同时也要看到，人工智能技术的复杂性与数据密集性，给相关领域的知识产权保护带来新的挑战。比 如，深度学习模型的内部运行过程非常复杂，大幅增加了对算法安全性和可靠性进行评估的难度，从而 给推动创新激励与风险管控相结合带来挑战。又如，人工智能大模型的训练依赖于海量数据资源，这对 传统的版权合理使用标准提出了新的要求，也显著增加了权利人维权与司法认定的成本。这要求我们在 保持基本政策制度框架稳定的同时，积极回应人工智能新领域、新业态、新模式发展的需要，为人工智 能技术发展和产业发展提供有力的制度供给。 以知识产权保护促进人工智能健康有序发展，应坚持激励创新和防控风险并重，加快建立完善人工智 能、大数据等新领域新业态知识产权保护规则，既要确保创新主体的合法权益，也要筑牢人工智能发展 的安全底线，为人工智能技术创新提供更加有力的保障。与此同时，健全相关工作体系，加大人工智能 领域专利申请按需审查服务力度，建设人工智能领域专利池，深入实施专利转化运用专项行动，通过提 高人工智能知识产权保护和运用水平，促进更多人工智能领域专利从实验室走向产业链。此外，加强制 度之间的协同，把知识产权保护和数据安全、反垄断监管、伦理规范等有机 ...