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文档简介

数智创新变革未来人工智能伦理与法规框架人工智能概述与特征分析伦理视角下的人工智能挑战人工智能伦理原则构建国际人工智能法规概览中国人工智能法规体系法规框架下的权责界定人工智能安全与隐私保护机制伦理审查与监管实施策略ContentsPage目录页人工智能概述与特征分析人工智能伦理与法规框架人工智能概述与特征分析人工智能基础理论1.模型构建原理:阐述人工智能的核心算法,包括机器学习、深度学习以及神经网络的基本概念、运作机制及其在模式识别、自然语言处理等方面的实践应用。2.自适应能力:讨论人工智能如何通过自我迭代和优化过程实现对环境变化的适应,强调其从数据中自动提取知识和规则的能力。3.人机交互特性:探讨人工智能系统在理解和响应人类指令、情感及意图方面的技术进展,以及未来发展趋势和挑战。智能计算技术1.高级推理机制:解析人工智能在解决复杂问题时所采用的高级推理方法,如决策树、贝叶斯网络、规则系统等,并指出它们在不确定性管理和推断中的作用。2.大数据处理:深入剖析人工智能在大数据环境下进行高效存储、检索和分析的关键技术,例如分布式计算、流式计算等,并强调其对于提升智能水平的重要性。3.并行与并行计算:探讨人工智能系统中并行与分布式计算的应用,以及新型硬件平台(如GPU、TPU)对加速智能计算的贡献。人工智能概述与特征分析人工智能感知技术1.视觉感知:介绍计算机视觉领域的最新进展,包括图像分类、目标检测、语义分割等方面的技术及其在无人驾驶、医疗影像诊断等领域的应用。2.听觉感知:讲解语音识别、自然语言理解以及情感识别等相关技术,探讨人工智能在人机对话、智能家居等领域发挥的重要作用。3.多模态融合:分析多模态感知技术的发展趋势,如同时处理视觉、听觉、触觉等多种感官输入,为跨领域的人工智能应用奠定基础。人工智能创新应用1.产业智能化转型:举例说明人工智能技术如何赋能传统行业,推动制造业、服务业等领域向智能制造、智慧服务转变,创造新的价值增长点。2.社会民生改善:阐述人工智能在教育、医疗、养老、环保等领域带来的变革和影响,以及在未来社会治理中可能发挥的作用。3.科技创新驱动:关注人工智能在新材料、新能源、生物科学等诸多前沿领域的应用探索,以创新驱动产业升级和社会进步。人工智能概述与特征分析1.技术伦理问题:从隐私保护、算法公平性、决策透明度等方面剖析人工智能技术可能导致的伦理冲突和风险,强调建立相应的伦理规范与监管体系的重要性。2.安全与可控性:分析人工智能系统面临的安全威胁,如数据泄露、模型攻击等问题,探讨保障智能系统的安全性和可控性的技术和策略。3.就业结构变迁:探究人工智能对劳动力市场的影响,包括就业机会的增加或减少、职业结构调整等方面的问题,以及应对之策。人工智能法规制定与实施1.国际法规动态:梳理全球范围内针对人工智能技术研发与应用的法律法规现状和发展趋势,比较各国政策差异与共性特点。2.法规制定原则:明确人工智能法规制定需遵循的原则,包括科技中立、风险预防、责任明晰、公众参与等,并探讨在不同应用场景下的具体法规设计思路。3.监管机制建设:研究如何建立健全人工智能监管体系,包括合规评估、标准制定、认证认可、知识产权保护等环节,确保人工智能健康可持续发展。人工智能风险与挑战伦理视角下的人工智能挑战人工智能伦理与法规框架伦理视角下的人工智能挑战人工智能决策透明度与可解释性问题1.透明度缺失:在AI算法日益复杂的背景下,其决策过程往往缺乏足够的透明度,导致难以理解和评估结果的公正性和公平性。2.可解释性挑战:随着深度学习等技术的应用,AI系统经常做出“黑箱”决策,这在法律和道德层面都引发了对模型内部机制解释性的需求。3.用户信任建立:增强AI决策的透明度和可解释性是建立用户和社会信任的重要途径,也是未来AI伦理框架中的核心议题。人工智能偏见与歧视风险1.数据偏见:训练数据集可能存在人类社会的各种偏见,使得AI模型在处理涉及敏感属性如种族、性别等问题时,可能产生或加剧歧视现象。2.隐性偏见传导:AI算法可能会无意间复制并放大社会中存在的隐性偏见,而这一过程不易被识别和纠正。3.防范措施设计:需要制定严格的AI数据收集和预处理规范,以及开发有效的反偏见算法,以降低AI系统的歧视风险。伦理视角下的人工智能挑战人工智能安全与隐私保护1.数据泄露风险:AI应用大量依赖个人数据,但存储、传输和处理过程中可能出现的数据泄露事件,将严重侵犯个人隐私权。2.隐私保护法规遵守:在全球范围内,对个人数据保护的法规日益严格,AI企业必须遵循GDPR、CCPA等相关规定,确保合规运营。3.强化隐私设计:引入隐私保护技术如差分隐私、同态加密等,实现AI技术和隐私保护的有效融合。人工智能自主性与责任归属1.自主决策边界:随着AI系统的自主性提高,如何界定机器行为与人的行为边界,明确在意外事故或错误决策中的责任归属成为一个突出伦理问题。2.控制权与监督机制:如何确保人类对AI系统的有效控制,同时设置合理的监督机制防止失控带来的潜在风险。3.法律制度构建:需构建适应AI时代特征的法律责任制度,为解决因AI自主性引发的责任争议提供合理依据。伦理视角下的人工智能挑战人工智能职业替代与社会影响1.就业结构变迁:AI技术的发展可能导致某些行业大规模的职业岗位被取代,从而引发就业结构的变化和劳动力市场的不稳定。2.社会公平考量:AI应用可能加大社会经济分化,使得某些群体面临更大的职业转型压力,需要关注由此产生的社会公平问题。3.劳动权益保障:从伦理角度出发,应研究并制定相应的政策和法规,以应对AI技术带来的职业变革挑战,并保障劳动者的合法权益。人工智能福祉最大化与道德底线坚守1.AI伦理原则确立:在推动AI技术发展的同时,必须树立以人类福祉为核心的价值导向,明确AI应用领域的道德底线。2.利益冲突调解:当AI应用的利益诉求与公共利益、个体权益等发生冲突时,需通过伦理审查和规则设定等方式寻求最佳平衡点。3.全球共识形成:鼓励跨国家、跨行业的合作交流,共同探索并推动形成关于AI伦理与福祉最大化的全球共识与行动指南。人工智能伦理原则构建人工智能伦理与法规框架人工智能伦理原则构建透明度与可解释性1.算法透明性:强调AI系统的决策过程应具备一定的可理解性,包括算法的工作原理、输入与输出之间的关系以及如何影响结果,以便于评估和审计。2.模型可解释性:提倡开发可解释性强的人工智能技术,确保人类用户能理解和信任AI的决策,同时为可能出现的问题提供责任追溯的可能性。3.用户知情权:确保用户对其个人信息被收集、处理和使用的具体情况有充分的了解和控制,保障其在AI决策中的知情权和参与权。公平性和无歧视1.数据公正性:AI系统设计时需避免基于性别、种族、宗教或其他个人特征的数据偏见,确保训练数据和模型的公正性和代表性。2.决策公平性:确保AI系统做出的决策不含有对特定群体或个体的不当歧视,通过算法审计和技术手段减少潜在的不公平性。3.平衡利益冲突:在设计和应用AI系统的过程中,充分考虑并平衡各方的利益需求,防止因技术优势导致的结构性不平等现象发生。人工智能伦理原则构建1.数据隐私保护:遵守相关法律法规和国际标准,强化AI系统在收集、存储、传输和使用个人数据时的安全措施,有效防止数据泄露和滥用。2.安全性设计:确保AI系统具有抵御攻击的能力,并在异常情况下能够及时采取应对措施,降低安全风险对社会和个人带来的损失。3.可控性机制:建立有效的安全管理和风险防控机制,确保AI系统的运行始终处于可控范围内,防范潜在的风险事件及其连锁效应。责任归属与监管合规1.责任明确:在AI引发的问题上,需要明确区分开发者、运营者和使用者的责任边界,为问题追责提供法律依据。2.法规遵循:AI技术研发和应用需严格遵守国内外现行法律法规及行业规范,积极适应动态调整的监管环境,确保合规运作。3.自律与他律相结合:推动企业和社会组织制定自律准则,配合政府监管部门实施有效的监督和管理,共同构建健全的AI伦理与法规体系。隐私保护与安全可控人工智能伦理原则构建人类价值优先1.人文关怀:尊重并维护人类尊严和基本权利,避免AI技术过度替代或损害人的工作岗位、社交关系以及其他核心价值观。2.利益最大化:在设计和部署AI系统时,坚持以人为本的发展理念,追求社会整体福祉的最大化,而非片面追求经济效益。3.合理约束:对于可能导致严重道德和伦理问题的应用场景,应加以合理约束和引导,以保证AI技术发展的方向与人类长远利益相一致。持续发展与创新包容1.技术创新与伦理迭代:随着AI技术的发展与应用深化,应及时更新和完善相应的伦理原则,引导技术创新朝着更加安全、可靠、公平的方向演进。2.多元对话与协同治理:鼓励来自不同领域的专家、学者、政策制定者以及公众参与到AI伦理议题的讨论与研究中,形成多元化的治理格局。3.国际合作与经验共享:积极参与全球范围内的AI伦理与法规建设交流与合作,共同探讨并解决跨国界的人工智能伦理挑战,促进全球AI技术健康可持续发展。国际人工智能法规概览人工智能伦理与法规框架国际人工智能法规概览数据隐私与保护1.法规框架构建:国际社会普遍强化了对AI所处理的数据隐私权保护,如欧盟的GDPR(一般数据保护条例),强调个人数据的收集、存储和使用的透明度及用户同意原则。2.数据跨境流动规范:各国正在建立严格的跨境数据传输规则,确保AI数据在全球流转时仍能遵守原产地的数据保护标准,例如美国加州CCPA(加州消费者隐私法)及新加坡PDPA(个人资料保护法令)的相关规定。3.隐私风险评估与管理:许多国家要求AI企业在开发和应用过程中实施隐私影响评估,并采取相应的风险管理措施,以降低侵犯用户隐私的风险。算法透明度与可解释性1.算法决策透明性要求:鉴于AI算法可能带来的偏见或歧视问题,国际法规逐步要求AI系统需具有可解释性,如欧盟《人工智能白皮书》提出的“适当的人工智能透明度和责任原则”。2.模型审计与验证:监管机构鼓励并推行对AI算法的独立审计机制,以检验其公正性和可靠性,同时要求企业保留可供第三方审查的证据材料。3.用户知情权保障:法规强调用户有权了解AI系统对其产生的影响及其背后的工作原理,如澳大利亚ACMA发布的《人工智能服务指南》。国际人工智能法规概览人工智能安全与责任1.AI安全标准制定:国际组织和多国政府正合作推动统一的安全标准,如ISO/IECJTC1发布的一系列AI安全标准,旨在提升AI系统的可靠性和安全性。2.风险防范与应对策略:法规要求AI开发者、制造商和服务提供商应预先识别潜在风险,并制定有效的预防和应急措施,如欧盟《机器人指令》中的责任归属原则。3.责任追责机制建立:随着AI技术广泛应用带来的事故风险,多个国家在立法中探讨建立适应新科技环境下的责任追究制度,如产品责任法、合同法等领域对AI责任的重新定义。人工智能就业与劳动力市场影响1.劳动权益保护法规完善:面对AI技术可能导致的职业岗位变革和失业风险,各国纷纷出台相关法律法规,强化对受影响劳动者的职业培训和再就业支持,如德国的“数字教育战略2025”。2.产业转型与就业结构调整:政府通过立法引导产业转型升级,鼓励创新和技能培养,如英国《工业战略:创建未来经济》报告中提出的技能培训与人才储备策略。3.AI职业伦理与道德规范确立:针对新兴职业领域,国际组织和行业协会提出行业准则,引导从业人员遵循职业道德和社会责任,以缓解AI技术对劳动力市场的冲击。国际人工智能法规概览公平竞争与市场准入1.反垄断法延伸至AI领域:国际反垄断法规开始关注AI技术在市场竞争中的作用,如美国司法部和联邦贸易委员会联合发布的《关于反垄断法与AI的政策指南》,旨在维护市场公平竞争秩序。2.技术标准与知识产权保护:国际组织推动AI领域的技术标准制定和知识产权保护体系完善,促进跨国技术和商业合作,如世界知识产权组织(WIPO)的相关工作。3.市场准入与外资审查加强:一些国家调整外商投资审查制度,加强对AI关键技术领域的管控,防止敏感技术外流,如美国CFIUS(外国投资委员会)对外资并购AI公司的审查力度加大。人工智能研发与应用伦理指导1.全球伦理共识形成:国际间不断涌现出各类AI伦理框架与指南,如欧盟《人工智能伦理指导方针》、美国国家科学院《可信人工智能:伦理原则与实践指南》,共同推动全球AI伦理建设进程。2.企业自律与合规发展:许多企业和行业协会响应号召,积极构建内部AI伦理准则,如IBM公司发布的《人工智能伦理原则》和世界经济论坛推出的《AI治理原则》。3.教育与人才培养:各国政府和高等教育机构着力推广AI伦理教育,培养具备人文关怀和伦理素养的新一代AI科技人才,为全球AI健康发展提供智力支撑。中国人工智能法规体系人工智能伦理与法规框架中国人工智能法规体系中国人工智能法制建设概况1.法规制定与发展:中国在人工智能领域的法制建设起步较早,已出台一系列相关政策法规,如《新一代人工智能发展规划》等,旨在引导并规范行业发展,保障国家信息安全和社会公共利益。2.监管机构与职责:中国政府成立多部门联合监管机制,明确了工信、科技、公安等部门在人工智能法治监管中的职责分工,确保对人工智能全生命周期的有效治理。3.法律责任界定:针对人工智能可能带来的法律责任问题,法律法规逐渐明确了开发者、使用者及相关方的责任边界,强化了安全风险防控和侵权行为追责机制。人工智能合规标准体系建设1.标准引领:中国积极推进人工智能国家标准、行业标准及团体标准的制定工作,覆盖技术要求、安全评估、隐私保护等方面,为产业界提供了明确的行为指引和评价依据。2.国际对标与融合:中国积极参与国际人工智能标准化组织的工作,推动国内标准与国际先进标准对接融合,促进全球范围内的互认互通。3.持续优化与更新:随着技术演进和社会需求变化,中国不断调整和完善人工智能相关标准体系,以适应快速发展的行业实际需求。中国人工智能法规体系1.数据安全与隐私保护:中国强调在人工智能发展中落实数据分类分级管理和个人信息保护原则,加强对敏感数据和个人隐私的保护力度,通过立法手段明确规定数据收集、使用、传输等环节的安全管理要求。2.系统安全性评估与认证:建立健全人工智能系统安全性评估与认证体系,对企业产品和服务实施严格的准入门槛和技术审查,确保人工智能系统的可靠性、可控性和可追溯性。3.应急响应与风险管理:建立完善的人工智能安全事件应急响应机制,加强人工智能领域的风险识别、监测预警和应对处置能力,降低潜在的社会经济影响。人工智能伦理规范研究与实践1.伦理准则构建:中国正逐步探索适合本国国情的人工智能伦理原则和规范,倡导以人为本、公平正义、责任担当等价值导向,鼓励业界形成自我约束和自律意识。2.伦理教育与培训:强化人工智能领域伦理教育和从业人员职业操守培养,提高相关人员的伦理素养,确保其在技术创新应用过程中遵循伦理要求。3.伦理审查与监督:设立专门的伦理审查委员会或工作组,对涉及重大伦理风险的人工智能项目进行严格审查,并建立动态监管机制,防范伦理风险发生。人工智能安全保障制度构建中国人工智能法规体系人工智能科技创新政策支持1.政策扶持与引导:政府出台了一系列优惠政策和支持措施,包括科研经费投入、税收减免、人才引进等方面,旨在培育壮大人工智能产业创新生态系统。2.技术研发与成果转化:鼓励企业加大人工智能技术研发力度,支持产学研协同创新模式,推动关键技术突破和成果产业化进程。3.创新环境营造:通过打造人工智能产业集聚区、创新中心等方式,构建有利于新技术、新业态、新模式孕育和成长的良好生态环境。人工智能国际合作与交流1.开放合作理念:中国秉持开放包容的合作态度,积极推动开展跨国人工智能技术、标准、法规等方面的交流合作,共同应对全球性挑战。2.共建共享机制:参与并发起全球人工智能治理合作平台,推动建立更加公正合理的全球人工智能治理体系,实现互利共赢和共同发展。3.弘扬人类命运共同体精神:倡导在全球范围内就人工智能伦理、法律等问题开展广泛对话与协商,增进共识,凝聚合力,为构建人类命运共同体贡献力量。法规框架下的权责界定人工智能伦理与法规框架法规框架下的权责界定人工智能法律责任归属1.智能系统责任分配:在法规框架下,明确区分人工智能开发者、运营商、使用者在不同场景下的法律责任,包括但不限于知识产权侵权、数据安全泄露以及因算法错误导致的损害。2.缘由与因果关系判定:确立人工智能行为与后果之间的法律因果关系,例如在自动决策系统导致的误判或偏见事件中的责任判定标准。3.损害赔偿机制构建:针对人工智能引发的损失,制定合理的赔偿原则与标准,如设立专项赔付基金,并考虑技术风险与过错程度等因素。数据隐私保护与权责划分1.数据收集与使用规范:确立人工智能系统在收集、存储、处理个人数据时应遵循的法律法规,包括用户知情权、选择同意权以及最小必要原则。2.数据安全防护义务:规定相关主体对于数据安全负有的法定职责,如采取必要的安全措施防止数据泄露、篡改、丢失等情况的发生。3.违法行为追责路径:建立高效的数据隐私违法行为查处机制,明确违规数据操作的责任主体及其法律责任。法规框架下的权责界定智能决策透明度与可解释性法规要求1.透明度原则确立:对人工智能系统的决策过程提出透明度要求,保障监管机构及公众能够理解其背后的逻辑和依据。2.可解释性技术标准:构建可解释性的人工智能技术评价体系,为监管机构评估并督促企业提高模型解释能力提供指导。3.决策监督与纠正机制:设定当人工智能决策结果存在争议时的审查程序,确保及时纠偏并合理分摊相关责任。人工智能自主性与法律责任界限1.自主行为与人类控制边界:明确在何种程度上可以认定人工智能具有自主行为能力,以及在此基础上确定法律责任边界。2.人类干预义务与责任:规定在特定情况下,如高风险决策等领域,人为干预的必要性和相关法律责任。3.危险预测与预防措施:强调在开发具有高度自主性的智能系统过程中,需预先评估潜在风险并采取有效预防措施,以减少未来可能产生的法律责任。法规框架下的权责界定人工智能行业自律与合规体系建设1.行业组织角色与责任:强化行业协会在促进人工智能领域法规遵守、行业标准制定和道德规范引导等方面的作用。2.自律公约与规则制定:推动形成涵盖技术研发、产品应用、安全保障等方面的自律公约和行业规则,约束和指导行业内部各主体的行为。3.监督检查与违规处罚机制:建立健全行业自律监督机制,完善对违反自律规则的行为进行惩戒的制度安排。跨国际与地区的人工智能法规协调与合作1.国际立法动态与趋势分析:关注并研究全球范围内关于人工智能权责界定的法律法规发展动向,为我国制定相关政策提供参考。2.法律冲突解决机制构建:探讨跨境人工智能业务涉及的法律问题,寻求建立有效的法律冲突解决方案和协调机制。3.全球治理框架参与:积极参与国际层面有关人工智能伦理与法规框架的讨论与建设,争取在国际规则制定中发挥积极作用。人工智能安全与隐私保护机制人工智能伦理与法规框架人工智能安全与隐私保护机制数据加密与隐私计算1.强化数据传输与存储的安全:在人工智能系统中,通过使用先进的加密技术如homomorphicencryption和securemulti-partycomputation,确保敏感数据在传输和存储过程中的机密性和完整性。2.隐私保护算法的应用:推广差分隐私技术,使得在训练AI模型时,能够在不泄露个人隐私的前提下收集和利用数据,同时对数据进行扰动以防止个体识别。3.数据最小化原则:遵循GDPR等相关法规要求,实施数据最小化处理,仅收集和处理与AI任务直接相关的必要数据,降低隐私泄露风险。智能安全防御策略1.模型自我检测与修复:研发具备自适应性和自我诊断能力的人工智能系统,能够实时监测并抵御潜在攻击,例如模型中毒和逆向工程等安全威胁。2.多层防御体系构建:结合深度学习和传统安全技术,设计多层次的防御架构,包括输入验证、行为异常检测以及系统加固等多个环节,提高系统的整体安全性。3.安全更新与维护策略:建立快速响应机制,及时针对新出现的安全漏洞发布补丁,并结合持续监控和审计,确保人工智能系统的动态安全。人工智能安全与隐私保护机制权限管理和责任追溯1.精细化访问控制:根据人员角色、职责及任务需求,制定严格的访问控制策略,限制不必要的数据访问权限,减少内部风险。2.可追溯操作记录:通过日志记录和审计跟踪功能,实现人工智能系统内各项操作行为的全程记录与可追溯性,以便在发生安全事件时定位问题源头。3.责任划分与法规遵从:明确各参与方在数据处理和人工智能应用过程中的权责关系,确保与现行法律法规相符,为潜在纠纷提供法律依据。透明度与可解释性增强1.提高决策透明度:采用可解释的人工智能算法和技术,揭示模型决策背后的逻辑和依据,便于用户理解并监督其运行结果是否合法合规。2.可审计性保障:建立完整的模型生命周期管理流程,记录模型训练、测试和部署过程中的关键参数和决策路径,确保模型行为的可审查和可追溯性。3.道德准则与评估指标纳入:在AI开发过程中融入道德准则和公平性考量,通过设定相应的可解释性评估指标来衡量并提升系统的道德水平。人工智能安全与隐私保护机制外部威胁防护1.威胁情报共享与研究:积极参与国内外威胁情报共享平台,及时掌握最新的攻击手段和发展趋势,为AI系统的安全防护提供预警和对策建议。2.模型健壮性检验与对抗性训练:开展对抗性攻击研究,加强AI模型对于恶意输入样本的鲁棒性,提高对外部攻击的免疫力。3.安全测试与演练:定期组织安全测试和应急演练,模拟真实环境下的攻击场景,锻炼和提升AI系统及其相关人员的安全防范意识和应对能力。法规遵从与伦理规范构建1.法规监管与政策制定跟进:密切关注国内外关于人工智能安全与隐私保护的最新立法动态,确保系统设计与运营始终符合相关法律法规的要求。2.企业伦理框架构建:建立健全企业内部人工智能伦理审查委员会,明确伦理审查流程与标准,指导并约束AI项目的设计、开发和应用行为。3.社会参与与共识形成:鼓励多方利益相关者共同参与探讨与制定AI伦理规范,推动形成行业自律和社会共识,营造健康有序的发展氛围。伦理审查与监管实施策略人工智能伦理与法规框架伦理审查与监管实施策略伦理审查机制构建1.多元参与原则:建立由技术专家、法律学者、社会伦理学家以及行业代表共同组成的伦理审查委员会,确保审查过程的公正性和全面性。2.审查标准制定:明确针对人工智能系统的设计、开发、应用等方面的伦理准则与审查标准,包括但不限于隐私保护、

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