Domain-Specific LLMs),形成模型资源池。 4. 2 一套规范体系(安全+伦理+标准) 安全与隐私规范:制定大模型应用在内容安全、系 统安全、数据泄露防护等方面的安全要求和数据脱敏、 匿名化、用户授权机制等方面的隐私保护标准。 伦理与责任指南 [15]:明确大模型应用的伦理边界 (如避免偏见歧视、保障人类主体性、防止滥用),建立 内容审核、责任追溯机制。 技术与应用标准:制定模型接口、数据格式、性能 势产业利用大模型提质增效降本,培育新业态新模式; 应探索大模型在科学发现、艺术创作等前沿领域的应 用;应关注“大模型+政务服务” “大模型+智慧医疗” “大模型+工业研发” 等具有广阔前景的融合方向;对 于涉及重大伦理风险的场景(如司法、自动驾驶决策) 需审慎推进,建立严格的监管和评估机制。 ·94· �N����7� �����0 ��� 6. 3 构建安全可信的治理体系 大模型赋能智慧城市的发展与安全应并重 完善监管机制:明确监管主体和职责分工;探索适 应大模型特点的新型监管模式,如“ 监管沙盒”、敏捷 治理;建立覆盖模型研发、部署、应用全流程的动态监 管机制;加强跨境数据流动和模型输出的安全管理。 推动伦理与规范建设:积极参与国内外大模型伦 理规则制定;推广负责任的人工智能实践,倡导科技向 善;建立畅通的公众反馈和争议解决渠道。 7 结束语 大模型作为引领未来的战略性技术,其赋能智慧 城市建设的广度和深度将持续拓展。

........................................................................................183 9. 合规与伦理................................................................................................... ..........................................................................................191 9.2 伦理问题探讨............................................................................................... 力测试，确保在 99.97%置信区间内有效。每日收盘后生成极端情景应对评估报 告，重点分析熔断触发次数、滑点控制效果和策略中断恢复时间等 关键指标。 9. 合规与伦理 在 AI 量化交易系统的设计与实施过程中，合规与伦理是确保 系统长期稳定运行的核心支柱。首先，必须严格遵守各国金融监管 框架，例如美国的 SEC 法规、欧盟的 MiFID II 以及中国的《证券 法》和《算法交易管理办法》。系统需内置动态合规检查模块，实

. . . . . . . . 2 2. 新阶段：AI 与数据要素融合重塑发展路径 . . . . . . . . . . . . . . . 2 3. 新挑战：技术赋能带来安全伦理双重考验 . . . . . . . . . . . . . . . 3 ( 二 ) 数字政府评估意义 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 新挑战：技术赋能带来安全与伦理双重考验 当下，人工智能技术虽为数字政府建设注入强大动力，但安全风 险与伦理挑战亦愈发显著。在安全领域，数据泄露隐患颇为突出。人 工智能应用依赖海量政务数据，一旦遭受黑客攻击或出现管理失误， 极有可能致使公民隐私和政务敏感数据泄露，进而损害公众权益并对 政府公信力造成影响；系统漏洞若被恶意利用，还会对公共服务体系 的稳定运行构成威胁。在伦理层面，算法偏见问题亟待高度关注。部 台则缺乏先进算法支撑与智能决策引擎，无法提供精准高效的智能分 析与决策支持，难以满足政务场景对深度智能化的需求。二是数智底 座安全保障体系面临应用不足与技术冲击的双重挑战，面对生成式人 工智能等新技术带来的数据安全和伦理道德问题，数字政府整体安全 体系建设在安全技术提升，安全制度落实、工作人员安全素养、安全 应急能力等方面需要加强。 3. 统筹架构逐步成型，碎片管理有待弥合 统筹管理是推动数字政府高质量建设的关键支柱之一，各地政府

 科技企业：成都捌三肆一、灵信科技、历正科技等 风险分析  技术标准风险：技术标准不完善，不同厂商的系统之间难以互联互通  法律合规风险：涉及隐私保护、电磁辐射、误伤风险等多个法律和伦理问题  误判风险：在识别和处置目标时，可能出现误判和漏判的情况 四、国内低空经济产业园比较案例分析 9 4.1 深圳低空经济产业园：创新引领与政策先行 深圳作为中国改革开放的前沿阵地，在低空经济领域也走在了全国前列。深

保护条例》，保障数据保密性、完整性、可用性；第四是数据交易 合规，需通过合法交易场所开展，遵循《数据要素交易合规性指 引》，明确交易主体“来源合法、用途正当、不侵权”的责任；第五 是隐私与伦理合规，个人数据资产化需贯彻“最小必要”原则，敏感 数据需经用户单独同意，避免非必要采集或滥用；最后是审计与追 溯合规，需建立全链路日志记录，确保数据产生、加工、交易等环 节可追溯，符合《网络安全法》日志留存要求。此外，跨主体协作 （匹配业务场景更新需求，如实时数据延迟可控）、可靠性（数据 源与采集过程可验证，如资质审核、传感器校准记录）、可追溯性 （全生命周期轨迹可审计，如采集、处理、共享的日志留存）。合 规要求需紧扣法规与伦理：一是遵循《数据安全法》《个人信息保 护法》及GDPR等规则，保障数据主权（用户知情权、同意权，如采 集前告知用途）、隐私保护（个人信息脱敏/匿名化，如去标识化后 共享）；二是强化安全保障（加密存储、访问权限管控）与审计问 《个人信息出境 标准合同办法》、欧盟Schrems II）；利益分配需公平合理，符合 反垄断法对数据垄断的规制；同时需规避伦理风险，禁止使用生物 特征、医疗健康等敏感数据进行不当估值。最终，合规估值需平衡“ 价值挖掘”与“信任构建”，确保结果既合理又符合法规、伦理及可信 数据空间的信任机制。 可信数据空间中数据销毁的合规标准与流程？ 20. 可信数据空间中的数据销毁需融合法规要求、行业标准与空间互信

访问环境，支持各级用户的需求，同时避免潜在的数据风险。 4. 数据治理框架 在省级可信数据空间的设计方案中，数据治理框架是确保数据 质量、安全性和合规性的核心要素。该框架涵盖了数据管理、数据 安全、数据共享与利用、以及数据伦理四个方面，以保证数据在省 级可信数据空间中的有效运用。 首先，数据管理是数据治理的基础。对于省级政府而言，必须 建立健全数据管理制度，包括数据标准化、数据分类和数据生命周 期管理。数据标准化 确立共享数据的标准和规范。  采用 API 和数据接口机制，简化数据的获取和使用流程。  定期评估数据共享的效果及影响，及时调整策略。 最后，数据伦理也是数据治理框架的重要组成部分。在利用数 据的过程中，要尊重个人隐私和数据主体的权利。建立数据伦理审 查机制，对新数据项目进行伦理审查，确保在数据的收集和利用过 程中充分告知数据主体，取得必要的同意。此外，针对数据的删除 和匿名化处理，应制定明确的政策，以防止不当使用。 索数据经济 的新模式。 最后，展望未来，省级可信数据空间将不仅是一项技术设施的 建设，更是推动数字经济、智慧城市发展的重要支撑。在深化数据 透明度与质量的同时，我们还需关注公众隐私保护和数据伦理，以 实现数据价值的最大化，全面推动社会经济的可持续发展。 通过以上措施，省级可信数据空间将成为推动治理现代化的关 键引擎，其建设成果有望为各级政府、企业及公民提供更加便捷、 高效和安全的数

基石，只有通过透明的政策、数据最小化、严格的加密措施和用户 授权管理，才能在享受智能交通带来便利的同时，有效保护用户的 隐私权。通过针对性的策略和措施，能够在推进交通行业智能化转 型的同时，维护用户的基本权益，实现技术与伦理的平衡。 8. 未来趋势与挑战 随着人工智能技术的不断进步，交通领域的应用前景广阔，未 来将展现出许多新的趋势和面临一系列挑战。首先，在数据处理能 力和智能算法的提升之下，交通管理系统将更加智能化，能够实时 据隐私和安全问题。随着大量个人出行信息的采集和使用，对于数 据的管理和保护将成为交通管理者必须重视的问题。确保用户的隐 私不被侵犯，以及防止数据泄露，对任何交通智能化系统都是至关 重要的。 其次，自动驾驶汽车的法律和伦理问题也亟待解决。政府需要 制定相关法律法规，以明确责任归属和风险分担，确保自动驾驶技 术的推广不会引发法律纠纷或社会问题。 最后，社会接受度和技术信任也是一个不容忽视的挑战。未来 交通系统的 其次，自动驾驶技术的进一步发展也是关键应用之一。利用深 度学习和计算机视觉技术，自动驾驶汽车能够在复杂的城市环境中 安全行驶。为确保技术的可行性，方案中应包括逐步测试和逐步部 署的策略，以解决法律法规、保险、伦理等问题。 此外，交通运输网络中的物流优化同样不容忽视。AI 算法能够 在分析交通数据的基础上，优化配送线路，降低运输成本。同时， 结合实时交通信息，可以有效减少配送时间，提高服务质量。 在实

——数据处理：数据处理是基于业务需求对数据进行加工的过程。通过数据分析工具和算 法，挖掘数据的潜在价值，生成可供后续开发使用的高质量数据产品。若使用人工智能或大数 据挖掘算法，应进行算法合规与伦理审查，避免算法歧视、隐私侵害或越权分析，必要时需对 算法模型进行可解释性与公平性评估。 ——记录存证：转换与处理完成后，相关方应进行记录存证。 9.2.7 数据传输与存储 数据传输与 源或数据加载到内存，减少等待延迟，特别适用于需要快速响应的交互式系统，通过预测性加 载实现性能的平滑过渡。 11.2.3.6 模型治理技术 建立全生命周期管理框架，涵盖开发规范、版本控制、性能监控和伦理审查等环节，确保 AI 模型的可靠性、公平性和可追溯性，实现模型资产的规范化管理与风险控制。 11.2.3.7 供需管理技术 通过需求分类、智能匹配及动态推荐等技术手段，结合多维度标签体系、智能算法和实时数

度。神经渲染有关论文介绍了神经辐射场（NeRF）、 Instant-NGP 的多分辨率哈希编码、3D 高斯溅射等神 经场景表示和高效渲染方法，用于创建逼真的视觉 内容。深度伪造及其检测相关论文则讨论了这项技 术所带来的广泛社会和伦理影响，提出了利用先进 深度学习架构（如时空 Transformer、多尺度分析） 进行多模态、细粒度伪造检测的技术方案。其中， 被引频次最高（1005 次）的是 2022 年发表于 ACM 优化服务流程，还能打造差异化竞争优势，推动传统 商业模式向智能化转型。在此背景下，研究者们正积 极挖掘生成式 AI 在提高运营效率、促进人机协作方面 的潜能，同时对技术应用可能引发的认知风险、伦理 问题保持高度关注。 相关研究主要可概括为两大方面：一是从技术应 用维度探索 AI 在不同场景中的实践路径，包括利用生 成式 AI 构建品牌竞争优势、优化客户服务体系、制定 高效创新策略等，例如通过改进 技术在商业领域的应用及影响是一个兼 具潜力与挑战的研究主题。尽管生成式 AI 是提升商业 效率、推动产业创新的强大工具，在品牌建设、客户 服务、知识管理等领域的应用前景广阔，但不可否认 的是，当前其在认知风险管控、伦理边界界定、技术 应用规范等方面仍存在局限性，相关问题需要学界与 业界继续共同探索。 123 2025研究前沿 经济学、心理学及其他社会科学 2025 研究前沿综述：寻找科学的结构 ◎ 作者：David