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- 中风险的AI:需要披露信息,比如AI推荐系统(比如视频APP的推荐AI)、AI聊天机器人(比如ChatGPT)。这些AI不需要审核,但必须告诉用户“我是AI”,还要说明推荐逻辑、生成内容的依据,不能让用户误以为是人类做的。
- 低风险的AI:基本不管,比如手机里的智能闹钟、智能计算器,这些AI对人类没什么危害,所以欧盟不怎么管。
欧盟为啥管这么严?因为欧盟特别看重“人权”和“社会公平”,担心AI会侵犯人权(比如隐私、平等权),破坏社会公平。比如之前有欧盟国家发现,有些AI招聘系统歧视女性,所以欧盟就规定AI招聘系统必须经过公平性审核才能用。虽然严,但能最大程度保护用户的权益,不过也有一些AI企业觉得“太麻烦”,不愿意在欧盟开展业务——这就是严监管的两面性。
3.2.2 美国:管得“灵活”,既想保护创新,又想控制风险
美国对AI的监管和欧盟不一样,核心思路是“先让AI发展起来,再根据问题定规矩”,既不想因为监管太严耽误AI创新(毕竟美国有很多大AI公司,比如谷歌、微软、OpenAI),又不想让AI出大问题。
美国没有像欧盟那样出台统一的AI法律,而是让不同的部门根据自己的领域制定监管规则。比如:
- 医疗领域:美国食品药品监督管理局(FDA)会监管AI医疗设备,比如AI诊断软件必须证明自己有效、安全才能上市,和欧盟的高风险AI监管有点像。
- 金融领域:美国证券交易委员会(SEC)会监管AI金融产品,比如AI炒股软件、AI贷款系统,防止这些AI误导用户、引发金融风险。
- 隐私领域:美国各州有自己的隐私法,比如加州的《消费者隐私法案》,规定AI企业收集用户数据必须经过用户同意,不能随便泄露。
另外,美国特别看重“AI的国家安全”,比如禁止美国的AI公司把先进的AI技术卖给其他国家(尤其是可能威胁美国安全的国家),防止这些技术被用来制造武器、破坏美国的网络安全。比如美国之前就对OpenAI、谷歌等AI巨头提出要求,不许向中国等国家出口能用于军事、高端制造的AI模型和技术,担心这些技术被“滥用”。
美国这种“灵活监管”的好处是,AI企业有更多创新空间,不用被太多规则束缚,能快速推出新的AI产品——比如ChatGPT、GPT-4这些爆款AI,都是美国公司先做出来的。但坏处也很明显,因为没有统一的规则,不同部门的监管标准不一样,AI企业可能会“钻空子”,比如在医疗领域遵守FDA的规则,但在其他领域就放松要求,容易出现风险。而且美国对AI伦理的监管相对宽松,比如AI歧视、AI隐私泄露等问题,处理起来没有欧盟那么严格,用户权益可能得不到充分保护。
3.2.3 中国:监管“务实”,既要安全,又要促发展
咱们中国对AI的监管,走的是“务实路线”——既不像欧盟那么“严”到可能限制创新,也不像美国那么“散”到容易出漏洞,核心是“在安全的前提下,推动AI发展”,让AI能真正服务于经济、社会和民生。
这些年中国出台了不少AI监管政策,而且针对性很强,都是围绕大家最关心的领域来定规矩:
- 先说说AI安全,这是中国监管的重点。2024年中国出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》,明确要求生成式AI(比如ChatGPT、文心一言这种能写文案、画画的AI)不能生成“违法违规内容”,比如不能生成谣言、暴力、色情内容,也不能生成危害国家安全的内容。而且AI企业在上线产品前,必须对生成的内容进行审核,要是出了问题,企业得担责任。比如之前有个AI聊天机器人,用户问它“怎么制造危险物品”,它竟然给出了步骤,后来这个AI就被下架整改了——这就是中国对AI安全的严格把控。
- 再说说隐私保护,这也是中国监管的核心。2021年中国出台了《个人信息保护法》,明确规定AI企业收集用户数据必须“合法、正当、必要”,不能随便收集。比如人脸识别AI,只能在需要的场景下用(比如火车站安检、小区门禁),不能在商场、超市等地方随便装人脸识别摄像头;而且收集人脸信息前,必须明确告诉用户“要收集你的人脸,用来做什么”,还要得到用户同意。如果企业偷偷收集人脸信息,会被重罚——之前就有一家连锁超市,在门店装了人脸识别摄像头,没告诉用户,被罚款了50万元。
- 还有AI赋能实体经济,中国监管不仅“管风险”,还“促发展”。比如政府鼓励AI企业把技术用到制造业、农业、医疗、教育等领域,比如用AI优化工厂生产线,提高生产效率;用AI监测农田的病虫害,帮助农民增产;用AI辅助医生诊断,让偏远地区的人也能看上“好医生”。为了支持这些方向,政府还会给AI企业提供补贴、税收优惠,比如有些地方对AI医疗企业,会减免3年的企业所得税,鼓励它们研发更多好产品。
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