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欧洲《人工智能白皮书》的核心内容及启示

05月13日

人工智能正在改变着人们的生产生活方式,同时也带来了例如性别歧视、侵害隐私、被用于犯罪等潜在风险。欧洲在过去二十年多年发展中,未能在消费者数据市场占有重要地位。为寻求新的发展机遇,欧州正力图在产业互联网化以及物联网的发展中,利用欧洲传统工业和专业市场的强势地位,在未来工业数据和专业应用程序数据市场中谋求领袖地位。2020年2月,欧盟委员会正式发布《人工智能白皮书—通往卓越和信任的欧洲路径》(以下简称《白皮书》)指出,人工智能是数字经济最重要的应用之一,欧洲必须作为一个整体开展行动,打造成为未来数字市场的新领袖。《白皮书》旨在促进欧洲人工智能发展的同时,解决人工智能所带来的风险问题。

一、主要目标:建立欧洲统一的人工智能发展环境

《白皮书》中指出欧洲应建立人工智能生态系统,让技术造福整个欧洲。主要体现在:第一,改善公民生活。包括医疗、家用机器、便捷的交通系统等更好的服务设施;第二,助益商业发展。包括新一代产品和服务的开发,尤其是欧洲原本的强势产业,包括机械、交通、网络安全、农业、绿色和循环经济、医疗和高附加值的产业(设计业和旅游业);第三,助力公益事业。进一步降低服务成本,包括交通、教育、能源和垃圾管理,协助法律执行机构,保障公民的权利等。为达到这一目标,必须避免欧洲单一数字市场建设的碎片化,要对人工智能采取统一的欧洲路径。

二、重点路径:发挥欧洲在工业领域的传统优势

一是充分利用欧洲在工业和专业市场的优势。欧洲拥有卓越的研究中心、创新型的初创企业、全球领先的机器人和具有竞争力的制造业及服务部门。同时,开发了强有力的计算基础设施、安全低能耗的数字系统和巨大的工业、公共数据,这些都可以保障进一步开发和运行人工智能,使欧洲成为人工智能“创造者”和“开发者”。另一方面,欧盟对人工智能研发进行的大量资金投入是其在研究领域占有高市场竞争力的主要原因,但和全球其他地区相比,投资强度仍有差距。为此,白皮书指出,欧洲需要加强投资下一代AI技术和基础设施的力度,提升数据素养等数字能力,在赋能数字经济的关键技术和设施上掌握技术主权,更大力度支持具有公信力的人工智能系统建设。

二是以技术优势抢抓下一个数据潮带来的新机遇。当前,欧洲在消费者应用程序和网络平台领域处于劣势地位,导致欧洲在数据准入方面缺乏竞争力,但未来数据价值和再使用将发生重大转变。首先,欧洲是低耗能电子产品的全球领袖,虽然人工智能专业处理器市场目前被非欧国家占据,但未来低能耗电子产品是处理器市场的发展方向。其次,在量子计算研究的强势地位保证欧洲在量子计算领域处于前沿,并且欧洲在人工智能算法基础领域也保持着优势,将机器学习、深度学习、深度神经网络等融合,可以帮助改善人工智能结果的解释性。

三、欧洲建立人工智能生态系统的保障措施

欧洲需要在不同层面采取行动支持建立良好的人工智能生态系统,并支撑欧洲经济和公共行政的人工智能开发和应用。主要从以下四个方面采取措施:

一是加强各成员国、各部门间的协同合作。为延续欧洲2018年发布的《人工智能协调计划》中有关政府间协作的方针,此次白皮书要求动员不同成员国展开密切合作,包括70多项联合行动,以求在关键领域开展更有效率的合作,例如研发、投资、人才、数据等领域。同时,欧洲人工智能研究中心也需要构建网络和协同机制,实现中心规模化,力图建成全球人工智能专业技术集散地,赋能欧洲成为工业、医疗、交通、金融、能源和地球空间等领域的全球领袖地位。

二是培养技能型人才,弥补人才短缺。为保障创新人才供给,配合白皮书发布,2020年7月 1日欧盟委员会发布了《欧洲技能议程:促进可持续竞争力、社会公平和抗逆力》,该议程保障了欧洲从城市到农村的每个人都拥有接受培训和终身学习的权利。主要目的是:积极应对新冠疫情大流行给欧洲许多人带来了的新的职业挑战,支持人们接受新的技能培训以适应劳动力市场的需求,通过提高不同教育程度的人对人工智能的认知,帮助其更好地使用基于数据和人工智能的技术。此外,欧洲人工智能研究和创新中心也将根据其能提供的机遇吸引全球人才。

三是保障数据安全,加强计算基础设施建设。欧洲的数据优势主要是产生工业数据,这预示着欧洲可以立足于数据和人工智能的前沿,加强对计算技术和基础设施的投资,大力促进负责任的数据管理行为,为数据的再使用提供值得信赖的环境。另外,鼓励私营部门充分参与人工智能研发和创新进程,在提供投资上开展必要的合作。

四是强化监管机制,降低人工智能带来的风险。欧洲现行的法律法规对人工智能所涉及的活动仍具有适用性,但能否充分解决人工智能系统带来的风险,以及哪些法律法规需要调整,应当引起政府的重点关注。同时,新的法律框架需要保证不给企业,尤其是中小企业带来不必要的负担。欧洲委员会主张采取“以风险等级为基础”的监管路径,且强制性规定原则上只适用于高风险人工智能活动,这样能够确保监管干预具有适用性和针对性。

四、对上海数字化转型的启示

一要制定相关政策,加强政策间协同。由于人工智能的核心组成要素是数据和算法,加强数据供给对开发人工智能至关重要,目前我国在数据的保护和合规使用方面缺少统一明确的政策规定,因此在构建相关法律框架赋能人工智能发展的同时,应与大数据发展的相关政策统一起来,加强数据和人工智能发展政策的协同性。

二要强化监督管理,规避数字化风险。数字化转型在为政府、企业和个人赋能的同时,也带来了数据治理和隐私保护风险,政府要制定一系法律法规以加强监管,在监管过程中避免相应的风险,对不同的人工智能技术及应用可进行风险识别和归类,制定应用于不同风险等级的监管模式。

三要加大对专业型和复合型人才培养。人工智能是城市数字化转型发展中的关键技术,上海在吸引行业内顶尖和领军人才的同时,更要充分培养这类技术人才。高校可与企业和有关单位联合教学,开设不同类型的课程以适应数字化转型的垂直领域知识体系,更好的培养助力城市数字化转型的专业人才。同时要提升公民的参与度和积极性,在明确各方权责的基础上,引导公民多元协同共治,充分发挥社会治理多主体作用。 

(来源:《科技发展研究》2021年第4期,作者:尤建新,上海市产业创新生态系统研究中心总顾问、同济大学经济与管理学院教授;曾彩霞,博士、同济大学法学院工程师)

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