如今人工智能的發展如火如荼，歐洲各國先后出臺規劃來推動人工智能的發展。2018年3月27日，歐洲政治戰略中心發布了題為《人工智能時代：確立以人為本的歐洲戰略》（The Age of Artificial Intelligence: Towards a European Strategy for Human-Centric Machines）的報告。

　　這份報告主要從以下幾個方面介紹了歐洲人工智能的發展：首先，介紹全球人工智能研發投入和發展情況；其次，介紹歐洲的人工智能發展情況及與其他國家的對比，并引出歐洲應該樹立人工智能品牌的戰略；最后，提出人工智能發展過程中遇到的勞動者被替代的問題和人工智能偏見的問題，并進而提出歐盟應該采取的應對策略。

　　人工智能發展圖景

　　根據Nils J. Nilsson（斯坦福大學教授，著名人工智能專家）的定義，人工智能這一術語可用來表示任何能很好地做出預測的技術（軟件、算法、處理流程以及機器人等）。這改變了機器只能“愚蠢”地接受人類指令的傳統印象。如今，海量數據使機器能夠自我學習，并變得智能化，同時擁有卓越的分析能力，有時甚至超過人類。

　　正如電力或蒸汽機，人工智能會成為深刻改變人們生活各個方面的通用技術。當下，人工智能已經在日常生活中扮演重要角色。如，基于機器學習的文本和語音識別或翻譯已被越來越多地運用，算法推薦為那些瀏覽網頁的用戶提供產品建議，或為那些在社交媒體上瀏覽內容的人量身定制新聞。未來將有更大的改變，包括無人駕駛汽車、無人快遞機、健康分析和精準醫療、網絡安全應用和加密貨幣、自動欺詐檢測、自動生產線等。由于高性能計算和海量數據的可用性，人工智能技術的應用將不斷超越人類極限。

　　人工智能帶給經濟的影響是顯著的，并為擁抱它的國家和公司帶來許多機會。據估計，采用認知系統與人工智能技術，將使全球商業收入從2016年的64億歐元，增長到2020年的378億歐元之多。預計到2030年，人工智能將為全球經濟貢獻12.8萬億歐元，相當于現今全球GDP增長了14%。實際上，通過采用自動化與機器生產，人工智能技術（機器學習）將顯著提高生產效率，到2035年預計可提高40%。

　　人工智能競賽與各國戰略

　　全球人工智能的發展已處于狂熱之中。2012年至2017年期間，專門從事人工智能應用的初創企業的全部風險資本融資的年復合增長率為85％。僅在2016年至2017年間，資金就增加了兩倍以上，達到110億歐元之多。大企業正在競相收購以人工智能為重點的公司，2012年以來有250多家使用AI算法的公司被收購。

　　各國政府正在制定廣泛的人工智能戰略計劃，包括全面的政策計劃、研究活動和對私人投資的財政支持。

　　中國、新加坡、日本、韓國等17個亞洲國家的政府在人工智能領域處于領先地位。其中，中國的目標是到2030年成為為世界主要人工智能創新中心，并于2017年12月14日宣布了一項詳細的三年計劃，計劃到2020年實現一系列具體目標，包括能大規模生產芯片和提升制造業能源效率10%左右等。

　　與此同時，加拿大和美國也在制定自己的戰略。而在歐洲，只有英國和芬蘭的政府在制定人工智能戰略，法國政府也委托一個特別工作組為其提出人工智能戰略。

　　人工智能美好圖景的背后

　　人工智能帶來好處的同時也會對經濟和社會造成不穩定影響，如新技術可能導致勞動力冗余、個體擔憂對個人信息失去控制、基于算法的在線平臺逐漸扮演準公共角色等。

　　雖然人工智能仍是新興領域，但其所具有的變革性特質要求政府保持警惕。

　　一方面，人工智能需要必要的支持，即有利的監管環境和必要的投入，如算力、數據、技能和資金等；另一方面，決策者需要發現并解決人工智能帶來的新威脅，目的不是為控制技術演進，而是引導技術發展方向，是為制定全球標準和最佳實踐，以確保技術為社會帶來價值，并被廣泛地分享。

　　1）人工智能應增強而非替代人類

　　雖然一些人會因為人工智能而失業，但是人工智能不會導致工作的終結，只是會轉變人們對工作的期望。在未來的人工智能社會中，人類仍有一席之地，只是重點放在促進技能過渡，并為那些更可能承擔風險的群體提供支持和保障。

　　國家的公共政策應該旨在建立人與機器的共生關系，并鼓勵人工智能的發展。人工智能應該是對人類的補充，而不是替代，其發展應該讓人們感受到賦能而不是威脅。

　　2）人工智能的固有偏差

　　在增強人類能力的同時，人工智能還會加劇現有的權力不對稱和偏見。隨著人工智能所賦能的技術逐漸成為人類社會的基本分析、交流甚至法律的基礎設施，我們必須謹慎對待。例如，算法正在影響公司的招聘流程、不同手機應用之間的溝通乃至用戶在Google或Facebook上所看到的內容。

　　然而，人工智能技術不可避免地會反映開發者的背景和偏見，如人工智能開發生態系統的人群有如下特征，即白人男性、家庭富裕、受過良好教育、對高科技有強烈傾向等。一個非多樣化的環境無法在不復制自身偏見的情況下，設計出社會運行的新范式。在1970年代早期，男性開發者首次推出安全氣囊，并以男性大小的仿制品進行實用測試，結果導致女性司機比男性司機受重傷概率增加了47%。美國國家運輸安全機構和汽車廠商花了30多年才對女性和兒童仿制品進行測試。

　　對于數字技術而言，我們沒有那么充足的時間，數字市場的演進十分迅速。單靠市場力量難以有效處理偏見問題。

　　歧視是一種重大的風險，人工智能可以將權力不對稱的后果推向極端。盡管歧視并非總是壞的（如電影院“歧視”學生，給他們打折的電影票），但是大數據和復雜的算法可以通過“歧視”挑戰我們的社會基礎。

　　如，預測分析可以防止基于種族或性取向的歧視性法律，甚至可以為患病可能性較高的人提供更高的保險費。因此，定義新“數字社會”的根本法則不應僅僅交于開發者，至少部分屬于公共政策的職能。在人工智能進一步發展前，政策制定者應該為此設定必要的框架。

　　歐洲人工智能發展面臨的雙重挑戰

　　內部挑戰與公司和公共部門對人工智能技術的應用有關，需要建立一個適應未來技術發展的靈活監管框架，并尊重關鍵的根本原則，包括社會和制度原則，如捍衛民主、保護弱勢群體（如兒童）以及隱私，同時還包括經濟原則，如促進創新和競爭。整個歐洲大陸的公司采用數字技術的進度緩慢。

　　2017年，全球數據中僅有4％存儲在歐盟，而且僅有25％的大企業和10%的中小企業使用大數據分析。在大多數成員國中，數據科學家占總就業人數不到1%。雖然大公司能夠采用人工智能技術來改進自身系統，但小公司面臨嚴重限制，如缺乏技術人才、面臨高昂投資和難以預估經濟回報等。

　　不過，歐洲有潛力在物聯網與人工智能領域取得領先地位，但是當下這些領域仍處于模擬運作中。再次錯失數字化發展，不僅會使歐洲的公司在競爭中處于劣勢，長期看來也會對經濟增長、稅收和就業產生重大影響。通過建立機器互聯系統并采用人工智能技術，歐洲公司將獲得“AI倍增”效應，不僅使其變得更加高效，而且還能捕獲和分析大量機器生成的數據作為運營的副產品。

　　外部挑戰是人工智能在世界各地的發展速度不均衡，一些地域會擁有結構優勢。如硅谷，其具有獨特的經濟結構，能支持具有強大商業應用的顛覆性創新。再如中國，其監管環境對個人隱私與個人數據的控制較少，公共和私人投資持續流入人工智能領域。

　　有數據顯示，文化因素使得93％的中國用戶愿意與汽車制造商共享位置數據，中國更有可能成為“汽車數據革命”的熱土。如果中國公司能夠實施更先進的人工智能技術并做好數據挖掘，它將成為主要競爭對手。中國在人工智能領域的努力也反映在學術界，中國研究人員目前較美國或歐洲同行發表了更多關于深度學習的學術文章。雖然歐洲的科研基礎比較強大，但長期以來無法將有前途的發明轉化為真正的創新，因而缺乏全球性的大型數字公司。

　　歐洲在專利提交和投資方面也落后于美國和中國。2016年，外部投資者將9億至13億歐元投入歐洲公司，但他們在亞洲卻投資了12億到20億歐元，在北美投資了40億到64億歐元，同時歐洲公司的內部投資也很低。即使一些歐洲人工智能公司在開發新的人工智能技術（DeepMind，Skype等）方面表現良好，卻往往在后期被非歐洲公司收購。歐洲大陸有時會成為“孵化器”，卻無法建立起大規模和國際化的科技公司，而其他科技公司卻借機在歐洲興建人工智能中心。

　　因此，歐洲應通過實現兩個目標來應對內部和外部挑戰：首先，創設一個支持人工智能投資的框架；其次，設定全球人工智能質量標準。

　　歐洲人工智能發展戰略方向

　　斯蒂芬·霍金曾表示：“AI（人工智能）是我們文明史上最大的事件，或者最糟糕的事件，我們只是不知道?！比斯ぶ悄芫哂袃擅嫘裕阂环矫鎸夹g的合理使用，有望解決當下世界上最棘手的問題，如氣候變化、貧困與疾病，另一方面對技術的惡意使用，卻可能使世界陷入極權主義與戰爭，甚至威脅人類的生存。

　　為了應對人工智能的挑戰，歐洲需要一個全面的涵蓋商業和公共管理的戰略部署，除了為人工智能的發展創設有利環境外，還必須基于廣泛認可的價值觀和原則來建立全球監管規范和框架，以保證人工智能的發展以人為本。

　　1）創設發展環境

　　人工智能的高速發展得益于三個要素：計算能力更強大、算法更復雜、大數據的可獲得性更高。因此，應在這三個方面采取行動，為歐洲創造更有利的人工智能發展環境，并投資相關配套技術，以及提供合適的保障措施。

　　2）識別歐洲在人工智能領域的優勢

　　機器智能和機器學習是依賴于大數據驅動的，相較于中國這些個人數據流動更加自由的國家而言，歐洲較高的數據隱私標準可能會成為一項劣勢。但長遠看，數字化“繁榮”必然與公民的福祉并行不悖，這也是歐洲可以為自己創造競爭優勢的地方。

　　3）加強歐洲的人工智能人才建設

　　歐洲面臨人工智能人才的嚴重短缺，因而需要朝互動、認知和非常規的職業技術方面升級，并建立高效的社會安全網。技能的培養要有包容性，能夠增強對人工智能潛在缺點的適應力。

　　4）推進以人為本的方法

　　隨著人工智能技術逐漸成為支撐經濟和社會活動的基礎，權力不對稱和不平等的問題被放大，并引起人們的擔憂。對此，需要盡早采取措施，以確保以人為本的人工智能發展方向。這需要較高的且透明的質量標準，并對人工智能的社會影響進行持續監測，同時需要及時更新一些傳統制度政策（比如競爭政策）。

　　歐洲人工智能發展戰略舉措

　　歐洲人工智能戰略應立足于四個維度。

　　1）支持：促進人工智能在歐洲的發展和推廣

　　人工智能需要歐盟決策者的全力支持才能蓬勃發展。歐洲需要加快部署和應用人工智能技術，其需求和供應可通過多個層面來刺激：

　　增加對數據的訪問和獲取以支持人工智能系統

　　監管方案的設計應有利于整個歐洲大陸數據的收集、使用和共享，同時保證“一般數據保護條例”（GDPR）所規定的最高個人數據保護標準。歐盟委員會的“建立歐洲數據經濟”（Building a European Data Economy）倡議，旨在消除跨境獲取和分享數據的障礙，該倡議包括一項允許非個人數據自由流動的規定，目前正由歐盟理事會與議會進行討論。在遵守競爭法前提下，歐盟委員會還可以促進歐洲公司之間共享數據資產。例如，創建數據共享平臺：一方面激勵公司和研究人員創建與利用這些平臺；另一方面借此解決中小企業的信息不對稱問題。

　　實施基礎設施投資并為人工智能設定有利的監管框架

　　新法規應開放投資，并為人工智能提供所需的關鍵基礎設施，即電信基礎設施和高性能計算設施（HPC）等。新提出的電信代碼旨在激勵對超高速寬帶連接和無線5G技術的投資，15個歐盟成員國已簽署協議，支持歐盟委員會建立多政府合作框架，以部署下一代超級計算基礎設施。這些措施在當下需要作為優先考慮的政治決策，因為如果欠缺具有競爭力的高性能計算能力和高速連接能力，歐洲將缺乏必要的速度和帶寬來構建和支持未來的商業模式。

　　促進人工智能中心的發展和人工智能研究的進步

　　創新生態系統通過融合補充技能和資源，將研究人員和私人投資者聚集在一起。歐盟委員會從2016年到2020年每年投資1億歐元，在歐盟各個業務領域創建數字創新中心，這筆資金中的很大一部分將用以支持人工智能創新。歐盟委員會應促進人工智能機構的永久網絡建設，支持公共和私人資金對人工智能實驗室規模擴大的投資。這些措施需要立足于歐盟大學與人工智能公司之間的互利關系，并在其他地區的公司取得實際進展前落實。

　　支持創建歐洲人工智能平臺

　　這樣一個泛歐平臺可以發揮咨詢機構的作用，匯集來自多個部門的不同利益相關方，從而識別人工智能的發展瓶頸，并為公共政策提供建議，促進歐洲人工智能技術的發展。

　　2）教育：關注個體以建立人工智能技能并培訓用戶

　　培養具有人工智能專業技術的員工隊伍

　　人工智能應用的最大障礙之一是缺乏技術人才，因此近期技術領域激增的并購活動，大都是跨國公司通過收購有前途的初創企業來獲取人工智能的專業人才。雖然歐洲對此類技術人才有明顯需求，但37%的歐盟勞動力人口仍沒有基本的數字技能。因此，培養機器學習和數據專家成為重中之重，同時應提升傳統行業中傳統工作的IT技能和數據素養。

　　以歐洲倡議為基礎，建立下一代人工智能人才

　　歐盟委員會的戰略圍繞2016年的“新技能議程”，其中包括旨在幫助成年人克服數字文盲的技能保障措施。此外，數字技能與就業聯盟是各級機構協調行動的平臺，旨在提升技能和推動數字教育。

　　創造適應力和獨立性，尤其是在數字原住民中

　　包容性人工智能戰略需要一種自下而上的方法，為社會成員提供必要的工具來安全地駕馭新的數字方式。人工智能帶來的定制服務和海量數據，使個人可以獲取準確契合其需要的商品和服務。但是，這也將個人推向了“有限理性”的極限，容易受到開發者的剝削、產生心理依賴和受到在線騷擾。因此，需要調整算法。人工智能的潛在風險或不利因素不僅可以通過自上而下的監管來解決，也可以通過用戶的自我措施來解決，因為變革和適應力主要來自個人。

　　3）執行：對傳統的體制和政策工具進行現代化

　　解決市場扭曲和權力不對稱問題

　　數字時代有時會造成供應商和用戶之間的不對稱，傳統政策工具需要適應新的數字環境才能起效，這是歐盟委員會一系列舉措的邏輯基礎，包括GDPR條例和數字單一市場戰略，具體如電子隱私條例、對數字商品和服務的消費者保護、禁止地理封鎖等。

　　最有效的傳統工具是競爭政策

　　并購控制、反壟斷和國家援助規則的適當實施，可以防止市場扭曲和避免在數字價值鏈中形成瓶頸。競爭政策有助于那些為客戶提供創新和最佳服務的企業獲得市場獎勵，競爭將降低企業通過算法歧視來剝奪用戶價值的能力。但是，采用競爭政策需要趕上快速變化的商業環境。

　　4）引導：確保以人為本的人工智能發展路徑

　　為了在人工智能競賽中取得成功，歐洲需要解決潛在的社會風險，并建立起歐盟人工智能品牌。這可由歐盟委員會領導的明確行動計劃來實現，該計劃應注重在歐盟層面建立必要的專業知識，以監測歐洲人工智能技術發展，并獲得設立質量標準的合法性以及執行這些標準的權力。該行動計劃的核心因素包括：

　　監控并定期報告人工智能技術的發展

　　應該在歐盟層面發展復雜的統計指標，以量化所有形式的人工智能技術的應用，由此可以圍繞相關領域探討有效的公共政策。

　　引入社會系統分析

　　不同學科的研究人員和專家、政府和企業代表，應通過不同層面的分析，來評估人工智能技術對不同社區的社會和經濟影響。應評估偏倚算法的潛在影響和歧視性做法的影響，評估結果與糾正性監管措施應告知公眾。

　　定義AI質量標準

　　包括算法流程的透明度級別與使用人工智能技術不產生偏見的義務。該質量標準，一方面應包括“設計合法”原則，保證開發人員在算法中包含對法律的尊重，從而克服機器學習和神經網絡技術的內在問題，如自我演進而逃脫設計者的控制。另一方面應包括“人機回環”原則，以使人工智能被設定為增強人類能力，而不是替代人類?！叭藱C回環”（human in the loop）原則將包括定期測試和再培訓，以確保在技術故障的情況下人類仍能夠執行有關任務。

　　執法

　　歐盟應具備必要工具以有效執行其人工智能質量標準，應制定機制來確定技術何時偏離了標準，并確定在部署和發布技術時滿足質量要求，應公開報告違反質量標準的情況，并在適當情況下將違法行為訴諸執法機構。

　　領先的全球性多邊倡議

　　歐盟應通過促進和參與與其他地區的多邊對話，在全球層面上發揮領導作用，推動用統一方法來界定人工智能發展的基本原則。例如，應該宣布起草一份“人工智能憲章”，其中應包括此類原則：限制向專制政權或可能侵犯人權的行為開發或售賣人工智能技術，禁止將人工智能技術用于部署自動化致命武器等。

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責任編輯：韓希宇