沈廖佳｜论人工智能开源的差序治理

本文探讨开源人工智能的治理挑战与解决方案。背景方面，开源AI虽促进技术创新和知识共享，但其灵活性和快速迭代特性对传统法律政策构成挑战，尤其是数据集、参数配置等要素超越传统开源代码范畴。研究目的旨在廓清开源AI边界，通过分层治理应对复杂性与不确定性。结论提出采用软硬法兼施手段，设立分类分级的信息披露义务、构建基于权利位阶的责任分配链条，以及设计场景化的责任豁免机制，形成灵活有效的差序治理框架，平衡创新激励与风险防控。