平衡点：全球范围内减轻AI相关风险的方法

过去几年，现代技术一直在现有的法律框架下推动伦理边界，而这些框架并不是为此而设计的，导致了法律和监管上的地雷区。为了应对这种情况，监管机构选择以不同的方式进行，各个国家和地区之间的差异增加了全球紧张局势，当无法达成协议时就会发生这种情况。

这些监管差异在最近的巴黎AI行动峰会上得到了体现。该活动的最终声明重点讨论了AI开发中的包容性和开放性问题。有趣的是，它只广泛提到了安全性和可靠性问题，没有强调特定的AI相关风险，例如安全威胁。由60个国家草拟的声明中，英国和美国的签名明显缺席，这表明当前各国之间缺乏共识。

全球范围内应对AI风险

AI的开发和部署在各个国家受到不同的监管。然而，大多数国家的做法都介于两个极端之间——美国和欧盟的立场。

美国方式：先创新，然后监管

在美国，没有联邦层面的法案专门针对AI的监管，相反，它依赖于市场驱动的解决方案和自愿性指南。然而，有一些关键的AI相关立法，包括国家AI倡议法案，该法案旨在协调联邦AI研究，联邦航空管理局授权法案和国家标准与技术研究所（NIST）的自愿风险管理框架。

美国的监管格局仍然处于流动状态，容易受到重大政治转变的影响。例如，2023年10月，拜登总统发布了一项行政命令，关于安全、可靠和值得信赖的AI开发和使用，制定了关键基础设施的标准，增强了AI驱动的网络安全，并监管了联邦资金支持的AI项目。然而，2025年1月，特朗普总统撤销了这一行政命令，转向了优先考虑创新而不是监管的立场。

美国的做法也遭到了批评。批评者指出，其“碎片化性质”导致了一张复杂的规则网络，这些规则“缺乏可执行的标准”，并且“存在隐私保护的漏洞”。然而，整体立场仍然处于变化中——2024年，州立法者提出近700项新的AI立法，并且已经有多次听证会关于AI在治理中的应用以及AI和知识产权问题。尽管美国政府不避讳监管，但很明显它正在寻找不妨碍创新地实施监管的方法。

欧盟方式：优先预防

欧盟选择了不同的方法。2024年8月，欧洲议会和理事会引入了人工智能法案（AI法案），这被认为是迄今为止最全面的人工智能监管法案。通过采用基于风险的方法，该法案对高敏感性AI系统施加了严格的规则，例如用于医疗保健和关键基础设施的系统。低风险应用只需最低限度的监督，而某些应用，例如政府运营的社会评分系统，则被完全禁止。

在欧盟，遵守法规不仅在其境内是强制性的，而且对于任何在欧盟境内运营或向欧盟市场提供AI解决方案的AI系统的提供者、分销商或用户也是强制性的，即使该系统是在欧盟以外开发的。很可能，这将为美国和其他非欧盟的综合产品提供者带来挑战，因为他们需要努力适应这些规定。

欧盟的做法也受到了批评，包括其未能设定人权的黄金标准。批评者还指出过度复杂性以及缺乏明确性。批评者担心欧盟的非常严格的技术要求，因为这些要求是在欧盟试图增强其竞争力的时候提出的。

寻找监管的中间立场

与此同时，英国采用了一种“轻量级”框架，介于欧盟和美国之间，基于安全性、公平性和透明度等核心价值。现有的监管机构，如信息专员办公室，在其各自的领域内拥有实施这些原则的权力。

英国政府已发布了AI机会行动计划，概述了投资AI基础、实施跨经济AI采用以及培养“本土”AI系统的措施。2023年11月，英国成立了AI安全研究所（AISI），该研究所由前沿AI任务组演变而来。AISI的成立目的是评估高级AI模型的安全性，并与主要开发者合作以实现安全测试。

然而，英国的AI监管方法也受到了批评，包括有限的执行能力和缺乏协调性。批评者还指出缺乏中央监管机构。

像英国一样，其他主要国家也在美国和欧盟之间找到自己的立场。例如，加拿大引入了基于风险的方法，提出了AI和数据法案（AIDA），旨在在创新、安全性和伦理考虑之间取得平衡。日本采用了“以人为本”的AI方法，发布了促进可靠开发的指南。与此同时，在中国，AI监管由国家严格控制，最近的法律要求生成式AI模型经过安全评估并符合社会主义价值观。与英国类似，澳大利亚发布了AI伦理框架，并正在更新其隐私法以应对AI创新带来的新挑战。

如何建立国际合作？

随着AI技术的不断发展，不同的监管方法之间的差异变得越来越明显。每个国家对于数据隐私、版权保护和其他方面的做法都不同，使得在AI相关风险问题上达成全球一致的标准变得更加困难。在这种情况下，国际合作对于建立能够解决关键风险而不扼杀创新精神的基准标准至关重要。

国际合作的答案可能在于像经济合作与发展组织（OECD）、联合国和其他全球组织，它们目前正在努力建立国际标准和AI的伦理指南。前进的道路不会容易，因为它需要整个行业找到共同点。如果我们考虑到创新正在以光速发展——现在就是讨论和达成协议的时刻。