【AIIG观察第209期】卡内基国际和平基金会：美国应借鉴中国“由点及面“的人工智能监管经验

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2023年9月12日，《外交政策（Foreign Policy）》发布卡内基国际和平基金会（Carnegie Endowment for International Peace）研究员马特·希恩（Matt Sheehan）撰写的评论文章《美国可以从中国学到哪些监管人工智能的经验？（What the U.S. Can Learn From China About Regulating AI）》。文章介绍了中国监管人工智能的经验，呼吁美国政府越过意识形态分歧，关注中国政策法规的底层结构与制定政策法规的流程，借鉴其人工智能监管做法，并从具体问题出发，制定有效的监管方法。

美国参议院多数党领袖查克·舒默（Chuck Schumer）等两党议员于9月13日举行了闭门会议“人工智能洞察论坛(AI Insight Forum)”，以制定监管人工智能的现实方案。对此，作者建议，由于中国已经颁布了一些全球最早、最完善的针对人工智能的法规，舒默等议员应该借鉴中国在监管人工智能方面的经验。虽然从表面上看，这些监管由于意识形态的差异往往与美国领导人希望实现的目标背道而驰，例如中国的生成式人工智能法规要求科技公司维护“社会主义核心价值观”，而美国官员在立法时则呼吁人工智能系统需要符合“美式民主价值观”，但这让人们忽略了一个事实，即美国其实可以从中国的人工智能监管政策中获益良多。

从法规的覆盖范围来看，美国国会关于人工智能立法的最新举措与中国的人工智能监管法规存在显著差异。舒默试图推动囊括国家安全、就业、错误信息、偏见等涉及多个层面的人工智能全面立法，这种将所有问题的解决方案打包进一项立法中的做法可谓天方夜谭。相比之下，中国政府则采取了更可行的、具有针对性且不断迭代的人工智能监管方法。中国政府优先找出了人工智能最具隐患的代表性应用场景，并针对具体问题制定了一系列应对法规，当早期的规定不足以应对人工智能技术的快速发展时，中国便会迅速对这些法规进行调整修订。例如，2021年，为了应对算法推荐引发的一系列问题，中国网信办联合其他部门出台了《互联网信息服务算法推荐管理规定》，强调算法推荐必须遵守法律法规，赋予用户退出个性化推荐的权利，创新提出对用户标签的管理权，确保用户对输入数据的适当干预，强化了对外卖骑手等特定群体的权益保护。同时，随着人工智能技术的发展，中国政府严防人工智能带来的深度造假（deepfakes）风险。2022年，中国针对深度合成（deep synthesis）内容治理颁布《互联网信息服务深度合成管理规定》，要求企业对人工智能生成的内容添加数字水印和醒目标签。而白宫也在推动相似的政策理念。在面对ChatGPT等大型语言模型带来的新问题时，中国的监管机构也立刻更新了与生成式人工智能内容相关的法律法规——《生成式人工智能服务管理暂行办法》。在算法推荐管理规定与深度合成管理规定这两条法规的基础上，中国开始建立人工智能监管工具包，其中最关键的是算法备案制度。该制度建立于算法推荐法规的颁布之时，并继续纳入深度合成相关法规和生成式人工智能法规之中。对人工智能生成的内容进行标注的要求也是如此，该要求首先出现在深度合成法规中，然后被纳入生成式人工智能法规。

可以说一路走来，中国的监管机构一直在学习和迭代这些法律法规。而这种“学不可以已且致用“的方式正是值得舒默等参议员们学习的地方。美国国会应向中国学习，从人工智能领域的具体问题出发，由点及面，避免“一刀切”。例如，可以首先解决深度伪造带来的错误信息威胁问题。在制定有针对性的法规时，政策制定者应深化对技术本身和有效干预措施的理解，创建新的监管工具，并在未来的立法中不断更新迭代，从而更快地应对未来的人工智能挑战。随着世界各国尝试人工智能监管的趋势加深，美国政府应当充分把握相互交流和相互学习的机会。作者称其在与中国人工智能监管领域政策制定者们展开交流时发现，中方乐于探询并分析美国和欧洲的最新举措，并思考其中适用于中国国情的部分。作者表示，尽管中美之间存在着意识形态差异，但中国这种愿意向竞争对手学习的态度值得赞赏，并呼吁美国效法。

马特·希恩（Matt Sheehan）：卡内基国际和平基金会研究员，专注于研究与中国相关的全球技术问题、中国的人工智能生态系统、中国技术政策的未来以及技术在中国政治经济中的作用。

原文链接：https://foreignpolicy.com/2023/09/12/ai-artificial-intelligence-regulation-law-china-us-schumer-congress/

清华大学人工智能国际治理研究院编

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