美國商務部國際貿易管理局聘請數據創新中心智庫(The Center for Data Innovation)對全球人工智能主要政策監管進行研究,并形成一份報告。該報告的核心研究觀點有可能影響未來美國人工智能技術出口政策、法規的制定。
全球主要人工智能政策或法規盤點:包括歐盟、日本、新加坡、韓國和英國在內的許多政府都在圍繞人工智能制定各種政策:一些是促進人工智能發展和采用的采用政策,而另一些則是限制其部署。此外,截至 2021 年 5 月,由政府、非營利組織和私營部門創建了共 634 個 AI “軟法律”,如標準、認證、原則等。
人工智能領域目前存在哪些貿易壁壘?
一是數據流和數據本地化。人工智能領域中存在的最重要的貿易壁壘之一是跨境數據流動壁壘,因為它們限制了作為人工智能關鍵輸入數據的質量和數量。除非政府出臺限制措施,否則數據自然會跨境流動。雖然一些國家確保數據可以在世界各地輕松流動(這樣數據就有了法律保護),但更多的國家制定了新的數據傳輸障礙,使數據轉移到海外更加昂貴和耗時(如果不違法的話)。強制要求本地數據駐留,將數據限制在一個國家的邊界內,即“數據本地化”的概念。數據本地化針對越來越多的特定數據類型和被視為“重要”或“敏感”或與國家安全有關的廣泛類別的數據。
二是人工智能的歧視性和繁重的合格評定測試。人工智能的符合性評估測試是數據流動和人工智能跨境使用的另一個潛在新障礙。如果每個國家和地區都為人工智能系統的事前測試制定類似繁瑣和歧視性的制度,那么在全球范圍內使用人工智能將變得更加困難。歐盟 AI 法案中包含了 AI 事前合格性評價框架。該提案加強了歐盟對標準和合格評估的區域方法,因為它有利于自己的區域內監管標準和一個精選的、指定的歐洲標準機構團體,對使用歐洲以外的機構或標準的公司和產品有二級、更有限和更繁重的通道。歐盟的統合性檢驗框架將有利于歐盟企業,而不利于包括美國在內的外國競爭企業。