生成式人工智能大模型（如GPT-4o、DeepSeek-15B等）的技术突破正在重塑网络内容生态的底层逻辑。内容生产的工业化，AIGC实现了文本、图像、音视频的规模化生成，创作效率提升百倍以上。内容形态的多模态融合，Sora等工具可生成高保真虚拟场景，模糊了现实与虚拟的边界。传播路径的指数级扩散，AI生成内容通过CDN加速节点可在数秒内覆盖全球。这种变革导致网络内容治理面临多重困境和挑战。

一是技术滥用与安全风险升级。生成式AI被恶意利用，导致网络攻击的自动化程度和危害性大幅提升。一方面，AI生成虚假信息数量急剧上升。有海外调查机构统计数据称，2023年5月至12月期间，生成虚假文章的网站数增长1000%以上，内容涉及15种语言。经济合作与发展组织（OECD）数据显示，2024年的AI风险事件总数比2022年增加了约21.8倍，并呈快速增长态势。另一方面，AI驱动的社会工程攻击愈发精准高效。攻击者通过对目标的深度分析，利用AI技术收集大量信息，运用自然语言处理技术精心生成高度逼真的文件，其中包含精确的个人行程细节，语言风格和格式排版等，成功诱导目标点击恶意链接，此类攻击的识别难度远高于传统钓鱼邮件。2024年香港某公司因AI伪造高管视频会议被诈骗2亿港币，这类内容凭借其高度的逼真性，难以通过传统审核手段识别，对网络安全构成了深层次的挑战。

二是法律责任界定的模糊性。现行法律体系在面对AI生成内容时，难以明确责任归属，存在诸多法律空白和争议。在著作权领域，北京互联网法院受理的首例AI绘画侵权案中，四位插画师指控某平台使用其作品训练模型，但现行《著作权法》无法清晰界定AI生成内容的权属，对于AI在创作过程中的地位和人类贡献的认定缺乏明确标准。在国际层面，欧盟《人工智能法案》虽将高风险AI系统纳入监管，但对“基础模型”的责任划分仍存在争议。中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求提供者履行内容审核义务，但未明确用户滥用生成内容的连带责任，导致执法实践中“谁违法、谁担责”的判定困难。此外，《刑法》第 291条“编造虚假信息罪”未涵盖AI生成的系统性虚假内容，对“利用AI诱导犯罪方法生成”等行为缺乏专项罪名，使得对相关违法犯罪行为的打击缺乏明确的法律依据。

三是跨国治理的协同难题。生成式AI的全球化部署引发了多维度的跨国治理协同难题。首先是算法偏见带来的社会影响，联合国教科文组织报告指出，主流大语言模型普遍存在性别、种族等偏见，如将高价值职业倾向分配给男性，而女性常被关联至家务角色，这种偏见通过跨境服务输出，可能强化全球范围内的社会不平等。其次，数据流动规则的分裂加剧了治理冲突，欧盟、美国加州和中国等不同国家和地区分别推行了不同的合成内容标识标准，导致企业合规成本攀升，同时恶意行为者可利用监管洼地，通过在法律薄弱地区部署模型并借助CDN加速节点实现内容跨境渗透。2024年某国网军利用Storm-1516组织制作的虚假选举视频在美欧社交媒体的大规模传播，暴露出跨国取证和执法协作的短板，凸显了跨国治理协同的困难。

四是伦理失序催生系统性信任危机。AIGC的“幻觉”特性使其可能生成逻辑错误或虚构事实，MIT研究显示，假新闻在社交媒体的传播速度是真实新闻的6倍，这严重影响信息的真实性和可信度。深度伪造技术合成的知名人物语音与影像难以被识别，进一步威胁公众信任与社会稳定。如2022年一段伪造的乌克兰总统“呼吁士兵投降”的AI合成视频在社交媒体上广泛流传。此外，算法决策的不可解释性，如“黑箱模型”，削弱了公众对技术的信任，某招聘类AI模型因历史数据偏差系统性降低女性求职者评分，放大了社会歧视，这些伦理问题的存在导致公众对生成式AI技术的信任度下降，引发系统性信任危机。

生成式人工智能的治理本质是“发展与安全”的平衡。未来，随着AIGC向通用人工智能（AGI）演进，其内容风险将更加隐蔽和复杂。唯有通过法律、技术、伦理、国际协作的“四维一体”框架，才能实现生成式人工智能技术的健康发展与网络内容生态的安全稳定。

一是构建动态立法与监管体系。推动高位阶的生成式人工智能专项立法，明确开发者、平台、用户三方在AI生成内容过程中的责任。强制要求对AI生成内容进行标识，规定开发者需公开训练数据来源（比例不低于30%），平台建立内容生成日志溯源系统，用户对恶意生成行为承担直接责任。修订《著作权法》，增设“AI生成内容邻接权”，明确人类在AI创作中的“实质性贡献”认定标准，解决AI生成内容的权属问题。在《刑法》中增加“AI技术滥用罪”，将诱导生成犯罪方法、系统性虚假内容传播等行为纳入规制范畴，填补法律空白。实施《人工智能生成内容标识条例》，强制要求对AI生成内容添加不可篡改的数字水印（如区块链哈希值），建立“内容DNA”溯源系统，参考阿里云跨境商品监管方案，实现AI生成内容的全链路可追溯。推行“算法透明化”制度，要求高风险模型（如医疗、司法领域）公开决策逻辑摘要，提高算法的可解释性。

二是构建AI对抗AI的技术防御体系。加大技术研发投入，研发“零样本检测”技术，如西湖大学的Fast-DetectGPT，基于条件概率曲率分析，检测准确率达90%，速度提升340倍，突破传统规则依赖的检测瓶颈。开发多模态融合检测模型，如复旦大学的ImBD框架，对修订文本检测准确率提升 19.68%，提高对多模态AI生成内容的检测能力。建立“AI安全沙箱”测试环境，通过红队对抗训练（如OpenAI的 RLHF强化学习）识别模型偏见与毒性输出，要求关键领域模型（如教育、政务）通过第三方伦理安全认证方可上线，确保模型的安全性和可靠性。推广“数字水印+区块链”双轨溯源技术，确保AI生成内容从生产到传播的全链路可追溯。跟进美国NIST 2025年标准，研发后量子加密算法，构建抗量子攻击的内容传输安全通道，保障内容传输的安全性。

三是推动技术价值观对齐与行业自律。严格落实《科技伦理审查办法（试行）》，要求涉及公共利益的AI应用（如新闻生成、政务服务模型）在部署前通过伦理委员会评估，重点审查数据偏见、决策透明度、社会影响预测等指标，从源头上确保AI应用符合伦理要求。建立“价值观对齐”训练标准，在大模型预训练阶段注入反歧视、反虚假信息的人类价值观语料，引导AI生成符合社会主流价值观的内容。推动平台制定“AIGC内容生成公约”，如抖音AI内容声明机制，建立用户信用评级体系，对多次生成违规内容的账号实施算法限流，规范用户行为。开发“AI内容辨识工具包”，通过公众教育项目提升用户对深度伪造、机器生成内容的识别能力，同时建立便捷的公众举报渠道，要求生成式人工智能服务提供者设置投诉举报入口，及时处理公众反馈，形成全社会共同参与的治理格局。

四是构建全球治理共同体。构建多层级协同的全球治理共同体。技术上，研发并应用全球统一的AI内容标识标准与可验证水印技术，从源头遏制虚假信息。规则上，依托联合国协调各国立法，建立数据跨境“负面清单”与风险评估互认机制，统一法律框架。执法上，强化国际刑警组织及区域司法协作，探索电子证据跨境直调通道。同时，推动联合国框架下“生成式AI全球治理联盟”落地，制定统一技术检测与数据流动规则，建立“治理白名单”。搭建“AI犯罪情报共享平台”，开展联合执法，实现证据互认。此外，倡导头部企业公开模型关键参数，接受审计，支持中国“公共利益AI平台”建设，推动医疗、教育等领域开源模型共享。唯有实现技术伦理、法律框架与执行能力的跨国对齐，方能应对生成式AI引发的系统性治理风险。

五是构建前瞻性治理创新机制。引入“监管沙盒”机制，如英国NCSC《安全AI系统开发指南》，允许企业在受控环境中测试新型治理技术，如AI生成内容的实时阻断算法，通过“观察－评估－调整”实现监管策略的动态迭代，及时应对新技术带来的挑战。建立“技术风险预警清单”，定期评估AGI演进带来的内容风险，如自主生成恶意代码、合成现实场景误导决策等，预留法律与技术规制的升级接口，确保治理体系能够适应技术的快速发展。支持“计算法学”“科技伦理学”等交叉学科研究，培养兼具技术理解与法律思维的复合型执法人才，为治理工作提供有力的人才支撑。建立“生成式AI社会影响实验室”，模拟极端场景下的内容风险演化路径，如AI驱动的舆论操纵、认知战等，提前制定应对预案，提高应对系统性风险的能力。

作者：李如龙；作者单位：四川省委网信办传播处