北京两会热议如何提升环保质量

完善中国特色军事法治体系，坚持依法治军。

模型训练集中的信息压缩所带来的必然偏差，在未给出多余指示词的情况下，模型生成的输出包含一些与输入不符合的信息，这些信息可能是错误的、无关的或者荒谬的，制造出语义扩张或无关的情景，而且无法避免。在此背景下，晚近以来，发达国家更强调激励性监管。

科技巨头打造通用的模型，向细分领域的B端客户（腾讯混元称也针对G端客户）提供模型，由客户来打磨模型，从而赋能各行各业。在人工智能大模型之前，人们在互联网上获取的信息，主要来自各个分散的网页、知识社区、网络百科等。应当直面生成式人工智能带来的风险和挑战，平衡创新和公众利益，确保生成式人工智能的有益应用，避免社会风险，最终建立发展与安全相统筹、符合客观规律和发展阶段的赋能型监管理念和监管模式。例如，当律师使用它审查草拟的离婚协议时，可能会泄露案件当事人的个人信息。四、探寻生成式人工智能的信息内容治理之道网络安全是相对的，不是绝对的，零风险并不是一个科学的目标。

它可以编写或起草文本，代替部分人力。考虑到大模型训练需要用到海量的数据，在保护个人信息和数据安全的前提下，在监管上也应尽可能排除数据训练等方面的不合理障碍，促进数据要素的合理流通利用。这些每天可感知的刷脸，还只是人脸识别技术应用场景的冰山一角。

在现代风险社会中，治理目标已从传统的秩序维护和修复，逐步转向风险预防和调控。因此，安全第一不能只是喊口号，而必须落到实处。从数据采集、存储、处理、转移、使用、销毁等环节规范数据处理全流程，这可为相应的各种技术标准和运行规范提供指引。而且，特定目的和充分必要二要素缺一不可。

对个人的身份进行精准化、大规模识别和监控，恰是对各种社会风险进行管控的数据基础。现实中，人脸识别和公共场所监控等敏感信息被违规查阅、复制、公开、传播的情形时有发生，数据安全堪忧。

红线是禁区，禁区之内禁止人脸识别和监控。全国信息安全标准化技术委员会等机构发布的《人脸识别应用公众调研报告》显示，在两万多名受访者中，94.07%的人表示用过人脸识别技术，64.39%的人认为人脸识别技术有被滥用的趋势，30.86%的人反映已经因为人脸信息泄露、滥用等遭受损失或者隐私受侵犯。可以说，如果这些红线能够得到落实，将在源头上对人脸识别的滥用产生遏制效果，我们所遭遇的到处刷脸的无奈困境将得到一定缓解。好的治理应当以人为本。

不过，全景敞视式的社会治理，表面上似乎有助于规制社会风险，但其本身也可能是一种风险。《规定》凸显了安全责任保护义务这一核心，围绕设备安全、安装安全、运行安全、数据库安全、管理人员安全等要素设定安全管理标准。因此，一旦某种新技术兴起，其实现治理目标的潜在效用和规模效应自然得到青睐。例如，没有门槛的人脸识别应用，将导致人脸信息被过度甚至非法采集，构成对人格权和个人信息权益的侵害，也会带来巨大的数据安全风险。

说到底，就是将人当做数字化的对象和治理工具。这也正是人脸识别技术应用无处不在、遍地开花的底层动力。

《规定》还有针对性地明确了，物业服务企业等建筑物管理人不得将使用人脸识别技术验证个人身份作为出入物业管理区的唯一方式。数字技术与当代公共管理的风险管控目标之间存在高度耦合。

人脸识别是当今数字化治理的一种典型技术。从个人的角度来看，没有数据安全，就没有安全感，就可能时刻受困于焦虑和不安的心理折磨。人脸信息是敏感个人信息，必须尊重和保障个人的自主性和控制能力。来源：中国新闻周刊微信公众号 进入专题： 人脸识别技术 。这实际上为这些经营性场所使用人脸识别技术印证身份，设定了很高的门槛，同样也有助于抑制人脸识别技术冲动必须证明人脸识别对于实现目的的必要性和不可替代性。

全国信息安全标准化技术委员会等机构发布的《人脸识别应用公众调研报告》显示，在两万多名受访者中，94.07%的人表示用过人脸识别技术，64.39%的人认为人脸识别技术有被滥用的趋势，30.86%的人反映已经因为人脸信息泄露、滥用等遭受损失或者隐私受侵犯。《规定》对人脸识别技术应用的门槛、设备安装到图像采集规范，数据的处理、存储、提供、删除等规则、技术应用的准度、精度到置信度阈值、技术使用者或服务提供者的责任义务等，作出了有针对性的规定，力图实现对人脸识别技术应用的全要素监管和全流程规范。

《规定》凸显了安全责任保护义务这一核心，围绕设备安全、安装安全、运行安全、数据库安全、管理人员安全等要素设定安全管理标准。这一底线要求就是目的明确和充分必要原则。

现实中，人脸识别和公共场所监控等敏感信息被违规查阅、复制、公开、传播的情形时有发生，数据安全堪忧。针对人脸识别泛滥的突出问题，《规定》明确：在公共浴室、卫生间、酒店客房、更衣室等涉及个人隐私等场所，不得安装图像采集、个人身份识别设备。

因此，安全第一不能只是喊口号，而必须落到实处。首先，要划定人脸识别技术应用的红线。数字技术在对公共管理进行赋能的同时，也塑造了日益庞大的数字技术系统。从个人的角度来看，没有数据安全，就没有安全感，就可能时刻受困于焦虑和不安的心理折磨。

人脸信息是敏感个人信息，必须尊重和保障个人的自主性和控制能力。说到底，就是将人当做数字化的对象和治理工具。

使用人脸识别的主体必须以清晰易懂的语言，告知个人处理人脸信息的目的、用途及必要性。红线是禁区，禁区之内禁止人脸识别和监控。

归根结底，技术手段的应用必须服务于价值依归。这也正是人脸识别技术应用无处不在、遍地开花的底层动力。

面对人脸识别，个人应当有权说不，这就是个人对技术的拒绝权。在机场、车站、码头、地铁、街道、商场、酒店、餐馆、教室等公共空间，还有数不胜数的无感式图像采集探头，它们睁大着不知疲倦的眼睛，默默地、但一丝不苟地注视着你我的一举一动。人脸识别是当今数字化治理的一种典型技术。伦理与法治结合，才能有效维护好人脸识别技术的脸面。

这些数据很容易成为违法犯罪活动的攻击目标，时刻面临巨大的安全风险。这一规定看起来似乎不言自明，但划定明确的、不可触碰的红线，有助于培育社会的私人空间意识，对个人的人格和心理安全感具有积极影响。

换言之，即便具有特定目的，但如果采用其他非人脸识别技术可以实现目的，也不得采用人脸识别处理个人信息。可以说，如果不对人脸识别技术的误用和滥用进行有效规制，人脸识别将会毫无脸面。

在这个背景中，国家网信办近日公布了《关于人脸识别技术应用安全管理规定（征求意见稿）》（下称《规定》）并向社会公开征求意见，可谓正当其时。将人脸图像信息数字化，辅之以人工智能化数据比对，从而对自然人进行身份识别，这是人脸识别技术的底层逻辑。