【编者按】2020年6月17日，布鲁金斯学会发布《跨大西洋人工智能合作的重要性和机遇》（The importance and opportunities of transatlantic cooperation on AI）报告。报告围绕跨大西洋人工智能合作的原因和机遇两方面展开分析，指出人工智能作为一种潜在的转型技术改变了人们的工作、社交以及经济发展的方式，并产生了广泛的国际影响，包括国家安全和国际贸易。国际合作对于人工智能的发展至关重要，基于欧盟的规则和价值观，欧盟将继续与志同道合的国家以及全球参与者展开合作。美国和欧盟作为世界领先的经济体，有着基于共同价值观的紧密联系，为美欧的人工智能治理提供了坚实的基础，并将贡献人工智能发展的全球模式。
1.跨大西洋人工智能合作的原因
欧盟致力于成为人工智能领域的领导者，因此需要加强创新能力，并以灵敏的方式充分应对人工智能带来的风险和机遇。欧洲在人工智能创新和应用方面拥有强大的基础，包括优秀的技术、人才和研究能力。然而，欧洲在更广泛地采用数字技术方面以及人工智能的普及方面均有所落后。为应对此种挑战，成功的跨大西洋合作能够利用美欧的比较优势来支持欧盟的人工智能目标，为开发安全、非歧视性以及建立在共同价值观和民主规范之上的人工智能发展打下基础。
美国是欧盟在人工智能领域的天然合作伙伴。美国作为全球人工智能创新和投资的领导者，与欧盟在经济、安全和创新机会方面有着良好的合作历史，人工智能的发展应成为指导和深化跨大西洋合作的新焦点和目标。
（1）一种建立在共同价值观之上的关系
跨大西洋关系之所以持久且重要，原因在于它建立在共同价值观和共同奉献（shared sacrifices）的基础上，这包含了对民主、人权的承诺，以及对一种公开、透明和负责的治理形式的承诺。
迄今为止，跨大西洋的共同价值观指引着美国和欧盟在互联网治理方面的共同方法。例如,在对维持一种言论自由和创新的开放中立环境的重要性，多利益相关方的互联网治理，对互联网治理论坛的支持，以及避免互联网的分裂，加强网络安全，维护互联网的自由和开放，欧盟和美国对此均保持一致。
但是，未来的互联网治理，包括人工智能的治理，不能想当然地与这些价值观和准则保持一致。人工智能是一种通用技术，包含了软件和硬件使能技术(机器学习、知识表示)，能够以多种方式在各个行业领域中应用。
为了确保人工智能建立在人权和民主规范的基础上，美国和欧盟需要利用大西洋两岸的经济影响力以及在人工智能创新方面取得的成功。如果建立和深化跨大西洋合作失败了，将会导致数字空间的进一步分裂。
（2）利用美欧的联合经济力量
跨大西洋关系是全球最重要的经济、人力和创新关系。人工智能是一种新的通用技术，它将塑造创新和经济增长的模式。未来几十年，跨大西洋经济关系的成功与否，将在一定程度上取决于美欧合作成为人工智能全球领导者。人工智能的领导者将在经济上获得巨大的利益，并转化为增强引导人工智能价值观和目标的力量。
在很多方面，中国在人工智能研究方面不是领先就是处于第二位，至少在人脸识别等应用方面处于领先地位。但令人不安的是，欧洲可能在人工智能方面落后于中国。欧盟已经认识到这些挑战，并且在研究应对中国的方法时，也认识到与国际合作伙伴一起成为人工智能(包括人工智能创新和开发)领导者的重要性。
（3）一种对人工智能至关重要的战略关系
人工智能将对广泛的共同关切领域产生影响，包括国家安全、气候变化和国际发展。跨大西洋人工智能合作能够为欧美创造在共同关切领域中深化合作的机会。例如，人工智能对北约的重要性日益增加，原因在于其在军事和网络安全方面具有广泛的潜在应用；应对气候变化也需要新的技术，如电池存储、公共交通；许多可持续发展目标都以扩大人工智能技术的应用为基础。人工智能的经济影响也扩展至国际贸易，需要新的贸易规则和国际经济架构来巩固基于共同价值观的全球人工智能治理。跨大西洋人工智能合作应当起到带头的作用。
美欧人工智能合作的规模将影响人工智能创新、发展和监管的机会。美国和欧盟的GDP总和约占全球的50%，人口约为7.7亿，这种合作将成为全球人工智能法规和标准趋同的典范。跨大西洋的规模也能够引导投资、资源获取、计算能力和人才方面的合作。跨大西洋合作也能够应对中国从其人口规模数据集方面获得的优势。
2.跨大西洋人工智能合作的机遇
创新、监管和标准（包括数据方面的标准）将是跨大西洋人工智能三个重点合作领域，也是欧盟人工智能发展的优先事项，以及美国政府和行业关注的焦点。
（1）加强跨大西洋人工智能创新合作
美国和欧盟是人工智能创新的关键中心。人工智能的基础开发、技能开发以及政府和私营部门对人工智能应用的投资，这些能力都是跨大西洋合作的组成部分。创新能力将决定欧盟能否成为人工智能的领导者。然而，挑战依然存在。麦肯锡认为，欧盟的创新能力影响其发展世界级人工智能生态系统的关键因素。人工智能白皮书旨在通过建立一个“卓越的生态系统”来应对这一挑战。未来十年，欧盟每年将在人工智能领域投入超过200亿欧元，这与美国公共和私营部门在人工智能领域的投资增长相平行。
跨大西洋人工智能创新模式为人工智能合作提供了重要起点。跨大西洋合作能够推动欧盟建立卓越的生态系统。例如，美国私营部门对欧洲人工智能研究的投资已经十分广泛，这种投资也应该进一步鼓励。美国和欧盟需要扩大人工智能研究合作和商业化的机会，不断加强在人工智能产业和研究之间建立合作伙伴关系。
以下为跨大西洋人工智能创新合作的领域：
①对人工智能的研发抱有更加大胆的想法，开发一种类似欧洲粒子物理研究所的人工智能路径。传统的成功科学合作案例能够为人工智能创造机遇。例如，欧洲粒子物理研究所(CERN)已经包括了其他非欧洲国家的成员。借鉴此例，我们可以为人工智能开发一种政府和私营部门联合参与的框架体系，汇集硬件、软件和数据，从而应对人工智能的最前沿挑战。
②委员会的目标是在欧洲建立一个人工智能研究、创新和专业的中心。随着欧盟寻求简化和更好地协调多个欧盟成员国的人工智能研究，这也为建立和加强与美国的创新合作提供了机会。
③领导创新的能力需要有才能和技能的人。正如微软研究院驻北京首席研究员戴维•威夫所言，“人工智能的未来将是一场数据和人才的争夺战。”这种紧迫的形势应成为加强技能发展和教育合作的基础。它可以促进人工智能研究人员学习和进步的能力，扩大科学机构对跨大西洋人工智能研究的资助。
④美国和欧盟可以开发一种共享开源数据集的方法，作为扩大数据访问的一种路径。这包括公开政府数据的共同方法和制定跨大西洋数据集的连接协议。这样做的结果将可能推动跨大西洋人工智能的研究和创新，并在更大的范围内改善治理。
（2）开发一种通用的人工智能监管方法
我们需要一些法规和标准来确保人工智能的发展与潜在价值相一致，同时兼具功能性和互操作性，避免不必要的障碍并支持创新。对人工智能监管和标准的不同方法可能会增加合作的障碍，削弱跨大西洋市场的全部潜力，还可能破坏人工智能技术的发展。
白皮书指出，“高风险”人工智能需要监管。识别高风险人工智能，将是成功地开展跨大西洋合作并减少监管方面不必要分歧的关键第一步。
在人工智能监管方面建立跨大西洋合作的三个步骤：
第一步，形成人工智能监管目标的共识。美欧的共同价值观奠定了人工智能监管方面的合作基础。在价值观方面，美国和欧盟对人工智能监管都明确了类似的目标。对美国而言，政府需要应对隐私、个人权利、自治和公民自由方面的风险。对欧盟来说，其目的是防止欧盟的基本权利、安全和消费者权利受到损害。美国和欧盟同样支持经合组织的人工智能原则，原因在于其提供了一个共同的基准。
第二步，为人工智能开发通用的风险评估和风险管理。包含成本收益分析的风险评估是欧盟和美国监管发展的核心，风险评估具有一个核心特征:利用信息和分析改进关于未来的决策。虽然欧盟和美国在具体案例中评估风险的方式不同，但总体风险监管的特点是相似的。这种共通性为形成对AI风险和风险管理实践的共识提供了坚实的基础。
第三步，共同确定应对人工智能风险的最佳应对措施。利用人工智能建立在信任人工智能的基础上。美国已经认识到政府有必要采取行动，以推动可靠、强大和值得信赖的人工智能。美国和欧盟应寻求最佳方式，通过降低人工智能造成伤害的风险来建立信任。这很可能需要一系列的措施，包括制定一些新的条例、现行法律的应用和其他非法规性的方法，这些方法可能包括政策指导、自愿性共识标准和自愿标签计划。
（3）关注人工智能标准的跨大西洋合作
人工智能标准的开发是跨大西洋人工智能合作的关键领域。在可能的情况下，欧盟和美国应强调国际标准的制定，例如加强在ISO/IEC（(国际标准化组织和国际电工委员会）人工智能联合技术委员会的工作。
在制定国内人工智能标准方面，美国和欧盟应该共同努力，尽量减少不必要的分歧。其中可能包括协调一致，国内机构认可彼此标准的符合性评估，以及建立互操作性机制。
同时，跨大西洋人工智能合作也需要考虑到中国对技术标准的态度，中国正在通过一带一路、双边协议以及标准机构来扩大中国的标准。例如，中国一直在国际电信联盟内部积极制定技术标准，以支持其互联网治理的主张。这些趋势发出一种警告信号，即互联网治理的多利益相关者未来并非必然。如果中国能够成功地领导人工智能标准的制定，这可能会进一步将中国市场与美国和欧盟分隔开来，并影响采用此类标准的第三国家的人工智能治理。这种做法的影响还将取决于美国与欧盟是否能够合作，将分歧最小化，并在可能的情况下在人工智能监管方面达成一致。
美国和欧盟还应努力制定获取和使用数据的通用方法。欧盟提出了广泛的数据共享新规则。在某种程度上，这种方法根植于共同的跨大西洋价值观，在此基础上来改善数据获取，因此这其中存在大量的合作机会。然而，欧盟委员会处理数据的其他方法可能会导致合作机会的丧失，这要取决于具体的实践。本报告中反复提到的欧洲技术主权，不应成为欧盟制定数据标准的一种方式，这些标准会阻碍欧盟与美国的数据互操作性，或限制欧盟对数据的使用。此外，鉴于当前人工智能迭代中访问数据的重要性，正确的数据战略将关系到欧盟实现人工智能目标方面的成功程度。
编译 | 李书峰/赛博研究院研究员
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