1. 生成式AI技术引发法律风险与司法适用难题。 2. 深度伪造技术可制作虚假，侵犯社会公共利益和他人合法权益。 3. 利用AI在训练与应用阶段可能泄露隐私和个人信息。 4. 建立责任分担机制、完善标识管理规定和技术监管框架等措施来应对挑战。 总结：生成式AI技术引起的问题，需要完善相关制度规范，并通过技术和伦理规范来提升司法能力。包括建立健全责任分担机制、完善标识管理规定和技术监管框架等措施来应对挑战。
随着科技的快速发展，生成式AI技术开始广泛应用在各行各业中，其带来的便利性大大提高了工作效率。然而，这一技术也引发了一系列问题。本文将针对这些问题进行探讨，并提出相应的解决策略。
首先，生成式AI技术引发的法律风险与司法适用难题主要表现在两方面。一方面，由于AI系统具有高度的智能，有可能产生错误的结论或建议，这将导致法律诉讼程序出现混乱；另一方面，AI系统的决策过程可能存在偏见，因此可能会对公众利益和社会公共道德造成威胁。对此，我们需要建立完善的法律监管机制，确保AI系统的公正性和透明度。
其次，深度伪造技术可制作虚假，侵犯社会公共利益和他人合法权益。近年来，假新闻、恶意广告等问题频发，严重影响了社会的正常秩序。为此，我们需要建立健全的标识管理系统，加强用户信息的安全保护，防止虚假信息的传播。
此外，利用AI在训练与应用阶段可能泄露隐私和个人信息。许多AI系统的使用者无法访问自己的数据，而AI系统的开发和使用则会涉及到大量的个人隐私信息。为了保障用户的隐私权益，我们需要建立健全的数据安全防护体系，对敏感个人信息进行严格的管理和保护。
最后，我们需要建立健全的责任分担机制、完善标识管理规定和技术监管框架等措施来应对挑战。具体来说，我们需要设立专门的管理部门或者机构，负责监督AI系统的研发和应用，对AI系统的行为进行有效的管理和控制。同时，我们也需要建立健全的标识管理制度，明确各类信息的处理权限和范围，防止信息的滥用和泄露。另外，我们还需要建立严格的技术监管框架，定期对AI系统的运行情况进行评估和监测，及时发现并解决问题。
总的来说，尽管生成式AI技术带来了一些挑战，但只要我们能够采取适当的措施，就完全有可能克服这些挑战，使其更好地服务于社会。我们需要从立法、监管、管理等多个层面出发，共同努力，构建一个健康、有序、安全的AI生态系统。