8月28日，美国加州议会通过一项备受争议的新法案，即人工智能训练数据透明度法案，目前该法案正等待州长加文·纽瑟姆的签署。尽管州长尚未对此事发表任何意见，但法案的通过无疑在人工智能领域引起了广泛关注。
这项由议员雅克·欧文起草的法案（编号AB 2013）原本覆盖面更广，但在8月20日经过修订，现仅针对生成式人工智能，即那些能够创造文本、图像及其他类似内容的智能系统，例如Open AI的ChatGPT。
法案的核心在于要求人工智能企业在开发和训练其模型时，必须向公众披露其使用的数据集的关键信息，包括数据的来源、类型以及处理方法等。这一规定被认为对于保护数据隐私和防止数据滥用至关重要，同时也有助于公众更深入地理解人工智能技术的本质。
然而，业界对此法案的反应并非一致。一些企业担心，过于严格的透明度要求可能会威胁到他们的商业机密，甚至可能抑制技术创新的活力。他们认为，透明度与商业机密之间的平衡是必须要考虑的问题。
尽管存在争议，但该法案的支持者认为，透明度的提升有助于构建公众对人工智能技术的信任，同时也能够促进行业的健康发展。他们强调，只有当人工智能的工作原理和数据处理方式变得透明，人们才能够更好地评估和利用这些技术。
随着人工智能技术的不断进步和应用范围的扩大，如何平衡技术创新与数据隐私保护之间的关系，已成为全球范围内亟待解决的问题。加州的这一法案无疑为这一议题提供了新的视角和思考。
