一場關于全球人工智能的大討論用互聯網治理方式來治理人工智能

日前，一場圍繞人工智能如何治理的討論在第十八屆聯合國互聯網治理論壇中展開。來自中國、芬蘭、日本、印度、巴西、剛果等國家和地區的專家圍繞聯合國互聯網治理論壇所發布的人工智能政策網絡（Policy Network on Artificial Intelligence）PNAI 報告（以下簡稱“PNAI 報告”），從人工智能治理的互操作性、人工智能的全球治理框架、人工智能的能力建設等方面展開討論。

如何實施全球人工智能治理？

如何基于全球視角，實施恰當的人工智能治理政策？PNAI 報告從全球視角（不僅包括發達國家，也包括許多欠發達地區）出發，試圖探討人工智能的全球多利益相關方機制。

聯合國教科文組織的項目負責人普拉提克·西巴爾（Prateek Sibal）介紹說，PNAI 報告涉及三大主題：

首先，人工智能治理的互操作性，主要是不同人工智能監管機制間的相似處和差異性，包括不同國家關于人工智能治理的框架結構；

其次，人工智能的生命周期，特別強調了與人工智能相關的性別問題及種族平等問題；

最后，通過人工智能治理實現綠色、公平、公正的社會轉型，同時討論了人工智能、數據治理與環境的聯系。

其中，人工智能的互操作性是一個關鍵話題。互操作性通常被理解為不同系統間無縫通信和協同工作的能力。

那么，在全球范圍內，如何對人工智能進行規范和管理以確保其互操作性？

巴西人工智能戰略專家若澤·雷納托（José Renato Laranjeira de Pereira）表示，在討論互聯網的互操作性時，應了解各地區所采取的舉措，以明確其制定何種政策、引領何種討論。在監管方面，不應僅僅關注引領人工智能發展地區的情況，還應關注全球欠發達地區的情況。

清華大學教授李星指出，可以運用互聯網治理的理念來治理人工智能。他表示，對生成式人工智能的政策監管應當謹慎。正如互聯網在發展之初也沒有技術藍圖一樣，生成式人工智能目前也沒有確切的發展藍圖，因此務必要留出創新空間，給學術界和技術界提供創新機遇。

他同時表示，互聯網技術的發展受到IETF 等各種組織的推動，如今生成式人工智能具備比TCP/IP 更強大的功能，但在該領域尚未出現IETF 這樣的組織，應該考慮建立類似組織。他希望全球能夠共同推動創新，開發出激動人心的新技術。

和李星教授的想法一樣，日本內務和通信部高級政策官員西方信久（Nobuhisa Nishigata）也表示，目前，歐洲正在進行談判，力求推出人工智能法案，但他認為現在并非一定要立法，而更應大力創新，深入了解和挖掘人工智能的潛力。

他進而提到，要在國際條約框架內讓各國保持一定的靈活性，制定安全、公平、人權、隱私保護等總體原則，而不應有過細的規定。各國應進一步加強人工智能生態系統建設、能力建設和技能培養，建立鼓勵創新和測試的實驗室，促進人工智能發展，并積極推動政策、技術和標準等各方面的國際合作，追求可持續發展的目標。

微軟人工智能辦公室公共政策主任歐文·拉特（Owen Larter）表示，構建全球治理架構和框架，要從現有的全球治理結構中汲取經驗教訓。他認為，當前的首要任務是制定相關標準，就風險問題達成共識。另外，應重點關注基礎設施建設，靈活調整策略。

若澤·雷納托（José Renato Laranjeira de Pereira）則認為，需關注勞工就業機會的創造，以及自然資源的開發和獲取問題。應當鼓勵高位企業肩負起更大的社會責任，確保整個價值鏈具備問責機制，并進行全球治理框架的評估。

人工智能的數據風險

人工智能的進步，尤其是在生成式人工智能領域的最新突破，顯示出保護環境的巨大潛力。然而，如果缺乏強有力的數據管理，人工智能可能會擴大地域的不平等性，尤其是對全球欠發達地區而言。

對此，這些地區應該如何開展合作以應對人工智能、數據治理和環境交叉領域的復雜挑戰？

聯合國教科文組織數據經濟政策中心執行主任沙米拉·艾哈邁德（Shamira Ahmed）表示，總體而言，需要從多利益相關方的角度推動人工智能治理的互操作性，以充分發揮其潛力，同時促進多維度的可持續數據發展。這需要充分利用數字技術，并綜合考慮環境、經濟和社會等因素。

她倡導以信息為導向的方法，確保人工智能使用的數據能夠代表多利益相關方，真正反映出全球欠發達地區的需求，同時最大程度地減少對環境的影響，實現可持續發展。

印度Aapti 研究所創始人薩拉尤·納塔拉詹（Sarayu Natarajan）指出，要關注人工智能技術發展帶來虛假信息激增的現象。生成式人工智能生產虛假和錯誤信息的成本幾乎為零，而互聯網和數字化傳播又進一步降低了傳播成本。未來，生成式人工智能提供內容的可信問題將會是一個挑戰。對此，她認為應將生成式人工智能與具體內容相關聯，了解生成內容的來源及責任歸屬。

加強人工智能能力建設

人工智能無疑將對全球經濟、政治、教育等各方面的發展產生極大影響。

清華大學李星教授在會上發言

那么，人工智能時代，人們的人工智能能力建設如何加強？

對此，芬蘭人工智能計劃專家兼PNAI 成員瑪伊基·西皮寧（Maikki Sipinen）建議，應與大學合作，加強AI基礎知識的教育和培訓，包括公眾教育倡議。此外，應特別加強公務員的人工智能能力建設，這對有效的人工智能治理至關重要。最后，還需加強專家和政府立法者之間的合作，以促使全球人工智能治理更具包容性。

李星教授表示，生成式人工智能給發展中國家帶來了機遇和挑戰。通常來說，生成式人工智能包括算法、算力和數據三個關鍵因素。但他認為，教育同樣是人工智能發展的重要因素，人工智能的出現需要大家重新思考傳統教育體系。年輕一代需要在批判性思維、尊重事實、邏輯思維、推動全球合作這四個關鍵方面進行能力培養，這對教育改革至關重要。正如斯坦福大學李飛飛教授所言，在人工智能時代，需要像牛頓和愛因斯坦那樣的人才對教育領域進行重塑。他表示，期望看到全球建立與人工智能相關的教育系統，這與幾百年前現代大學雛形的出現同等重要。

剛果人工智能與新興技術監管顧問讓·弗朗索瓦（Jean-Francois Bonbhel）則指出，應該評估人工智能的收益與風險、關注問責制并重視教育。他們已經著手設立覆蓋從小學到研究生的人工智能學校，以提供廣泛的人工智能教育，確保每個人都能接觸和理解這項技術。

他表示，不論是教育工作者還是軟件開發者，在人工智能教育中都有各自的分工，以激發下一代對人工智能賦能時代的興趣，必須采取多種手段確保下一代掌握與人工智能相關的技能。

薩拉尤·納塔拉詹（Sarayu Natarajan）表示，人工智能的分類問題與就業關系密切相關，需要特別關注人工智能對就業的影響。同時，他強調要關注技術可能帶來的潛在風險，各領域的技術專家和政府管理者需進一步加強交流合作。此外，人工智能能力建設必須保持中立，不能預設立場，不同的職能部門和領域必須展開對話與交流。最后，應理解不同的生成式人工智能應用可能帶來的不同后果。國際勞工組織在報告中指出，發達國家可能會因生成式人工智能而失去就業機會，而發展中國家可能增加就業崗位。因此，需要進行深入研究，避免一概而論。