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欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。

Answer

欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法具有以下启示:

  1. 立法理念方面:我国与欧盟在人工智能立法上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现,欧盟法案对我国立法工作具有重要参考意义。
  2. 特殊领域监管方面:
    • 算法推荐、深度合成、生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。欧盟法案对这些领域的某些产品或服务有特殊回应,一定程度上印证了我国特别监管的必要性。
    • 对于深度合成,欧盟法案强化了系统使用主体信息透明度的要求,与我国相关规定有一致性,但我国规定更全面,不过存在规定交叉重复适用的问题。
    • 对于生成式人工智能,欧盟法案将其视为“基础模型”的一种类型,并规定了额外义务,我国相关规定在义务上更为全面。
  3. 监管体系方面:
    • 中国针对不同涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。
    • 欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估划分风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管,进一步界定了各类主体的义务。
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References

快讯|欧盟《人工智能法案》,已通过谈判

三、《法案》将对我国AI监管产生何种影响?我国与欧盟对于人工智能立法的工作一直以来处于“齐头并进”的态势,遥遥领先于其余各国,双方的立法理念也不难看出有共通之处,尤其体现在风险分级管理、高风险项目的“备案”、“评估”、“透明”等原则,均在《生成式人工智能服务安全基本要求》、《人工智能法1.0(专家意见稿)》等相关法律法规中已有所体现,此次欧盟的《人工智能法案》也必将对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。同时,如果AI项目有意拓展欧洲市场,由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高,将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》而对产品进行调整。四、总结监管过严,则技术发展不畅,监管过松,则乱象丛生。但监管势在必行,毕竟技术侵染的土壤后留下的烂摊子,最终依然是政府出面收场。马老师曾经说过,战胜AI最好的办法是先掌握AI,关注监管动态,是为了稳步跑赢落在最后的那个人,为此你可以关注这个公众号,还可以扫码添加我的微信,找我喝个咖啡。

【非官方解读】全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理 监管框架评述及启示

[heading4](2)在人工智能系统特殊领域的特殊监管达成共识[content]算法推荐,深度合成,生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。虽然2023年《AI法案》折衷草案适用于所有的人工智能系统,但就上述某些产品或服务而言进行了特殊的回应。这些回应一定程度上印证了我国对这些领域进行特别监管的必要性。面对深度合成,2023年《AI法案》折衷草案在第52条第3款第1项确定了深度合成的标记义务,使用深度合成时,不仅要告知接收者内容为使用深度合成系统下的输出物,同时要标记具体使用深度合成技术的主体的信息。这与《互联网信息服务深度合成管理规定》第16至18条所规定的标记义务保持一致,但相比之下2023年《AI法案》折衷草案更加强化了系统使用主体信息透明度的要求,一定程度上将法律责任分配给了使用深度合成技术的主体。对于生成式人工智能,2023年《AI法案》折衷草案将其视为“基础模型”的一种类型,在第28b条对基础模型所施加的一系列一般义务之外,还通过该条第4款规定了针对生成式人工智能的额外义务。具体而言包括第52条第1款所规定的透明性义务、在保障言论自由等基本权利的同时防止违法内容生成,以及尊重知识产权的要求。欧盟对于深度合成和生成式人工智能的特殊规定仅占据整部法案的极小篇幅,从规定内容上来看虽然抓住了规制重点但并不详尽。相较而言,我国的两个相关规定在义务上更为全面。不过由于缺少统一的横向立法,导致我国的相关规定存在大量重合,可能会导致规定交叉重复适用的问题。

【非官方解读】全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理 监管框架评述及启示

[heading4](1)依据主体的治理范式与依据风险的治理范式[content]中国与欧盟关于人工智能监管的体系框架表明,两者对人工智能进行规制的出发点有所不同。中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任作为基本落脚点。实际上,我国针对特定人工智能产品或服务的规定,基本上是将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。《互联网信息服务算法推荐管理规定》的义务主体是“算法推荐服务提供者”,《生成式人工智能服务管理办法》的义务主体是“生成式人工智能服务提供者”,《互联网信息服务深度合成管理规定》则明确形成了多义务主体规制模式,包括深度合成服务提供者、深度合成服务技术支持者以及深度合成服务使用者,但从具体条文来看,深度合成服务提供者、深度合成服务技术支持者是该《规定》最主要的规制对象。欧盟《人工智能法案》则是首先确立以风险为基准的人工智能治理框架。通过对人工智能系统进行评估,人工智能系统将被划分为不可接受风险、高风险、有限风险和最小风险四个层级,并匹配了不同的责任措施和差异化的监管。[22]张欣:《生成式人工智能的算法治理挑战与治理型监管》,载《现代法学》,2023年第3期,第108-123页。在风险分级之下,2023年《AI法案》折衷草案进一步界定了提供者、授权代表、分销商、进口商、部署商等主体(根据Art3.1(8),统称为“经营者”),明确在不同风险的人工智能系统统一的责任措施和差异化监管之下,各类经营者在其中具体应该承担何种义务。

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2025-04-15
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2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
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2025-04-14
人工智能简史
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2025-04-10
浅谈“生成式人工智能在中职实训课的应用”
生成式人工智能在中职实训课的应用: 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术,所生成的内容可以是多模态的,包括文本(如文章、报告、诗歌等)、图像(如绘画、设计图、合成照片等)、音频(如音乐、语音、环境声音等)、视频(如电影剪辑、教程、仿真等)。 其应用场景广泛,例如: 文档摘要:将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要。 信息提取:从大量数据中识别并提取关键信息。 代码生成:根据用户的描述自动编写代码。 营销活动创建:生成广告文案、设计图像等。 虚拟协助:例如智能聊天机器人、虚拟客服等。 呼叫中心机器人:能够处理客户的电话请求。 生成式人工智能的工作方式如下: 1. 训练阶段:通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习进行训练,训练的结果是一个“基础模型”。 2. 应用阶段:基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练,以解决特定问题,从而得到一个量身定制的新模型。 Google Cloud 提供了相关工具,如 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台,旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型;Generative AI Studio 允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,无需代码或代码量少;Model Garden 是一个平台,可以让用户发现 Google 的基础和第三方开源模型,并与之交互,它提供了一组 MLOps 工具,用于自动化机器学习管道。 在教育领域,从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中,以“移动教学与促动”课程实习周为例,让教育学专业的学生了解和尝试运用教育 APP、二维码、教育游戏等技术方式开展移动教学。课程实习需要在 5 天内让非技术背景的学生分组设计课程并展示,由于学生众多,教师难以给予个性化指导,而 AI 在一定程度上补足了学生缺乏的经验。
2025-03-31
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面: 1. 基于深度学习技术和机器学习算法:通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习:例如在生成文本时使用大语言模型,通过监督学习不断预测下一个词语,经过大量的数据训练,从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习:包括文本、音频和视频等多模式的内容,这个学习过程称为训练,其结果是创造“基础模型”,如为聊天机器人提供支持的大型语言模型(LLM)。基础模型可用于生成内容并解决一般问题,也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
生成式AI的教育重构价值
生成式 AI 在教育领域具有重要的重构价值,主要体现在以下几个方面: 1. 为教师减负:通过复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,创造新的原创内容,帮助教师减轻工作负担。 2. 创新教学方式:例如让历史人物亲自授课,知识获取不再受时空限制,提高教育效率和质量,增强学生学习兴趣。 3. 个性化教育:根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源,实现因材施教,满足学生学习需求,提高学习成果,缓解教育资源不平等问题。 4. 角色多样化:授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以被 AI 重构。 5. 促进学生成长:人工智能生成的虚拟角色可以作为数字陪伴,给予孩子社会奖励,促进其成长和提高学习成绩。
2025-03-22
Stable Diffusion、MidJourney、DALL·E 这些生成式AI工具有什么区别
Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别: 1. 开源性:Stable Diffusion 是开源的,用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线:Midjourney 的学习曲线较低,只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量:Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景:Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合;Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中,但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据:这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的,例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司:DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面: 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力,因为要学会正确制作提示,但一旦掌握,能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing(需使用创意模式)和 Bing 图像创建器,系统可靠,但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord,使用时需键入特定格式的提示。
2025-03-20
生成式人工智能的提示词工程
生成式人工智能的提示词工程是一门新兴学科,在生成式 AI 模型中具有重要作用。 提示词是用户与模型沟通愿望的文本界面,适用于图像生成模型(如 DALLE3、Midjourney)和语言模型(如 GPT4、Gemini)等。它可以是简单的问题,也可以是复杂的任务,包括指令、问题、输入数据和示例,以引导 AI 的响应。 提示词工程的核心是制作能实现特定目标的最佳提示词,这不仅要指导模型,还需深刻理解模型的能力和局限性及所处上下文。例如,在图像生成模型中是对期望图像的详细描述,在语言模型中可能是复杂查询。 提示词工程不仅是构建提示词,还需结合领域知识、对 AI 模型的理解及系统化方法为不同情境定制提示词,可能包括创建可根据数据集或上下文程序化修改的模板。 此外,提示词工程是迭代和探索的过程,类似于传统软件工程实践,如版本控制和回归测试。该领域发展迅速,有潜力改变机器学习的某些方面。 在商业和社会中,提示词工程师是被炒作的职位,实际可能承担了机器学习工程师的部分职责。提示词工程是一切生成式 AI 的基础,不管用于学习、写作、绘画、编程还是玩音乐等。 在使用提示词时,要记住几个基本关键点: 1. 角色/身份:告诉 AI 它需要扮演的身份,提升其“职业素养”。 2. 目标/任务以及背景:所有对话都有目的性,要交代目标背后的逻辑,包括为什么要实现目标、希望达到的结果等。
2025-03-19
生成式AI
生成式 AI(Generative AI)是一种基于深度学习技术,利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,实现对输入数据的分析、理解和生成。 AIGC(AI generated content)意为人工智能生成内容,又称为生成式 AI。例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多,包括语言文字类(如 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等)、语音声音类(如 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等)、图片美术类(如早期的 GEN、去年大热的扩散模型带火的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等)。 SD 是 Stable Diffusion 的简称,是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像,是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model;LDM)。其代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7)。源代码库:github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 国内目前主要是在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下,由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》共同监管 AIGC 行业。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”正式称呼,是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 在 2022 年宣发时,OpenAI 称其是一种模型,但在官网的帮助页面中,称其是一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。
2025-03-19
AI智能体对个人工作能力培养方面的启示
AI 智能体对个人工作能力培养有以下启示: 1. 工作方法方面: 彻底让自己变成一个“懒人”。 能动嘴的不要动手,用嘴说出想做的事远比打字快。 能动手的尽量用 AI,用 AI 远比苦哈哈手敲快。 把手上的工作单元切割开,建设属于自己的智能体。 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 定期审视自己的工作流程,看哪个部分可以更多地用上 AI。 2. 个人素质方面: 技术层面之外,个人能力的提升是核心,尤其是学习能力和创造能力。 学习能力是通过持续阅读和实践来吸收、消化和积累知识的能力,是构建个人知识体系的基础和个人成长的动力源泉。 为保持竞争力,要培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯,广泛阅读,深入研究新领域,不断探索前沿知识,全方位、多角度学习和实践,以积累知识、提高适应能力和创新思维。 3. 技术应用方面: 迅速掌握生成式人工智能的基本概念和潜在影响,重点理解其如何革新工作方式和重塑行业格局。 深入了解市场上现有的人工智能产品和工具,并积极应用到实际工作中。 学习提示词技术,编写清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体,让其革新工作方式,多个虚拟伙伴和助手协同工作,提高工作效率和创新能力。 需要注意的是,AI 技术的出现能把大部分人的能力提升到及格线以上,人与人之间最大的差距在于认知差距。对创建 AI 智能体感兴趣的小伙伴,可前往 WaytoAGI 开源免费社区了解(里面有保姆级教程)。
2025-01-22
AI智能体对个人工作及职业规划的启示
AI 智能体对个人工作及职业规划具有多方面的启示: 在职业规划方面: 1. 职业趋势分析:基于最新市场数据和行业报告,协助分析自身专业或职业的前景,了解未来趋势。 2. 技能评估与提升:通过测评工具评估当前职业兴趣,提供针对性学习资源和课程建议,提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐:根据兴趣、技能和职业目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化建议。 4. 职业发展规划:结合个人情况和市场需求,制定详细的短、中、长期职业发展计划,帮助在 AI 时代找到职业定位。 在个人工作方面: 1. 掌握基本概念和潜在影响:对于生成式人工智能,应迅速了解其基本概念和潜在影响,无需深入技术细节,重点在于理解其对工作方式和行业格局的革新。 2. 应用现有产品和工具:深入了解市场上的人工智能产品和工具,并积极应用于实际工作,通过实践学习其优势和局限性。 3. 学习提示词技术:掌握提示词技术,编写清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果,提升工作效率和产出质量。 4. 探索构建智能体:构建智能体,赋予其特定角色和任务,协同工作,提高工作效率和创新能力。 总之,AI 智能体为个人提供了提效的可能,如同拥有数字员工,在职业规划和工作中都能发挥重要作用。
2025-01-22
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任作为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估:在我国,相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求,以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议,但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国相关立法的启示。可以举例
欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体,如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理:我国与欧盟在立法理念上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响:如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场,由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高,将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之,欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
2024-12-31
人工智能权利法案蓝图
以下是关于《人工智能权利法案蓝图》的相关内容: 一、总体概述 《人工智能权利法案蓝图》(Blueprint for an AI Bill of Rights)旨在保障公民在人工智能应用中的各项权利。 二、具体应用 1. 公民权利、公民自由和隐私 在公共和私营部门,保护公民的言论自由、投票自由,免受歧视、过度惩罚、非法监视以及侵犯隐私和其他自由。 保障机会均等,包括公平获得教育、住房、信贷、就业和其他计划的机会。 确保公民能够获得关键资源或服务,如医疗保健、金融服务、安全、社会服务、有关商品和服务的非欺骗性信息以及政府福利。 2. 数据隐私 公民应通过内置保护措施免受滥用数据行为的影响,对自身数据的使用拥有代理权。 设计应选择保护公民免受隐私侵犯,默认包含数据保护,确保数据收集符合合理期望,仅收集特定上下文严格必需的数据。 自动化系统的相关人员应寻求公民许可并尊重其关于数据收集、使用、访问、传输和删除的决定;若无法做到,应采用替代的隐私设计保护措施。 系统不应采用混淆用户选择的用户体验和设计决策,或通过侵犯隐私的默认设置给用户带来负担。 仅在适当且有意义的情况下,才以同意证明数据收集的合理性,同意请求应简短、易懂,并为用户提供数据收集和使用环境的代理权,改变当前难以理解的数据通知和选择做法。 加强对敏感领域(如健康、工作、教育、刑事司法和金融)相关数据和推论以及青少年数据的保护和限制。 禁止在敏感领域滥用数据,相关数据和推论只能用于必要功能,并受到道德审查和使用禁令的保护。 公民和社区应免受不受控制的监视,监视技术应受到加强监督,包括进行部署前评估,以保护隐私和公民自由。持续监视和监测不应在教育、工作、住房等可能限制权利、机会或访问的环境中使用。只要有可能,公民应有权访问报告,以确认数据决策得到尊重,并评估监控技术的潜在影响。
2025-01-10
欧盟人工智能法案在实施中对我国未来立法的影响
欧盟人工智能法案在实施中对我国未来立法主要有以下影响: 1. 参考意义:我国与欧盟在人工智能立法方面处于“齐头并进”态势,且立法理念有共通之处,欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考价值。 2. 产品调整:若AI项目有意拓展欧洲市场,可能因不同市场要求而需根据欧盟法案对产品进行调整。 3. 对中小企业的监管:我国法律制度在一般性规定基础上强化对大型企业监管,而欧盟法案顾及到中小企业弱势地位。将对中小企业的合规义务豁免及合规支持规定纳入我国未来人工智能立法,有利于形成公平竞争秩序,激发中小企业科技创新活力,避免过度监管。 4. 法律衔接:我国《个人信息保护法》规定可能对人工智能研发和部署使用中的个人信息处理形成合规障碍,而欧盟《人工智能法案》在不影响GDPR实施的情况下对涉及个人数据的处理进行了解释和衔接。我国若进行统一的人工智能立法,个人数据处理的合法性问题无法回避,可在立法中进行特别规定。
2025-01-02
欧盟人工智能法案立法理念
欧盟人工智能法案的立法理念主要包括以下几个方面: 1. 风险分级管理:对不同风险程度的人工智能应用进行分类监管。 2. 强调高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则。 3. 全面禁止人工智能用于某些特定领域,如生物识别监控、情绪识别、预测性警务。 4. 要求生成式人工智能系统如 ChatGPT 披露内容是人工智能生成的。 5. 认为用于在被认为高风险的选举中影响选民的人工智能系统需特别监管。 6. 旨在促进以人为本、值得信赖的人工智能的应用,并保护健康、安全、基本权利和民主免受其有害影响。 7. 确保欧洲开发和使用的人工智能完全符合欧盟的权利和价值观,包括人类监督、安全、隐私、透明度、非歧视以及社会和环境福祉。 2021 年 4 月发布的《人工智能法案(提案)》引入了风险分级监管、市场准入制度、监管沙盒等制度,以应对突出的算法黑箱问题,确保投放到欧盟市场的人工智能系统及其使用的安全性。近年来,欧盟针对数据治理发布的一系列法案,与即将正式出台的《人工智能法案》共同构成欧盟数据战略框架下的重要监管规则,从底层逻辑入手加强数据的安全保护,促进欧洲数据流动,防范算法自动化决策的潜在风险,建立相关伦理价值标准,保障个人权利,构建监管与创新发展的平衡机制。
2024-12-31
欧盟《人工智能法案》在中国适用过程中的积极影响与不利影响,请举例说明
欧盟《人工智能法案》在中国适用过程中的积极影响与不利影响举例如下: 积极影响: 1. 对中小企业的兼顾激励与监管:欧盟的法案顾及到了中小企业在人工智能领域的弱势地位,适当地将对中小企业的合规义务豁免规定以及合规支持规定纳入未来的人工智能立法中,有利于形成健康有序的公平竞争秩序,激发中小企业的科技创新活力,同时防止过度监管。例如,2023 年《AI 法案》折衷草案通过制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款、促进监管沙盒广泛而平等的参与、降低评估费用等措施降低中小企业的合规成本。 2. 纳入道德伦理和人权考量:《人工智能法案》将人工智能系统对伦理道德和基本人权的影响有机纳入规制框架和评估框架中,我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。 不利影响: 1. 以风险为基准的管理框架存在不确定性:伦理道德和人权具有高度概括性、抽象性和不确定性,如何将其融入人工智能治理考验立法技术。《人工智能法案》对“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统的界定和解释存在相当大的不确定性和模糊性,可能难以统一进行风险分类,成效有待进一步观望和研讨。 2. 可能无法完全适应中国国情:中国和欧盟在人工智能发展的阶段、市场环境、企业结构等方面存在差异,欧盟的法案在具体适用时可能需要进行较大的调整和适配,否则可能无法有效发挥作用。
2024-12-29