斯伦贝谢开启欧洲人工智能中心，扩展全球人工智能创新网络
原标题：斯伦贝谢开启欧洲人工智能中心，扩展全球人工智能创新网络扩大企业级人工智能的优势：敏捷型协作开发，以获取数据的最大价值
斯伦贝谢(Schlumberger)今天宣布，随着挪威奥斯陆的一个新中心的落成，其全球INNOVATIONFACTORI网络得以扩展。
斯伦贝谢数字与集成总裁RajeevSonthalia表示：“在INNOVATIONFACTORI，客户团队将受益于我们的行业专家与数据科学专家带来的敏捷型协作开发方法，从而满足其战略需求，例如钻井自动化、用于开采优化的数字孪生技术，以及碳捕集与封存建模等。依托INNOVATIONFACTORI，客户可将有前途的概念转化为可全面部署的数字化解决方案，获取数据的最大价值，从而推动经营业绩的重大飞跃，进而实现可持续发展。”
斯伦贝谢的客户将获得具有市场领先的人工智能功能的强大机器学习平台。通过与“EveryDayAI”全球领导者Dataiku的合作，斯伦贝谢将使其客户能够利用单一的集中式平台来设计、部署、治理、管理人工智能和分析应用。
斯伦贝谢的此次INNOVATIONFACTORI网络扩展之前，其在美洲的两个人工智能中心顺利落成：一个位于巴西里约，另一个则是最近在德克萨斯州休斯敦启用的人工智能中心。这些中心与阿布扎比、北京和吉隆坡的全球专家网络相得益彰。
关于斯伦贝谢
斯伦贝谢(SLB:NYSE)是一家科技公司，致力于与客户合作来获取能源。我们的员工来自160多个国家，他们通过提供领先的数字化解决方案，部署创新技术，以帮助全球能源行业实现绩效和可持续发展。借助覆盖120多个国家的专长，斯伦贝谢通过合作开发获取能源的技术，以造福所有民众。返回搜狐，查看更多
责任编辑：都市村庄：欧洲人工智能和网络安全中心 / BIG
BIG公布了位于斯洛伐克首都布拉迪斯拉发(Bratislava)的科技园区设计方案，其为环绕中心庭院的互联式建筑所组成的都市村庄。该园区致力于打造以人工智能创意和网络安全中心的生态系统建构。方案由BIG联合Inflow,Pantograph,BuroHappold和ARUP共同呈现，包含起伏光伏屋顶下的十二个独立结构集合体，共同勾勒了这位于喀尔巴阡山脉(CarpathianMountains)脚下建筑的轮廓。
项目距离市中心仅10分钟的车程，取代了原有的军事医院，摇身一变成为了科技网络安全的技术园区。方案设置了一定的空间差异性，外围建筑均包含公共空间，而靠内的四栋建筑则用于公司内部活动所需。园区西北侧呈开放状态，与容纳有一系列娱乐互动空间的公园相连，继而能够将园区的户外活动空间翻倍。
与其设计一个封闭的实体，我们选择将该园区打造成一个由互相连通的建筑组成的都市村庄，包含一系列的公共路径和都市广场。起伏的光伏屋顶下，多元化独立建筑单体的组团共同勾勒了项目的外轮廓，有如从森林公园中生长而出一般，也好似小喀尔巴阡山脉的人造附加物。联合一旁的高校，该科技园区意在激发布拉迪斯拉发全新创新街区的打造。-BjarkeIngels,BIG创始人及创意总监
园区内部的庭院意在成为当地社区的焦点之一，设有零售、教育、运动和文化空间。园区建筑每四栋就会形成带有天光的中心庭院，而每栋建筑内的主厅也都配有被社交空间环绕的主楼梯，以及丰富的亲生物设计元素。方案还以碳中和为目标，建材选用木材，以确保项目的低碳足迹。园区的电能来自可再生能源，包括光伏屋顶和地源热泵。BIG的方案为国际竞赛的获胜提案，该项目计划于2024年开始建造。
项目图纸
△建筑模型
△建筑模型
△分析图
△分析图
△分析图
△分析图
△分析图
△分析图
△分析图
△分析图
项目信息
基地面积: 90,000平方米
建筑面积: 55,000平方米
项目合作: Inflow,Pantograph,BuroHappold,ARUP
责任合伙人: BjarkeIngels,AndreasKlokPedersen
项目总监: IoannisGio
项目团队: AndyYoung,MatildeTavanti,LudkaMajernikova,CarmenSimone,BoniYuen,FlorenciaKratsman,GualtieroMarioRulli,JasonChia,LorenzoBoddi,MariadeSalvadorArnaiz,MichelaCardia,PedroNunes,RichardSeanMcIntyre,RihardsDzelme,SashaLukianova,SolveigJappy,StefanPlugaru,VincentKatieninKonate,YoungjinJun,AnnaMariaPazurek
疯狂的AI！巴黎伦敦争夺欧洲人工智能中心，能赶超中美吗
0分享至在ChatGPT引发的这轮人工智能热潮中，欧洲的两大经济体英国和法国正在激烈争夺AI中心的领导地位。上周，法国最大的科技峰会Vivatech“科技万岁”在巴黎召开，吸引了超过15万人的现场参与，人工智能成为最大的亮点。与会人员无论来自初创企业、成熟技术企业，还是美妆业和银行业，“人工智能被每个人挂在嘴边”。法国总统马克龙正在亲自推动法国成为欧洲的人工智能中心。他在Vivatech上表示：“我认为法国在欧洲大陆人工智能领域排名第一，我们必须加快步伐。”最近，巴黎一家成立仅四周的初创公司宣布获得了一轮超过1亿美元的种子资金，以构建类似ChatGPT这类应用背后的大型语言模型和生成式AI。这家名为米斯特拉尔人工智能（MistralAI）的法国公司的创始成员来自谷歌旗下的DeepMind以及脸书母公司Meta，该公司CEO门施（ArthurMensch）曾在DeepMind位于巴黎的办公室工作，另外两位联合创始人曾在Meta位于巴黎的AI实验室工作。向这样一家还没有任何客户的年轻初创公司提供资金是一个巨大的冒险，但是法国人将热爱冒险的特质，投射到了这一前途无量的未来事业中。法国将“疯狂投资”AI领域马克龙称，法国将“疯狂”投资于人工智能的训练和研究。他表示：“法国在人工智能领域处于有利地位，因为它可以获得人才，并且有很多人工智能技术方面的初创企业。”MistralAI公司只是其中之一。该公司预计将于明年推出首个AI产品，目前的估值已经超过了2亿欧元。Mistral希望利用这笔资金打造一个“世界级的团队”，并建立开源模型。目前美国和中国在全球人工智能领域的竞争中仍然占据技术和规模优势。法国希望通过在AI领域的更多投入，缩小差距，并在AI技术领域打造两三个“全球巨头”。在欧洲内部，法国也面临人工智能领域的激烈竞争，尤其是来自英国的挑战。上周，英国首相苏纳克（RishiSunak）在伦敦科技周上大胆提出将伦敦定位成AI行业的技术中心，并敦促行业从业者抓住人工智能的机遇。尽管技术与市场规模不如美国，但欧洲在人工智能监管方面正在取得领导地位。上周，欧盟的AI法案获得欧洲议会通过，为该法案正式生效扫清了主要障碍。这也是全球范围的首个针对人工智能进行广泛监管的法规。英国和法国也都在竞相争夺AI安全监管的制高点。英国已经计划将在今年下半年召开全球人工智能安全峰会，并讨论如何通过国际协作行动来减轻这些风险。苏纳克上周伦敦科技周的演讲中表示：“不仅要让英国成为AI的‘知识之家’，还要让英国成为AI安全监管的‘地理家园’。”英国希望在将AI科技行业作为发展经济核心地位的同时，仍然应该在技术发展与伦理之间寻求平衡。今年3月，英国选择将AI的监管责任分摊给多个不同的机构，而不是创建一个专门负责人工智能技术监管的新机构。法国也已经表态，尽管各国之间存在竞争，但人工智能技术的发展需要各国协同进行全球监管，包括与英国和美国的合作。“我认为美国和欧洲之间的公平竞争以及在一些关键设备上的合作对双方都有好处。”法国财政部长布鲁诺·勒梅尔（BrunoLemaire）在Vivatech期间表示，“在监管方面，我认为与美国就监管人工智能的最佳方式进行深入讨论至关重要。”投资英国还是法国？针对英国和法国在人工智能领域的各自优势，以及中国人工智能企业在欧洲投资应该如何做出选择，业内人士给出不同的看法。总部位于慕尼黑的咨询公司罗兰贝格全球管理委员会联席总裁戴璞（DenisDepoux）对第一财经记者表示：“我认为巴黎的优势是显著的，首先是因为法国至少有两项有关AI的计划，政府对此大量补贴，而且马克龙亲自挂帅发展人工智能，法国对于科技的重视是有历史传承的，法国的科学教育也是世界一流的，尤其是数学方面，法国近年来在云计算、量子技术方面大量投入，而且诞生了多家大型的欧洲IT服务公司，比如凯捷咨询(Capgemini)、金融服务企业sopra、源讯（ATOS）等。”戴璞认为，英国也不是完全没有优势，尤其是在税收和监管框架方面有吸引力，而且非常适合金融服务生态系统等领域的发展，但英国脱欧也让政府获得来自欧盟的资金变得困难。“法国无疑可以获得更多来自欧盟层面的资金，这让法国的优势更加凸显，而且会进一步扩大。”他对第一财经记者表示。他还提到德国，“德国在传统技术和工程制造等方面接近完美，但对于新科技的发展没有特别的吸引力。”总部位于纽约的咨询公司奥纬咨询董事合伙人张君毅对第一财经记者表示：“英国和法国有不同的优势，例如从语言方面来看，英国的优势肯定更为显著，而且相比法国，拥有更多中国留学的技术生源，但是英国脱欧对投资人来说确实是一个‘硬伤’。”马斯克或已有明确倾向目前，包括科技大亨埃隆·马斯克在内的巨头也已经表态，将考虑在法国进行更多技术领域的投资与合作。马克龙在Vivatech大会期间会见马斯克后，在Twitter上发出两人的合影，并用英文写道：“让我们一起工作。”上周五，马斯克还与法国奢侈品巨头路威酩轩集团（LVMH）首席执行官伯纳德·阿尔诺（BernardArnault）在该奢侈品集团旗下的ChevalBlanc（白马酒庄）餐厅共进午餐。两位全球首富的资产总值相加超过4260亿美元。一起参加午餐的还有马斯克的母亲梅耶以及阿尔诺的两个儿子。“法国想要在人工智能领域占据一席之地，就需要利用这一技术在其强大的经济领域进行建设，例如生物技术行业或者奢侈品行业。”一位熟悉法国的投资人对第一财经记者表示。一位正在考虑在欧洲投资布局的中国AI数据科技公司创始人对第一财经记者表示：“在对伦敦和巴黎两地的投资综合因素进行全面评估后，我们现在越来越倾向于投资法国，主要考虑到法国的整个营商环境似乎对中国企业更友好。”法国商务投资署近期发布了一份《外商对法投资创造就业报告》，报告显示，法国在吸引研发创新方面走在欧洲前列。2022年，法国在制造业领域就吸引了来自全球的144个研发中心项目，同比增长8%。报告还称，64%的外商投资者认为，法国在技术领先方面，比其他欧洲国家更具吸引力。“法国被全球公认为创新之地，研发创新活动在法国经济中占有重要地位，外商企业在欧洲进行的研发投资中，有五分之一都在法国。”法国商务投资署董事局主席、法国国际投资大使帕斯卡·卡格尼（PascalCagni）近日表示，“全球科技行业巨头逐年加大在法国的投入，这也将促进法国经济转型。”据介绍，中国也持续成为法国的第一大亚洲投资来源国。但也有业内人士指出，法国在AI等新兴技术领域发展方面受到一些外界因素的制约。“法国在很多领域仍然由大型的国企主导，还会存在一些官僚主义的现象，英国在这些方面会好一些。”普华永道中国合伙人张俊贤对第一财经记者表示。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端麦肯锡：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
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。
责任编辑：韩希宇
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