辑密度高的任务 落地 ，仍存在三大挑战 ， 即场景、性能、信任尚未形成有效闭环。场景闭环方面 ， 仍存在断层、碎片和割裂的问题；性能闭环方面 ，仍存在算力、 时延和功耗的问题；信任闭 环 方面 ，仍存在幻觉、 隐私和伦理的问题。 “ 三个打破” 旨在消除数据、服务和设备之间的孤岛效应。打破数据孤岛 ，要在确保数据隐私 安全的前提下 ，实现数据共享训练 ，释放数据的潜在价值。打破服务孤岛 ，需建立开放的 API ，提升系统的整体性能；算网协同强化计算效率 ，为用户 带 来极致的体验。 “ 三个共同”强调模型算法、 隐私保护、标准共建以及 AI 伦理和行业共治等方面的共同行动。 通过技术共享与协作 ，推动模型算法的持续创新；加强隐私保护和标准共建 ，确保 AI 应用的 合 规性和安全性；共同探讨和制定 AI 伦理准则 ，实现行业的健康可持续发展。 未来趋势展望 荣耀 MWC 上海演讲《 AI 竞争焦点正从「模型」转向「落

。 RN-OCO 提示语框架应用实例 学术 伦理 在使用 AI 辅助孩子学习时 ，要 确保不违反学术诚信原则，如 不抄袭 AI 生成的内容 。 新闻 伦理 如果 AI 用于获取新闻或信息 ， 要教育孩子辨别信息的真伪， 培养他们的媒体素养 。 A I 伦 理规 范 了解并遵守使用 AI 的伦理规范， 如保护个人隐私，尊重知识产 家长们必须向孩子清晰地传达个人隐 私 的概念 ， 明确界定哪些行为是不可逾越的法律红 线 。 4 . 技术监督： 家长应为孩子使用的电子设备设置合 理 的 A I 工具使用权限 ， DeepSeek 在伦理上的挑战与家庭教育中的引 导 AI 家 庭 教 育 校园欺凌对于青少年而言有时发生 。家长在这一 过程 中扮演着至关重要的角色 。家长可以利用 AI 思考策略 第二步：获得 AI 提供的实际的应对策略 别能力，成为他们心中的价值观灯塔 。 当孩子使用 AI 生成内容后，家长应及 时与孩子展开讨论， 引导他们思考这 些内容是否健康积极。 DeepSeek 伦理问题频发， 家长如何为孩子筑牢防线？ 当孩子阅读一篇 A I 生成的文章或观看视 频时，家长可以问：“你觉得这里面传达 的观点对吗？为什么？ ” 家长可以引导孩子学 习一些简单的心理调