🎯该法案（AB 2013）由议员雅克・欧文提出，原本适用范围更广，后缩小至仅适用于生成式人工智能，如Open AI的ChatGPT等，明确了法案的针对对象及调整情况。

📋法案要求人工智能公司在开发和训练模型时，公开训练模型的关键信息，包括数据来源、数据类型和数据处理方式等，强调了信息披露的具体内容。

🌟此法案对保护数据隐私、防止数据滥用具有重要意义，有助于公众更好地理解人工智能技术，但业界担忧过于严格的透明度要求会对企业的商业机密和技术创新产生不利影响，阐述了法案的意义与潜在问题。

IT之家 8 月 28 日消息，今日，美国加州立法机构通过了一项颇具争议的法案 —— 人工智能训练数据透明度法案，该法案将提交给州长加文・纽瑟姆，但其尚未对此法案表态。

该法案旨在要求人工智能公司在开发和训练模型时，对其使用的数据集进行更加透明的披露。IT之家注意到，这项由议员雅克・欧文提出的法案（AB 2013）原本适用范围更广，但在 8 月 20 日范围缩小至仅适用于生成式人工智能，即能生成文本、图像和类似内容的人工智能，例如 Open AI 的 ChatGPT 这类。

该法案要求人工智能公司公开其训练模型的关键信息，如数据来源、数据类型和数据处理方式等，这对保护数据隐私、防止数据滥用具有重要意义，也有助于公众更好理解人工智能技术。但业界担心，过于严格的透明度要求可能会对企业的商业机密和技术创新产生不利影响。