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中国共产党不仅通过政策来确立法治发展的目标、方向，建构法治运行的国家机器，并为法治的实施提供制度、人才、知识等方面的保障，从而建构一套完整的社会主义法治体系。
厉行法治既是治藏方略历史经验的总结，又是新时代治藏方略实施的关键点，[3]必须长期坚持。党的十九大报告指出，深化依法治国实践，从实践层面对依法治国提出了新要求。
西藏现代化，必须在法治轨道上全面推进才能实现。为此，需要充分认识法治现代化在全面推进西藏现代化建设中的重要作用，牢牢把握在法治轨道上全面推进西藏现代化建设的总体要求，并精准落实在法治轨道上全面推进西藏现代化建设的重点任务。必须牢牢把握在法治轨道上全面推进西藏现代化建设的总体要求，坚持和加强党的全面领导，坚持中国特色社会主义法治道路，坚持以人民为中心的根本立场，坚持以习近平法治思想为指导。西藏地处边疆，肩负维护祖国统一与国家安全的重任，实现全面建成社会主义现代化强国的宏伟目标，就必须全面推进西藏现代化建设。习近平法治思想是中国特色社会主义法治实践和成就的科学总结，是马克思主义法治理论中国化最新成果，是习近平新时代中国特色社会主义思想的重要组成部分，是全面依法治国的根本遵循和行动指南，是引领法治中国建设在新时代实现更大发展的思想旗帜，[6]是新时代全面依法治国必须长期坚持的指导思想，也是全面推进西藏法治现代化的根本遵循和行动指南。
这是因为，行政法从规范政府行为的角度为加快新发展格局提供重要的保障，[10]离开了行政法的规范，构建新发展格局的任务就难以实现。西藏地处祖国边疆，是维护祖国安全与稳定的前沿阵地，为了确保国家安全和长治久安、确保边防巩固和边境安全，必须更加重视并充分发挥司法的重要作用，进一步严格公正司法，建设西藏现代化司法体系。模型规制 一、问题的提出从美国人工智能公司OpenAI推出的爆款应用ChatGPT到其迭代产品GPT-4上线问世，仅仅间隔4个月时间。
当前，生成式人工智能的治理仍是多方聚焦共商的重要话题。在专业模型层以审慎包容为理念，进行分级分类并设置合理避风港规则。[4] 参见[美]爱德华·阿什福德·李：《协同进化：人类与机器融合的未来》，李杨译，中信出版社2022年版，第334-336页。这使得围绕信息不对称建立起来的透明度监管工具箱面临着困难，信息内容传播中的责任认定和责任分配也面临着挑战。
第三，在产业发展层面，ChatGPT类生成式人工智能大模型的主要功能在于为产业赋能，其可以接入多个垂直行业应用提高生产效率。一般认为模型的思维推理能力与模型参数大小有正相关趋势，一般是突破一个临界规模（大概62B，B代表10亿），模型才能通过思维链提示的训练获得相应的能力。
专业模型层应以审慎包容为理念，关注关键领域与场景，训练数据来源与安全，个人信息保护，并在此领域可引入分级分类。海量的模型参数量、前所未有的数据处理量、更大的训练计算量，推动实现了人工智能模型通用性的跨越式提升。由此可见，模型训练的目的是获得能力，这与既有法律制度中的信息内容监管、以风险为导向的分级分类治理的监管目标有所不同。[7]服务提供者不断整合信息基础服务（如身份认证、物流）、交易流程、信用评价、内容推荐，并把劳动力（如骑手）、实体资源（如网约车、饭店）等生产性资源链接到网络上，改变了工业经济生产方式，形成了依托服务提供者调动生产资源、匹配多方需求的网络，通过海量用户吸引更多的服务链接到平台上形成网络效应。
用户在使用ChatGPT过程中所提供的个人信息上附着的个人信息法定权益，如撤回、修改、删除的权利等，现阶段都难以通过有实质性帮助的便捷方式得到保障。近十年间，我国围绕平台经济的兴起建立起现有的网络法律制度框架。大模型驱动的生成式人工智能以前所未有的态势闯入了社会生活的方方面面，不仅推动人工智能技术进入新的时代，也可以预见其将在基础科学研究、学术出版、医药研发、教育等多个领域带来深刻影响。分层规制的原因之二，在于减轻技术端即基础模型层和专业模型层的注意义务，促进产业发展。
而这也是大模型获得底层通用能力的原因。[8]因此，网络服务提供者的法律义务在近年来急剧扩张，国家从个人信息保护义务、数据安全、算法安全、信息内容安全等多个方面均提出了压实主体责任的主张。
例如，ChatGPT可以被接入智能客服场景，当用户与智能客服发生对话时，其提供的内容既直接与基础模型的预训练数据与参数有关，也与专业模型的优化垂直领域训练数据直接相关。进入数字经济时代，数字基础设施已经像水、电、公路一样，成为人们生产生活的必备要素，为产业格局、经济发展、社会生态发展提供保障。
[11] 参见杨清清：《文心一言终亮相》，载《21世纪经济报道》2023年3月17日，第12版。薛军：《〈电子商务法〉平台责任的内涵及其适用模式》，载《法律科学》2023年第1期，第57-68页。生成式人工智能的服务应用与人类互动时的输出内容为文本、图像、音频、视频等，都被纳入了信息内容安全监管范畴中。生成式人工智能的模型层既是企业的开发平台，也是模型训练的资料来源，具有新型数字基础设施的赋能性特征。在传播过程中压实服务提供者的平台主体责任，要求平台作为服务提供者建立包括过滤、辟谣、提示、标记、应急、删除等机制的安全管理体系，并同时管理算法控制推荐信息流。具体到信息内容领域，我国逐步形成了以服务提供者为核心，向前延伸至技术支持者，同时扩展到内容生产者的治理链条。
人工智能技术实现了从决策式人工智能到生成式人工智能的跃迁。先是近年来技术中立原则被立法和判例屡次否认，服务提供者和内容生产者的角色界限已经不再明晰。
[14]通过海量数据的投喂后，大模型会在某个临界值出现涌现现象，意指在训练量较小的时候，其结果与随机结果差不多，但当训练量超过某个阈值的时候，模型处理复杂问题的能力和精确度突然大幅提升。基础模型层应以发展为导向，关注科技伦理、训练数据、模型参数。
一是在治理理念层面，我国现有的监管思路把信息内容安全仍一以贯之地列为治理的首要任务，如《办法（征求意见稿）》的出台即明确划定了人工智能生成内容的底线。接入基础模型的企业经由深度平台训练的应用服务将不再如以往一样拥有独立支配运行的权力，因为大模型作为技术基础设施使得垂直细分行业的应用与服务具有出租性质，服务与应用变成了必须依赖大模型更新的在线服务。
此外，为了解决监管部门与技术企业信息不对称的问题，我国的监管工具箱包括算法备案、算法检查、算法解释说明等。生成式人工智能在服务应用层仍沿用之前信息内容安全的监管制度，即可实现信息内容安全的治理目的。生成式人工智能的技术跃迁正在推进产业变革，现有监管体系亦面临挑战，制度应如何回应？技术与社会制度的关系正在超越线性的决定论，制度可影响技术发展的进程但无法控制其进化的路径。《深度合成管理规定》首次明确了深度合成服务提供者和技术支持者对训练数据的管理义务，不过规定并未进一步就训练数据的管理细则提出要求。
[20] 参见孙杰贤：《浪潮信息的 AI 观：算力与算法一个都不能少》，载《中国信息化》2022年第8期，第35页。这些制度的最终落脚点仍落在服务提供者身上。
但在基础模型的训练过程中，生成式人工智能服务提供者作为数据处理者，仍应依据《数据安全法》履行数据安全保障义务。内容的产生是一个动态迭代和优化的过程，可以通过收集反馈和评估效果不断调整和改进。
生成式人工智能基础模型层的数字基础设施建设，需要法律制度保障其获取数据要素，可通过构建数据管理制度促进数据利用，以及建立公共训练数据池推动产业发展。[2]4月11日，美国商务部下属机构也发布人工智能问责政策征求意见稿，就是否需要对ChatGPT等人工智能工具监管征求意见。
这也进一步降低了生产要素流动的壁垒。[16] 参见陈昌凤、张梦：《由数据决定？ AIGC 的价值观和伦理问题》，载《新闻与写作》2023年第4期，第17页。[9]平台（服务提供者）基于推荐算法对信息流的控制，使其一定程度上具有了内容生产者的性质，经过了较长的理论探讨和司法判例才在司法判例中得到承认。分层规制的原因之一，在于只有在生成式人工智能的服务应用层有划分服务提供者—内容生产者的意义，在基础模型和专业模型层则与内容生产者规制目的关系不强。
[5]相对而言，技术支持者由于并不与用户直接发生互动因而并非规制的重点。如果说数字平台经营者的市场力量还来源于对竞争和交易的控制力，那么基础模型的控制力更来自对技术运行的控制力。
强大的底层通用能力是生成式人工智能基础模型给人工智能产业带来的跃迁式革新，底层大模型加上深度学习平台，推动了人工智能全产业链的加速升级。 【摘要】生成式人工智能改变了数字社会的生产架构，向既有的技术治理体系提出挑战。
二、生成式人工智能改变网络治理底层架构带来法律定位困难与监管挑战我国网络法律制度框架基本搭建完成，一直以来的网络治理不约而同以网络服务提供者作为关键主体，因此平台责任一直是技术治理的核心议题。再次可以向C端用户直接提供服务应用。