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北國咨觀點

AI時代的政策藍圖:解碼美、歐、日的發展戰略

發布日期:2024-08-07

來源:北京國際工程咨詢有限公司

ChatGPT-3的發布對人工智能產業產生了深遠的影響,技術的突破性進展及其對未來社會的潛在變革力已經在全球范圍內達成共識。各國紛紛制定人工智能國家戰略,搶占新一輪科技革命先機,其中,美國、歐盟和日本等發達國家處于領先地位,相應出臺了產業支持政策。政策除提供基礎制度保障和研發支持外,也體現了獨特的國家特色和創新亮點,反映出對AI技術多元化和本土化發展的深刻理解與實踐。本文通過梳理和分析發達國家AI政策,為我國推動人工智能產業發展提供參考。

一、產業支持——美國的路徑

美國通過完善的人工智能制度框架、政府科研院所和企業多元技術資金投入,大力推動人工智能技術不斷突破技術邊界,保持人工智能策源地的戰略位置,推動人工智能在各領域的應用。

(一)分級有序的人工智能發展管理架構


數據來源:根據公開資料整理,北國咨繪制
圖1 美國人工智能發展管理架構

美國政府及人工智能發展推進機構分為決策層、推進層和執行層。決策層承擔提出政策建議、決定政策方向的任務,包括總統科技顧問委員會(PCAST)、科技政策辦公室(OSTP)和國家科學技術委員會(NSTC),這三個機構被稱為聯邦政府科技決策的“三駕馬車”。推進層負責落實政策、推進項目,以能源部、商務部等職能部門以及美國國家科學基金會(NSF)為核心。執行層主要由能源部管轄的17家國家實驗室構成,將研究資源輸送到人工智能各細分領域,與頂尖高校等研究機構和前沿科技企業合作共同開展前沿科研工作。

(二)重點投向人工智能研發環節

1.政府自身的研發投入

2020年起至2024年3月,美國國家科學基金會共出資5億美元建設25家國家人工智能研究所,專注于氣候、教育、醫療、網絡安全等人工智能應用領域。國家人工智能研究所由美國頂尖高校領導,成為人工智能科學研究的前沿陣地和推動人工智能技術各領域應用的中堅力量,這種合作模式加強了科研的深度和廣度。

表1 美國政府近年投資的25家人工智能研究所總體情況


表格信息來源:北國咨根據公開信息整理
2.對企業和學術界科研的支持

學術方面,2024年美國國家科學基金會投資啟動了國家人工智能研究資源試點項目(National AI Research Resource Pilot Program, NAIRR),打造為研究人員提供算力、數據、軟件、模型等多方面支持的共享型研究基礎設施,項目聯合了11個聯邦機構和超25家前沿企業、非營利組織。企業方面,英特爾和Capital One等公司與政府合作,共同出資開展人工智能研究項目,促進研究成果的應用和商業化進程。

二、倫理法規——歐盟的方案

歐盟人工智能政策相較于其他地區,獨特之處在于其對倫理和人權的高度重視和完善的監管框架,在保護公眾利益的同時提升了在人工智能領域的話語權和影響力。

(一)強調倫理和監管

2019年,歐盟發布《可信賴人工智能倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI),提出人類代理和監督、透明度等七項關鍵要求,在推動人工智能創新和保障公民權利中尋找平衡點。


數據來源:根據公開資料整理,北國咨繪制
圖2 《可信賴人工智能倫理準則》七項關鍵要求

2023年,歐盟通過了全球首部綜合性的人工智能監管法案——《人工智能法案》(EU AI Act)。《法案》首次提出依據風險高低對人工智能系統應采取分級監管模式,確保對不同風險級別的實體采取恰當的監管措施,如針對醫療技術、自動駕駛等高風險系統提升管制力度。《法案》規定不得使用種族、宗教信仰等生物特征分類系統,不得從互聯網或電視圖像中進行以創建面部、性別等數據庫為目的的數據采集,并通過強制要求人工智能系統備案和公示、設立監管機構等手段,給予公眾知情權、監督權和質詢投訴權等制度保障,加強數據和隱私安全保護。

(二)注重數據和隱私安全保護

歐盟《通用數據保護條例》(GDPR, 2018年實施)提出人工智能系統必須以合法透明的方式收集個人數據,規定數據來源方需了解自身數據將如何使用,并與最終使用目的保持一致,數據只能在實現其用途所需的時間內儲存,到期必須清除等內容。《條例》保障了個人對自身數據訪問權、刪除權、糾正權等一系列權利。

三、版權寬松——日本的策略

人工智能訓練依賴海量數據,除個人數據外,還包括互聯網公開數據、書籍和期刊等。但用于訓練的數據版權保護處于爭議階段,由于人工智能發展速度與版權保護的權衡取舍,各國對數據版權規定存在顯著差異。美國方面,使用受版權保護的材料進行人工智能模型訓練仍處于灰色地帶,主要依賴“公平使用”原則,但是否將人工智能訓練視為“公平使用”尚未有明確的司法判決。歐盟方面,《人工智能法案》要求大模型開發人員公開其使用的受版權保護的素材,創作者能夠知道其作品是否被用于訓練人工智能模型,并有權尋求賠償。

日本政府在訓練數據版權保護與管制方面的政策最為寬松。2018年,日本政府修訂了《著作權法》,允許人工智能訓練使用受版權保護的作品。近期,日本政府明確表示,政府不會對用于人工智能訓練的數據進行版權強制保護,“無論它是用于非營利還是商業目的,無論是復制行為,還是從網站或其他方面獲得的內容”,意味著日本人工智能企業或可“合法”免費使用受版權保護的內容,在日語訓練數據較少的情況下,日本政府采取了淡化版權保護的方式。

事實上,淡化版權是處于技術追趕階段的國家的常用方式,如19世紀末20世紀初的美國并沒有嚴格保護國內外的專利權,美國企業可以自由地復制和改進國內外各類技術和發明,促進其工業化進程,快速縮小其與歐洲的差距。

四、結語

綜觀上述國家的發展政策,結合我國實際情況,中國的人工智能快速發展離不開一套更有活力、多元化和符合中國實際需求的政策體系。應通過加大研發類基礎設施投入、布局一批細分領域的人工智能研究主體、加快研究論證人工智能相關倫理準則、結合國情構建人工智能友好型的著作權法等手段,推動我國建立更完善的政策生態系統,在人工智能技術創新與其帶來的社會、經濟和國家安全的長遠影響之間取得良好平衡。

參考文獻

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[5]劉曉春,王潔,石嘉浩.美、歐、中人工智能治理實踐盤點[J]. 中國對外貿易,2024(03).

作 者

彭照康,長期關注研究人工智能領域 

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