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周輝教授帶領團隊起草了中國第一部《人工智能示范法》。近日，他做客中歐EMBA「合一講堂」，分享了對美國人工智能立法的觀察，以及相關中國企業(yè)要如何應對。

周輝

中國社會科學院法學研究所

網(wǎng)絡與信息法研究室副主任

中國社會科學院大學法學院副教授

耶魯大學法學院訪問學者

01美國在人工智能發(fā)展中獨占鰲頭

2023年，生成式人工智能的快速發(fā)展，引起了社會的廣泛關注。為什么美國在這次人工智能發(fā)展中繼續(xù)獨占鰲頭？其中有諸多因素值得我們深入思考。

人工智能的發(fā)展基于三個基本要素的形成，分別是數(shù)據(jù)、算力和算法。過去幾十年，一些技術的沉淀促成了這一歷史機遇的形成。

首先，互聯(lián)網(wǎng)的商用發(fā)展，積累了大量的數(shù)字化數(shù)據(jù)，為訓練人工智能提供了基本物料。2024年恰好是中國全功能接入互聯(lián)網(wǎng)30周年，在此過程中，中國也積累了豐富的數(shù)據(jù)資源。

其次，算力和算法發(fā)揮出了數(shù)據(jù)資源的優(yōu)勢。

第三，生成式人工智能一改過往符號主義學派通過符號和邏輯運算來模擬人類的思維過程，采用大量數(shù)據(jù)進行訓練（即結合當前的上下文來預測下一個token的概率分布）。

第四，資本需要故事。過去幾年，人工智能的發(fā)展為全球資本提供了一個好故事，大量資本的注入才最終促成了這次生成式人工智能的大發(fā)展。

02人工智能相關風險的治理

人工智能的相關風險大致分為兩類。一類是短期可預見、有手段去控制的風險；另一類是即便能夠設想到，但也難以用現(xiàn)有制度去管控的風險。

重要的問題是：未來人工智能是否會發(fā)展至超人工智能，或者強人工智能的階段。一旦進入這一階段，我們將不能采用現(xiàn)有范式和概念下的法律制度、法律工具來做回應。美國、歐盟會把災難性風險的法律監(jiān)管作為重點，在規(guī)制上嘗試利用現(xiàn)有的工具。

早在2019年，美國就關注到人工智能可能存在的風險，《2019年算法問責法案》就「算法黑箱」對一般公民權益造成的侵害，以及算法是否會進一步加劇美國的種族歧視等風險進行了防范。

雖然2024年歐盟通過了世界上第一部綜合性的人工智能法，但如果就含有「人工智能」關鍵詞的法案或法律而言，美國已經(jīng)有很多部了。

03美國人工智能立法的三個特點

美國雖然沒有一部像歐盟《人工智能法》那樣能夠統(tǒng)攬全局，既規(guī)制政府，又規(guī)制市場，既設定權利，又規(guī)定義務的綜合性立法，但是它在一些人工智能的具體場景和不同領域中有相關的立法。這些立法具有以下特點。

特點一，雖沒有綜合性立法，但內(nèi)容廣泛。美國已經(jīng)通過的人工智能法律主要是規(guī)制政府合法、公平地去使用人工智能系統(tǒng)或工具。美國在提供政府福利的過程中，會引入AI進行自動化決策，為此政府要避免某些算法可能有意或無意地對一些弱勢群體，以及特定種族造成的歧視，這些是美國強制性規(guī)則的重點。

特點二，市場導向。美國的市場監(jiān)管比較寬松。美國的政治背景導致了對市場監(jiān)管很難形成合議。美國企業(yè)，特別是AI大企業(yè)有很強的政策游說能力，會在聯(lián)邦層面對設立強監(jiān)管的聯(lián)邦立法形成阻力，并且相應的法律和政策都有這些大企業(yè)深度參與。

2023年，美國在白宮組織了兩輪由頭部AI企業(yè)參與的自律性承諾（voluntary commitment）。這些承諾文本有AI大企業(yè)的深度參與，結果也對他們比較有利。

特點三，對外競爭。美國政府的寬松監(jiān)管只針對美國企業(yè)，但對已經(jīng)界定為競爭對手的國家和相關聯(lián)企業(yè)采取強監(jiān)管，在各方面會設計一定的門檻或者一些管制性措施，來約束相關企業(yè)的發(fā)展或增長潛力。美國目前從芯片、投資、算力等多個維度阻礙中國人工智能企業(yè)的發(fā)展，將中國視為在人工智能領域的強力對手。

04美國人工智能立法的趨勢

第一，促進人工智能創(chuàng)新發(fā)展。2023年，美國發(fā)布的人工智能行政命令里有一項重要內(nèi)容是，鼓勵大家在政府功能、政府開展監(jiān)管或服務時應用AI產(chǎn)品或系統(tǒng)，但政府本身不會生產(chǎn)、研發(fā)這些系統(tǒng)。最終財政預算會間接通過采購形式注入到AI相關的大企業(yè)和中小創(chuàng)新企業(yè)中。

第二，防止不安全或者無效的系統(tǒng)。因為人工智能、生成式人工智能可以提示很多知識，會擴大既有的像生物、化學、核武器擴散的風險。

第三，確保數(shù)據(jù)隱私安全。人工智能的發(fā)展離不開大量數(shù)據(jù)的投喂和訓練。立法關注的重點是保護個人免受濫用數(shù)據(jù)行為（即不適當、不相關、未經(jīng)授權使用或重復使用消費者數(shù)據(jù)）的侵害，但難度較大。因為美國在過去十幾年，從聯(lián)邦議員到產(chǎn)業(yè)界和學界，都有推動制定一個統(tǒng)一的類似中國《個人信息保護法》那樣的法律，但遲遲未能出臺。

第四，防止歧視。立法保護個人免受AI歧視。比如避免一些算法對弱勢群體造成的歧視等。

第五，建立人工智能問責制，以此確保開發(fā)和部署人工智能系統(tǒng)的人，遵守人工智能系統(tǒng)管理的規(guī)則和標準。美國成立人工智能安全研究院（AI Safety Institute）來積極承擔這項工作，尋找國際盟友制定相關國際標準。這些標準雖然在美國場景下是自律性的，不具有強制性，但因為有AI大廠深度參與，當頭部AI企業(yè)都采納這個標準時，它就變成了市場上支配性的標準，使得其他機構或者市場主體也必須按照他們的標準和規(guī)則來執(zhí)行。

第六，確保人工智能透明度。透明度監(jiān)管有一部分是針對內(nèi)容的，比如美國大選期間，兩黨擔心深度合成技術造成的虛假信息在社交平臺傳播，但現(xiàn)在可以通過給AI合成的內(nèi)容打水印來加以區(qū)分。

05企業(yè)的應對策略

• 遵守人工智能不同應用場景的不同要求

要關注人工智能應用的具體行業(yè)，以及相應部署會不會對就業(yè)和競爭產(chǎn)生影響。2023年，美國消費者金融保護局發(fā)布《關于貸款人使用人工智能拒絕信貸的指南》：關于貸方在使用人工智能和其他復雜模型時必須遵守的某些法律要求的指南。該指南描述了貸款人在對消費者采取不利行動時必須如何使用具體和準確的理由。

• 避免人工智能供應鏈不穩(wěn)定的風險

供應鏈的不穩(wěn)定體現(xiàn)在數(shù)據(jù)、算力、投資和芯片四個領域。

06中國企業(yè)如何應對人工智能供應鏈風險？

首先，建立多元化的供應鏈分散風險。與多個國家或地區(qū)的企業(yè)建立合作關系，將部分生產(chǎn)線遷移到友好國家或地區(qū)。

其次，制定詳細的應急計劃。識別潛在的風險因素（如供應商不穩(wěn)定、市場需求變化等），尋找并準備替代材料或臨時供應商。

第三，加強合規(guī)管理。充分了解和遵守業(yè)務所在國家的相關法律法規(guī)，創(chuàng)新商業(yè)模式，保持產(chǎn)品多樣化。