政策动向
第二版《人工智能跨境法律比较指南》发布
第二版《人工智能跨境法律比较指南》（the Law Over Borders comparative guide to Artificial Intelligence），由Osborne Clarke人工智能和机器学习主管John Buyers编辑，提供了如何将人工智能集成到业务运营中的见解，还为欧盟、中国和加拿大的新兴人工智能法律提供了务实且明确的建议，并深入解释了国家人工智能法律和法规未来可能如何发展。
值得注意的是，第二版包含了对8月1日生效的欧盟人工智能法案（EU AIA）的详细评论，以及由环球律师事务所撰写的涉及中国人工智能监管的新章节。
美国加利福尼亚州州长签署人工智能训练数据透明度法案
2024年10月2日消息。加利福尼亚州州长签署了人工智能训练数据透明度的议会法案（Assembly Bill 2013 on Generative artificial intelligence），该法案于2024年1月31日提交给议会并通过成为法律。法案规定，在2026年1月1日或之前，并在此后每次发布生成式人工智能系统或服务，或是对发布于2022年1月1日或之后的生成式人工智能系统或服务进行实质性修改，只要公开提供给加利福尼亚州人使用，无论在使用条款中是否包括补偿约定，该系统或服务的开发者必须在开发者的互联网网站上发布有关用于训练生成性人工智能系统或服务的数据的文档，包括生成性人工智能系统或服务中使用的数据集的高级摘要。
中国移动、电子标准院及 16 家重点央企发布《通用大模型评测标准》
2024 中国移动全球合作伙伴大会期间，中国移动联合电子标准院及 16 家重点央企发布《通用大模型评测标准》，该标准是大模型评测体系建设重要成果，为产业界遴选优质大模型提供参考依据。第一阶段将围绕通用领域和四个重点行业领域开展工作。通用大模型评测标准基于“2-4-6”框架，“2”是两类评测视角，以重点行业实际使用需求为导向，与国标对模型能力要求拉齐，划分为理解和生成两类视角；“4”是四类评测要素，从评测全生命周期提取评测工具、评测数据、评测方式和评测指标四类关键要素确保可实施性；“6”是六大评测维度，综合考虑大模型应用过程中的核心能力，设定功能性、准确性、可靠性、安全性、交互性和应用性六大维度。
法律适用
欧盟法院禁止网络平台无节制使用个人数据用于定向广告
2024年10月4日，欧盟法院最新裁定认为，在线社交网络等平台不能无限制地、不分类型地使用收集的所有个人数据用于定向广告。涉及的C-446/21案件由奥地利隐私活动家Max Schrems针对Meta的提起。涉及Max Schrems认为Meta大量违反GDPR的行为。为了本案，奥地利最高法院将包括本案在内系列案件的四个规则模糊问题，于2021年向欧洲法院（CJEU）提出解释法律的要求，以寻求对GDPR条款的释明。2024年10月4日，欧洲最高法院对涉本案相关的两个重要问题作出了解释性裁定。欧盟法院此次认为，Meta“不得无限制和无限期地使用”其收集的所有个人数据用于定向广告，同时也不能将在其平台之外获得的有关用户性取向的公开信息用于个性化广告。
美政府提出将对谷歌进行重大拆分，强制谷歌交出私有AI模型数据
美国司法部提出全面议案，考虑强制谷歌出售部分业务以解决其在搜索及搜索广告方面的垄断问题。文件提出多项可能的补救措施，包括合同要求与禁令、非歧视性产品要求、数据及互操作性要求、结构性要求等，如限制或取消默认搜索协议、禁止谷歌利用私有数据、考虑将 Chrome、Play Store 及 Android 与谷歌拆分、限制谷歌对新兴搜索技术控制、强制共享谷歌搜索索引等数据、扩大搜索垄断裁定范围、调整广告实践等。司法部要求在四个领域采取补救措施，但这些建议距离最终敲定仍遥远。法官将力争在 2025 年 8 月前作出裁决，谷歌监管事务副总裁称建议“过于激进”，部分法律专家认为谷歌被实际拆分可能性不大。今年二季度谷歌搜索及其他业务收入高，谷歌在全球搜索市场份额占比达 90%。本周另一起反垄断案中，美国法官发布永久禁令要求谷歌在 Google Play 软件商店之外提供 Android 手机用户下载应用程序的替代选项。
AI 生成艺术作品注册申请被拒，合成媒体艺术家贾森·艾伦向美国版权局提出上诉
合成媒体艺术家贾森·艾伦因 Midjourney 创作的《太空歌剧院》在州艺术比赛获奖后引发关注和争议。去年秋天美国版权局以作品几乎完全由 AI 生成拒绝其注册申请，理由是申请作品需有人类创作成分，单纯输入提示词到 Midjourney 不算创作。目前艾伦就此决定提出上诉要求司法审查，他认为负面媒体关注影响了版权局审核员判断且审核规则“完全任意”，担忧错误判断使艺术家成“嫌疑人”致版权纠纷增加。艾伦希望陪审团推翻拒绝决定，认为其作品有更多人类创作成分，强调提示词能激发创意，制作完美提示词是人类创作过程，质疑版权局区分 AI 与人类创作，且目前拒绝向版权局共享提示词，坚称创作过程显示了足够人类努力，希望通过上诉为人工智能艺术作品版权问题提供更清晰指导。
产业动态
Linklaters 推出生成式人工智能（GenAI）专家培训计划
10月3日消息，年利达律师事务所推出 GenAI 专家培训课程，旨在提高其律师在生成式 AI （GenAI） 方面的技术和实践专业知识。这一举措代表了该律所持续致力于将尖端技术整合到其法律实践中的最新步骤。该培训由 Linklaters 的 GenAI 计划团队与伦敦国王学院的狄更斯·普恩法学院共同设计和准备。
在年利达成功推出基础 GenAI 培训课程（超过 80% 的员工完成了该课程）的基础上，新的 GenAI 专家培训课程旨在随着这些工具的不断进化将熟练程度提升到新的水平。专家培训计划的目标是为参与者提供对应用于法律实践的 GenAI 和提示工程的深入理解。由国际知名专家授课的课堂环节将通过实际学习及练习得到增强，包括编程马拉松。课程结束时，参与者将能够识别其实践小组和职能的用例，并与数据科学和开发团队合作实现这些用例。
法律 AI 公司 EvenUp 完成 1.35 亿美元 D 轮融资，估值 10 亿美金
10月8日消息，法律 AI 公司 EvenUp 宣布完成 1.35 亿美元 D 轮融资，估值超 10 亿美元。本轮融资由 Bain Capital Ventures 领投，Lightspeed Venture Partners、Premji Invest、SignalFire、Bessemer Venture Partners 和 B Capital Group 跟投。
本轮融资后，Evenup 总融资额达到 2.35 亿美元，此前 EvenUp 在 Lightspeed Venture Partners 领投的 C 轮融资中筹集了 3500 万美元，在 Bessemer Venture Partners 领投的 B 轮融资中筹集了 5050 万美元。
EvenUp 利用生成式 AI 实现人身伤害案件自动化，目前已经服务 1000 多家人身伤害律所客户，辅助索赔超过 15 亿美元损失，并协助人身伤害律师进行案件管理和谈判准备。
在宣布 D 轮融资之际，EvenUp 还宣布推出四个新功能，基于该公司积累的大量专有数据和 AI 技术，可以在案件生命周期的关键阶段提供洞察，以及工作流程的自动化指引，辅助案件执行人员提高工作效率和谈判能力。
工信部：我国生成式人工智能服务大模型的注册用户已超 6 亿
工业和信息化部：我国生成式人工智能服务大模型注册用户数量已突破 6 亿。工信部总工程师赵志国介绍我国人工智能核心产业规模不断提升，企业数量超过 4500 家，完成备案并上线服务的生成式人工智能服务大模型近 200 个。他指出要提升人工智能基础设施公共服务能力，搭建开发平台，加速大模型应用规模化落地，同时提升算力设施供给能力。
“模速空间”周年发展愿景发布暨上海市生成式人工智能创新生态先导区揭牌仪式顺利举办，多家企业联合设立上海人工智能生态基金
“模速空间”周年发展愿景发布暨上海市生成式人工智能创新生态先导区揭牌仪式在上海举行。会上，由上海国投公司牵头，联合徐汇资本、临港控股、漕河泾总公司等国资平台和米哈游、商汤科技、哔哩哔哩等企业共同发起设立上海人工智能生态基金，规模 100 亿元，首期 30 亿元，落地徐汇区，上海国投孚腾资本担任管理人，已完成首关 5 亿元。随后，上海国投公司副总裁李鑫与稀宇科技、阶跃星辰签署战略合作协议，与 8 家模速空间入孵企业代表签署投资意向合作协议。此外，上海天使会科创营“模速空间”分营作为大模型重大合作项目正式启动，上海天使会由上海国投公司等发起设立，自 4 月成立以来已举办 11 期路演活动，累计路演项目 42 个，50%项目收获跟投资金及资源，储备项目超 180 个，直接合作机构 200 余家。
开源倡议组织（OSI）发布首个开源 AI 定义候选版本
开源倡议组织（OSI）发布首个开源 AI 定义候选版本。该版本主要澄清开源 AI 领域争议，规定一个 AI 系统/模型需具备在未获许可下他人可出于任何目的使用、可深入研究运行原理、可出于任何目的修改、可与他人共享这四种基础自由要求才可视为开源。在训练数据方面，OSI 选择妥协，要求提供“关于用于训练系统的数据的足够详细信息”而非完整数据集，此举虽旨在平衡透明度与实际法律考虑，但有人认为影响了 AI 系统可重复性和透明度。目前开源 AI 定义尚未定稿，后续可能根据反馈调整，甚至重大重写，若一切顺利，最终版本计划在 2024 年 10 月 28 日的 All Things Open 会议上发布。
OpenAI：更新提示词优化功能，新增“元提示”（meta-prompt）工具
OpenAI 更新提示词优化功能 Playground，新增“元提示”（meta-prompt）工具。该工具可帮助用户更高效创建、改进针对大型语言模型的提示，节省开发高质量 AI 提示的时间。“元提示”结合实际最佳实践和经验，为用户提供快速起点，避免从零开始撰写提示词的烦琐过程。元提示采用结构化方式生成提示，包括简要描述任务、提供详细说明等步骤。OpenAI 在开发元提示时遵循理解任务目标、最小化更改、强调推理步骤、使用清晰语言、应用 Markdown 格式、尽可能保留用户提供内容以及指定最适合输出格式等核心原则。
Adobe：可在作品附上“证书”防止被 AI 使用
Adobe 宣布从明年起提供免费的网络应用程序，帮助图像和视频创作者在作品上添加“内容凭证”。创作者可借此表明自己是作者以及是否希望作品被 AI 训练系统使用。该应用能快速为图像、视频和音频添加创作者信息，广泛添加归属信息如创作者姓名、网站和社交媒体页面等，让创作者更便捷地将作品大规模排除在 AI 训练之外。“内容凭证”是防篡改元数据，可嵌入数字内容表明所有者和创作者及是否使用 AI 工具，适用于任何图像、视频和音频文件。目前尚无大型人工智能公司同意遵守 Adobe 的透明度体系，该应用将于 2025 年第一季度公开测试，用户需注册免费 Adobe 账户，无需付费订阅。
越大的人工智能聊天机器人可能更容易胡言乱语
研究人员对 OpenAI 的 GPT、Meta 的 LLaMA 以及 BigScience 创建的开源模型 BLOOM 等业界领先的商业 LLM 进行研究。发现这些模型虽在很多情况下答案更准确，但总体可靠性变差，错误答案比例比旧模型高。如西班牙研究员 José Hernández-Orallo 认为如今模型能答更多问题但也有更多错误答案，Mike Hicks 则给出更严厉评价。测试中，模型被问及各种主题及执行任务，总体上更大更强的模型给出最准确答案但在难题上表现不佳。研究表明 AI 模型越大给出错误答案比例越高，且部分参与者判断聊天机器人答案准确性时有较高错误概率。解决问题的简单方法是让 LLM 不急于回答一切，设置阈值让聊天机器人在问题有挑战性时说“不知道”，但这可能暴露技术局限性。
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