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[摘要]在AI研究與應(yīng)用中,訓(xùn)練數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)資源,對(duì)模型訓(xùn)練和實(shí)際應(yīng)用有重大影響。數(shù)據(jù)資源不足和質(zhì)量問題,導(dǎo)致國內(nèi)AI技術(shù)與國際水平有一定差距。訓(xùn)練數(shù)據(jù)需滿足量大、多樣、準(zhǔn)確、完整的特點(diǎn),但收集面臨法律限制、數(shù)據(jù)安全義務(wù)重、通知成本高等問題,同時(shí)存在數(shù)據(jù)來源不規(guī)范的困境。為平衡數(shù)據(jù)收集與權(quán)利保護(hù),本文建議在法律框架下引入包容審慎監(jiān)管,優(yōu)化授權(quán)流程,制定分級(jí)監(jiān)管策略,鼓勵(lì)匿名化技術(shù),以促進(jìn)AI技術(shù)發(fā)展并保護(hù)數(shù)據(jù)主體權(quán)益。(剩余4991字)
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AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的包容審慎監(jiān)管研究
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