漆远教授《生成式AI的治理、安全与伦理挑战》课程大纲

• 深入理解生成式AI（Generative AI）的技术原理及其应用场景
• 掌握生成式AI面临的治理、安全与伦理挑战
• 学习国内外关于生成式AI的法律法规及最佳实践案例
• 培养解决实际问题的能力，包括如何在组织内部建立有效的AI治理体系

• 定义与分类：什么是生成式AI？它包括哪些主要类型（如文本生成、图像生成等）
• 发展历程：从早期尝试到当前的大规模预训练模型
• 应用场景：内容创作、虚拟助手、个性化推荐系统等
• 潜在的社会影响：正面与负面效应分析

• 数据偏见与公平性：算法中的偏见来源及其对结果的影响
• 可解释性难题：为何生成式AI难以解释其决策过程？
• 安全性考量：对抗攻击、隐私泄露风险等技术层面的安全威胁

• 道德责任归属：当AI产生错误信息或不当行为时，谁应该负责？
• 透明度要求：用户应被赋予知晓AI工作方式的权利
• 价值观嵌入：如何确保AI系统反映人类普遍接受的价值观？

• 国际法规概览：GDPR、欧盟《人工智能法案》等相关立法介绍
• 中国立场与措施：解读《生成式AI服务管理暂行办法》及其他相关政策文件
• 跨文化交流中的差异处理：不同文化背景下对AI治理的不同期待

• 企业社会责任：企业在开发和部署生成式AI时应当遵循的原则
• 多方协作机制：政府、企业、学术界和社会公众如何共同参与AI治理？
• 教育与培训：提高公众数字素养的重要性

• 技术发展趋势预测：未来几年内生成式AI可能的发展方向
• 应对策略建议：为政策制定者、企业管理层和个人用户提供实用建议
• 开放讨论：分享各自领域内的经验和见解，探讨合作可能性

• 理论讲解 + 案例研究
• 小组讨论：围绕特定主题展开深入交流
• 专家访谈：邀请相关领域的专家进行现场对话或视频连线
• 模拟演练：针对具体情境设计解决方案

• 《十问人工智能大模型》（漆远 著）
• 相关法律法规文本：如GDPR、欧盟《人工智能法案》草案、《生成式AI服务管理暂行办法》
• 行业报告：麦肯锡、波士顿咨询集团(BCG)等发布的关于AI伦理与治理的研究报告

• 法律专业人员、政策分析师
• 科技公司法务部、合规部门成员
• 对AI伦理感兴趣的企业高管和技术人员
• 政府机构工作人员，尤其是涉及科技政策制定的部门
• 高校师生，特别是关注信息技术法律和社会影响的学生

备注：本课程强调理论与实践相结合，鼓励学员结合自身工作经验提出问题，并通过互动环节寻找答案。根据需要，可以调整课程内容以适应不同的受众需求。如需获取更多资料或者安排定制化版本，请随时联系。