人工智能的技术经济特征、产业影响及中韩合作应对

人工智能的技术经济特征、产业影响及中韩合作应对人工智能火热发展背后的冷思考人工智能与以往的新技术创新有何不同？作为一种新技术创新，人工智能的影响远远超过其他技术，为什么会这样？人工智能对经济社会颠覆性影响的背后机制是什么？人工智能将重构全球技术产业体系，背后的机制是什么？人工智能如何发展？不同国家如何合作？人工智能是充满争议的技术，如何引导人工智能向有利于人类的方向发展？目录/Contents010203人工智能技术经济特征、主要影响人工智能发展的关键问题中韩人工智能合作展望1.人工智能技术经济特征、主要影响人工智能技术创新和产业化的一般性逻辑机制人工智能基础研究人工智能应用技术先导产业传统产业应用孵化渗透ChatGPT、Sora……智能驾驶、制造制造、智慧物流……通用技术算力基础设施1.人工智能技术经济特征、主要影响人工智能特征科学驱动型、颠覆性特征人工智能从1956年就开始成为一个独立的研究领域，但直到上世纪90年代，人工智能才逐步开始产业化，而真正的大规模产业化直到本世纪以后才开始，前期的科研积蓄长达50年之久。融合型、通用性特征人工智能是新一轮科技革命下的通用技术，一方面可以大规模孵化新技术、新产业；另一方面可以促进传统产业改造升级。应用不确定性人工智能可以广泛应用到各个领域，具有双刃剑效应，有“好的”应用，也会出现“坏的”应用。目录/Contents010203人工智能技术经济特征、主要影响人工智能发展的关键问题中韩人工智能合作展望发展治理人工智能2.人工智能发展的关键问题：发展和安全的平衡基础研究基础研究和关键核心技术驱动应用发展探索多样化的应用场景宽松治理VS潜在风险严格治理VS发展降速人工智能治理困境的三大根源风险隐患多、风险机制复杂，治理难度大三大根源一是数据安全风险；四是人工智能责任认定风险二是人工智能滥用风险；三是人工智能知识产权风险发展和治理的平衡难度大人工智能技术尚处于发展初期阶段，过早、过严的监管和治理可能会阻碍人工智能技术的发展，但监管滞后又会引发严重的风险，发展和治理的平衡难度大是人工智能治理困境的又一重要原因。技术领导权、治理话语权“双权争夺”当前处于人工智能技术领导权、人工智能治理话语权的双重竞争期，各国在这两个领域中的激烈争夺进一步加大了人工智能治理难度。美国和欧盟人工智能治理模式治理维度治理模式治理取向治理机制治理架构治理工具美国模式审慎治理市场治理和社群治理为主、行政治理为辅分散治理软约束欧盟模式严格治理行政治理为主统一治理硬约束（1）治理取向美国在人工智能领域的优势体现为技术优势、欧盟优势则体现在长期的治理领导优势，这导致二者对人工智能采取了不同的治理取向：美国采用宽容审慎的治理态度，试图通过鼓励创新、容忍风险推动人工智能领先；欧盟则都用较为严格的治理取消，试图通过欧盟在标准、治理领域的话语权和影响力领导全球人工智能治理和发展。早在2020年1月，白宫发布的《人工智能应用规范指南》就指出，美国保持全球AI领导地位对维护经济和国家安全至关重要，联邦机构必须避免阻碍创新和增长的、不必要的监管或非监管行动。布鲁塞尔效应：欧盟通过其单方面的市场规制能力，在无需其他国家或国家机构协作的情况下，制定出全球市场遵循的规章制度。人工智能战略：通过领先治理、严格治理的方式，获取全球人工智能治理话语权；2018年出台的《通用数据保护条例》2024年，欧盟正式批准《人工智能法案》，全球人工智能治理的第一部法案。（2）治理机制由于不同国家人工智能治理取消、政治体制、治理环境等因素的差异，导致人工智能治理机制也存在较大的差异。美国：市场治理和社群治理为主、行政治理为辅；欧盟：行政治理主导。从治理理论来看，人工智能治理模式可以分为三种，一是市场治理模式，即发挥企业治理主体责任，通过市场机制实现人工智能治理；二是社群治理模式，即通过协会、联盟等非官方机构的方式实现治理；三是行政治理模式，即发挥政府主导作用，通过行政命令、法律等正式制度来实现治理。人工智能龙头企业、具有或者不具有官方背景的联盟组织是人工智能治理的重要主体。

2023年5月，美国微软公司发布《人工智能治理：未来蓝图》报告；2023年8月，美国非营利组织AccountableTech、AINow研究所和电子隐私信息中心（EPIC）联合发布了《零信任人工智能治理》的政策建议，旨在限制大型AI公司在监管方面的影响力。2024年2月，美国商务部部长雷蒙多宣布成立美国人工智能安全研究所联盟（AISafetyInstituteConsortium，AISIC），该联盟隶属于美国国家标准与技术研究院（NIST）下设的人工智能安全研究所（USAISI）。从欧盟来看，不管是人工智能法案的制定，还是实施，都由欧盟官方统一推进，表现出鲜明的行政治理特征。（3）治理架构人工智能治理架构反映反映不同治理主体之间的关系。美国：分散治理，主要是州政府、联邦部门分散治理；欧盟：统一治理，欧盟层面统一制定和实施人工智能法案。州治理文件加利福尼亚州《加州消费者隐私法案》康涅狄格州《关于个人数据隐私和在线监测的法案》科罗拉多州《科罗拉多州隐私法》伊利诺伊州《人工智能视频面试法案》内华达州《内华达州数据隐私法》德克萨斯州《关于制作欺骗性视频意图影响选举结果的刑事犯罪法案》马萨诸塞州《反面部识别条例》序号部门任命人员具体情况1农业部ChrisAlvares原为首席数据官，现担任首席数据官与人工智能官2国防部CraigMarte11担任首席数字和人工智能办公室主任3教育部VijaySharma原为首席数据官，现担任首席数据官与人工智能官4能源部HelenaFu原为首席数据官，现担任首席数据官与人工智能官5卫生与公众服务部GregSingleton担任首席人工智能官6国土安全部EricHysen原为首席数据官，现担任首席信息官和人工智能官7住房与城市发展部VinaySingh原为首席财务官，现担任首席财务官与人工智能官8社会保障管理局BrianPeltier原为副首席数据官，现担任副首席数据官与人工智能官9国务院MatthewGaviss担任首席数据和人工智能官10总务管理局ZachWhitman原为首席数据科学家，现担任首席人工智能官11退伍军人事务必Gi1Alterovit2担任本机构国家人工智能研究所所长，代行首席人工智能官职责12国家科学基金会DorothyAronson原为首席数据官，现担任首席数据官与人工智能官13劳工部LouisCharlier原为副首席信息官，现担任副首席信息官与人工智能官14核管理委员会DavidNelson原为首席信息官，现担任首席信息官与人工智能官15财政部ToddConklin担任首席人工智能官16司法部JonathanMayer首任首席科学技术顾问兼首席人工智能官17商务部RyanA.Higgins代理首席信息官和首席人工智能官虽然美国不断出台有关人工智能治理文件，但缺乏具有约束力的正式制度体系建设。2023年，美国参众两院共召开了超过30场人工智能相关听证会，联邦贸易委员会、商务部、管理和预算办公室、国防部等各部门及其下辖机构围绕人工智能也发布了各种研判和报告，《人工智能风险管理框架》（AIRMF1.0）《生成式人工智能和数据隐私：初探》报告、《两党人工智能立法框架》《关于推进联邦机构使用人工智能的治理、创新和风险管理》政策草案等相继问世，但目前仍以原则性要求内容为主，尚无具体的义务性内容。美国软约束欧盟硬约束与美国不同，欧盟不仅通过立法等方式保障人工智能治理的强制性，还通过统一实施保障人工智能的硬约束力。例如，《人工智能法案》全面禁止人工智能用于生物识别监控、情绪识别与预测性警务，同时也规定了像ChatGPT这样的生成式AI系统必须披露内容是人工生成的，另外，在选举中用于影响选民的人工智能系统被认为具有高风险。这些规则旨在促进以人为本、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。同时也能确保在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。（4）治理工具目录/Contents010203人工智能技术经济特征、主要影响人工智能发展的关键问题中韩人工智能合作展望人工智能是典型的科学驱动型技术和产业，未来人工智能发展取决于基础研究和原始创新的突破；通过强国高校、科研机构的合作，促进中韩人工智能基础研究领域合作基础研究合作共同构建开放的全球人工智能创新生态人工智能细分应用领域合作人工智能治理合作人工智能合作人工智能的应