AIGC技术的快速发展与应用
近年来，AIGC（人工智能生成内容）技术在多模态人工智能的推动下，迅速扩展至传媒、教育、娱乐和营销等多个领域。多模态AIGC技术融合了语言理解、图像处理和语音识别等多种科技，通过算力对文本、图像、音频及视频等不同类型数据特征进行提取、整合与建模，模型能够自动识别这些数据之间的关系和深层次含义，进而生成内容。这种技术的应用不仅显著提高了内容生成的速度和丰富性，也为各个领域带来了源源不断的创新动力。
然而，多模态AIGC技术的广泛应用，也导致了虚假信息和侵权内容批量化生成。特别是对“换脸”“拟声”等违规侵权行为的滥用，扰乱网络信息的传播秩序，并对网络环境与内容生态产生负面影响。
AIGC技术带来的社会伦理问题
版权争议
在AIGC生成的过程中，数据源与算法模型的复杂交织，信息在生成、传递与处理的各个环节频繁地进行转换和跨平台整合，大幅增加信息真实性追溯的难度。同时，对原创性标准的界定模糊化也使版权风险上升，进一步加剧治理的复杂性。
例如，常熟市人民法院审结了江苏首例AIGC著作权纠纷案。原告林某使用人工智能软件Midjourney，通过多次输入提示词进行文生图创作，生成了夜晚东方明珠边爱心气球的图片，并在迭代过程中利用Photoshop进行数次手动修改，最终完成了《伴心》作品。法院经审理认为，林某对提示词的修改和对图片细节设计的调整体现了其独特的选择与安排，生成的平面图具有独创性，属于著作权法保护的作品。
数据隐私泄露
AIGC技术的广泛应用也带来了数据隐私泄露的风险。在生成内容的过程中，大量的个人数据被收集和使用，如何保护这些数据不被滥用，成为了一个亟待解决的问题。
应对AIGC技术挑战的策略
预防为先，强化法律与技术保障
人工智能的健康发展需要技术与法律的协同发力。首先，应厘清AIGC监管的法律框架，制定专门针对多模态AIGC领域的法律制度，使从模型构建、数据获取、用户交互到应用场景等各个方面，都能实现法律的全面覆盖。其次，技术手段同样发挥着重要的作用。应善用AI技术治理AI，通过融合多种技术构建高效的多模态联合检测模型，利用深度学习技术精准识别虚假、侵权和不良信息。
源头治理，规范内容生成全流程
源头治理是内容治理的关键环节。网络平台需要主动履行社会责任，要对从算法构思、数据收集和标注，到模型训练，直至内容创作和发布的整个过程进行严格监管。引入区块链技术对多模态AIGC的生成及传播过程进行全程记录，借助其不可篡改的特点，确保内容的来源和流通信息清晰可追溯。
多元协作，完善协同治理新机制
多元化合作是应对复杂治理问题的有效途径。政府需要建立人工智能生成内容企业的备案登记，以加强对企业资质、数据安全和算法透明度的监管。相关监管机构应构建跨部门协同监管机制，以形成综合性的监管措施，并定期对多模态AIGC平台实施评估和检查。
依靠群众，构建全社会参与格局
在治理多模态AIGC的过程中，公众不仅仅扮演着内容消费者的角色，更是治理体系中不可或缺的主体之一。应当激励广大公众积极参与对多模态AIGC的监督，引导社会组织参与共治，实现共建共享。
结语
随着多模态AIGC技术在元宇宙、虚拟现实等新兴领域的应用不断拓展，网络空间内容治理正迎来前所未有的机遇，同时也面临着诸多新的挑战。为此，我们必须持续推进治理技术创新，进一步完善法律法规，不断强化行业自律，持续提升公众素养，并着力构建一个更加健全、完善的治理体系。
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