欧盟推出新的人工智能法规
欧盟委员会(EuropeanCommission)于2021年4月21日提出了人工智能(AI)法规，旨在将欧洲变打造值得信赖的人工智能(AI)的全球中心。欧盟有史以来第一个人工智能的法律框架与欧盟成员国的协调计划相结合，将保证人们和企业的安全和基本权利，同时加强欧盟对人工智能的吸收、投资和创新。新法规将调整安全规范，以增加使用者对新一代多功能产品的信任。
新的人工智能法规将确保欧洲人民可以信任人工智能产品。相称和灵活的规则旨在解决人工智能系统带来的具体风险，并在全球范围内设定最高标准。协调计划(TheCoordinatedPlan)概述了欧盟成员国必要的政策改变和投资，以加强欧洲在发展以人为本、永续、安全、包容和值得信赖的人工智能方面的领先地位。
新的法规基于人工智能发展趋势，依据风险高低分类，将适用于所有欧盟成员国。
不可接受的风险(Unacceptablerisk)：被认为对人们的安全、生计和权利有明显威胁的人工智能系统将被禁止。这包括操纵人类行为以规避用户自由意志的人工智能系统或应用(例如，使用语音辅助的玩具，鼓励未成年人的危险行为)和允许政府进行「社会评分(socialscoring)」的系统。
高风险(High-risk)：被认定为高风险的人工智能系统涉及到以下用途：
重要基础设施(如交通)，可能使人民的生命和健康受到威胁;教育或职业培训，可能决定某人的受教育机会(如考试评分);产品的安全零件(如AI在机器人辅助手术中的应用);就业、员工管理和自雇管道(如征才使用的履历分类软件);基本的私人和公共服务(如信用评分剥夺了公民取得贷款的机会);可能干涉人们基本权利的执法(如评断证据可靠性的系统);移民、庇护和边境控制管理(如核实旅行文件真实性的系统);利用AI于司法和民主程序。
高风险的人工智能系统上市前，将受到严格的管控约束：
充分的风险评估和缓解系统;为系统提供高质量的数据集，以尽量减少风险和歧视性的结果;对活动进行记录，以确保可追溯结果;提供关于系统及其目的的所有必要信息，以便监管单位评估其合规性;向用户提供充分且清晰的信息;适当的人力监督措施，以最大限度地减少风险;高度的稳健性、安全性和准确性。
特别是：
所有远程生物辨识(remotebiometricidentification)系统都被视为高风险的人工智能系统。原则上禁止在公共场所为执法目的使用，狭义的例外情况有严格的定义和规定(例如，在寻找失踪儿童、防止具体和紧迫的恐怖主义威胁或侦查、定位、识别或起诉严重刑事犯罪的肇事者或嫌疑人的需要)。使用上必须取得司法或其他独立机构的授权，并在时间、地理范围和搜索的数据库方面有适当的限制。
有限的风险(Limitedrisk)：即具有透明公开义务的人工智能系统。在使用人工智能系统(如聊天机器人)时，使用者应该能意识到正在与机器互动，进而做出明智的决定。
最小的风险(Minimalrisk)：法规允许自由使用人工智能的电子游戏或垃圾邮件过滤器等应用，绝大多数的人工智能系统都属于这个类别，对此不作干预，因为这些系统对公民的权利或安全只构成最小或没有风险。
在监管方面，欧盟委员会建议各国市场监督主管部门配合新的法规，并将设立欧洲人工智能委员会(EuropeanArtificialIntelligenceBoard)促进其实施，推动人工智能标准的发展。此外，还提议为非高风险的人工智能系统制定自发性的行为准则，建立监管沙盒(regulatorysandbox)以促进创新。
《欧盟AI协调计划〈CoordinatedPlanonAI〉》
《欧盟AI协调计划》首次发布于2018年，确定发展人工智能的行动和工具，使国家策略和欧盟公私合作关系和研究与创新网络形成了充满活力的局面。协调计划的全面更新提出了具体的合作行动，并确保与欧洲人工智能策略(EuropeanStrategyonAI)和欧洲绿色新约(EuropeanGreenDeal)步调一致，同时考虑到COVID-19带来的新挑战。协调计划提出了一个加快人工智能投资的愿景，推动疫后复苏，刺激各国人工智能发展策略，消除碎片化，应对全球挑战。
协调计划将透过数字欧洲(DigitalEurope)和展望欧洲(HorizonEurope)计划，以及欧盟复苏基金20%数字支出目标和欧盟凝聚政策(CohesionPolicy)分配的资金来进行：
通过交流政策见解、数据共享和对关键计算能力的投资，为人工智能的发展创造有利环境;透过公私协力伙伴关系(PPP)，建立研究、开发和创新能力，并向中小企业和公共管理部门提供测试和实验设施以及数字创新中心，促进人工智能的商业化。支持数字领域的培训计划、博士生网络和博士后奖学金来培养人才和技能，在全球范围内促进欧洲人工智能愿景，确保人工智能为人们服务，成为社会的一股力量;在高影响力的部门和技术中建立策略领导地位，包括人工智能对永续环境的贡献、扩大跨境信息交流来推动智能医疗系统，以及人工智能在公共部门、交通、农业，以及机器人技术的应用。《机械条例〈MachineryRegulation〉》：涵盖了广泛的消费者和专业产品，从机器人到割草机、3D打印机、建筑机械、工业生产线。确保新一代的机械保使用者和消费者的安全，并鼓励创新。虽然人工智能法规将解决人工智能系统的安全风险，但新的机械条例将确保人工智能系统与整个机械的安全整合。企业将只需要执行一个单一的合格评估。
此外，新的机械条例将使现行规定更加明确，透过允许文件的数字格式和调整中小企业的合格评估费用，简化企业的行政负担和成本，同时确保与欧盟产品立法框架的一致性。
欧洲议会(EuropeanParliament)和欧盟成员国将需要在普通立法程序中通过欧盟委员会对于人工智能系统和机械的建议。一旦通过，这些条例将直接适用于整个欧盟。同时，欧盟委员会将继续与成员国合作，推动实施协调计划。
背景：
多年来，欧盟委员会一直在促进和加强整个欧盟在人工智能方面的合作，以提高竞争力并确保基于欧盟价值观的信任。
在2018年发布欧洲人工智能策略(EuropeanStrategyonAI)后，经过广泛的协商讨论，人工智能高阶专家小组(High-LevelExpertGrouponArtificialIntelligence)在2019年制定了可信赖人工智能准则(GuidelinesforTrustworthyAI)，并在2020年制定了可信赖人工智能评估列表(AssessmentListforTrustworthyAI)。同时，2018年12月发布了第一个的人工智能协调计划，作为与成员国的联合承诺。
委员会在2020年发布的人工智能白皮书(WhitePaperonAI)为欧洲的人工智能提出了一个清晰的愿景：一个卓越和信任的生态系统，为AI法规提案奠定基础。关于人工智能白皮书的公众咨询引起了世界各地的广泛参与。白皮书中的关于人工智能、物联网和机器人的安全和责任影响的报告，提到产品安全立法仍不够完整。
欧拟推AI法规业界反弹声浪
对于欧盟提出全新法案管制人工智能(AI)的应用方法，如果立法过关将成为全球第一套管制AI的法规，但企业担心新法增加AI使用成本，限制或打压欧盟科技创新。
欧盟最新法案将AI应用方法依风险高低分类，其中高风险AI应用涵盖重大基础建设、大学入学筛选系统及银行贷款审查系统等。根据新法，这类高风险AI应用将受到欧盟严格监管，违法企业最高面临全球年营收6%的罚款。
除了加强监管之外，新法更将禁止特定AI应用，例如公共运输系统、公共场所、商店使用脸部辨识侦测、警察追查犯人的远程生物辨识系统，或是能够读取潜意识的AI技术。新法规规定，在使用前，必须先向主管机关提出法规遵从报告，详述脸部辨识系统如何取得数据。
对于AI新法被批评过于拢统不明，实际该如何实施仍有待观察。法律界人士认为，法规例外情况实在太多，反而失去AI规范保护及禁止的意义。
欧洲在全球人工智能竞争中的地位及战略分析
人工智能已成为全球竞争的焦点，为抢抓这一重要战略机遇，欧洲各国纷纷出台相关战略推动人工智能的发展。本文评估了欧洲在全球人工智能竞争中的地位，比较了欧洲各国人工智能战略，并讨论了欧盟层面的相关政策和计划。
欧洲在全球人工智能竞争中的地位
人工智能全球竞争态势日趋激烈，国家之间的人工智能竞争力可通过市场份额、投资水平、创新能力以及道德监管力度来衡量。总体而言，欧洲在人工智能竞争力的许多关键方面落后于中美等国，但在道德监管方法上处于领先位置。
市场份额。以人工智能初创企业数量作为衡量标准，2018年一项研究指出，全球排名前三的国家依次为美国、中国和以色列，分别拥有1393家（40%）、383家（11%）、362家（11%）人工智能初创企业；四个欧洲国家跻身前十，分别是英国（第四位）、法国（第七位）、德国（第八位）、瑞典（第十位）。但总体而言，欧洲仅次于美国，共拥有769家人工智能初创企业（占全球总数的22%）。这表明，虽然欧洲单个国家缺乏全球竞争力，但若欧洲加强其数字单一市场，将有望成为人工智能主要参与者。
投资水平。尽管自2008年以来持续增长，欧洲在人工智能领域的私人投资仍落后于美国和中国。2016年，欧洲在投资基金上的投入仅为24~32亿欧元资金，而亚洲、北美的投资额分别为65~97亿欧元、121~186亿欧元。过去十年中，私募股权和风险投资公司占欧洲人工智能相关交易量的75%。此外，英国、法国和德国吸引了人工智能公司的大部分投资，证明欧洲人工智能发展极不平衡。
创新能力。欧洲在创新方面的表现不断提高，根据2020年版《欧洲创新记分牌》，2020年欧盟整体创新绩效有所提升，与2019年相比，25个欧盟国家的创新绩效有所改善，其他绩效较低国家也有较大进步。自2012年以来，欧盟的平均创新绩效提高了近9个百分点，甚至在2019年首次超过美国。与全球竞争对手相比，欧盟的平均创新水平领先于美国、中国、巴西等国，但落后于加拿大、韩国、澳大利亚和日本。
道德监管。在人工智能监管和伦理方面，欧洲的表现优于其他国家和地区，注重探讨人工智能的法律、伦理和责任问题。欧洲早期对负责任和安全人工智能的关注，增加了其在制定道德监管标准方面的优势，其《人工智能白皮书》及其未来所有立法，都可能影响全球人工智能道德监管辩论，尤其是欧盟在数据隐私法规方面的经验，如《通用数据保护条例》（GDPR）等，可为新兴技术建立全球规范。此外，欧洲更容易接受尊重消费者基本权利的人工智能技术，随着全球标准的实现，这类技术有望迅速投入应用，给欧洲带来先行者优势，尤其是医疗、交通、能源等高风险应用领域。
欧洲各国在人工智能方面的战略及举措
为应对人工智能带来的挑战，法国、英国、德国、瑞典、芬兰、爱沙尼亚等欧洲国家纷纷制定人工智能战略，寻求以有益于社会的、合乎道德的方式推动人工智能发展。
（一）法国
2018年，法国政府发布《有意义的人工智能：走向法国和欧洲的战略》报告，首次明确了法国对待人工智能的态度，其文件标题中使用了“欧洲”一词，强调有必要将欧洲数据生态系统视为相关国家的共同利益，引入“产生、共享和管理数据”的新方法。同年3月，总统马克龙公布《法国人工智能发展战略》，宣布未来五年投资15亿欧元用于人工智能研发，强调在这一领域引领“欧洲之路”。该战略的四大重点为：一是加强生态系统建设以吸引最优秀的人才；二是制定开放的数据政策；三是建立支持新兴人工智能企业的监管框架；四是制定符合道德规范和可接受的人工智能法规。该战略还强调与人工智能相关的伦理考虑以及包容性和多样性等。
目前，法国在人工智能方面的努力初显成效。一份报告称，截至2019年底，法国已为人工智能初创企业筹集12亿美元，超过英国，成为欧洲人工智能融资领域的领跑者。此外，英国脱欧后，法国有望成为科技公司在欧洲的首选目的地，谷歌、Facebook、IBM、三星和微软等公司均已在巴黎开设或计划成立人工智能研究中心。
（二）英国
自2016年以来，英国陆续发布《机器人技术和人工智能》《人工智能：未来决策的机会与影响》《在英国发展人工智能》等战略文件，出台速度快、节奏紧凑且面面俱到，彰显出英国对引领人工智能未来发展的雄心和期待。2018年4月，英政府宣布投资10亿英镑用于其“人工智能行业协议”，该协议提出了人工智能发展愿景，即通过促进公私领域人工智能研发，投资科学、技术、工程和数学（STEM）教育，改善数字基础设施，培养人工智能人才，加强数字能力等，推动英国成为全球人工智能中心，提高各行业生产力，并建立英国在数据安全和道德伦理等方面的全球领导力。
英国人工智能战略确定了国家优势，并列出需要进行针对性投资的领域，但这些投资缺乏明确的时间规划。此外，若英国脱欧后无法与欧盟达成关系协议，可能导致国际科技公司从伦敦迁往欧洲其他地区，英国不仅失去欧盟研究资金和人才，还有可能失去获取欧洲数据资源的机会。
（三）德国
2018年11月，德国联邦政府通过了《人工智能战略》，正式将人工智能提升至国家战略高度，并提出3个目标：一是将德国和欧洲打造成人工智能的领先基地；二是合理及负责任地开发和使用人工智能；三是在伦理、法律、文化和制度等多个方面加强社会对话与引导。根据该战略，德国政府将在2025年前拨款30亿欧元支持人工智能的研究和产业升级。2020年12月，德国根据近些年形势变化及新冠疫情的现实需求对其《人工智能战略》进行修订，将对人工智能的资助从30亿欧元增加到50亿欧元。新版《人工智能战略》强调基础研究、转化与应用、监管框架等，并包括可持续性、环境与气候保护、抗击流行病等重点议题。
德国致力于负责任地开发和使用人工智能，旨在通过促进创新技术向工业应用转化来扩大经济优势。此外，德国为人工智能研发分配了相较于其他欧洲国家更多的资金，并将研究重点放在技术研究和转化等方面。
（四）瑞典
2018年5月，瑞典发布《国家人工智能方法》，阐述了该国人工智能目标，包括制定安全、可持续和合乎道德的人工智能标准和原则，改善数字基础设施，增加数据获取渠道，以及在欧盟发挥积极作用等。该战略指出瑞典缺乏人工智能专业人才，强调在合乎道德、可靠、安全和透明的法律框架内加强人工智能的基础研究和应用研究。此后，瑞典政府采取若干针对性举措，并取得良好进展。例如，自2018年5月以来，政府已向数所大学投资约370万欧元，帮助培养人工智能专业人才；在哥德堡的林德霍尔曼科技园建立国家人工智能中心，以促进公私合作、加强瑞典公司的科技实力等。
（五）芬兰
芬兰人工智能国家战略突出强调加大投资，培养、保留和吸引人工智能人才。其在人工智能领域保持全球竞争力的举措是对公民进行培训，全面科普人工智能技术对社会的潜在影响。为此，芬兰开发了免费的、首创的在线课程，面向所有公民开放，旨在提高其人工智能素养。未来，芬兰计划向所有欧盟公民免费提供人工智能在线课程。芬兰政府打算采取进一步措施来推动人工智能发展，包括制定中小企业参与计划，与爱沙尼亚、瑞典等合作，组建欧洲顶尖的人工智能测试实验室等。
（六）爱沙尼亚
爱沙尼亚是电子政务的先驱，也是世界上数字化程度最高的国家之一，技术基础雄厚，拥有诸多独角兽创业公司或估值超过10亿美元的私有公司，如Skype、Playtech、Bolt等。在《2019年克拉特报告》中，相关专家评估了公私部门就人工智能开展合作的方式，为《短期（2019~2021）人工智能国家战略》提供了依据。爱沙尼亚政府计划至少投资1000万欧元实施上述战略，并根据其实施经验和教训制定长期规划。爱沙尼亚人工智能战略强调增加公共部门投资和研发，促进可信任人工智能的发展，其在公共部门应用人工智能解决方案的目标是“增加以用户为中心的服务，改善数据分析过程，提高国家工作效率”。自2019年10月以来，爱沙尼亚在全国的公共部门至少部署了23个人工智能解决方案，目标是至2020年底拥有至少50个人工智能应用案例。
（七）其他国家
近期发布人工智能战略的其他欧洲国家包括奥地利、比利时、丹麦、意大利、立陶宛、卢森堡、马耳他、挪威、波兰、葡萄牙和西班牙。此外，奥地利、爱尔兰和意大利已建立国家人工智能工作组。葡萄牙、罗马尼亚和西班牙已将人工智能纳入其国家数字化战略。这些倡议大多强调加强作为人工智能基础的国家研究，建立人工智能中心，致力于支持工业界和中小企业，改善公众、行业从业者和公共部门之间的数据共享等。
欧盟对人工智能的态度
除国家层面的努力外，欧盟近年来还制定政策、提供融资机会，以推进欧洲人工智能的发展。
（一）欧盟资助人工智能研发
欧盟发挥作用的主要途径之一是其融资机制，作为《2021~2027年多年期财政框架》的一部分，欧盟委员会提出“数字欧洲计划”，意味着将92亿欧元投资于高性能计算、人工智能、网络安全和高级数字技能等。2004年以来，人工智能已被纳入欧盟研发预算，重点关注机器人，2014~2020年，机器人技术的投资增加了7亿欧元。此外，欧盟机器人研发计划也获得了21亿欧元的私人投资。
2014~2017年，欧盟在“地平线2020”多年研发资助计划下，向人工智能相关研究投资了约11亿欧元。在后续的“地平线欧洲”项目下，欧盟委员会提议投资1000亿欧元用于研发和创新，以加强欧盟的科技优势、提高创新能力和就业水平、增强全球竞争力、维持欧洲的社会经济模式和价值观。新成立的欧盟委员会已将投资人工智能作为其加强欧盟数字主权举措的一部分。
2019年11月，欧洲投资基金和欧盟委员会宣布推出一项新的人工智能和区块链投资计划，承诺在2020年提供1亿欧元资金用于支持人工智能初创企业。该基金通过向初创公司提供股权和资助，寻求缩小欧盟面临的投资差距。2021年该基金可能继续提供35亿欧元的投资资金，用于投资早期技术以鼓励创新。2020年12月，欧洲投资银行集团宣布一项新融资工具，与欧洲投资基金及私人投资者合作，为欧洲从事人工智能系统研发的公司提供1.5亿欧元资金，以弥补欧洲人工智能领域数十亿欧元的资金缺口。
欧盟《人工智能白皮书》指出，2017~2019年，欧盟用于人工智能的研发资金上升至15亿欧元，与前一阶段相比增长了70%，但它同样指出，欧洲在研究和创新方面的投资相较于世界其他地区仍略显不足。
（二）欧盟委员会不断发展的方法
除为研发提供资金外，欧盟委员会还寻求以其他方式推动人工智能的发展。
制定政策文件。2018年4月，欧盟24个成员国和挪威就“人工智能合作宣言”达成共识。此后其他欧盟成员国和英国也签署了这项声明。这份没有约束力的声明呼吁“欧洲在人工智能问题上采取全面综合的方法”。2018年4月，欧盟委员会通过《人工智能通讯》，阐述了欧盟对待人工智能的方法，重点关注人工智能伦理，旨在提高欧盟的技术及工业能力，为欧洲应对人工智能带来的社会、经济变化做好准备，并建立适当的道德和法律框架。2019年4月，欧盟委员会发布《人工智能道德准则》，指出所有人工智能应用程序应遵守七项要求，方可视为可信任，包括人的能动性和监督，技术稳健性和安全性，隐私和数据治理，透明度，多样性、非歧视和公平性，社会和环境福祉以及问责制。2020年2月，欧盟委员会发布了《人工智能白皮书——欧洲追求卓越和信任的策略》《欧洲数据战略》和《塑造欧洲数字化未来》三份政策文件，作为“塑造欧洲数字未来”战略的一部分。
成立人工智能高级专家组。2018年6月，欧盟委员会成立人工智能高级专家组，该小组由来自学术界、商业界等52名人工智能专家组成，就人工智能战略的实施向欧盟委员会提供咨询。2019年4月，人工智能专家组发布《人工智能道德准则》，同年6月，发布《可信任人工智能的政策和投资建议》，提出33项建议，致力于改变监管和投资环境，引导人工智能技术向可持续、值得信赖的方向发展。
启动人工智能相关计划。2018年12月，欧盟委员会发布“人工智能协调计划”，强调欧洲各方在关键领域加强合作的必要性，鼓励加大对创新型中小企业的投资力度，构建欧洲人工智能数据平台，制定道德准则同时确保建立有助于创新的法律框架以及处理与人工智能应用有关的安全问题等。2019年1月，欧盟启动“欧洲联盟人工智能”（AI4EU）项目，汇集了21个国家的79家顶级研究机构、中小企业和大型企业，旨在促进欧洲人工智能生态系统建设，为人工智能技术潜在用户提供服务和支持。该项目耗资2000万欧元，持续三年，试图在欧洲建立集人工智能知识、工具和研究资源于一体的网络平台。
特点分析
一是欧洲数字市场分化。目前，欧洲部分国家尚未制定人工智能战略，另一些国家已全面实施人工智能计划，人工智能发展水平各不相同，北欧国家普遍处于领先地位，而南欧和东欧国家则趋向于落后。此外，欧洲各国政府推出各自的人工智能战略及方法，大多数未经协商，加之欧洲的信息技术资产分散在不同国家，使得欧洲各国难以发挥共同优势、吸引人才资本和外部投资，从而缺乏全球竞争力。因此，尽管欧洲拥有强大的工业基础、较高的科研水平，但其在人工智能方面的表现远未达到应有水平。
二是英国脱欧可能会对欧洲人工智能发展造成影响。英国人工智能研究在全球颇具影响。伦敦是欧洲最重要的人工智能中心，初创企业密度较高，拥有1000余家人工智能公司、35个科技中心，以及阿兰·图灵研究所等著名人工智能研究中心。在欧洲加强数字单一市场建设时，英国脱欧意味着一个重要的欧洲国家正在朝不同方向发展，可能会对欧洲数字单一市场建设产生长期影响，减缓欧洲在人工智能方面集体进步。
三是欧洲积极寻求人工智能监管方面的先发优势。与其他国家/地区战略最大区别在于，欧洲战略高度关注道德、可信任、可持续发展以及人工智能系统的应用。欧盟层面及国家层面的举措也反映出欧洲发展“以人为中心”的人工智能并成为该领域领导者的愿望。可信赖人工智能奠定了欧洲建立和使用人工智能道德准则的基础，可能成为欧盟战略领先世界的关键。作为欧盟委员会道德准则的一部分，为欧洲诸多人工智能公司建立合规制度，将有助于推广欧盟人工智能开发和使用的规范。
免责声明：本文转自国防科技要闻，原作者蔡文蓉。文章内容系原作者个人观点，本公众号转载仅为分享、传达不同观点，如有任何异议，欢迎联系我们！
转自丨国防科技要闻
作者丨蔡文蓉
编辑丨翟丽影
研究所简介
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麦肯锡：欧洲存在巨大数字及人工智能鸿沟 落后于美国、中国等领军者
从许多指标上来看，欧洲经济及其企业多年来一直在努力抓住当前和前几代数字工具的全部潜力。现在是时候加大欧洲在数字转型方面取得成功的努力了，尤其是在人工智能(AI)等一系列新的数字技术变得更加普及的情况下。
平均而言，欧洲与世界领军者之间的数字鸿沟，正因其在开发和企业使用人工智能技术方面与世界领军者之间的鸿沟日益加深。如果不更快更全面地参与人工智能，这一差距可能会扩大，尤其是对那些人工智能准备程度相对较低的欧洲国家。
实现人工智能并赶上美国等人工智能准备最佳的国家以及中国等新兴国家领导者的潜力是巨大的。如果欧洲根据其目前的资产和相对于世界的数字位置平均发展和扩散人工智能，那么到2030年它可能会使其合并后的经济产出增加约2.7万亿欧元，即20％。如果欧洲要赶上美国的人工智能前沿，到2030年可以为集体GDP增加3.6万亿欧元。
一个要注意的积极点是，欧洲可能不需要面对面竞争，而是在具有优势的领域（例如企业对企业的机器人技术）竞争，并继续扩大世界上最大的技术开发人员基地之一，在欧洲范围内建立一个基于人工智能的创新中心网络。
在一份新的讨论文件中，《自人工智能前沿的说明：解决欧洲在数字和人工智能方面的差距》，麦肯锡全球研究所将权威的二级研究资料的调查结果与2017年和2018年进行的三个主要的独立全球调查相结合，以更好地衡量公司如何预测AI可能在欧洲展开的方式。
主要研究结果如下:
1.在其数字鸿沟上又增加了一个人工智能鸿沟
2.人工智能可能会在竞争、创新和新技能获取的快节奏游戏中扩大规模
3.人工智能可能会给欧盟经济带来强劲提振
4.欧盟成员国的人工智能表现可能会有所不同
5.欧洲应该考虑在五个领域优先采取行动，加速其人工智能发展
一、数字鸿沟上又增加了人工智能鸿沟
麦肯锡全球研究所在2016年的研究发现，欧洲国家仅获得了其全部数字潜力的12%(定义为与最数字化的行业相比，所有行业中对数字资产、劳动力和实践的加权部署)，这一比例是美国的三分之二。
根据麦肯锡2017年数字调查的最新数据，同样的差距依然存在。欧洲并非停滞不前，但人工智能扩散和投资的步伐仍然有限。虽然欧洲的国内生产总值与美国的国内生产总值相当，而且略高于中国，但如今欧洲信息通信技术行业的数字部分占GDP的1.7％左右，低于中国的份额为2.1%，只有美国的3.3%的市场份额的一半。尽管西欧的大公司正在继续扩大他们对早期数字技术的使用，但在2010年至2016年间，完全数字化的公司所占的份额以每年不到10%的速度增长
欧洲有一些坚实的资产可以在下一波人工智能浪潮中发挥作用。例如，它拥有近600万名专业开发人员——比美国还多。然而，欧洲在数字传播方面的劣势似乎有可能蔓延到人工智能领域，一个新的鸿沟正在出现。早期的数字公司是第一个在人工智能领域发展强势地位的公司，然而只有两家欧洲公司进入了全球数字30强，而欧洲只有10%的数字独角兽公司。欧洲大约有25%的人工智能初创企业，与欧洲在世界经济中的规模相当，但其在人工智能领域的早期投资落后于美国和中国。
此外，除了智能机器人，欧洲在人工智能扩散方面并不领先于美国，只有不到一半的欧洲公司采用了一种人工智能技术，其中大多数仍处于试点阶段。在欧洲，人工智能项目仍然分散，对人工智能的投资规模与美国或中国完全不同。2016年，欧洲仅吸引了全球风险资本和企业融资的11%，其中50%投向美国企业，其余资金流向亚洲(主要是中国)。这一比例在2018年大致相同。只有四家欧洲公司进入了全球人工智能初创企业前100名。
有关扩散的可用数据很少，但麦肯锡的调查研究结果表明，欧洲公司在采用大数据架构和先进的机器学习技术方面可能落后于美国同行，其使用率比美国低12％。欧洲和美国之间可能存在关于使用智能工作流程，认知代理和语言处理等AI工具的差距――迄今为止差距为16％。此外，欧洲AI尚未在企业中广泛部署，而不是在一个或仅少数几个职能部署。
只有5%的欧洲人工智能采用者(与之相比，美国的这一比例约为8%)在其整个组织中使用这些工具的比例约为90%。然而，十家公司中有七家的潜在使用率达到了10%。在最先进的产业——高科技——中，93%的采用者正在采用人工智能10%的潜在用途，但仍只有17%的欧洲公司(相比之下，美国的这一比例约为22%)在使用人工智能技术75%的潜能。在另一个极端，只有2%的欧洲医疗系统和服务公司在使用这些技术80%的潜能。
二、人工智能可能会在竞争、创新和新技能获取的快节奏游戏中扩大规模
麦肯锡对三项调查的分析表明，有三个渠道将决定人工智能提高生产率的程度:竞争、创新和新技能。
欧洲企业认为人工智能是一种竞争手段。当被问及尚未投资于人工智能的欧洲公司，是否认为既有人工智能本土公司的竞争风险，也有现有公司中较早采用人工智能的公司的竞争风险时，非采用人工智能的公司认为，两种类型的公司都存在同样的风险。例如，大多数(53%至57%)的非采纳者认为，这两种公司都能积极地从竞争对手手中夺取市场份额。在麦肯锡的调查中，15%的欧洲公司投资人工智能的主要目标是从竞争对手那里夺取市场份额(略低于亚洲和北美公司20%的比例)。麦肯锡的调查清楚地显示，精通数字技术的欧洲公司使用人工智能的可能性要高出15%至25%。
人工智能通过创新而不仅仅是效率带来营收增长的潜力，正激励着欧洲的用户。然而，麦肯锡的各种调查一致发现，企业对资本生产率和非劳动投入效率的追求，即使不是非常频繁，也是相差无几。大约30%的欧洲用户表示，他们使用人工智能是为了扩大收入，无论是通过开拓新市场还是扩大市场份额。在人工智能方面经验较少的公司往往更注重其帮助削减成本的能力，但企业使用和熟悉人工智能的程度越高，它们就越能从中看到增长潜力。
为什么有些公司在采用人工智能技术，而大多数公司却没有?其中最突出的因素是他们现有的数字工具和能力，以及他们的员工是否具备与人工智能和机器互动的合适技能。只有23%的欧洲公司报告说，人工智能扩散独立于之前的数字技术和使用这些数字技术所需的能力；64%的欧洲公司表示，人工智能的采用必须与数字能力挂钩，58%的公司表示必须与数字工具挂钩。麦肯锡的调查报告显示，欧洲企业采用人工智能的两个最大障碍，与拥有合适的劳动力有关。第一个障碍与在工作中使用ICT工具的能力有关。第二个障碍与企业提供新的人工智能应用和服务所需的技能有关，比如人工智能编码和分析专业知识。
这些推动采用的因素对欧洲商业和社会有重大影响:
与人工智能相关的竞争优势和对被颠覆的恐惧可能会导致一场竞争竞赛——这样的竞赛在互联网领域已经在中国和美国之间拉开了序幕。麦肯锡使用的各种调查得出的估计，到2030年，企业之间的竞争可能会占到欧洲企业采用人工智能决策的50%。
人工智能将被用于新的商业模式、产品和服务以及技能，这意味着大多数工作岗位将发生重大转变，包括一场新兴的人才争夺战，争夺人工智能、数字技能以及创造性技能。如今，这样的人才争夺战已经可见一斑。
人工智能可能会对经济增长和生产率产生重大的积极影响，但在许多行业，它可能具有赢者通吃的特点，因为企业采用差距可能非常大，因此有不同的能力来利用人工智能提供的机会。麦肯锡的案例估计显示，在欧洲，目前人工智能用户最多的10%的公司，未来15年的增长速度可能是平均公司的3倍。这种有利于领先者的生产率增长的分散性，与最近出现的超级企业现象类似。
三、人工智能可能会给欧盟经济带来强劲提振
如果欧洲根据其目前的资产和相对于世界的数字位置发展和扩散人工智能，它可以为其综合经济产出增加2.7万亿欧元，即20％，到2030年复合年增长1.4％。这种影响大约是发达国家过去采用的其他通用技术的两倍。
如果欧洲进一步改善其足以赶上美国的人工智能前沿的资产和能力，其潜力甚至可能更高。
GDP增长可能加速增加9000亿欧元的国内生产总值，并使潜在的人工智能总量在2030年达到3.6万亿欧元。
在麦肯锡的分析中，麦肯锡考察了三个宏观经济因素——自动化潜力、投资能力和连接性——以及四个微观经济因素:数字遗产、创新基础、人力资本和人工智能生态系统的成熟度。总体而言，欧洲在自动化潜力和认知技能储备方面表现良好，但平均而言，欧洲未能提高创新能力，并在发展大型人工智能初创企业生态系统方面面临挑战。
在长远不牺牲就业的情况下，欧洲可以通过人工智能显著提高生产率。纵观历史，技术淘汰了一些类型的工作，但它也总是创造新的工作。在欧盟28国，平均而言，人工智能可以创造与改变的工作一样多的新工作，特别是如果欧洲开发创新的新产品和新的需求。在欧洲，更多的创新，工作重新分配的流动性以及人工智能收益的内部化（主要是通过在AI供应链中担任重要职位）可能决定该地区就业发展的命运。人工智能的强大发展可能是最好的对冲工具，甚至可能成为未来欧洲新工作的催化剂。
四、欧盟成员国的人工智能表现可能会有所不同
欧洲捕捉人工智能全部潜力的平均能力掩盖了各国和行业之间的巨大差异。
人工智能对GDP和就业增长的总体影响应该取决于一组核心人工智能推动者是否到位——并得到培育。
麦肯锡按国家收集了一组指标，以衡量它们在关键驱动因素上的地位，并将它们汇总成人工智能准备指数。指数得分不是纯粹的平均数，而是根据每一个因素对促进每个国家经济增长的相对重要性来加权。以下是一些研究结果:
最发达的北欧国家和盎格鲁-撒克逊国家在欧洲处于领先地位，领先于中国(仅次于美国)。
在强大的人工智能生态系统、积极的ICT连接和强大的创新能力的推动下，美国在该指数中处于领先地位。值得注意的是，中国能够将大量收益再投资到经济中，而且已经在部署人工智能生态系统。
在人工智能准备方面存在明显差距，南欧和东欧落后。人工智能准备最充分和准备最不充分之间差异的主要驱动因素反映出，在准备不充分的国家，人工智能的采用速度较慢，这限制了竞争对手对人工智能的潜在好处，降低了从人工智能中获益的技能，以及创新企业利用人工智能的比例较低。
欧洲国家在促成因素上有不同的优势和劣势。例如，爱尔兰在ICT连接度指数上名列前茅，芬兰在人力资本方面名列前茅，英国在创新方面名列前茅。优势的分散表明，各国可以相互借鉴最佳实践，为人工智能创造更有利的环境。
五、欧洲应该考虑在五个领域优先采取行动，加速其人工智能发展
至少，欧洲需要在现有的人工智能技术基础上发展自己的人工智能之旅，因此，欧洲目前对人工智能的准备也就更加充分。然而，对于许多可能面临独家增长风险的欧洲国家来说，这可能还不够。一个更雄心勃勃的目标是，欧洲试图缩小与美国和中国等领军者之间的差距。请记住，这两位世界人工智能领袖可能正在积极进取，而欧洲在与人工智能的竞争中明显存在进一步落后的风险，并在获取增长和就业方面面临更多竞争。
如果欧洲不能加快其对人工智能的采用和推广，它很可能只能通过使用人工智能实现最低限度的生产率增长，但也可能无法赶上美国和中国。麦肯锡预见欧洲应集中注意五项优先事项:
欧洲需要继续发展一个由深度技术和人工智能初创公司组成的充满活力的生态系统，这些公司将利用人工智能创建新的商业模式
欧洲现有的公司需要加速他们的数字转型，拥抱人工智能的创新
数字单一市场的进展仍在继续，但尚未完成
为了抓住机遇，企业需要培养合适的人才和技能
大胆思考如何引导社会走出潜在的混乱
欧洲仍然存在数字鸿沟。鉴于数字技术是人工智能技术扩展的基石，欧洲可能在人工智能技术方面进一步落后于世界领先国家，并错失潜在新经济活力的一个重要来源。我们知道，人工智能与前一波数字技术具有赢者通吃的特点，因此欧洲迫切需要在现有优势和最佳实践的基础上发展自身。简而言之，欧洲需要更多的人工智能、不同的人工智能，而且需要更快地实现这一切。
欧洲人工智能战略解读：走向以人为本的人工智能时代
原标题：欧洲人工智能战略解读：走向以人为本的人工智能时代
猎云网注：欧洲政治战略中心（TheEuropeanPoliticalStrategyCentre,EPSC）是欧盟委员会内设的智库，于2014年10月成立，该智库主要为欧盟委员会主席和委员们提供战略分析和前沿政策建议。本文主要对EPSC发布的这份报告进行梳理和总结，希望为国内的人工智能发展提供借鉴。文章来源：腾讯研究院（ID：cyberlawrc），作者：曾雄、徐嘉莹。
如今人工智能的发展如火如荼，欧洲各国先后出台规划来推动人工智能的发展。2018年3月27日，欧洲政治战略中心发布了题为《人工智能时代：确立以人为本的欧洲战略》（TheAgeofArtificialIntelligence:TowardsaEuropeanStrategyforHuman-CentricMachines）的报告。
这份报告主要从以下几个方面介绍了欧洲人工智能的发展：首先，介绍全球人工智能研发投入和发展情况；其次，介绍欧洲的人工智能发展情况及与其他国家的对比，并引出欧洲应该树立人工智能品牌的战略；最后，提出人工智能发展过程中遇到的劳动者被替代的问题和人工智能偏见的问题，并进而提出欧盟应该采取的应对策略。
人工智能发展图景根据NilsJ.Nilsson（斯坦福大学教授，著名人工智能专家）的定义，人工智能这一术语可用来表示任何能很好地做出预测的技术（软件、算法、处理流程以及机器人等）。这改变了机器只能“愚蠢”地接受人类指令的传统印象。如今，海量数据使机器能够自我学习，并变得智能化，同时拥有卓越的分析能力，有时甚至超过人类。
正如电力或蒸汽机，人工智能会成为深刻改变人们生活各个方面的通用技术。当下，人工智能已经在日常生活中扮演重要角色。如，基于机器学习的文本和语音识别或翻译已被越来越多地运用，算法推荐为那些浏览网页的用户提供产品建议，或为那些在社交媒体上浏览内容的人量身定制新闻。未来将有更大的改变，包括无人驾驶汽车、无人快递机、健康分析和精准医疗、网络安全应用和加密货币、自动欺诈检测、自动生产线等。由于高性能计算和海量数据的可用性，人工智能技术的应用将不断超越人类极限。
人工智能带给经济的影响是显著的，并为拥抱它的国家和公司带来许多机会。据估计，采用认知系统与人工智能技术，将使全球商业收入从2016年的64亿欧元，增长到2020年的378亿欧元之多。预计到2030年，人工智能将为全球经济贡献12.8万亿欧元，相当于现今全球GDP增长了14%。实际上，通过采用自动化与机器生产，人工智能技术（机器学习）将显著提高生产效率，到2035年预计可提高40%。
人工智能竞赛与各国战略全球人工智能的发展已处于狂热之中。2012年至2017年期间，专门从事人工智能应用的初创企业的全部风险资本融资的年复合增长率为85％。仅在2016年至2017年间，资金就增加了两倍以上，达到110亿欧元之多。大企业正在竞相收购以人工智能为重点的公司，2012年以来有250多家使用AI算法的公司被收购。
各国政府正在制定广泛的人工智能战略计划，包括全面的政策计划、研究活动和对私人投资的财政支持。
中国、新加坡、日本、韩国等17个亚洲国家的政府在人工智能领域处于领先地位。其中，中国的目标是到2030年成为为世界主要人工智能创新中心，并于2017年12月14日宣布了一项详细的三年计划，计划到2020年实现一系列具体目标，包括能大规模生产芯片和提升制造业能源效率10%左右等。
与此同时，加拿大和美国也在制定自己的战略。而在欧洲，只有英国和芬兰的政府在制定人工智能战略，法国政府也委托一个特别工作组为其提出人工智能战略。
人工智能美好图景的背后人工智能带来好处的同时也会对经济和社会造成不稳定影响，如新技术可能导致劳动力冗余、个体担忧对个人信息失去控制、基于算法的在线平台逐渐扮演准公共角色等。
虽然人工智能仍是新兴领域，但其所具有的变革性特质要求政府保持警惕。
一方面，人工智能需要必要的支持，即有利的监管环境和必要的投入，如算力、数据、技能和资金等；另一方面，决策者需要发现并解决人工智能带来的新威胁，目的不是为控制技术演进，而是引导技术发展方向，是为制定全球标准和最佳实践，以确保技术为社会带来价值，并被广泛地分享。
1）人工智能应增强而非替代人类
虽然一些人会因为人工智能而失业，但是人工智能不会导致工作的终结，只是会转变人们对工作的期望。在未来的人工智能社会中，人类仍有一席之地，只是重点放在促进技能过渡，并为那些更可能承担风险的群体提供支持和保障。
国家的公共政策应该旨在建立人与机器的共生关系，并鼓励人工智能的发展。人工智能应该是对人类的补充，而不是替代，其发展应该让人们感受到赋能而不是威胁。
2）人工智能的固有偏差
在增强人类能力的同时，人工智能还会加剧现有的权力不对称和偏见。随着人工智能所赋能的技术逐渐成为人类社会的基本分析、交流甚至法律的基础设施，我们必须谨慎对待。例如，算法正在影响公司的招聘流程、不同手机应用之间的沟通乃至用户在Google或Facebook上所看到的内容。
然而，人工智能技术不可避免地会反映开发者的背景和偏见，如人工智能开发生态系统的人群有如下特征，即白人男性、家庭富裕、受过良好教育、对高科技有强烈倾向等。一个非多样化的环境无法在不复制自身偏见的情况下，设计出社会运行的新范式。在1970年代早期，男性开发者首次推出安全气囊，并以男性大小的仿制品进行实用测试，结果导致女性司机比男性司机受重伤概率增加了47%。美国国家运输安全机构和汽车厂商花了30多年才对女性和儿童仿制品进行测试。
对于数字技术而言，我们没有那么充足的时间，数字市场的演进十分迅速。单靠市场力量难以有效处理偏见问题。
歧视是一种重大的风险，人工智能可以将权力不对称的后果推向极端。尽管歧视并非总是坏的（如电影院“歧视”学生，给他们打折的电影票），但是大数据和复杂的算法可以通过“歧视”挑战我们的社会基础。
如，预测分析可以防止基于种族或性取向的歧视性法律，甚至可以为患病可能性较高的人提供更高的保险费。因此，定义新“数字社会”的根本法则不应仅仅交于开发者，至少部分属于公共政策的职能。在人工智能进一步发展前，政策制定者应该为此设定必要的框架。
欧洲人工智能发展面临的双重挑战内部挑战与公司和公共部门对人工智能技术的应用有关，需要建立一个适应未来技术发展的灵活监管框架，并尊重关键的根本原则，包括社会和制度原则，如捍卫民主、保护弱势群体（如儿童）以及隐私，同时还包括经济原则，如促进创新和竞争。整个欧洲大陆的公司采用数字技术的进度缓慢。
2017年，全球数据中仅有4％存储在欧盟，而且仅有25％的大企业和10%的中小企业使用大数据分析。在大多数成员国中，数据科学家占总就业人数不到1%。虽然大公司能够采用人工智能技术来改进自身系统，但小公司面临严重限制，如缺乏技术人才、面临高昂投资和难以预估经济回报等。
不过，欧洲有潜力在物联网与人工智能领域取得领先地位，但是当下这些领域仍处于模拟运作中。再次错失数字化发展，不仅会使欧洲的公司在竞争中处于劣势，长期看来也会对经济增长、税收和就业产生重大影响。通过建立机器互联系统并采用人工智能技术，欧洲公司将获得“AI倍增”效应，不仅使其变得更加高效，而且还能捕获和分析大量机器生成的数据作为运营的副产品。
外部挑战是人工智能在世界各地的发展速度不均衡，一些地域会拥有结构优势。如硅谷，其具有独特的经济结构，能支持具有强大商业应用的颠覆性创新。再如中国，其监管环境对个人隐私与个人数据的控制较少，公共和私人投资持续流入人工智能领域。
有数据显示，文化因素使得93％的中国用户愿意与汽车制造商共享位置数据，中国更有可能成为“汽车数据革命”的热土。如果中国公司能够实施更先进的人工智能技术并做好数据挖掘，它将成为主要竞争对手。中国在人工智能领域的努力也反映在学术界，中国研究人员目前较美国或欧洲同行发表了更多关于深度学习的学术文章。虽然欧洲的科研基础比较强大，但长期以来无法将有前途的发明转化为真正的创新，因而缺乏全球性的大型数字公司。
欧洲在专利提交和投资方面也落后于美国和中国。2016年，外部投资者将9亿至13亿欧元投入欧洲公司，但他们在亚洲却投资了12亿到20亿欧元，在北美投资了40亿到64亿欧元，同时欧洲公司的内部投资也很低。即使一些欧洲人工智能公司在开发新的人工智能技术（DeepMind，Skype等）方面表现良好，却往往在后期被非欧洲公司收购。欧洲大陆有时会成为“孵化器”，却无法建立起大规模和国际化的科技公司，而其他科技公司却借机在欧洲兴建人工智能中心。
因此，欧洲应通过实现两个目标来应对内部和外部挑战：首先，创设一个支持人工智能投资的框架；其次，设定全球人工智能质量标准。
欧洲人工智能发展战略方向斯蒂芬·霍金曾表示：“AI（人工智能）是我们文明史上最大的事件，或者最糟糕的事件，我们只是不知道。”人工智能具有两面性：一方面对技术的合理使用，有望解决当下世界上最棘手的问题，如气候变化、贫困与疾病，另一方面对技术的恶意使用，却可能使世界陷入极权主义与战争，甚至威胁人类的生存。
为了应对人工智能的挑战，欧洲需要一个全面的涵盖商业和公共管理的战略部署，除了为人工智能的发展创设有利环境外，还必须基于广泛认可的价值观和原则来建立全球监管规范和框架，以保证人工智能的发展以人为本。
1）创设发展环境
人工智能的高速发展得益于三个要素：计算能力更强大、算法更复杂、大数据的可获得性更高。因此，应在这三个方面采取行动，为欧洲创造更有利的人工智能发展环境，并投资相关配套技术，以及提供合适的保障措施。
2）识别欧洲在人工智能领域的优势
机器智能和机器学习是依赖于大数据驱动的，相较于中国这些个人数据流动更加自由的国家而言，欧洲较高的数据隐私标准可能会成为一项劣势。但长远看，数字化“繁荣”必然与公民的福祉并行不悖，这也是欧洲可以为自己创造竞争优势的地方。
3）加强欧洲的人工智能人才建设
欧洲面临人工智能人才的严重短缺，因而需要朝互动、认知和非常规的职业技术方面升级，并建立高效的社会安全网。技能的培养要有包容性，能够增强对人工智能潜在缺点的适应力。
4）推进以人为本的方法
随着人工智能技术逐渐成为支撑经济和社会活动的基础，权力不对称和不平等的问题被放大，并引起人们的担忧。对此，需要尽早采取措施，以确保以人为本的人工智能发展方向。这需要较高的且透明的质量标准，并对人工智能的社会影响进行持续监测，同时需要及时更新一些传统制度政策（比如竞争政策）。
欧洲人工智能发展战略举措欧洲人工智能战略应立足于四个维度。
1）支持：促进人工智能在欧洲的发展和推广
人工智能需要欧盟决策者的全力支持才能蓬勃发展。欧洲需要加快部署和应用人工智能技术，其需求和供应可通过多个层面来刺激：
增加对数据的访问和获取以支持人工智能系统
监管方案的设计应有利于整个欧洲大陆数据的收集、使用和共享，同时保证“一般数据保护条例”（GDPR）所规定的最高个人数据保护标准。欧盟委员会的“建立欧洲数据经济”（BuildingaEuropeanDataEconomy）倡议，旨在消除跨境获取和分享数据的障碍，该倡议包括一项允许非个人数据自由流动的规定，目前正由欧盟理事会与议会进行讨论。在遵守竞争法前提下，欧盟委员会还可以促进欧洲公司之间共享数据资产。例如，创建数据共享平台：一方面激励公司和研究人员创建与利用这些平台；另一方面借此解决中小企业的信息不对称问题。
实施基础设施投资并为人工智能设定有利的监管框架
新法规应开放投资，并为人工智能提供所需的关键基础设施，即电信基础设施和高性能计算设施（HPC）等。新提出的电信代码旨在激励对超高速宽带连接和无线5G技术的投资，15个欧盟成员国已签署协议，支持欧盟委员会建立多政府合作框架，以部署下一代超级计算基础设施。这些措施在当下需要作为优先考虑的政治决策，因为如果欠缺具有竞争力的高性能计算能力和高速连接能力，欧洲将缺乏必要的速度和带宽来构建和支持未来的商业模式。
促进人工智能中心的发展和人工智能研究的进步
创新生态系统通过融合补充技能和资源，将研究人员和私人投资者聚集在一起。欧盟委员会从2016年到2020年每年投资1亿欧元，在欧盟各个业务领域创建数字创新中心，这笔资金中的很大一部分将用以支持人工智能创新。欧盟委员会应促进人工智能机构的永久网络建设，支持公共和私人资金对人工智能实验室规模扩大的投资。这些措施需要立足于欧盟大学与人工智能公司之间的互利关系，并在其他地区的公司取得实际进展前落实。
支持创建欧洲人工智能平台
这样一个泛欧平台可以发挥咨询机构的作用，汇集来自多个部门的不同利益相关方，从而识别人工智能的发展瓶颈，并为公共政策提供建议，促进欧洲人工智能技术的发展。
2）教育：关注个体以建立人工智能技能并培训用户
培养具有人工智能专业技术的员工队伍
人工智能应用的最大障碍之一是缺乏技术人才，因此近期技术领域激增的并购活动，大都是跨国公司通过收购有前途的初创企业来获取人工智能的专业人才。虽然欧洲对此类技术人才有明显需求，但37%的欧盟劳动力人口仍没有基本的数字技能。因此，培养机器学习和数据专家成为重中之重，同时应提升传统行业中传统工作的IT技能和数据素养。
以欧洲倡议为基础，建立下一代人工智能人才
欧盟委员会的战略围绕2016年的“新技能议程”，其中包括旨在帮助成年人克服数字文盲的技能保障措施。此外，数字技能与就业联盟是各级机构协调行动的平台，旨在提升技能和推动数字教育。
创造适应力和独立性，尤其是在数字原住民中
包容性人工智能战略需要一种自下而上的方法，为社会成员提供必要的工具来安全地驾驭新的数字方式。人工智能带来的定制服务和海量数据，使个人可以获取准确契合其需要的商品和服务。但是，这也将个人推向了“有限理性”的极限，容易受到开发者的剥削、产生心理依赖和受到在线骚扰。因此，需要调整算法。人工智能的潜在风险或不利因素不仅可以通过自上而下的监管来解决，也可以通过用户的自我措施来解决，因为变革和适应力主要来自个人。
3）执行：对传统的体制和政策工具进行现代化
解决市场扭曲和权力不对称问题
数字时代有时会造成供应商和用户之间的不对称，传统政策工具需要适应新的数字环境才能起效，这是欧盟委员会一系列举措的逻辑基础，包括GDPR条例和数字单一市场战略，具体如电子隐私条例、对数字商品和服务的消费者保护、禁止地理封锁等。
最有效的传统工具是竞争政策
并购控制、反垄断和国家援助规则的适当实施，可以防止市场扭曲和避免在数字价值链中形成瓶颈。竞争政策有助于那些为客户提供创新和最佳服务的企业获得市场奖励，竞争将降低企业通过算法歧视来剥夺用户价值的能力。但是，采用竞争政策需要赶上快速变化的商业环境。
4）引导：确保以人为本的人工智能发展路径
为了在人工智能竞赛中取得成功，欧洲需要解决潜在的社会风险，并建立起欧盟人工智能品牌。这可由欧盟委员会领导的明确行动计划来实现，该计划应注重在欧盟层面建立必要的专业知识，以监测欧洲人工智能技术发展，并获得设立质量标准的合法性以及执行这些标准的权力。该行动计划的核心因素包括：
监控并定期报告人工智能技术的发展
应该在欧盟层面发展复杂的统计指标，以量化所有形式的人工智能技术的应用，由此可以围绕相关领域探讨有效的公共政策。
引入社会系统分析
不同学科的研究人员和专家、政府和企业代表，应通过不同层面的分析，来评估人工智能技术对不同社区的社会和经济影响。应评估偏倚算法的潜在影响和歧视性做法的影响，评估结果与纠正性监管措施应告知公众。
定义AI质量标准
包括算法流程的透明度级别与使用人工智能技术不产生偏见的义务。该质量标准，一方面应包括“设计合法”原则，保证开发人员在算法中包含对法律的尊重，从而克服机器学习和神经网络技术的内在问题，如自我演进而逃脱设计者的控制。另一方面应包括“人机回环”原则，以使人工智能被设定为增强人类能力，而不是替代人类。“人机回环”（humanintheloop）原则将包括定期测试和再培训，以确保在技术故障的情况下人类仍能够执行有关任务。
执法
欧盟应具备必要工具以有效执行其人工智能质量标准，应制定机制来确定技术何时偏离了标准，并确定在部署和发布技术时满足质量要求，应公开报告违反质量标准的情况，并在适当情况下将违法行为诉诸执法机构。
领先的全球性多边倡议
欧盟应通过促进和参与与其他地区的多边对话，在全球层面上发挥领导作用，推动用统一方法来界定人工智能发展的基本原则。例如，应该宣布起草一份“人工智能宪章”，其中应包括此类原则：限制向专制政权或可能侵犯人权的行为开发或售卖人工智能技术，禁止将人工智能技术用于部署自动化致命武器等。
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