生成式人工智能 (AI) 已成为一项变革性技术，在各个领域具有巨大的创新潜力。然而，生成式人工智能的广泛采用引起了人们对隐私、公平和问责制的严重担忧，特别是在数据共享方面。
本文探讨了在生成 AI 中促进协作并同时保护隐私的政策方法。我们研究了生成人工智能和数据共享实践的基础知识，强调了道德和社会影响。在现有政策基础的基础上，我们提出了指导政策制定的关键原则，强调透明度、问责制和公平性。
通过案例研究和利益相关者的观点，我分析有效的政策策略并解决实施挑战。最后，我概述了未来的研究和政策完善方向，倡导采取协作和负责任的方法来构建生成人工智能的可持续数据生态系统。
近年来，生成式 AI 已成为一项变革性技术，对艺术、娱乐、医疗保健等多个行业产生深远影响。生成式人工智能算法可以自主创建逼真且新颖的内容，例如图像、文本甚至音乐。这种能力为创造力、创新和效率带来了新的机遇，但也引起了重大的道德和监管问题。
生成式人工智能和数据共享日益重要的概述
生成式 AI 技术，包括深度学习模型，例如 GAN (生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）和 Transformer 在生成与人类创建的内容越来越难以区分的内容方面取得了显着的进步。从生成逼真的图像到撰写连贯的文本，这些算法已经证明了它们在各个领域彻底改变内容创建和自动化的潜力。然而，生成式人工智能模型的有效性和效率通常在很大程度上依赖于对大量多样化和高质量数据的访问。因此，数据共享已成为开发和部署生成式人工智能系统的一个重要方面。这涉及在研究人员、开发人员和组织之间共享数据集、预训练模型和其他资源，以促进创新和协作。
制定可持续政策框架的重要性
同时 数据共享对于推进生成式 AI 至关重要技术的同时，它也带来了重大挑战，特别是在隐私、安全和数据使用道德方面。随着生成式人工智能模型变得越来越复杂，人们对潜在的滥用、未经授权的访问和侵犯个人权利的担忧也与日俱增。制定可持续的政策框架对于应对这些挑战并确保以负责任和合乎道德的方式部署生成式人工智能技术至关重要。有效的政策可以为数据共享实践建立指导方针和标准，提高透明度和问责制，并减轻与侵犯隐私和滥用生成内容相关的风险。此外，强有力的政策框架可以培养利益相关者的信任，鼓励合作，并为生成人工智能技术的长期可持续性和进步做出贡献。
理解生成和数据共享：生成人工智能和技术的解释
生成式 AI 是人工智能的一个子集，专注于创建模仿或类似于人类生成的内容（例如图像）的新内容、文本或声音。这是通过机器学习技术实现的，包括生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE) 和转换器等深度学习算法。
- GAN： GAN 由两个神经网络（生成器和判别器）组成，它们一起进行竞争性训练。生成器生成新样本，而鉴别器区分实际模型和生成模型。通过这个对抗过程，GAN 学会生成越来越真实的内容。
- VAE： VAE 是概率模型，可以学习将数据编码和解码到低维潜在空间。他们通过从学习的潜在区域中采样来生成新样本，从而生成多样化和新颖的内容。
- 变形金刚： Transformer 是一种最初为自然语言处理任务开发的深度学习模型。此后，它们已适用于文本生成和图像合成等生成任务。 Transformer 使用自注意力机制来捕获输入和输出标记之间的依赖关系，使它们能够生成连贯且上下文相关的内容。
生成人工智能中的数据共享实践类型
数据共享对于训练和微调生成式 AI 模型以及评估其性能至关重要。生成人工智能领域常用的数据共享实践有几种类型：
- 公共数据集： 研究人员和组织经常共享包含图像、文本、音频或其他数据类型的公开数据集，用于训练生成式 AI 模型。这些数据集可以经过整理和注释，以促进图像识别或文本生成等特定任务。
- 预训练模型： 在大型数据集上进行训练的预训练生成式 AI 模型经常在研究人员和开发人员之间共享。这些模型可以作为微调特定领域数据或生成新内容的起点，而无需大量计算资源进行训练。
- 模型权重和参数： 除了共享预训练模型之外，研究人员还可以共享经过训练的模型的权重和参数。这允许其他人重现结果、针对特定任务微调模型，或使用模型作为大型人工智能系统中的构建块。
- 代码存储库和框架： 包含生成式 AI 模型的实现以及相关文档和教程的代码存储库通常会公开共享。 TensorFlow、PyTorch 和 Hugging Face 等框架提供了用于训练、评估和部署生成式 AI 模型的工具和库，促进研究社区内的协作和知识共享。
这些数据共享实践对于推进最先进的生成式 AI 并实现更广泛的参与和协作至关重要。然而，他们也提出了与数据的隐私、安全和道德使用相关的重要考虑因素，强调需要强有力的政策框架来管理生成人工智能中的数据共享实践。
挑战和担忧：与生成人工智能中的数据共享相关的隐私风险
生成式 AI 中的数据共享会带来各种隐私风险，特别是涉及所涉及数据的敏感性以及可能产生意外后果的风险。与生成人工智能中的数据共享相关的一些关键隐私风险包括：
- 数据泄露： 共享包含个人身份信息 (PII) 或敏感数据的数据集会增加数据泄露的风险，导致个人的私人信息无意中暴露或泄露。
- 重新识别：即使是匿名数据集也可能容易受到重新识别攻击，通过组合看似无害的数据点可以识别个人身份或损害他们的隐私。
- 合成数据重新识别： 生成的内容（例如图像或文本）可能会无意中包含可用于识别个人身份或推断敏感属性的信息，即使原始数据未直接共享，也会对隐私构成风险。
- 算法偏见和歧视： 在有偏见或不具代表性的数据集上训练的生成式人工智能模型可能会延续现有的偏见和不平等，从而导致边缘化群体的歧视性结果和隐私侵犯。
- 监视和跟踪： 生成的内容，特别是图像或视频，可能会用于监视目的或在未经个人同意的情况下跟踪个人，从而引起人们对侵犯隐私和滥用个人数据的担忧。
道德考虑和生成内容的潜在滥用
除了隐私风险之外，生成式人工智能的广泛使用还引发了道德考虑和滥用生成内容的可能性。一些关键的道德问题包括：
- 错误信息和虚假信息： 生成式人工智能可以创建高度逼真的虚假图像、视频或文本，这些图像、视频或文本可能会被恶意操纵以传播错误信息、欺骗个人或操纵公众舆论。
- 身份盗窃和欺诈： 生成的内容（例如深度伪造视频或合成文本）可用于身份盗窃、冒充或欺诈活动，给个人隐私和安全带来风险。
- 侵犯版权： 使用受版权保护的材料训练的生成式人工智能模型可能会无意中生成侵犯知识产权的内容，从而导致法律纠纷和版权法执行方面的挑战。
- 意外后果： 在敏感领域（例如医疗保健或金融）使用生成式人工智能可能会产生意想不到的后果或不可预见的道德影响，主要是如果该技术的部署没有足够的保障或监督。
解决这些挑战和担忧需要采取涉及技术、法律和政策措施的多方面方法，以确保生成式 AI以负责任、道德、隐私和人权原则的方式开发和部署。这体现了制定可持续政策框架来管理数据共享实践并减轻与生成人工智能技术相关的风险的重要性。
政策基础：审视与数据共享和人工智能相关的现有政策法规
不同司法管辖区和行业的现有数据共享和人工智能政策和法规差异很大。虽然一些国家拥有全面的数据共享和人工智能框架，但其他国家的法规可能有限或分散。现有政策法规的重点关注领域包括：
- 数据保护法： 许多国家/地区都有数据保护法，例如《通用数据保护条例》(<欧盟的 span data-preserver-spaces="true">GDPR) 和美国的加州消费者隐私法案 (CCPA) ，规范个人数据的收集、处理和共享。这些法律通常要求组织在共享数据之前获得个人的同意，并采取措施确保数据的安全和隐私。
- 人工智能道德准则： 多个组织和行业团体制定了人工智能道德准则和原则，以促进负责任且符合道德的人工智能开发和部署。这些准则通常强调人工智能系统的透明度、问责制、公平性和人权保护。
- 特定行业法规： 某些行业，例如医疗保健、金融和交通运输，可能有具体的法规来管理人工智能的使用和数据共享，以确保遵守行业标准并保护敏感信息。
- 合成数据重新识别： 生成的内容（例如图像或文本）可能会无意中包含可用于识别个人身份或推断敏感属性的信息，即使原始数据未直接共享，也会对隐私构成风险。
- 知识产权法： 知识产权法，包括版权法、专利法和商标法，也可能通过管理人工智能生成的内容和技术中知识产权的使用和所有权来影响数据共享和人工智能开发。
识别差距和需要改进的领域
尽管存在与数据共享和人工智能相关的各种政策和法规，但仍存在一些差距和需要改进的领域有效管理生成式人工智能技术的使用需要解决的问题：
- 缺乏特异性： 现有政策和法规可能缺乏关于生成人工智能技术的独特挑战的具体性或明确性，例如与合成数据生成和深度伪造操作相关的风险。需要更有针对性和量身定制的法规来解决这些具体问题。
- 国际协调： 人工智能和数据共享的全球性需要国际协调和协作，以协调各个司法管辖区的法规和标准。这包括努力促进数据共享，同时确保遵守隐私法和人权原则。
- 执行机制： 有效的执行机制对于确保遵守现有法规并追究违反者对违反数据保护和人工智能道德准则的责任至关重要。这可能涉及加强监管、对违规行为实施制裁以及加强监管机构和执法机构之间的合作。
- 跨学科协作： 解决数据共享和人工智能的复杂挑战需要政策制定者、技术专家、伦理学家、法律专家和其他利益相关者之间的多学科合作。政策制定者必须与不同领域的专家合作，制定全面且与实际情况相关的解决方案，在创新与道德和法律考虑之间取得平衡。
- 公众意识和教育：提高公众对生成人工智能技术和数据共享实践影响的认识和理解对于建立对监管举措的信任和支持至关重要。这包括教育个人有关数据隐私和人工智能使用的权利和责任。
通过解决这些差距和需要改进的领域，政策制定者可以制定更有效、更全面的政策框架来管理数据共享实践和减轻与生成人工智能技术相关的风险。
政策制定原则：生成式人工智能中促进协作和保护隐私的关键原则
- 透明度：政策应提高数据共享实践和人工智能算法的透明度，以确保问责制并使利益相关者能够了解其数据的使用和处理方式。
- 知情同意： 个人应有权就在生成人工智能系统中共享和使用其数据提供知情同意，并明确解释其数据将如何使用以及涉及的潜在风险。
- 数据最小化： 政策应优先考虑数据最小化原则，鼓励仅共享必要且相关的数据以实现特定的研究或开发目标，同时尽量减少敏感或个人身份信息的收集和使用。
- 隐私设计： 政策应鼓励将隐私保护技术（例如差异隐私、联邦学习和同态加密）集成到生成式人工智能系统中，以保护个人的隐私和机密性。匿名化和去识别化：政策应推广对生成人工智能项目中共享的数据进行匿名化和去识别化的最佳实践，以降低重新识别的风险并保护个人隐私。
- 数据安全： 政策应要求采取强有力的安全措施来保护数据免遭未经授权的访问、泄露和滥用，包括加密、访问控制以及安全的数据存储和传输协议。
- 责任和义务： 政策应建立精确的问责机制，并分配数据隐私泄露和生成内容滥用的责任，确保个人和组织对其行为负责。
平衡创新与监管的考虑因素
- 比例：政策应与生成式人工智能技术带来的风险相称，避免过度限制性的法规扼杀创新，同时提供足够的保障措施来保护隐私并减轻潜在危害。
- 灵活性和适应性： 政策应灵活且适应性强，以适应不断发展的技术和不断变化的社会经济环境，并允许根据新出现的证据和利益相关者的反馈进行迭代更新和调整。
- 基于风险的方法： 政策应采用基于风险的监管方法，将监管工作重点放在高风险应用程序和生成式人工智能用例上，同时对低风险应用程序采取更宽松的方法。
- 跨学科协作： 政策制定者应与人工智能研究人员、伦理学家、法律学者、行业代表和民间社会组织等不同领域的专家合作，制定细致入微且与具体情况相关的监管框架，以平衡创新与道德和法律考虑。
- 国际协调： 政策制定者应参与国际合作和协调工作，以协调不同司法管辖区的法规和标准，促进全球人工智能生态系统的一致性和互操作性，同时尊重文化和法律差异。
- 促进负责任的创新： 政策应通过支持研发工作、优先考虑道德因素、促进多样性和包容性、为公共利益做出贡献、同时阻止不道德或有害做法来激励负责任的创新。
通过遵守这些基本原则和考虑因素，政策制定者可以制定促进协作、保护隐私和平衡促进创新的政策框架规范生成式人工智能技术的使用。
政策策略：促进协作和隐私保护的成功政策方法案例研究
- 欧盟通用数据保护条例 (GDPR)： GDPR 制定了全面的数据保护标准，包括数据共享和人工智能条款。它强调透明度、问责制和数据最小化，在保护隐私的同时促进协作。 GDPR 提高了个人和组织对数据隐私权利和责任的认识，促进了对数据共享实践的信任和信心。
- 开放数据计划：世界各地的政府和组织发起了开放数据倡议，以促进研究和创新目的的数据共享。这些举措提供了对公开数据集的访问，同时实施隐私保护措施以保护敏感信息。开放数据举措促进了各个领域的协作研究和开发，在尊重个人隐私权的同时推动创新和经济增长。
- 人工智能道德准则和框架： IEEE、OECD 和 Partnership on AI 等组织制定了人工智能道德准则和框架，以促进负责任的人工智能开发和部署。这些指南强调公平、透明和问责，指导组织在人工智能项目中采用道德实践。人工智能道德准则有助于提高人工智能开发中的道德考虑意识，并促进利益相关者之间的合作以应对道德挑战，最终促进人工智能领域的信任和负责任的创新。
不同政策模式及其有效性分析
- 规范性规定： 规范性监管涉及实施管理数据共享和人工智能的具体规则和要求，例如 GDPR 对数据保护影响评估和数据主体权利的要求。规范性监管可以为数据共享实践提供明确的指导和可执行的标准。然而，适应技术进步和不断变化的风险可能还需要更加灵活和更快。
- 基于原则的监管： 基于原则的监管侧重于制定广泛的原则和目标，允许灵活实施并适应不同的环境和技术。例如，人工智能道德准则强调公平、透明和问责。基于原则的监管可以通过提供指导原则来促进创新和适应性，同时允许组织灵活实施。然而，它可能需要更多的具体性和执行机制，需要额外的措施来确保合规性。
- 共同监管和自我监管： 共同监管和自我监管涉及监管机构、行业利益相关者和民间社会之间的合作，以制定和实施监管框架。这种方法可能包括行业行为准则、认证计划和自愿合规机制。共同监管和自我监管可以鼓励行业参与和创新，同时解决特定部门的需求和挑战。然而，如果没有充分的监督和执行，它们在确保统一合规和保护个人权利方面可能效率较低。
- 国际合作和标准协调： 国际合作和标准协调涉及国家和国际组织之间的合作，以协调跨司法管辖区的法规和标准。这种方法促进了监管框架的一致性、互操作性和相互认可。通过减少监管碎片化和促进互操作性，国际合作和标准统一可以促进全球数据共享和人工智能发展。然而，在不同利益相关者之间达成共识并协调利益冲突和优先事项可能具有挑战性。
通过研究这些政策模型和案例研究，政策制定者可以确定有效的策略，以促进数据共享和人工智能领域的协作和隐私保护同时平衡创新和监管，促进负责任和道德的人工智能发展。
实施挑战与解决方案：在现实场景中实施政策框架的实际考虑
- 能力建设和意识：许多利益相关者，包括政策制定者、企业和个人，可能需要更多地了解现有的政策框架及其对数据共享和人工智能的影响。适当的解决方案是实施能力建设举措、培训计划和宣传活动，以教育利益相关者了解他们在政策框架下的权利和责任。
- 合规性监控和执行：遵守政策框架需要强有力的监督和执行机制。建立负责监控合规性、进行审计并对不遵守数据保护和人工智能法规的行为进行处罚的监管机构或机构可以解决这个问题。
- 互操作性和标准化：由于监管分散和技术多样性，在不同司法管辖区和部门之间实现互操作性和标准化可能具有挑战性。一个可能的解决方案是促进国际合作和统一标准，以协调法规和技术标准，促进互操作性和数据可移植性。
- 隐私增强技术 (PET)：将隐私增强技术 (PET) 集成到人工智能系统中可能需要专门的专业知识和资源。一种可能的解决方案是投资 PET 研究和开发，为实施 PET 的组织提供技术援助和支持，并通过资助计划和税收优惠来激励采用。
- 数据治理和管理：有效的数据治理和管理实践对于确保人工智能项目中共享数据的质量、完整性和安全性至关重要。一种可能的解决方案是开发数据治理框架、建立数据管理程序并实施安全措施，以在数据的整个生命周期（从收集和共享到处理和处置）中保护数据。
解决技术和法律挑战
- 数据隐私和同意管理：确保遵守 GDPR 等数据隐私法规，需要强大的同意管理系统和机制来跟踪和记录个人的同意偏好。解决方案是实施同意管理平台、隐私增强型用户界面和同意跟踪机制，使个人能够对其数据进行控制。
- 算法偏差和公平性：解决算法偏差并确保人工智能系统的公平性需要仔细设计、测试和验证算法和数据集。采用偏见检测和缓解技术（例如公平感知机器学习算法和算法影响评估）来识别和缓解人工智能系统中的偏见将解决这一挑战。
- 法律责任和风险管理：确定数据泄露的法律责任，隐私人工智能系统中的侵犯行为和算法错误可能是复杂且模糊的。一个可能的解决方案是建立明确的法律框架和责任制度，包括合同协议、赔偿条款和保险政策，以分配责任并减轻与人工智能部署相关的风险。
- 跨境数据传输：跨境传输数据可能会带来法律和监管挑战，特别是在数据主权、管辖冲突和遵守国际数据保护法方面。一种可能的解决方案是实施数据本地化措施，采用标准合同条款和具有约束力的公司规则等数据传输机制，并谈判互认协议以促进跨境数据流动，同时确保遵守法律要求。
- 知识产权：保护人工智能生成的内容和技术的知识产权需要明确的所有权、许可安排以及解决争端和执行权利的机制。这一挑战可以通过制定知识产权政策（包括版权、专利和商标保护）以及制定许可协议和特许权使用费分享安排来解决，以激励人工智能开发中的创新和创造力。
通过解决这些实施挑战和解决方案，政策制定者和利益相关者可以有效实施政策框架来管理数据共享和人工智能，促进隐私和问责制，并降低与现实场景中人工智能部署相关的风险。
利益相关者的观点
政府
- 监管监督 ：政府在制定和实施管理数据共享和人工智能的政策、平衡创新与监管以保护隐私、安全和公平等公共利益方面发挥着至关重要的作用。
- 法律框架 ：政府制定法律法规，为人工智能应用中的数据保护、知识产权和责任奠定法律基础，为利益相关者提供明确性和确定性。
- 协作和参与：政府与工业界、学术界和民间社会合作，收集不同的观点，促进合作，并确保政策制定过程具有包容性和透明度。
行业
- 创新与增长：行业利益相关者倡导支持人工智能行业创新和增长的政策，例如研发激励、资金获取和有利的监管环境。
- 合规性和责任：业界认识到遵守监管要求和采用负责任的人工智能实践来降低风险、建立消费者信任和维护企业社会责任的重要性。
- 行业标准 ：该行业与政府和其他利益相关者合作，制定标准、最佳实践和自律举措，以促进符合道德的人工智能开发、数据共享和互操作性。
学术界
- 研究和专业知识：学术界贡献研究、专业知识和思想领导力，为政策制定和实施提供信息，解决数据共享和人工智能方面的技术、道德和法律挑战。
- 教育和培训：学术界对于教育下一代人工智能专业人士、政策制定者和消费者了解与数据共享和人工智能相关的机遇和风险、促进数字素养和负责任的人工智能使用至关重要。
- 开放科学与科学协作：学术界倡导开放科学原则，共享研究数据、代码和方法，以促进协作、可重复性和透明度从事人工智能研究和开发。
公民社会
- 宣传和公众意识：民间社会组织倡导保护个人权利、促进社会正义和解决人工智能应用中的道德问题的政策，提高公众意识并动员对监管改革的支持。
- 消费者权利和隐私：民间社会倡导制定更强有力的数据保护法、隐私权和透明度措施，以赋予消费者权力，确保知情同意，并让组织对数据共享实践和人工智能使用负责。
- 道德和社会影响：民间社会组织强调人工智能技术的道德和社会影响，包括偏见、歧视和侵犯人权问题。他们倡导制定解决这些问题并优先考虑人类福祉的政策。
通过考虑来自政府、行业、学术界和民间社会的不同利益相关者的观点，政策制定者可以制定更明智、平衡和管理数据共享和人工智能的实用政策框架，促进创新、问责和社会责任。
未来方向：塑造生成式人工智能未来的新兴趋势和技术
- 深度学习架构的进步：深度学习架构（包括 GAN、VAE 和 Transformer）的持续进步预计将推动生成式 AI 功能的进一步改进，从而在各个领域生成更真实、更多样化的内容。
- 隐私保护技术：联邦学习、安全多方计算和同态加密等隐私保护技术的开发和采用将促进生成式人工智能应用程序中安全且隐私增强的数据共享，从而在保护敏感信息的同时实现协作。
- 符合道德的 AI 设计和治理：对道德人工智能设计和治理的日益重视将塑造生成人工智能的未来发展。这些将侧重于公平、透明度、问责制和以人为本的设计原则，以减少偏见、促进包容性和维护道德标准。
- 监管和政策环境：围绕数据共享和人工智能的监管和政策环境将继续发展，政策制定者将调整现有框架并制定新法规，以应对新出现的挑战和风险，例如深度伪造、合成媒体和算法歧视。< /里>
- 跨学科协作 ：人工智能研究、数据科学、伦理学、法律和社会科学等学科之间的合作对于应对技术、政策和社会交叉领域的复杂挑战、培育全面且与背景相关的解决方案将变得越来越重要。
进一步研究和政策完善的建议
- 道德和社会影响：开展进一步研究，探索生成人工智能和数据共享的道德和社会影响，包括隐私、偏见、歧视、错误信息和操纵，为政策制定和监管改革提供信息。
- 互操作性和标准：投资研发工作，促进生成人工智能和数据共享的互操作性和标准协调，促进不同平台和系统之间的无缝协作、数据交换和兼容性。
- 社区参与和利益相关者咨询：与利益相关者（包括政府机构、行业合作伙伴、学术界、民间社会组织和受影响社区）合作，收集有关拟议政策措施和监管举措的不同观点、见解和反馈。
- 能力建设和教育：投资于能力建设计划、培训计划和教育资源，以提高政策制定者、监管机构、行业专业人士和公众的数字素养、人工智能素养和数据治理技能，促进负责任的人工智能使用和知情决策。
- 国际合作与协作：促进人工智能治理、数据共享框架和监管标准方面的国际合作，以应对跨境挑战并促进数字时代的全球一致性、互操作性和互信。
通过拥抱新兴趋势和技术、开展进一步研究并通过利益相关者参与和协作完善政策框架，政策制定者可以驾驭生成人工智能和数据共享的复杂格局，促进数字时代的创新、道德和社会福祉。
结论与建议
总而言之，生成式 AI 技术和数据共享实践的快速发展开创了创新与协作的新时代跨越各个领域。然而，除了这些发展带来的机遇外，还必须解决一些重大挑战和影响，以确保负责任且合乎道德地使用人工智能生成的内容和数据。
在本文中，我探讨了与生成人工智能和数据背景下的政策制定和实施相关的关键见解和影响分享。我讨论了在保护隐私、平衡创新与监管以及解决技术和法律挑战以促进可持续数据生态系统的同时促进合作的重要性。主要见解包括政策框架在管理数据共享实践和减轻与生成人工智能技术相关的风险方面的关键作用。
我研究了支持有效政策制定的原则和考虑因素、案例研究和政策模型，这些模型展示了促进合作的成功方法和隐私保护。此外，我还概述了塑造生成人工智能和数据共享未来的新兴趋势和技术，强调需要持续研究、完善政策和国际合作，以应对数字时代不断变化的挑战和机遇。
考虑到这些见解，我们呼吁所有利益相关者（包括政府、行业、学术界和民间社会）采取行动——齐心协力，在生成人工智能领域构建可持续的数据生态系统。这需要共同努力制定和实施强有力的政策框架，促进道德人工智能实践，并维护透明度、问责制和人权原则。通过共同努力解决生成人工智能和数据共享的复杂挑战和影响，我们可以充分利用这些技术的潜力，同时保护隐私、促进公平并促进数字时代的社会福祉。通过集体行动和共同承诺，我们可以确保生成人工智能和数据共享的可持续和负责任的未来。