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以下是监管政策相关的文章

2025-12-28
人工智能拟人化互动服务管理暂行办法公开征求意见国家互联网信息办公室起草了《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》，向社会公开征求意见。该办法旨在促进人工智能拟人化互动服务的健康发展与规范应用，明确了适用范围，并禁止生成、传播危害国家安全、宣扬淫秽暴力、损害用户身心健康等内容。同时，提供者需显著提示用户正在与AI交互，并动态提醒过度依赖倾向的用户。
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2025-12-28
国家网信办就《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》公开征求意见的通知国家互联网信息办公室发布《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》，向社会公开征求意见。该办法旨在促进人工智能拟人化互动服务的健康发展和规范应用，明确了服务规范、安全主体责任、数据处理要求、用户保护措施（如情感边界引导、沉迷预警）以及安全评估等关键监管要求，以防范相关风险。
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2025-12-28
国家网信办就《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》公开征求意见的通知国家互联网信息办公室发布了《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》，向社会公开征求意见。该办法旨在促进AI拟人化互动服务的健康发展与规范应用，明确了服务规范、安全责任、数据处理、用户保护等方面的要求，特别关注了对用户心理健康、未成年人及老年人保护的监管。
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2025-12-27
业界：以“人工智能+金融”加强同业科技输出金融监管总局发布《方案》，要求加快发展“人工智能+金融”，加强科技研发能力建设，并明确鼓励大型金融机构向中小机构输出技术产品和服务。文章探讨了AI如何赋能金融服务提质增效，以及金融机构应如何利用新技术应对数字经济竞争，实现业技融合。
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2025-12-27
网信办：“AI 陪聊服务”应提供未成年人模式，并引导老年人设置紧急联系人国家互联网信息办公室近期就《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》公开征求意见，旨在规范人工智能服务的使用安全。该办法要求，AI 陪聊服务提供者需明确提示用户正在与 AI 交互，并对长时间使用的用户进行动态提醒。特别关注未成年人保护，必须提供未成年人模式，并经监护人同意后方可提供情感陪伴服务。此外，对于老年用户，服务方应引导设置紧急联系人，以便在发现安全风险时及时通知，避免服务被用于模拟亲属关系或诱导沉迷。
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2025-12-25
意大利要求Meta暂停WhatsApp商业工具政策，禁止竞争对手AI聊天机器人入驻意大利竞争管理局（AGCM）已下令Meta暂停其禁止竞争对手AI聊天机器人通过WhatsApp商业工具提供的政策。此举是基于对Meta滥用市场主导地位的调查，认为该政策可能限制AI聊天机器人市场的发展，对消费者造成损害。Meta对此表示异议，并计划上诉。
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2025-12-23
OpenAI 2025 年上半年儿童安全报告数量急剧增加 OpenAI 在 2025 年上半年向美国国家失踪与受剥削儿童中心（NCMEC）提交的儿童剥削事件报告数量，比 2024 年同期激增了 80 倍。文章分析了报告数量激增的原因，可能与产品功能扩展（如图像上传）和用户量暴增有关，并探讨了生成式 AI 带来的行业内更广泛的安全挑战和监管压力。
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2025-12-23
OpenAI今年针对儿童剥削的报告激增 OpenAI在2025年上半年向全国失踪和被剥削儿童中心（NCMEC）提交的儿童剥削事件报告数量，比2024年同期激增了80倍。公司将此增长归因于产品功能扩展（如图像上传）和用户量激增。这一现象也反映了生成式AI带来的更广泛的行业挑战和监管审查。
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2025-12-21
ChatGPT的文风原来源自肯尼亚：AI模仿了当地受严苛教育体系影响下的写作风格大量用户反馈ChatGPT的文风“过于完美”或“缺乏人情味”，现在一位肯尼亚作家揭示了背后的原因：这可能是他们长期接受的规范化教育风格被AI学习的结果。该作家指出，他的文章因逻辑严谨、结构对称而被误判为AI生成。由于AI训练（RLHF）工作常外包至非洲地区，导致模型吸收了当地严格的商务和学术写作习惯，如频繁使用特定词汇“delve”。这种现象引发了关于AI生成内容判断标准的讨论，同时也反映了全球化教育模式对AI语料库的深远影响。
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2025-12-21
纽约出台 AI 安全法案：要求大企业公示安全协议，违规最高罚 300 万美元美国纽约州州长凯西·霍楚尔签署了《RAISE 法案》，使纽约成为美国第二个出台重磅人工智能安全法规的州。该法案核心要求大型 AI 开发商公开安全协议，并在发生安全事故后 72 小时内向州政府报告。违规企业最高将面临 300 万美元的巨额罚款。此举旨在填补联邦监管滞后的空白，并与加州建立统一的行业安全标准，推动 AI 治理的规范化。
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2025-12-21
纽约州长凯西·霍楚尔签署RAISE法案，纽约成为第二个出台重大AI安全立法的美国州纽约州州长凯西·霍楚尔签署了RAISE法案，使纽约成为美国第二个制定重大人工智能安全立法的州。该法案要求大型AI开发者公布安全协议并及时报告安全事件，否则将面临巨额罚款。此举旨在填补联邦监管的空白，但同时也面临来自科技巨头和联邦政府的阻力。
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2025-12-20
OpenAI更新青少年安全规则，立法者关注AI对未成年人影响为应对日益增长的担忧，OpenAI周四更新了其AI模型与18岁以下用户互动时的行为准则，并发布了新的AI素养资源。这些举措是在多起青少年因与AI聊天机器人长时间对话后涉嫌自杀的事件引起监管机构和家长关注的背景下推出的。新规对青少年用户实施更严格的限制，但专家对其执行效果仍存疑虑。
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2025-12-19
英国AI新规：科技巨头需向政府报告风险评估，以平衡创新与安全英国政府正在收紧对人工智能（AI）开发的监管，要求科技巨头必须向监管机构报告其最先进AI系统的风险评估，以平衡技术创新与国家安全风险。新规则旨在防止AI被滥用于网络攻击、生物武器开发或大规模网络钓鱼。首相府数字大臣将监督该框架的实施，重点关注那些可能对社会造成“严重”伤害的AI模型。这一举措标志着英国在AI治理领域采取了更积极的立场，确保在快速发展的同时，关键安全环节得到有效控制。
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2025-12-19
美国人工智能监管呼吁：建立一个“红队”框架以评估AI风险美国人工智能监管机构呼吁建立一个专门的“红队”框架，旨在更有效地评估最先进AI模型带来的风险。该框架借鉴了网络安全测试的经验，通过对抗性测试来识别潜在的危险行为，尤其关注那些可能对关键基础设施或人类安全构成威胁的AI系统。此举旨在通过主动发现系统缺陷，确保AI技术在广泛部署之前具备足够的安全性和可靠性。
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2025-12-19
英国政界人士为何纷纷涌向美国科技巨头？ AI人才争夺战愈演愈烈，英国前财相乔治·奥斯本（George Osborne）加入OpenAI并担任Coinbase顾问，引发广泛关注。这一现象凸显了英国政界精英加速向美国科技巨头流动的趋势，引发了关于人才流失、游说影响和监管游走的争议。本文将深入解析这一背后的原因和影响。
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2025-12-18
2025年每位分析师都应了解的5个数据隐私事件 2025年数据隐私法规的严格执行，对数据分析师的日常工作产生了深远影响，不再是法律团队的专属事务。欧盟《人工智能法案》的首个执行阶段和西班牙对未标记AI内容的严厉处罚（最高3500万欧元罚款），使得数据输入、内容标记和模型可追溯性成为分析师必须掌握的技能。此外，美国各州隐私法的扩展和对“影子AI”的管控升级，要求所有数据处理流程，无论是使用Python、R还是Excel，都必须具备明确的数据来源证明和严格的访问控制，否则将面临严重的合规风险。
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2025-12-18
英国对人工智能新技术的评估标准已出台，聚焦AI的机遇与风险英国政府近日发布了针对人工智能（AI）新技术的评估框架，旨在平衡AI带来的巨大机遇与潜在风险。该框架主要关注AI技术的安全、透明度和可信赖性，强调开发商必须采取负责任的态度。它明确了AI系统在部署前应满足的评估标准，尤其是在涉及公共安全和敏感数据处理的应用中。此举标志着英国在构建全球AI监管体系方面迈出了关键一步，以确保技术创新能够安全、有益地服务社会。
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2025-12-16
通用人工智能安全吗？专家们提出了对齐和评估的担忧随着人工智能模型能力的飞速提升，全球范围内的AI安全专家正密切关注“对齐”和“评估”两大核心挑战。对齐问题关乎确保超级智能系统能按人类意图行动，避免产生灾难性后果，但目前技术上尚未完全解决。同时，评估AI系统的能力边界和潜在风险也面临巨大困难，因为现有测试方法可能无法捕捉到未来更复杂、更具适应性的AI系统的威胁。这些担忧凸显了在AI快速发展时期，制定稳健的监管框架和安全协议的迫切性，以保障人工智能的长期可控性。
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2025-12-16
2026年人工智能伦理与治理的新兴趋势随着人工智能技术的飞速发展，2026年的AI伦理与治理正迎来关键转折点。组织不再满足于静态合规，而是转向<em>自适应治理</em>，将动态框架嵌入开发流程，实现持续监督。隐私工程正从合规检查升级为<em>竞争优势</em>，采用差分隐私等技术以平衡创新与风险。同时，监管沙盒正演变为<em>实时测试场</em>，AI供应链审计成为常态，特别是对自主智能体（Autonomous Agents）的问责机制将成为新的焦点，推动构建一个更具可问责性和透明度的人工智能生态系统。
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2025-12-14
AI武器检测系统误判单簧管为枪支，导致美国一校园被封锁美国佛罗里达州一所初中的AI驱动武器检测系统发生严重误判，将学生携带的单簧管错误识别为枪支，触发了“红色警戒”封锁程序。该系统由ZeroEyes提供，学区每年支付25万美元订阅费。此次事件暴露了AI安全技术在真实复杂校园环境中的脆弱性和误报问题。公众和专家对这类技术的有效性、问责机制以及性能透明度提出了强烈质疑，强调AI监控可能带来的“安全假象”和对学生的潜在负面影响，呼吁加强监管和评估。
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