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目前现有的法规和条例已经慢慢涵盖了人工智能的大部分用途，例如消费者法、竞争法、隐私法和反歧视法。

这些法律并不完善，许多法律都存在众所周知的局限性，政府正在对此进行审查。人工智能可能会给这些法律带来新的挑战，例如，它更容易误导消费者，或者人工智能算法会帮助企业串通价格。

但关键在于法律的存在。我们通常不需要为人工智能制定新法律。相反，我们需要审查现有法规，更好地解释它们如何适用于人工智能的用途。

全球法律和法规对人工智能的影响是不同的法律框架和政策对全球人工智能系统的开发、部署和使用的影响。

在过去十年中，我们见证了机器学习历史上最重大的进步。在过去五年中，人工智能从单纯的研究或创新项目转变为具有无数实际应用的改变游戏规则的技术。

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这种快速转变使模型治理、安全和风险等主题从学术讨论的边缘话题转变为该领域的中心问题。

世界各国政府和行业已对此作出回应，提出了监管建议，尽管当前的监管格局尚处于起步阶段、多种多样且即将发生变化，但发展方向是明确的。法规即将出台。以下是 2024 年初的法规内容：

2023 年 3 月，英国政府发布了“有利于创新的 AI 监管方法”框架。该文件没有制定具体的总体法规来管理所有 AI 发展，而是提出了一种更加基于活动的方法，让各个监管机构负责各自领域的 AI 治理，并由“中央 AI 监管职能”来帮助监管机构实现这一目标。

我们已经开始看到这些监管机构概述了它们在各自领域对 AI 的意图。例如，英国金融监管机构金融行为监管局 (FCA) 已制定了其消费者责任，以确保其职权范围内的所有组织都提供对消费者具有公平价值的服务。

这些规则更加重视有效的 AI 治理，尤其是在竞争激烈、以客户为中心的市场（如保险定价）。

英国政府希望，通过成功平衡对有效治理的渴望与对创新和投资的需求，英国将成为“人工智能超级大国”。

虽然这些都是重大事件，标志着这些讨论加速的步伐有所改变，但未来几个月监管发展方面还有更多进展。可以肯定的是，FCA 和 ICO 等监管机构将在英国 人工智能管理方面发挥越来越重要的作用。

2021 年 4 月 21 日，欧洲具有里程碑意义的《人工智能法案》正式提出，这似乎注定是世界上首次将一套人工智能法规纳入法律的尝试。

该法案的基本前提很简单：根据人工智能造成伤害的能力对其进行监管。

相比之下，高风险的人工智能系统（例如与航空、教育和生物特征监控相关的系统）的要求更高，并且需要在欧盟数据库中注册。此外，一些人工智能系统被认为具有不可接受的风险水平，将被彻底禁止，但执法部门除外。这些包括：

• 人工智能系统部署潜意识技术

• 人工智能利用漏洞的做法

• 社交评分系统

• “实时”远程生物特征识别系统

就在 2022 年底该法案即将进入最后阶段时，ChatGPT 风靡全球，上线头两个月就吸引了 1 亿用户，成为有史以来增长最快的软件应用程序之一。新一波的生成式人工智能工具和通用人工智能系统 (GPAI) 并不完全符合欧盟原有的风险类别，因此需要对该法案进行修订。

近一年后，在硅谷科技巨头们进行了广泛的游说，试图淡化基础模型的措辞后，双方达成了一项临时协议。

尽管如此，仍有人担心，由于某些国家对数据保护的担忧，该法案可能会在最后一刻失败，而且该法案管理先进人工智能系统的法规将阻碍法国 Mistral AI 和德国 Aleph Alpha 等年轻的国内初创企业的发展。

但随着议会保证这些担忧将在未来通过正式声明得到缓解，以及随着欧盟人工智能办公室的成立来执行《人工智能法案》，双方于 2024 年 2 月一致达成协议，继续推进该法案，并于 2024 年 3 月 13 日在全体会议上获得了 27 国集团的最终批准。

欧盟人工智能法案于2024 年 5 月 21 日正式成为法律，并从 2024 年底开始分阶段实施。对禁止行为的禁令将于 2024 年 11 月至 12 月写入法律，而对聊天机器人等通用人工智能系统的义务将于法律生效一年后的 2025 年 5 月至 6 月开始生效。

两年内，大约在 2026 年中期，所有其他规则都将生效，包括对被归类为高风险的人工智能的要求。根据欧盟的其他规则，高风险系统将需要第三方合格评定。不遵守规则将被处以最高达 3500 万欧元或全球营业额 7% 的罚款，具体取决于侵权行为和公司规模。

与英国一样，美国尚未制定全面的人工智能法规，但联邦和州一级都存在大量框架和指导方针。

2023 年 10 月，就在英国安全峰会召开前几天，总统乔·拜登签署了一项行政命令，要求安全、可靠和可信地开发和使用人工智能。

该命令指出，“要善用人工智能并实现其无数好处，就需要降低其巨大风险。这一努力需要全社会的努力，包括政府、私营部门、学术界和民间社会。”该行政命令旨在要求公司对人工智能系统进行测试和报告，这些很可能会在联邦和州一级出台的规则和法规中得到体现。

其中大多数旨在规范人工智能的较小部分。近 200 人试图制定有关深度伪造的规则，其中许多提议旨在禁止色情深度伪造，例如 1 月份在社交媒体上大量出现的泰勒·斯威夫特的深度伪造。

许多其他人试图对 ChatGPT 等聊天机器人进行控制，以降低它们泄露制造化学武器说明的可能性。

加利福尼亚州、纽约州和佛罗里达州在人工智能监管方面处于美国领先地位，它们各自出台了重要立法，可以作为其他州的榜样。

加利福尼亚州的重点是生成式人工智能、自动驾驶汽车和人工智能服务的公共合同。

佛罗里达州的提案重点关注各种应用领域的人工智能透明度，包括教育、公共人工智能使用、社交媒体和自动驾驶汽车。

其中大部分法案旨在规范人工智能歧视，例如，当人工智能驱动的招聘解决方案或人工智能驱动的租赁审批系统似乎歧视某些群体的申请人时。如果获得通过，这类立法可能具有重要意义，并成为其他州的榜样。

美国证券交易委员会 (SEC) 还提出了解决经纪自营商和投资顾问使用人工智能的利益冲突的规则，最终规则预计将于 2024 年出台。

中国是最早制定国家人工智能监管战略的国家之一，发布了《 新一代人工智能发展规划》2017年7月。

该计划制定了顶层设计蓝图，规划了中国发展人工智能技术和应用的方针，设定了到2030年的广泛目标。从那时起，中国针对特定的人工智能用途实施了一些监管规定，例如管理人工智能算法、 生成人工智能服务和“深度合成”规定。

对人工智能的投资及其发展将不可避免地对中国社会产生重大影响，中国政府自然非常清楚并渴望控制这一进程。

然而，根据最近的报道，“目前，北京已经找到了答案：企业和研究实验室可以创新，但面向公众的服务要遵守严格的规定。”中国代表出席 2023 年 11 月举行的英国人工智能安全峰会，表明中国也在考虑全球人工智能发展的更广泛问题。

全球范围内，已有超过37个国家提出了人工智能相关法律框架，以解决公众对人工智能安全和治理的担忧。

这一切都表明，监管格局正在发生变化，变得更加明确，但不同国家和司法管辖区之间的监管格局也存在很大差异。对于目前使用人工智能的人来说，这实际上意味着，每个司法管辖区都需要进行具体考虑，以保持合规性。

在保险、金融服务和国防等数据丰富、风险高的行业，遵守最新的人工智能法规将很快从建议和框架演变为一成不变的法律和规则。因此，它们可能会带来巨额罚款、处罚、谴责和声誉损害。

随着 2024 年的到来，组织需要监控监管发展，了解即将出现的要求，并投入大量时间和资金进行适当的人工智能治理，以确保它们保持领先地位。

具体内容来源：https://www.mindfoundry.ai/blog/ai-regulations-around-the-world

随着人工智能越来越广泛地融入到产品和商业实践中，以及影响人工智能使用的法规逐渐成型，公司应该实施并定期更新清晰、强大的内部治理政策，以最大限度地降低风险和责任。

具体而言，迈向 2024 年，公司应考虑：

事实上，一般来说，用户会披露人工智能工具生成的内容。因此，如果发生非法披露，用户可以根据法国普通法承担责任。

然而，此类内容的披露也可能侵犯知识产权。用户的责任可能源于人工智能工具的条款和条件。

竞争法的目的是确保市场监管并防止反竞争行为。然而，人工智能的发展可能会导致新的反竞争行为、卡特尔和滥用市场支配地位。

为此，2019 年 11 月，法国竞争管理局和德国联邦卡特尔局联合提交了一项关于算法及其对竞争法执法的影响的研究，同时评估了与使用算法相关的竞争风险。

两国竞争管理局致力于联合研究算法的使用可能对竞争产生的影响和潜在的勾结风险，并考虑了根据人工智能如今允许的新做法调整竞争法规则的问题。

公司采用的制定价格表的价格算法更具针对性。从这个意义上讲，这项研究对那些希望确保其算法符合反垄断法的公司特别有用。

用于支持公司商业战略和定价政策的算法可能会阻碍通过供需相互作用自由确定市场价格，从而鼓励违反竞争的行为。这可能会导致市场准入壁垒的产生。

算法也可能通过增强勾结而产生危害。在这方面，报告指出了三个主要风险：

2020 年 2 月，法国竞争管理局发布了关于数字经济面临的挑战的竞争政策研究报告。在新报告中，法国竞争管理局回顾了其分析和建议，以更好地规范人工智能造成的反竞争行为和不公平竞争。

2020 年 4 月，国际竞争网络 (ICN) 发布了一份关于大数据与卡特尔：数字化对卡特尔执法的影响的论文，旨在确定大数据和算法在卡特尔执法中提出的挑战。该报告分析了人工智能作为一种制造勾结的工具，同时也是一种检测勾结的有趣工具。

因此，虽然目前尚未采用任何法律框架来规范人工智能、大数据和机器学习所带来的风险，但欧洲及其他地区的竞争管理机构开始更加关注人工智能和大数据对竞争的影响。

为了在降低风险的同时增强人工智能的优势，政府必须分析现有风险的范围和深度，并制定监管和治理流程和结构来应对这些挑战。

在法国，审慎监管局(ACPR ) 于 2020 年 11 月发布了一项研究“金融人工智能治理”，根据该研究，需要在算法设计阶段尽早考虑以下治理问题：

• 将人工智能融入传统业务流程；

• 这种整合对内部控制的影响，

• 特别是对新流程中分配给人类的角色的影响；将设计或维护阶段（部分或全部）外包的相关性；

• 最后，内部和外部审计职能。

根据这项研究，在将人工智能引入业务流程时，最相关的治理要素似乎是这些流程中的操作程序、将职责分工扩展到人工智能算法的管理以及与人工智能相关的风险管理。本节简要介绍了这些要素。

实施数据治理也很重要，因为数据是人工智能正常运行所必需的。

新技术极大地影响了立法格局，以至于必须实施新的法规。由于人工智能能够处理大量个人数据，欧盟必须确保尊重数据主体的权利和隐私。

在这方面，人工智能系统的使用日益增多，引发了对其监管的问题，因为在机器学习阶段，人工智能不断被大量数据所驱动。必须采取某些预防措施来保护数据主体的权利。

在这方面，GDPR 对处理欧洲公民个人数据的公司施加了许多义务。从事大数据、机器学习和人工智能的公司必须确保在处理欧洲公民的个人数据时遵守这些原则：

因此，涉及人工智能工具和机器学习的公司必须遵循这些原则。

2022 年 3 月 29 日，CNIL（国家信息自由委员会） 发布了一套资源，供公众和专业人士处理与隐私和 GDPR 合规性相关的 AI 挑战。

因此，CNIL 向专业人士提供了一份指南，以确保使用 AI 系统和处理个人数据的公司遵守 GDPR 和法国数据保护法。因此，其主要目标是制定一个尊重人权并有助于建立欧洲公民对该系统信心的 AI 监管框架。

此外，该指南还提供了一个分析工具，允许组织根据未来的欧洲法规，根据 GDPR 和该领域的最佳实践自我评估其 AI 系统的成熟度。

2023 年 5 月，CNIL 发布了一项行动计划，旨在部署尊重个人隐私的 AI 系统。用于设计和运行 AI 工具的创新技术引发了有关数据保护的新问题，特别是：

• 这些工具运行所依据的数据处理的公平性和透明度；

• 保护网络上的公开数据，防止其被利用来设计工具来抓取数据；

• 保护用户在使用这些工具时传输的数据，从收集（通过界面）到通过机器学习算法可能的重复使用和处理；

• 个人对其数据的权利所产生的影响，既包括为模型学习而收集的数据，也包括这些系统可能提供的数据，例如在生成人工智能的情况下创建的内容；

• 防止可能发生的偏见和歧视；

• 以及这些工具面临着前所未有的安全挑战。

这些方面将成为人工智能服务和CNIL数字创新实验室的优先工作领域之一。

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