上海大學法學院袁曾在《法學雜志》2023年第4期上發(fā)表題為《生成式人工智能責任規(guī)制的法律問題研究》的文章中指出：

生成式人工智能的發(fā)展需要法律予以及時規(guī)制，以實現(xiàn)技術的發(fā)展可受控制?，F(xiàn)行人工智能的責任承擔規(guī)制以算法“可解釋”為核心要求，通過算法透明性、隱私保護以及分類分級監(jiān)管等配套機制構筑了相應治理范式。但在生成式人工智能規(guī)?；瘧靡院?，傳統(tǒng)以算法“可解釋”為規(guī)制核心的責任承擔機制已無法應對新生產(chǎn)力工具帶來的顛覆性變化。生成式人工智能以大型語言模型為基礎，通過深度學習自互聯(lián)網(wǎng)誕生以來全域范圍內(nèi)的海量數(shù)據(jù)，演繹歸納形成符合邏輯的輸出內(nèi)容，其利用數(shù)據(jù)之廣泛、生產(chǎn)內(nèi)容之準確、算法迭代之迅猛、可利用范圍之寬廣，已非傳統(tǒng)人工智能可以匹敵。

正視技術迭代發(fā)展的現(xiàn)實，對生成式人工智能的治理需要由以“可解釋”為核心逐步轉(zhuǎn)向以“可控制”為核心的責任治理架構。生成式人工智能“可控制”需要在給定目標的基礎上，就技術發(fā)展的邏輯，設定治理目標與范式，從基礎規(guī)則出發(fā)即介入控制，從起點至結(jié)果全流程介入干預人工智能的治理。生成式人工智能“可控制”是一項系統(tǒng)性工程，其機理是將技術發(fā)展的核心價值、底層邏輯、路徑規(guī)制、關鍵救濟等全過程始終掌握在人類手中。“可控制”的要求并非顛覆原有“可解釋”的要求與有價值經(jīng)驗，而是在“可解釋”的基礎上縱深發(fā)展人工智能可控的治理鏈條，延展控制的范圍、內(nèi)涵與方法。其核心是調(diào)整人工智能治理的責任規(guī)制重心，擴大“可控制”的責任調(diào)整范圍。以算法“可解釋”為核心的責任規(guī)制架構，可以涵蓋的調(diào)整范圍僅僅是生成式人工智能治理中的部分領域，需要按照“可控制”的基礎目標與終極價值，系統(tǒng)性重構責任規(guī)制范圍，以技術的有效利用為主線，全部納入控制的范圍統(tǒng)一調(diào)整。

生成式人工智能事實上已在眾多領域替代了人類工作，在促進生產(chǎn)力水平提高的同時，也帶來了權益侵害、隱蔽犯罪、認知混亂等客觀風險。正視實際，發(fā)展可信向善的人工智能，需要按照生產(chǎn)力發(fā)展的規(guī)律適時調(diào)整生產(chǎn)關系，其關鍵在于根據(jù)“可控制”的責任規(guī)制總體要求，給予生成式人工智能各參與方以恰當?shù)呢熑螜C制與歸責路徑，及時監(jiān)督與修正預期外的重大風險，在技術進步與治理安全的綜合目標下形成準確的價值預期，在有效規(guī)避系統(tǒng)性風險的基礎上保護創(chuàng)新，促進技術的整體可控發(fā)展。