在科技发展的浪潮中，人工智能（AI）的出现不仅极大地提升了数字时代的社会生产力，也引发了一系列复杂的数据、伦理和社会问题。这样一些问题归结到一个核心，即如何在保障公民基本权利的基础上，促进人工智能技术的创新与发展。面对这种挑战，各国政府纷纷颁布相应的法律和法规，以应对人工智能带来的新问题。然而，由于各国法律传统、技术背景与政策导向的不同，导致了不同国家和地区的人工智能治理模式在理念、架构和强度上呈现出显著差异。本文将重点阐述欧盟、美国和日本三国的人工智能治理模式及其特色和挑战。

  1. 欧盟的人工智能治理模式：伦理优先的集中式治理 1.1 治理理念：伦理优先

  欧盟的人工智能治理模式坚持以伦理优先为导向，强调在促进人工智能发展的同时，必须防范也许会出现的风险，确保公民的基本权利和安全。2018年，欧盟委员会发布《人工智能协调计划》，明确目标是将欧盟建设成为全世界前沿、合伦理及安全的人工智能治理领导者。通过推广伦理优先的治理方法，欧盟力求在全世界内树立治理标杆。

  在规范方面，2019年4月，欧盟委员会出台《人工智能伦理准则》，提出了尊重人类尊严、防止伤害、公平和可解释性等四项伦理原则，并设立了实现这些原则的七项具体实际的要求，从能动性与监督能力到隐私数据管理等，形成了一套体系化的伦理治理框架。此外，2023年6月，欧洲议会通过了《人工智能法案》，强调整个人工智能生态应符合人类伦理，明确对开发者和服务提供者的义务，确保行业的规范性与透明度。

  欧盟采用自上而下的垂直治理架构。在欧盟层面，设立了欧盟数据保护委员会和欧洲数据保护专员公署，负责数据治理和协调，确保《通用数据保护条例》（GDPR）的统一实施。每个成员国也需在国家层面设立专门的数据治理机构，如丹麦的数据监察局，负责监督GDPR在本国的执行。

  欧盟的治理强度较为严格，对企业的数据保护和隐私要求高，企业所拥有的容错空间相对较少。为了有效应对人工智能风险，欧盟提出了分类管理的方法，设立监管沙盒和高风险AI系统数据库，使得发展与安全之间的平衡得以维持。

  2. 美国的人工智能治理模式：创新优先的分散式治理 2.1 治理理念：创新优先

  与欧盟的伦理优先形成鲜明对比，美国的人工智能治理模式则强调创新优先。政府格外的重视技术的创新与发展，通过多项计划来鼓励竞争，包括2011年的“国家机器人计划”和2016年的《国家AI研究和发展的策略计划》。2023年拜登总统签署的行政命令进一步明确了美国在AI领域的发展趋势，意在为产业高质量发展设定新的安全标准，以保证美国在全球人工智能技术领域的领先地位。

  美国的人工智能治理架构呈现出明显的分散特征。各州拥有独立的立法与执行权，能够准确的通过当地情况制定有关规定法律，例如《加州消费者隐私法》和《加州隐私权法》等。同时，多部门协作的治理结构使得如白宫科技政策办公室、消费金融保护局等多个联邦部门共同对AI进行监管，形成了相对灵活与高效的治理体系。

  美国的治理模式是比较友好的，相比于欧盟要求的严格合规，美国在法律的适用性上相对宽松，给予企业更多的创新自由与空间。此外，拜登政府通过与多家人工智能领军企业的自愿性承诺，致力于提升AI系统的安全性。虽然已有超过30场有关人工智能的听证会在国会上取得进展，但依旧缺乏明确的管理与实施细则。

  3. 日本的人工智能治理模式：技术发展为主的非约束性软法治理 3.1 治理理念：技术发展为主

  日本的人工智能治理模式则以「技术发展为主」的理念为基础。2023年，日本政府制定《人工智能指导方针》，强调以人为本，促进教育、隐私保护、安全和公平竞争等原则，旨在为AI企业的研发与应用提供明确的方向。

  日本的治理架构多元化，具备多层次的特点。治理主体包括政府、行业、企业和社会各方，政府主要以引导和鼓励为主，通过民主协商凝聚共识，推动政策执行。企业在机制上必须要提供详细的技术信息，热情参加规则制定及自我监督，而社会团体则从多元视角提出治理需求。

  尽管日本政府采取了激励机制，但其人工智能治理仍以软法为主，缺乏强制性和约束力。这种现象对政策的实施和效果造成了影响。然而，政府依然通过颁发有关优秀企业的合格证书等方式，激励企业热情参加治理，并推动整个行业的健康发展。

  通过对欧盟、美国和日本的人工智能治理模式的对比分析，不难发现，各国在治理模式上存在着显著差异，深层原因则反映了其各自的政治制度、文化传统及经济发展需求。治理的有效性与社会对AI的期待息息相关，未来的人工智能治理需要在发展与安全之间找到更合理的平衡。因此，国家在人工智能治理政策的制定中应立足自身国情，把握技术创新与风险管理的关系，推动AI产业健康、可持续的发展。返回搜狐，查看更加多