"探讨生成式AI监管与数字化转型的挑战与机遇——多元视角下的政策研究与案例分析"

通过深入剖析生成式AI监管领域的内容，可以发现以下几个核心信息摘要是： 第一，《我国生成式人工智能服务的复合型监管治理框架及其优化》探讨了政府、企业深度访谈与政策文本分析的基础上形成的研究。该文揭示出中国生成式AI服务监管体系已从严格的评估审核转变为包容的评估备案模式，并构建了一个包含诸多部门及多元主体的复合型监管框架，旨在提高行政效率与风险防控能力。 第二，《生成式人工智能监管的省级政策比较研究》采用文本分析法探索了各省级政府监管政策差异，基于路径依赖理论解释了这些政策因规模经济、学习效应等而形成的特定模式，并强调了它们如何影响后续政策的发展。 第三，《生成式人工智能深度伪造风险的样态特征与监管策略》聚焦于生成型AI技术引发的风险及其特征和生成机制。文章从样态、逻辑构建一个全链条监管策略，以识别、评估及应对深度伪造问题，包括内生与衍生风险交织的特点以及影响因素。 第四，《数据赋能政府治理效率的影响研究》以资源编排理论为线索，通过fsQCA方法在6个关键因素的协同作用下分析了数据赋能如何提高政府治理效率。研究指出存在产业驱动、数据优化应用和多维要素整合三条高效路径。 以上摘要聚焦生成式AI监管领域的多个角度与侧面：从制度体系建设到政策比较分析；从风险识别与评估到监管策略构建；从技术特性分析到政策影响评价，展现了在复杂多元环境中的系统性研究视角。这些核心信息体现了当前研究对生成式AI的多维度、多层次审视及深度探索。