书名：智能时代的算法治理：大模型技术与合规实践
定价：69.8
ISBN：9787115685292
作者：邓辉 张文娟 贺敏 张震 艾政阳
版次：第1版
出版时间：2026-04

内容提要：
以ChatGPT、文心一言等为代表的大模型展现出*的内容生成、逻辑推理和多模态理解能力，正深刻重塑着各行各业的经济形态和社会运行模式。本书旨在帮助企业构建稳健的合规体系，从而在智能时代的竞争中行稳致远。本书共6章,*，梳理全球大模型的发展脉络、产业格局，以及国内大模型发展现状及挑战；其次，深入解读文本大模型、模型优化和多模态大模型技术的运行机理；进而系统剖析人工智能算法*与应用*的多维风险；接着，从法律层面评析国内外算法治理的法律现状与实施挑战；随后，结合中国企业实际，提出人工智能合规体系的构建思路与操作方案；*，展望人工智能大模型的未来监管、治理框架和国际合作的可能方向，勾勒智能时代算法治理的动态图景。 本书适合人工智能*、服务提供商、法律与合规从业人员、政策制定者，以及希望深入了解大模型治理趋势的研究人员和大众读者阅读。



作者简介：
邓辉，研究方向为互联网管理，工作单位国家计算机网络应急技术处理协调中心，联系电话82990697，作者简介：邓辉长期从事互联网新兴技术治理、互联网舆情信息监测、情报分析等方面的研究，具有很好的研究积累和较强的学术科研能力，获评国家网信重要岗位人才支持计划。近年来，在互联网行业服务发展、网络信息监测、互联网网络与信息*技术等方面开展了深入研究，取得了一系列的研究成果，作为课题组负责人和主要研究人员先后完成3 项*课题、1项国家重大科技专项、1项国家计算机网络与信息*技术研究专项的研究工作，分别提出完善我国互联网信息内容监管的建议、研究制订我国重大活动和突发事件期间网络与信息*保障的长效工作机制、结合国外发达国家网络与信息*立法新态势提出我国立法建议，相关研究成果为有关部门开展我国网络与信息*管理提供了有力支撑，发表学术论文8篇，其中《图书情报工作》、《兰台世界》为图书情报档案类*期刊，参与编写《中国互联网发展报告》、网信重要领域决策稿件及研究报告，分别报送工信、网信等国家行业监管部门，得到了有关领导的肯定和好评，为领导决策参考提供了有力的依据。

目录：
第 一章.人工智能大模型的发展现状及分析 1
一、全球大模型发展整体态势 1
二、人工智能生成内容技术的应用现状 4
三、全球头部大模型发展概况 13
四、国内大模型分析 14
（一）国内大模型发展现状及挑战 15
（二）国内大模型备案情况 16
*章.人工智能大模型技术现状及机理研究 18
一、文本大模型：通用人工智能的“基石” 18
（一）基础架构 19
（二）位置编码 20
（三）*函数 22
二、模型优化：实现大模型落地的“桥梁” 24
（一）微调技术 24
（二）提示工程 27
三、多模态大模型：发展跃迁的“下一站” 29
（一）基础架构 29
（二）模态编码器 29
（三）输入输出投影器 30
（四）模态生成器 31
第三章.人工智能*风险 33
一、人工智能内生（自身）*风险 33
（一）模型算法*风险 33
（二）数据*风险 37
（三）系统*风险 40
二、人工智能应用*风险 43
（一）网络域*风险 43
（二）现实域*风险 46
（三）认识域*风险 48
（四）伦理域*风险 50
第四章.人工智能算法治理现状与挑战 54
一、现行规范：算法治理相关的法律法规 54
（一）部分相关的现行法律：聚焦算法治理的相关原则 56
（二）部分相关的部门规章：强调特定领域的专门规定 57
（三）全文相关的部门规章：侧重智能算法的规范治理 60
二、归责解读：法规对企业的具体影响 64
（一）信息服务监管范围逐步扩大 64
（二）统筹监管合规体系日益完善 65
（三）所负具体义务要求更为* 65
（四）面临的法律责任更加多元 68
三、国际比较：国内外法律法规的特点和差异 69
（一）美国算法相关法律法规概览 70
（二）欧盟算法相关法律法规概览 74
（三）其他主要经济体算法相关法律法规概览 76
（四）差异分析与经验借鉴 78
四、实施挑战：法律实施的挑战和问题 80
（一）技术先进性与法律滞后性的矛盾 80
（二）规范模糊性与实践操作性的矛盾 81
（三）算法“黑箱”性与规制透明度的矛盾 81
（四）信息*性与利用效率性的矛盾 82
（五）监管统一性与企业差异性的矛盾 82
（六）规范专业性与标准互通性的矛盾 83
第五章.关于中国企业合规的实践建议 84
一、企业合规的内涵与框架 84
（一）企业合规的内涵和逻辑*然 85
（二）企业合规的组织机构 88
（三）企业合规的阶段划分 89
二、企业风险评估和管理 92
（一）算法数据风险 92
（二）算法技术风险 95
（三）算法内容风险 97
三、企业风险应对举措 99
（一）机构设置：设立数据与人工智能合规管理委员会 99
（二）规范制定：编制数据与人工智能分类分级管理规范 100
（三）保持互动：畅通与监管机构、用户和公众的沟通渠道 101
四、企业合规的可持续性理念与路径 102
（一）坚持人工智能可持续监管理念 103
（二）构建合规风险评估与培训制度 105
（三）推动参与算法的监管沙盒测试 106
（四）优化合规方案的监督与完善机制 106
五、企业在人工智能方面的治理实践 107
（一）腾讯：可解释CV治理实践 107
（二）蚂蚁集团：“蚁鉴2.0”人工智能*检测平台 108
（三）阿里巴巴：生成式人工智能的发展与治理探索 109
（四）字节跳动：《关于人工智能生成内容的平台规范暨行业倡议》 111
（五）百度：大模型*解决方案 112
（六）商汤科技：可信人工智能基础设施 113
第六章.人工智能大模型的未来监管与治理图景 116
一、人工智能治理面临的挑战与立法应对 116
（一）人工智能治理面临的全新挑战 116
（二）立法领域应对挑战的可行举措 120
二、人工智能技术的发展与监管演进脉络 121
（一）技术变革 121
（二）产业应用 124
（三）监管脉络 126
三、人工智能监管法律法规的趋势预测与展望 128
（一）中央立法：统一法典与分散细则的双轨制度 128
（二）地方立法：“监管沙盒+产业促进”双重驱动 131
四、人工智能伦理治理框架的构建与发展 133
（一）人工智能伦理治理的发展现状 133
（二）人工智能伦理治理的发展趋势 135
（三）伦理治理下主体企业的社会责任 136
五、人工智能治理的国际协同与合作机制 138
（一）人工智能国际合作的现状 138
（二）人工智能国际合作面临的挑战 140
（三）人工智能国际合作未来的发展方向 140
附录 143