2023年AI大模型商用化探索与算力基础设施增长：AI治理与伦理挑战的全球共识寻求-全球领先多链钱包

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如今，人工智能技术迅猛进步，其监管问题已成为全球各界关注的焦点。各国和地区在探索监管路径上各有特色，既有创新举措，也时有观念上的冲突与碰撞。

欧盟监管思路

欧盟设立了以风险为依据的监管体系。2020年推出的白皮书阐述了这一理念，旨在减轻企业遵守规定的压力。《人工智能法案》实施后，将与其它法规协同，形成数字法律的安全屏障。对通用人工智能系统供应商有特定要求。欧盟一直要求技术领先者公开信息，这种做法是其网络数字监管的一贯作风。欧洲多地的实践经验对其他国家和地区具有参考价值。同时，这种监管模式也为全球人工智能监管提供了新的思路。

欧洲在人工智能监管方面进行深入探索，这基于多角度的考虑。首先，随着科技进步，人工智能已广泛融入多个行业，为确保公民权益不受侵害，监管措施必须得到加强。比如，在医疗等需要人工智能处理数据的领域，缺乏有效监管可能导致数据泄露等风险。其次，考虑到欧洲有众多跨国企业，监管的目的是确保这些企业在人工智能领域的发展是健康的，防止出现垄断等损害市场公平竞争的现象。

美国监管思路

美国确立了针对人工智能的监管策略。在本年5月23日，美国提出了关于人工智能应用与发展的新措施，旨在应对潜在的风险和机遇。此前，美国主要采取技术监管的方法，关注技术的应用和监管流程。例如，美国国家标准与技术研究院构建了相关框架，并希望建立在政府监管中的核心地位。此外，总统科技顾问委员会设立了专门的小组，负责评估并提出建议。

观察现实情况，美国在人工智能领域，众多企业巨头之间竞争激烈。技术进步迅速，例如生成式人工智能的兴起，若缺乏适当监管，可能会引发市场资源过度集中或技术被滥用等问题。为此，美国采取监管措施，旨在确保人工智能的发展能够满足其社会及经济发展的需要。

新加坡监管思路

新加坡的“模块化监管”理念对业界具有借鉴价值。它以共性要素为基础搭建架构，再根据具体情况进行调整。这种监管方式展现了全局规划和细致管理的思维。

新加坡在推进人工智能领域的发展时，遇到了特有的国内外挑战。国内企业对人工智能的发展规模和路径各有侧重，而模块化的监管模式有助于企业在适宜的框架内进行创新与成长。在国际层面，新加坡采用这种监管策略，有利于在全球人工智能产业布局中赢得一席之地。

中国相关探索

我国上海、深圳等地对人工智能的监管进行了尝试。两地分别制定了相关条例，用以指导人工智能产业的健康发展。深圳则根据不同风险级别的人工智能应用，提出了差异化的监管策略，包括对高风险项目的预先评估和预警，以及针对中低风险项目的预先披露和后续追踪。这些措施都是基于当地人工智能产业的实际情况，包括企业数量、种类以及涉及的行业等因素综合考虑后制定的。

在全国范围内，这些地区的探索成果值得向全国范围进行推广。同时，考虑到我国人工智能应用广泛，用户数量庞大，实施有效的监管措施至关重要，这不仅能确保众多用户的数据安全，还能维护他们的合法权益不受损害。

不同思路的比较

美国和欧盟在监管策略上有所不同。美国更关注技术操作流程，而欧盟则侧重于从潜在风险的角度进行监管。新加坡和中国在相关领域的探索也各具特点。新加坡重视构建框架并具备灵活性。中国则是根据本国人工智能产业的实际情况，制定了适合国情的监管办法。

各国在监管方面的不同理念，反映了政治、经济、文化等多方面的综合影响。以欧洲为例，其强调民众数据保护，这与其保护公民权益的文化传统密切相关。美国的监管策略则与其在科技领域的强大发展能力紧密相连。新加坡的监管思路则是基于其作为城市国家和国际金融中心的特殊地位。至于中国，其监管尝试立足于庞大的人口规模和复杂的市场环境。

监管发展趋势展望

未来监管领域的发展趋势多样。风险导向的监管模式有望得到更广泛的运用，这源于人们对人工智能风险作为监管关键因素的普遍认识。同时，各国和地区的监管经验有望相互学习，实现融合。

人工智能技术持续进步，应用场景也在持续扩大，这要求监管策略必须随之灵活变化。以无人驾驶为例，随着人工智能在其中的深入运用，监管措施必须全面考虑道路交通安全和乘客安全等多个维度。

最后有个问题想请教大家，大家对于人工智能的监管方法有什么看法？欢迎点赞、转发以及留言讨论。