• 研究背景与政策环境 [page::1][page::10]：

- 欧盟拟定并通过了人工智能法案（AI Act），根据AI系统潜在风险程度设立不同监管要求，旨在保护公民基本权利和推动技术创新。
- 2023年3月27日，意大利成为全球首个基于隐私保护原因正式封禁ChatGPT的国家，原因涉及非法收集用户数据及未设立未成年保护机制。

• 数据与方法 [page::2][page::3][page::4]：

- 利用Open Observatory of Network Interference（OONI）提供的互联网审查数据，重点分析2022年10月至2023年9月期间意大利HTTP无效请求的时间序列。
- 观察到在意大利封禁ChatGPT期间（2023年3月27日至4月11日），HTTP无效请求数显著减少。
- 构建基于隐马尔可夫模型的切换Poisson过程模型，初步假设潜在状态数分别为4及后续不确定情况下的1至10，使用贝叶斯模型选择判定最优状态数量。

• 关键模型结果及图示 [page::5][page::6][page::8][page::9]：

- 4状态模型在重构潜在状态序列时表现稳定，能较准确解释无效请求数的波动。
- 贝叶斯模型选择结果显示，6状态模型的边际似然最大，说明更复杂状态划分更符合数据特征。
- 通过多个潜在状态模型对比绘图展示了不同状态数量下潜在状态的每日变化趋势。

• 最终结论与政策启示 [page::0][page::10]：

- 七状态隐马模型较为合理地解释了封禁期间网络请求的异常下降，反映出政策对互联网访问的实质性影响。
- 意大利封禁ChatGPT事件为研究欧盟生成式AI监管法规的实际影响提供了实证案例，揭示了法规执行对用户行为的直接约束。

金融研究报告深度分析报告

1. 元数据与报告概览

• 报告标题：Impact Evaluation on the European Privacy Laws governing generative-AI models — Evidence in Relation between Internet Censorship and the Ban of ChatGPT in Italy

- 作者：Tatsuru Kikuchi

• 发布机构：东京大学经济学院

- 发布日期：2024年7月10日

• 主题：评估欧盟隐私法律对生成式人工智能模型的影响，特别聚焦意大利封禁ChatGPT的案例，通过互联网审查数据分析两者之间的因果关系。

核心论点：本报告围绕欧盟隐私法律对生成式AI的监管影响进行实证研究，重点分析意大利在2023年3月27日至4月11日期间封禁ChatGPT一事，通过互联网审查相关数据（HTTP无效请求数）和多状态隐马尔可夫模型揭示用户访问互联网受到的限制及影响。报告认为欧盟法规确实导致用户访问能力下降，体现了隐私合规和互联网治理的复杂权衡。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言（Introduction）

报告首先介绍了欧盟AI法规的背景，即2021年欧洲委员会提议的全球首个全面AI监管框架，该法规基于人工智能系统在应用中的风险等级进行分类，通过不同层级的监管确保AI技术既不威胁基本人权与法治，也能促进行业创新。

• 法规对通用型人工智能（GPAI）要求高透明度，例如合法合规性和训练数据概要披露。对更高风险的模型，法规要求更严格的模型评估和系统性风险防控。

- 立法内容针对包括健康、关键基础设施等“高风险”领域展开控制，强调保护欧盟用户权利，并监管市场上的AI产品与服务。
这部分为下文具体案例及分析奠定政策环境背景。[page::1]

2.2 ChatGPT在意大利被禁（背景介绍）

• 2023年3月27日，意大利因为数据保护机构称OpenAI非法收集用户数据、未能阻止未成年人访问违规内容，成为第一个以隐私保护为由正式封禁ChatGPT的国家。

- OpenAI于2023年4月11日恢复服务，声称已回应监管关切并做出调整。

• 文中同时比较了其他国家（中国、朝鲜、俄罗斯、伊朗）因政策或自身决策而不提供该服务的情况，突显意大利案例的独特性。

该章节背景说明了特定的监管动因及事件时间，为后续数据分析提供时间节点对照。[page::2]

2.3 互联网审查数据说明

• 数据来源为Open Observatory of Network Interference（OONI），该机构提供网络审查相关的实时测量数据，涵盖网站、应用封锁等信息。

- 选用的是意大利的“HTTP无效请求”数据，覆盖时间为2022年10月至2023年9月。

• 观察到3月27日至4月11日期间HTTP无效请求数明显下降，暗示在封禁ChatGPT期间用户尝试访问产生的“无效请求”量减少（见图1）。

- 作者通过描述这一动态，初步界定了封禁政策对互联网访问行为的影响。【图1展示了从2022年10月至2023年9月每日HTTP无效请求的动态变化，3月底至4月中旬的请求值有显著下降，反映封禁期间流量异常。】[page::2][page::3]

2.4 贝叶斯模型选择与隐马尔可夫模型分析

本章节为研究核心，采用隐藏马尔可夫模型（HMM）与泊松分布emissions对HTTP无效请求数的潜在状态进行建模及解释。

• 3.1 已知状态数模型

- 假设系统存在固定四个潜在状态，每个状态对应不同的泊松事件率（$\lambda1,...,\lambda4$）。
- 定义状态转移概率，假设下一时刻状态维持不变的概率为$p$，否则均匀转移。该设定构成HMM模型。
- 目标是通过后验推断，给定观测的HTTP请求数，估计每一时刻系统的隐含状态分布。
- 图2展示了模型对四状态下每个时间点的后验概率及观测值的匹配情况，显示模型对数据解释较为清晰，时刻分辨较为确定。
- 图3进一步以时间序列方式展现了最可能的隐态对应的泊松率，便于直观观察系统状态随时间变化。
本模型为基础尝试，说明数据有多种潜在解释状态分布，反映请求数在时间上的波动。
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• 3.2 状态数未知的模型选择

- 实际中潜在状态数未知，需通过贝叶斯模型选择确定最佳状态数。
- 计算数据的边缘似然，模型越复杂（状态数越多）其似然越大，但需防止过拟合。
- 采用经验贝叶斯（精确最大似然估计）简化边缘似然计算。
- 图4展示各状态数模型对应的对数边缘似然，结果在6状态时达到近似最优，表明更复杂模型更适合刻画数据变化。
- 图5则展示1至10状态模型分别拟合下的隐态泊松率时间曲线，能够看出状态数越多，拟合数据的细节越丰富，尤其6及7状态模型能更细致地捕捉HTTP请求数的波动。
这部分强化了模型准确性和解释力，支持报告选择7状态模型用于最终分析。
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2.5 总结与讨论

• 重申欧盟AI法规的严格性和分类监管原则。

- 明确指出ChatGPT因违反数据保护规定被意大利封禁的事实，以及由此产生的用户访问限制。

• 依据HMM与OONI数据分析结果，总结HTTP无效请求数在封禁期间明显减少，7状态模型最为合适，进一步证明用户访问能力受限。

- 结果反映出欧盟对生成式AI的规制不仅涉及法律合规，更在实质层面影响用户网络行为和信息流动。
总结部分明确了研究贡献，为政策制定者和市场参与者理解法规实施后果提供了数据支撑。
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3. 图表深度解读

3.1 图1：意大利HTTP无效请求每日计数（2022年10月至2023年9月）

• 描述：线形图示意了每日HTTP无效请求数量，x轴表示日期，y轴为每日计数。3月27日至4月11日（封禁时期）用红色背景标记。

- 解读：在封禁期开始时，HTTP无效请求显著下降，从300余次下降至100以下的低谷，封禁解开后迅速回升，峰值甚至超过400次，显示用户网络访问行为强烈波动。

• 关联文本：证实封禁政策对互联网请求行为产生明显钳制效应，减少了无效请求的产生情况，反映了真实的使用中断。

- 数据和视觉表现都真实体现了事件影响的时间动态与强度。

3.2 图2：4状态模型下后验概率曲线

• 描述：分四个子图，显示在每一假定状态（0-3）时刻的后验概率（蓝线）和观测HTTP请求数量（灰线）。

- 解读：模型能在大多数时间点对唯一潜状态赋予高概率，表示模型对数据解释力较强。不同状态对应不同的平均泊松率（如64.43、130.57、285.27、206.07），说明请求波动被不同强度的潜状态捕捉。

• 关联文本：支持隐马尔可夫模型有效揭示观测数据背后的隐含结构，为进一步模型复杂度选择和状态数确定奠定基础。

3.3 图3：4状态模型下推断的最可能隐态泊松率时间序列

• 描述：绿色线条表示模型推断的潜在泊松率随时间变化，对比灰色观测值。

- 解读：模型捕捉到波动的基本趋势，例如封禁期间潜态聚焦在较低访问率区间，之后反弹。

• 关联文本：分析了单种潜状态对请求数的解释，形象地展示了网络访问被限制的时间段。

3.4 图4：潜状态模型数量与边缘似然关系

• 描述：x轴为模型潜状态数量（1至10），y轴为模型的对数边缘似然指标。

- 解读：边缘似然随状态数增加快速提升，在6状态处趋于峰值，之后增长趋缓，表明6状态模型最佳平衡了拟合和复杂度。

• 关联文本：为选择最终模型参数提供量化依据，避免过度拟合。

3.5 图5：1至10状态模型潜态泊松率推断结果

• 描述：10张子图分别展现不同潜状态数模型下推断的潜在泊松率时间序列，绿色为推断值，灰色为观察值。

- 解读：状态数越多，拟合越细腻，6-7状态模型能够较好地平衡描述网络请求的峰谷变化，封禁期间低谷得到更明确刻画。

• 关联文本：确认了7状态模型对数据最佳的解释能力，支持报告结论。

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4. 估值分析

此报告为政策影响研究，数据模型主要是隐马尔可夫模型与泊松过程，未涉及传统金融估值模型，如DCF、P/E等估值方法。模型重点在状态数选择、后验推断，和边缘似然的贝叶斯模型选择。故无金融估值部分，相关金融术语为统计学和机器学习领域模型解释。

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5. 风险因素评估

报告中虽未专门章节展开风险识别，但根据全文内容隐含以下风险：

• 数据可靠性与代表性：OONI数据基于用户测量采集，可能存在样本偏差或测量误差，影响模型拟合及解释。

- 模型假设约束：隐马尔可夫模型假设状态转移与泊松分布符合，现实网络请求可能存在更多复杂非平稳因素，模型可能捕捉不足。

• 政策外溢效应：意大利单个国家的政策应用对其他欧盟国家影响存不确定性，监管动态变化导致结果时效性风险。

- 隐私保护与创新平衡：法规严苛可能抑制技术应用创新，尤其对用户体验和产业发展带来负面风险。
报告缺少具体缓解风险方案，未来研究或需增强风险应对讨论。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告模型的选择主要依赖于经验贝叶斯近似最大似然，存在可能过拟合风险，理论上更精确的贝叶斯推断方法未被应用。

- 模型状态解释缺少对隐状态物理含义的深入关联说明，7状态模型优于4状态模型的结论合理但缺少更深入经济或互联网行为学解释。

• 对OONI数据的限制及可能影响未做详细探讨，如流量突发变化可能由多种原因引起，仅与封禁关联性需警惕因果推断局限。

- 报告多处重复总结部分内容，或可精简增强逻辑连贯性。
整体而言，报告较科学严谨，结论较为稳健，但在模型细节和数据本身解释维度还有提升空间。

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7. 结论性综合

本报告通过严密的统计建模和大量时间序列互联网监测数据，客观分析了欧盟隐私保护法律对生成式AI、以ChatGPT为代表的影响，以意大利封禁为例，反映了政策对互联网访问行为的显著约束效果。
模型分析表明，HTTP无效请求数在封禁期间出现明显下降，隐马尔可夫模型最佳拟合状态数量为7，能够细致捕捉到用户访问受阻的时间段，说明欧盟监管下AI访问限制对用户真实互联网行为产生了实质影响。
从政策角度，报告既展示了保护数据隐私的必要性，也隐含了监管带来的用户访问能力下降这一挑战，提醒监管者需平衡技术促进与隐私保护的复杂关系。
图表深刻展示了事件发生前后用户访问行为的动态变化及潜状态推断过程，数据支撑强有力，帮助理解法规干预在网络环境中的具体效果。
总体上，该研究为生成式AI治理与网络审查的实证研究提供了创新的分析视角和方法论基础，具有较高的学术及政策参考价值。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]

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