《关于建立可信赖数据治理框架以促进创新且保护隐私的人工智能发展的联合声明》（全文翻译）

主要观点总结

文章主要介绍了关于AI风险治理和数据保护的交叉问题，包括已经发表过的相关文章内容，以及全球隐私大会GPA签署的《构建可信赖AI数据治理框架联合声明》，旨在推动创新且保护隐私的人工智能技术发展。同时，文中还提及了AI对基本权利保护的重大风险，以及数据保护和隐私规则的重要性，强调在AI开发和部署中，需要充分培养公众信任，并利用AI可能带来的变革性益处。此外，文章还强调了数据处理在AI时代的复杂性，以及法律确定性的紧迫性，以促进在可信数据治理框架内实现AI的发展。

关键观点总结

关键观点1: AI风险治理和数据保护的交叉

文章介绍了关于AI风险治理和数据保护的交叉问题，包括已经发表过的相关文章内容，以及全球隐私大会GPA签署的《构建可信赖AI数据治理框架联合声明》，旨在推动创新且保护隐私的人工智能技术发展。

关键观点2: AI对基本权利保护的重大风险

文中强调了AI对基本权利保护的重大风险，包括数据保护和隐私，以及AI可能引发的歧视、误传和幻觉等风险，这些风险往往是由不当的数据处理引起的。

关键观点3: 数据保护和隐私规则的重要性

强调了数据保护和隐私规则在AI时代的重要性，包括从初始规划阶段将隐私设计原则嵌入AI系统中，并实施稳健的内部数据治理框架，以及纳入技术和程序保障措施，以有效管理和缓解AI系统整个生命周期中的风险。

关键观点4: 数据处理的复杂性

文章指出，在AI时代，数据处理变得极其复杂，涉及不同领域、众多利益相关者以及复杂的价值链，以及需要大规模运作的海量数据，这对控制构成了重大挑战，并增加了透明度的需求，以促进隐私和其他基本权利的保护。

关键观点5: 法律确定性的紧迫性

强调在AI开发和部署的环境中，公民和企业的答案需求以及法律确定性日益紧迫，以在可信数据治理框架内实现AI的发展，同时规则的应用应提供足够的灵活性，以便各种创新努力能够与隐私和个人数据的保护一致。