引言 人工智能技术正以前所未有的速度渗透医疗器械领域，从影像诊断、疾病预测，到个体化治疗与闭环控制，AI已成为推动全球医疗科技变革的核心动力。随着算法从辅助工具升级为影响临床决策的关键组件，监管体系的演化也相应进入深水区——如何在促进创新与确保安全之间找到平衡
近日，特朗普政府已明确表示，不会对中国实施“重大新出口管制措施”，这一决定旨在维护中美达成的贸易“休战”协议，避免进一步升级科技和经贸摩擦。 报道援引多名美国官员和知情人士称，白宫已暂停多项潜在新管制，包括对先进半导体和AI技术的额外出口限制。 停止或
生产线上每1.7秒产出一组电芯，缺陷率大幅下降；机器人“电子鼻、机械眼”实时监测耕地土壤和农作物状况；影像大模型一次扫描，可完成多器官病灶筛查与诊断……这些先进的智慧场景，由我国人工智能“专利网”编织成现实。 “十四五”以来，我国在数字领域突破了一批关键核心技
8月19日，美国《通过提升出口管制透明度维持美国优势法》生效，要求定期总结和汇报美国出口管制许可证的申请和发放情况。此外，美国商务部长卢特尼克在采访中再次介绍了美国政府对输华GPU等半导体的政策取向和
2024年4月19日，国际奥林匹克委员会正式发布《奥林匹克AI议程》（Olympic AI Agenda），邀请奥林匹克运动所有利益相关者一同踏上变革之旅，释放人工智能在体育领域的全部潜力。《奥林匹克AI议程》的发布意味着体育与人工智能的进一步融合，我们正快步迈向“人工智能+体育”的新时代。今天，恰逢2024年巴黎奥运会开幕之际，我们在此抛砖引玉，向诸位读者介绍我们对体育人工智能实践情况及潜在法律风险的研究和理解，期待与各位一同展望“人工智能+体育”的无限可能。
本文第一篇从总体上概览了生成式人工智能的主要风险和监管体系，阐述了生成式人工智能企业的业务资质要求和对算法、模型的监管要求，第二篇具体阐述了数据/语料和生成内容安全方面的合规要求，本篇具体讨论生成式人工智能企业的知识
上一篇从总体上概览了生成式人工智能的主要风险和监管体系，主要阐述了生成式人工智能企业的业务资质要求和对算法、模型的监管要求，本篇具体阐述有关数据/语料和生成内容安全方面的合规要求。
生成式人工智能（ Generative AI ）与传统的判别式人工智能（Discriminative AI）或决策式/分析式人工智能（Analytical AI）不同，是一种可用于创建新的内容和想法的人工智能技术。生成式 人工智能依赖于复杂的机器学习模型或深度学习模型来创建新内容，试图在图像识别、自然语言处理（NLP）和翻译等非传统计算任务中，通过模拟人脑学习和决策过程的算法来模仿人类智能。这些模型的工作原理是识别大量数据中的模式和关系并对其进行编码，然后使用这些信息来理解用户的自然语言请求或问题，并以相关的新内容进行响应。[1]
近日，肯尼亚发布了一项关于人工智能的新国家标准，即：DKS 3007:2024 信息技术-人工智能-人工智能应用实践准则，并于2024年9月30日生效。
5月21日，欧洲理事会最终批准了《人工智能法案》，这是一项旨在协调整个欧盟人工智能规则的开创性立法。该法采用基于风险的方法，即对社会的潜在危害就越大，法规就越严格。作为全球首部全面的人工智能法规，它为人工智能治理设定了新标准。 相关背景 《人工
