........................................................................................54 5.4 法律与伦理可行性................................................................................................ ........................................................................................88 7.4 法律与伦理风险................................................................................................. 和改进建 议，并据此优化系统功能和用户体验。通过持续的技术迭代和支持 更新，确保系统能够满足企业不断变化的需求，最大限度地发挥其 价值。 5.4 法律与伦理可行性 在引入 Deepseek 岗位推荐系统时，必须充分考虑法律与伦理 方面的可行性，以确保系统的应用符合相关法律法规，并尊重员工 的权益。首先，系统的数据收集和使用必须遵循《个人信息保护 法》和《数据安全法》的相关规定。这意味着在收集员工的个人信

关键作用，确保电 极具备良好的生物相容性和信号传导性能；信号传输过程，信息通 信技术和云计算技术为其提供高效、稳定的数据传输与处理支持。 此外，脑机接口技术的重大突破还引发了广泛的伦理争议，也将会 带动伦理学与社会科学领域的协同探索与深入研究，共同应对技术 发展带来的社会影响。脑机接口的前沿性体现为在未来科技革命中 发挥引领作用，推动颠覆性技术突破。目前，双向脑机接口技术已 取得重要 发布《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》，提出五大重 点任务和三个重点工程，有力推动技术创新与产业发展。2024 年， 科技部发布《脑机接口研究伦理指引》，从伦理层面为脑机接口领 域的研究活动提供了规范框架，确保相关研究在遵循科学伦理原则 的前提下有序开展。2025 年促进脑机接口产业发展的利好政策密集 出台。国务院办公厅在《提振消费专项行动方案》中明确提及脑机 接口，旨在加速推 来源：中国信息通信研究院 图 7 重点国家脑机接口企业的技术路线分布 在全球范围内，聚焦有创技术路线的企业数量美国位居首位， 中国紧随其后。有创技术涉及手术植入等高风险操作环节，相关产 品必须经过严格的伦理审查、多阶段临床试验以及长期的安全性验 脑机接口技术与应用研究报告（2025 年） 45 证流程。复杂的流程不仅导致资金成本增加，还使市场回报周期漫 长，诸多因素限制了企业参与研发的积极性与投入度。然而，就当

风险、制定差异化承保策略；另一方面，算法偏见可能引发承保公平性争议，数据隐私保护漏洞亦带来合规风险。此外，区块链与 AI 的技术融合，通过分布式存 储与 加密机制增强数据安全性与透明度，但保险公司仍需构建完善的 AI 伦理框架与数据安全治理体系，在技术创新与合规要求间建立平衡，确保风险防控能力提升 与合规 管理要求的协同推进。 AI 在保险风控与合规领域的应用呈现“双面性” 数据隐私保护漏洞：保险业务 涉及海量用户敏感信息， 数据泄露、滥用问题。 监管滞后性困境： AI 技术在 保险风控合规领域应用创新 速 度快，监管规则、标准难 以及 时跟上。 构建 AI 伦理框架与数 据安全机制 保险公司需要建立更完善的 AI 伦理框架与数据安全机制， 以确保技术应用的合规性与 公平性 ，应对 AI 带来的新挑 战。 多维度综合风险评估 与传统依赖单一数据源和简单

人类多元智能 肢体 动觉 语言 智能 逻辑 数理 人际 关系 攻防对抗 幻觉问题 隐私保护 新一代人工智能面临的挑战 可解释性 多模态 价值对齐 人工智能 面临的挑战 合规伦理 算法共振 郑小林，浙江大学人工智能研究 攻击目标：风控模型 攻击手段：伪装成合作商户批量调用 API ，逆向工程 模型规则 恶意商户的 Prompt 构造： # 通过虚构交易组合探测模型阈值 2023 年 12 月 9 日 ， 欧盟委员会、欧洲议会和欧 盟理事会就《人工智能法 案》达成临时协议。 如何让大模型的能力和行为跟人类的价值、真实 意图和伦理原则相一致 ，确保人类与人工智能 协 作过程中的安全与信任。这个问题被称为“价 值 对齐”或“人机对齐”（ value alignment ， 或 AI alignment ） 面临挑战 4 ：价值对

指南针、恒生电子、财富趋势、新致软件、宇信科技、金证股份等。 u 风险提示 ： 1 ） AI 技术发展不及预期； 2 ）相关政策落地不及预期； 3 ）中美博弈突发事件； 4 ） AI 伦理风险； 5 ）市场系统性风险等。 核心逻辑 1 目录 01 金融科技迎来强催化， AI+ 金融迎来发展良机 02 数据、场景均丰富，大模型走上金融大舞台 03 新一轮金融科技革命 ，产品 34 4.1 行业受益标 的 重点公司盈利预测与估值 u 1 ） AI 技术发展不及预期； u 2 ）相关政策落地不及预期； u 3 ）中美博弈突发事件； u 4 ） AI 伦理风险； u 5 ）市场系统性风险等。 资料来源：华西证券研究所

本可诱导自动驾驶误判交通标志，跨模态数据投毒（如在图像中嵌入干扰噪声影响触觉决 策）威胁工业系统安全。需构建多模态对抗训练框架，强化系统在噪声、遮挡、信息冲突 等极端场景下的稳定性。 隐私与伦理隐忧：多模态数据可能泄露敏感信息（如通过心率监测 + 语音识别推测 用户情绪状态），亟需发展联合学习、同态加密技术，在保护数据主权的前提下实现跨机 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 互（沉浸式虚拟触觉）与军事领域（士兵远程操控装备）取得突破，但其大规模应用仍面 临技术瓶颈： 侵入式 vs. 非侵入式技术路径争议：前者需攻克生物排异反应与长期信号稳定性问 题，后者需突破低信噪比限制。 伦理与隐私边界：脑电数据包含深层意识信息，需建立数据脱敏标准与神经隐私保护 法规。 跨学科协同需求：推进神经科学、材料学与 AI 算法的融合创新，例如开发柔性电极 材料以提升植入安全性。 以应对未来多样化、复杂化的市场需 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 35 求。同时，随着技术的不断进步，我们也必须高度重视数据隐私与安全保护问题，确保技 术进步与社会伦理和谐统一。 总之，2025 年感知技术的十大趋势不仅为科技创新提供了强劲动力，也为商业应用 带来了广阔的前景。无论是在智慧城市的建设、自动驾驶的普及、工业自动化的转型，还 是在健康医疗、娱乐

“套壳”微调策略 为满足产业实际需求并适应中小企业的发展特点，“套壳”微调（即在现有大模型基础上 进⾏针对性调整）将成为除行业巨头外企业的主要发展策略。 人工智能伦理责任 随着大模型性能的飞速提升和实⽤性的增强，确保AI技术与社会伦理道德标准相⼀致将成 为⼤模型持续发展的关键考量因素。 来源：沙利文中国大模型测评报告 产业研究 战略规划 技术咨询 12 来源：面壁智能公众号 ����������

如，遵守《印度尼西亚银行2024年第2号规定》（关于支付系统组织者、货币市 场和外币市场运营商以及由印度尼西亚银行监管和监督的其他方的信息系统安全 和网络韧性）和《通讯和信息部2023年第9号规定》（关于人工智能伦理），这 些规定对信息系统安全对支付系统运营商，以及对于通讯和信息部部长至关重要 。 展望未来，网络安全领域必将成为一个更加复杂和具有 挑战性的领域。初创企业必须保持警觉和适应性，持续 演进其安全措施，以跟上不断出现的威胁。 安全 性。 x 网络安全操作手册，适用于初创企业 网络安全手册：初创公司36 3. 合规要求针对在印度尼西亚银行（“BI”）下开展业务的活动的新创企业 商务部2023年第9号关于人工智能伦理的函件（“商务部第9号函”） 2023年） 1. 关于2022年第27号《个人信息保护法》（“PDP法”）的合规性 《个人数据保护法》确立了一 套全面框架和规范，用于个人数据处理。该法与欧洲的通用数据保护条例（“GDPR”）等国际标

场景描述 安全风险 应对思路 自建大模型 • 大模型对内提供服务 • 自建大模型调用公网大模 型接口 提问： • 不合规提问：黄赌毒政相关 • 指令攻击：角色扮演、反面诱导等 • 敏感话题：伦理道德、偏见歧视 • 数据安全：尝试获取个人信息等 大模型生成内容： • 内容安全：黄赌毒政等 • 数据安全：核心数据资产保护 • 价值观 • 知识产权 网络安全： • 系统漏洞、不合理API调用、越权访问、DDOS

成为初期落地重点；而员工 服务机器人、智能知识库等需要企业自身积累才能发挥价值的应用场景，则处于试点验证阶段。未来，还可以期待基于大模型的 Agent员工能实现跨系统作业，但AI带来的数据隐私与算法伦理挑战，则需要企业在效率提升与风险管理间建立动态平衡机制。 • 管理范式：随着市场变化及企业管理方法论迭代，企业人才管理理念也随之调整，目前已从人才增长向人效提升过渡，成本相关 的薪酬绩效模块成为企