这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南，以促进生成式人工智能行业的健康发展。

本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家（MIEE）、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验，将理论与实务紧密结合，为读者提供了宝贵的见解和参考。

阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：

（1）大模型安全的范畴、现状和挑战：包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险点。

（2）大模型技术层面的安全风险：包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性。

（3）大模型监管与合规的法律框架：包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法进展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。

（4）大模型知识产权合规：在大模型的开发和应用中，如何确保知识产权的合规性，包括著作权、开源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。

（5）大模型数据合规：在大模型的构建过程中如何确保数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。

（6）大模型内容安全：在大模型的应用过程中如何确保内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。

（7）大模型算法合规：在大模型的构建和应用开发过程中如何确保算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公开透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要点总结。

（8）大模型伦理安全：在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。

（9）大模型的安全保障方案：如何构建一个既安全又可信的大模型环境，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。

（10）生成式人工智能的发展趋势：从技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。

王贤智

上海交通大学法律硕士，数责科技（上海）创始人兼CEO，数据安全与个人信息保护新知分享平台“合规社”主理人，数据合规知识社区博主，前众安在线旗下众安学院院长，知名咨询公司首席内容官。拥有国家法律职业资格、数据安全评估师（DSA）、数据安全工程师（高级）、Leading SAFe、MCE等认证。

兰芯数智法律服务团队

该团队是上海兰迪律师事务所的特色法律服务团队，成员具备计算机和法律等专业背景、企业和律所的双重视角。团队成员持续给头部企业提供优质服务，典型法律服务包括数据要素流通合规、AIGC合规服务和企业出海数据合规等。团队成员均入选律新社《精品法律服务品牌指南（2024）：数据合规领域》律师名录。

丁学明律师是兰迪律所执行主任、高级合伙人，华东政法大学校外导师，上海律协数字科技与人工智能专业委员会委员，律新社“2024品牌之星：实力律师”。

叶娟律师是兰迪律所专业化建设委员会委员，华东理工大学法学院校外导师，中国网络安全审查技术与认证中心培训导师。

陈梦园律师是数据合规领域资深律师，领先IoT企业外聘DPO，上海律协数据合规专业委员会委员，律新社“2024品牌之星：新锐律师”。

熊雅洁律师具备国外法学教育背景与多年涉外法律服务经验，善于通过国际化视野为企业提供出海域外数据合规法律服务。

刘子旭

微软创新教育专家（MIEE）、微软Azure AI工程师、国家人力资源和社会保障局入库专家、上海交通大学特聘AIGC讲师、契阔资本AI战略投资顾问、MaxFuture AI创始人、沐嘉传媒CEO，在商业摄影、导演和制片领域屡获殊荣，具有丰富的视觉影像制作经验。凭借多元化的专业背景和实践经验，致力于为企业和机构提供前沿的AIGC培训和商业服务。

陈学进

资深架构师和AI技术专家。早年就职于国信朗讯和上海惠普有限公司电信业务服务部，担任架构师等职务；后来又加入平安科技、众安科技和恒生电子等金融科技公司，从事基于AI和大数据的数字化营销系统的架构设计和技术管理工作。深度参与过AI和AIGC相关的项目研发及应用，对AI和AIGC相关的工程化及业务应用有较深的研究。