清华朱旭峰：产业、人口结构及社会压力决定一国AI治理方案
清华朱旭峰：产业、人口结构及社会压力决定一国AI治理方案
7月7日，由南方都市报社和清华大学人工智能国际治理研究院联合主办的2023世界人工智能大会“人工智能创新与治理”分论坛在上海世博中心成功举行。
会上，清华大学公共管理学院院长、科技发展与治理研究中心主任朱旭峰发表主旨演讲。他梳理分析了全球各国采取的人工智能治理措施，指出产业结构、人口结构和社会压力是影响一个国家制定治理方案的三大原因。
朱旭峰发表演讲。
他建议，我国进行人工智能治理应注重“因地制宜”；同时，要加强有关人工智能技术伦理的社会科普和教育，提升新兴技术的社会接受度，避免新技术被“妖魔化”。
一
偏向发展还是规制？各国AI治理手段不同
今年以来，ChatGPT无疑已成为科技圈产业界最热门的话题之一，它的问世似乎标志着人们迎来了全新的AI时代。不过，在人工智能领域不断取得突破进展，深刻影响和改造人类社会的同时，有关如何监管、治理的讨论也从未停歇。
今年6月，多个国家在人工智能立法方面有所动作，试图通过立法加强AI治理。欧洲议会通过全球首部专门针对人工智能的综合性立法《人工智能法案》授权草案；美国民主党、共和党众议员共同提交《国家人工智能委员会法案》。在我国，《人工智能法》已被列入国务院2023年立法工作计划，草案预备提请全国人大常委会审议。
人工智能的发展浪潮已不可避免地席卷而来，从全球视角看，各国在治理方面采取了哪些措施？又有何差异？会上，朱旭峰发表了题为《人工智能治理的全球版图》的演讲，对上述问题作出解答。
朱旭峰演讲现场。
朱旭峰首先提到了“科林格里奇困境”——一项新兴技术如果因为人们担心不良后果而过早实施控制，这项技术就很难发展；反之，如果控制过晚，任由技术发展，就可能变得“一发不可收拾”，再解决不良问题会十分困难。“这就导致了一个悖论——我们到底应该在什么阶段、什么场合开始对新兴技术的发展进行规制、治理？”
为了解全球的人工智能治理情况，朱旭峰对各国发布的相关政策文件进行了梳理分析。到目前为止，美国、英国等国家颁布了最多的人工智能治理政策，中国紧随其后。值得注意的是，不同国家在治理模式、治理方法上有较大区别。
一般各国针对人工智能的治理模式，可以概括为促进技术和产业发展以及规制技术风险两个方向政策工具的组合。具体而言，在人工智能治理是偏向于发展还是规制方面，不同国家的做法各有侧重。比如，新加坡等国家侧重积极发展人工智能以增强国际竞争力，而欧盟则通过树立监管规则以提升产业发展与全球竞争水平。
朱旭峰进一步分析，在人工智能治理过程中偏向于规制的做法，也会采取不同方案，即以市场或是政府监管的方式进行规制。例如，美国主要采用市场为主体的监管方式，各州自行立法，更多以市场的力量来推动规制，充分发挥企业的作用。欧盟各国则是政府为主体进行监管，通过各国政府加强监管、发布相关政策文件来实现人工智能治理。
同样，在人工智能治理过程中偏向于发展的做法也有不同的导向，具体可分为国家导向和市场导向。前者的典型案例是韩国，其推崇通过国家规划、国家方案来布局人工智能产业发展。印度政府的干预相对较少，人工智能产业根据市场导向自由发展。
二
加强AI科普教育，避免技术被“妖魔化”
随着人工智能的应用越来越广泛，其技术治理未来将成为全球治理的重要方向。那么，为什么各国会选择不同的人工智能治理模式？朱旭峰指出主要原因包括三个方面。
图为朱旭峰。
首先是产业结构，即产业格局和技术发展水平会影响政府发展人工智能的重点方向。比如，美国的人工智能发展较为领先，因此采取的治理措施以鼓励创新发展为主，强调监管的科学性和灵活性。欧盟的人工智能发展较美国仍有一定差距，如果采取不加限制的鼓励措施，可能面临相关产业和数据被美国等先进国家企业掌控的局面，因此适当对人工智能技术进行监管也是保护自身产业发展、树立全球监管规则、增强产业全球竞争力的一种手段。
其次是人口结构，由于人工智能理论上可以替代部分劳动力，一个国家的人口和劳动力结构，尤其是老龄化结构和劳动力储备等将影响人工智能的治理方向。如日本发展人工智能的重要考量是通过自动化机器人等技术，替代劳动力，提供适老化服务以更好地缓解老龄化社会的挑战。
再者是社会规范和民众压力，“它会影响一个国家人工智能治理的整体生成逻辑，各国从而形成不同的人工智能治理版图。”朱旭峰举例，100多年前汽车在英国的发明曾严重冲击了英国马车夫这一行业，于是车夫以汽车可能撞伤人的风险为由要求限制其行驶速度。该建议被采纳后，英国汽车产业的发展受到限制，其后世界工业中心逐渐从英国转移到美国。
基于各国采取的各种措施，朱旭峰针对我国正在推行的人工智能治理提出了数点建议。
一是要“因地制宜”，在充分考虑产业结构、人口结构、社会压力等因素的同时，探索符合我国国情的人工智能治理方案，明确不同发展阶段的治理目标和重点，加大政策支撑力度，优化技术创新与产业发展的环境。
二是加快人工智能领域人才的培养，构建基于深度产教结合的人工智能人才生态体系。
三是加强科技伦理研究和教育，提升新兴技术的社会接受度。既要注重学术机构对科技伦理的研究，还要加强有关人工智能技术的社会科普和教育。“通过一些办法让普通老百姓了解人工智能的发展情况和伦理原则，让他们更容易接受，从而有意识地理解人工智能对社会的影响，避免新技术被‘妖魔化’。”他说。
出品：南都数字经济治理研究中心
采写：南都记者樊文扬返回搜狐，查看更多
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