开源人工智能大模型的治理分为数据治理与模型治理

开源人工智能大模型的治理分为数据治理与模型治理两部分。

在数据治理中，开源人工智能大模型关注数据隐私与数据安全质量。开源人工智能大模型 训练数据的非法泄露可能会导致敏感信息的暴露，因此确保数据隐私的安全成为治理的重要环 节之一。在开发和使用过程中，需确保数据采集、存储和处理符合相关法规。数据的安全质量 对于开源人工智能大模型同样重要。为确保数据安全质量，需关注数据的准确性、完整性、代 表性等，并关注数据偏差和数据集的平衡性，避免模型在特定群体或场景下产生不公平偏见。 高质量的数据能为模型提供更好的基础，从而使其在实际应用中发挥更大的价值。

在模型治理中，应注重开源协议使用与模型伦理道德问题。开源协议通过明确规定开源项 目的使用、修改和分发方式，为企业和用户提供了一定程度的保障。开源许可证保障了开源大 模型的自由使用和共享，促进了创新和协作，同时也为开源大模型的作者和用户提供了一定的 法律保护。目前，部分开源人工智能大模型使用常用的许可协议如 Apache 许可证等，同时部 分模型采用自己定义的许可证。开源人工智能大模型的开发和应用还需关注伦理道德问题。这 包括确保模型的公平性、透明度和可解释性，避免歧视性结果，评估和管理模型可能带来的社 会影响。此外，还需关注模型在特定领域的合规性和符合道德标准的使用，以确保技术的正面 推动作用