怎样清除历史记录和缓存（怎样清除历史记录）

由此可见，法治现代化是全面推进西藏现代化建设的重要保障，必须高度重视并充分发挥法治在全面推进西藏现代化建设中的重要作用。

按照中央的总体要求，结合西藏的实际情况，在法治轨道上全面推进西藏现代化建设，必须始终坚持和加强党的全面领导，必须始终坚持中国特色社会主义法治道路，必须始终坚持以人民为中心的根本立场，必须始终坚持以习近平法治思想为指导。在全面建设社会主义现代化国家进程中，法治的固根本、稳预期、利长远的保障作用十分重要。

按照党的二十大报告中确立的全面建成社会主义现代化强国的总体目标任务，未来五年中国特色社会主义法治体系更加完善，到二〇三五年基本建成法治国家、法治政府、法治社会。从局部与总体的关系来看，西藏现代化是中国式现代化的重要组成部分，全面建设社会主义现代化国家必然要求全面推进西藏现代化建设。这就需要在不断充实西藏司法队伍的同时，重视对提高现有司法人员的政治素养和业务能力的提升。（三）西藏法治现代化是全面推进西藏现代化建设的重要保障在全面建设社会主义现代化国家进程中，法治始终发挥着重要的促进和保障作用。党的二十大报告同时提出，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展，把高质量发展明确为全面建设社会主义现代化国家的首要任务。

在法治轨道上全面推进西藏现代化建设，就是要精准落实全面推进依法治国对西藏法治建设的各项目标任务，充分发挥法治在全面推进西藏现代化建设中的固根本、稳预期、利长远的重要保障作用，确保西藏现代化建设的顺利完成。历史经验充分证明，坚持和加强的全面领导，是实现西藏稳定与发展的根本保证。选择之一是监管沙盒制度，选择之二是在技术成熟之前，细化生成式人工智能服务提供者的合规免责制度。

不同的层次适配不同的规制思路与工具。一般认为模型的思维推理能力与模型参数大小有正相关趋势，一般是突破一个临界规模（大概62B，B代表10亿），模型才能通过思维链提示的训练获得相应的能力。分层治理可以将基础模型层从内容生产者的责任中解放出来，鼓励企业将面向用户提供服务应用的传播信息内容部分切割出来单独承担责任。对技术支持者的要求始于《深度合成管理规定》，因其模板等技术支持可以影响内容生成。

[7] 参见张凌寒：《平台穿透式监管的理据及限度》，载《法律科学》2022年第1期，第109页。再次可以向C端用户直接提供服务应用。

基础模型层作为基础设施的公共性，一方面来自基础模型组织数据、算法、算力人工智能要素参与社会生产的控制力，另一方面来自对企业和产业的影响力。未来的基础模型的计算能力也成为人工智能产业的重要资源，引起对企业具有正向赋能效应，对产业企业运行具有更强的穿透力。网络服务提供者（平台）是汇聚用户生产的信息内容和调动生产资源要素的社会生产组织者。虽然基础模型的通用性特征使其无法适应分级分类的体系，但专业模型层则具有具体应用的垂直行业与场景，可考虑设计监管的分级分类。

《广州市人工智能产业链高质量发展三年行动计划》也提到对大模型及其上下游产业生态链的布局要求。第一，沿用原有的治理理念与监管工具，使我国人工智能监管脉络协调一致。[19]生成式人工智能的基础模型层一方面充分符合本身作为载体的公共性，另一方面对接入基础模型的下游生产者具有准管理的公共性权力。二是对平台内经营者的治理等公共性权力，事实上承担着维护市场秩序保护用户权益的公共职能。

未来将为千行百业赋能，成为人工智能时代的数字基础设施。许洁、刘霄引：《阿里大语言模型通义千问亮相聚焦企业级市场提供普惠 AI 基础设施》，载《证券日报》2023年4月12日，第3版。

此次生成式人工智能的监管思路，相比于深度合成的监管确实体现出监管逻辑更新和制度体系迭代的新趋势。Adobe全新创意生成式人工智能Firefly亮相。

[5]相对而言，技术支持者由于并不与用户直接发生互动因而并非规制的重点。内容生产环节包括在权威信息源通过发放互联网新闻牌照进行控制，在用户信息源通过账户账号管理避免机器人、水军、僵尸账号等问题，并要求以上内容生产者承担遵守内容安全底线的义务。专业模型层对基础模型进行优化与微调，可能叠加基础模型层数据造成输出结果违反法律规定或侵害民事权利等。三、生成式人工智能分层业态下的法律定位：基础模型层是数字基础设施面对一套技术系统，首要的是判断其究竟是一个独立的技术系统，还是一整套生产方式。 张凌寒，中国政法大学数据法治实验室教授、博士生导师，法律博士。超千亿参数的大模型研发，并不仅仅是算法问题，而是囊括了底层庞大算力、网络、大数据、机器学习等诸多领域的复杂系统性工程，需要有超大规模人工智能基础设施的支撑。

后续随着技术应用的发展，我国的网络治理框架向前延伸至技术支持者。用户在使用ChatGPT过程中所提供的个人信息上附着的个人信息法定权益，如撤回、修改、删除的权利等，现阶段都难以通过有实质性帮助的便捷方式得到保障。

一是在专业模型层将模型本身作为规制对象，融合数据、算法、场景的分级分类理念。第二，基础模型具有赋能性，兼具信息内容与数据要素供给功能，可为产业企业赋能降本增效。

第二，在人机关系层面，信息内容传播方式从平台加算法的推荐信息流传播，到一对一智慧问答传播，实现了认知层面的人机对齐。掌握人工智能治理的话语权、规则制定权，抢先形成新的国家竞争优势，已成为世界各国的努力目标。

早期网络法发轫于知识产权领域，是因为文字和音乐等作品最先被数字化并可在网络上流动。但由于训练开发成本惊人，因此只能由少数知名企业与机构提供。[16] 参见陈昌凤、张梦：《由数据决定？ AIGC 的价值观和伦理问题》，载《新闻与写作》2023年第4期，第17页。作为新型数字基础设施，其推动着数据要素流动及具有公共性的融合计算服务体系建立。

分层规制的原因之二，在于减轻技术端即基础模型层和专业模型层的注意义务，促进产业发展。生成式人工智能的基础模型应作为经济数字智能化转型的重要依托，由国家适度超前部署、扩大产业投资、激发民间活力。

这些制度的最终落脚点仍落在服务提供者身上。当前，生成式人工智能的治理仍是多方聚焦共商的重要话题。

生成式人工智能的技术特点和产业形态打破了现有的网络治理法律制度对数字社会生产方式在结构与信息传播方式方面的底层设定，本质上重构了网络法的底层架构，这必然要求对其法律地位和治理框架进行重新认识和调整。算法推荐和深度合成监管中确立的备案、评估等制度也应进行调整，以适应生成式人工智能的技术发展。

数据、算法、人工智能等前沿技术推动法律制度发生变革，仍遵循经典的生产力决定生产关系马克思主义政治经济学原理。公共性的模型平台对于平台上多个主体都具有强大的控制力和管理权限，应要求其合理行使公共性管理权力，允许平台内公平竞争、保护创新、合理收费等，履行非歧视竞争义务。最后，被认定为具有公共性的平台，应合理行使平台内公共性管理权力。大模型驱动的生成式人工智能以前所未有的态势闯入了社会生活的方方面面，不仅推动人工智能技术进入新的时代，也可以预见其将在基础科学研究、学术出版、医药研发、教育等多个领域带来深刻影响。

[13] 参见张欣：《生成式人工智能的算法治理挑战与治理型监管》，载《现代法学》2023年第3期，第116页。[3]但也需要指出，《办法（征求意见稿）》仍采取算法和深度合成的评估、标注等监管工具，其规制的主要对象仍是信息内容服务。

1.专业模型层的审慎包容与分级分类专业模型层的治理以审慎包容为理念，关注重点领域与场景的分级分类，设置合理的法律责任水平。在未来的监管中，各部门也可对管理职能内的专业模型训练进行专业指导与监管。

在20世纪末数字经济发展早期和具有通用性的生成式人工智能发展的今天，呈现了一致的发展趋势：更广泛的社会生产的资源被绑定于平台之上，平台在产业生态中更为纵深地控制和组织社会生产。[4]本文的讨论突破了机械决定论和传统线性思维方式，强调技术与制度的交互作用。