202509论文阅读《人机对话中的隐忧:大语言模型的数据隐私风险与信任机制_顾理平人机对话中的隐忧:大语言模型的数据隐私风险与信任机制》

–2025.9.15 gongchenhao

作者:顾理平、王丰鑫

来源:国家社科基金重大项目成果

发表时间:2025.6.25

1.背景:

时代背景: 人类社会从“数字时代”迈入“智能时代”,隐私观念彻底重塑。
技术背景: 生成式AI(尤其是ChatGPT)的爆发式发展,带来了前所未有的能力和前所未有的风险。
治理困扰: 旧的法律与监管框架捉襟见肘,全球都在急切呼唤新的治理智慧。

2.贡献

首次系统性地、全过程地剖析了生成式AI时代最核心的治理难题之一——数据隐私风险,并超越了单纯的技术或法律视角,提供了一个融合了技术、法律、伦理和哲学的综合性治理框架和解决方案。它不仅是学术研究的重要推进,也为政策制定者、技术开发者和公众提供了深刻的理解框架和行动指南。

3.技术思想

系统性与过程性思维

隐私风险并非孤立存在于技术的某一环节,而是贯穿于LLM “训练-实践-反馈”的全生命周期。

“以人为本”的技术伦理观

技术的最终目的是服务于人,因此必须捍卫人的主体性和隐私自决权。

技术治理的“双向嵌入”理念

隐私保护不能仅靠单一技术或法律,而需技术手段与治理规则深度融合。

博弈与信任的辩证思维

引入了“信任博弈”的概念,认为人机关系是一种动态的、充满风险的信任构建过程。

对“技术中性论”的批判性反思

隐含地批判了“技术中性论”,指出LLM从其训练数据开始就承载了社会的偏见和不平等。

在面对LLM这类强大且渗透性强的技术时,必须采用一种“系统化、人性化、嵌入式”的治理范式,将技术手段、法律规则和伦理原则深度融合,在动态博弈中构建以人的尊严和权利为核心的信任机制,最终实现技术与社会的良性共生。

4.论文总结

该文献系统地分析了大语言模型在数据隐私方面的风险成因与表现,并提出了多层次,多主体的信任机制构建路劲。他不仅具有学术价值,也对政策制定,企业实践和公众教育具有重要的参考意义。