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人工智能入门:最大化AI的经济,社会和贸易机会所需的条件

执行摘要

人工智能(AI)具有改变经济增长,商业和贸易的潜力,影响可用的工作类型和所需的技能。美国,中国,日本,德国,英国,法国和其他国家已经认识到了这一机会,并正在支持AI的研发和准备工作。

为了使AI得以发展,还需要一个有利的环境,其中包括AI伦理和数据访问等领域的新法规,以及隐私和知识产权(IP)领域的现有法律和法规,以确保它们适用于AI。此外,人工智能的发展需要国际议程,以避免不必要的监管异质性,因为异质性会给数据访问和使用造成障碍,并阻碍人工智能产品的全球传播。

未来5到15年间,人工智能在各主要经济体中的扩散的估算据为基础。这是解决与AI广泛部署相关的一系列监管和更广泛的社会问题的窗口。这里的关键是建立对AI的信任和理解。这包括确保AI有助于建立民主,透明和公平的社会。不采取行动可能会导致对AI和监管的强烈反对,而这又过于繁琐并扼杀了创新。

人工智能:定义

人工智能不是特定的技术,而是更好地构想为一组流程,其中包括数据分析,使技术,应用程序和软件变得更智能的现有流程。以这种方式思考AI强调了其在整个经济领域的应用,使任务更快,更好,更高效。现有的应用包括自动驾驶汽车,人类语音和翻译以及更高效的供应链。当前的AI基于使用大量数据和强大算法的机器学习来开发关于未来的日益稳健的预测。

人工智能的经济影响

人工智能将在未来十年内为全球产出增加数万亿美元,并将加速向服务驱动型经济的过渡。尽管还处于起步阶段,但人工智能已经以各种方式在整个经济领域中使用,包括企业用来检测和管理风险,开发自动驾驶汽车,提高运输网络的效率以及改善医疗诊断和告知患者护理。

贸易与人工智能

人工智能的发展将以多种方式影响国际贸易,包括通过宏观经济影响。例如,随着人工智能提高生产率的增长,公司竞争力将提高,为国际贸易创造新的机会。随着人工智能在经济增长中增加服务的价值,这将扩大服务在国际贸易中的份额。

人工智能已经以各种方式直接影响贸易,包括通过改善供应链中的风险管理,促进智能制造以及人工智能语言翻译服务,这些服务增加了美国对非英语国家的出口。

潜在的经济和社会成本

人工智能的发展和传播可能会带来经济和社会转型成本,其中可能包括收入不平等和失业。 人工智能的这种结果不是预先确定的,但是将需要缓解策略。

人工智能对发展中国家也可能产生不同的影响。例如,领先于人工智能的采用,发达经济体可能会侵蚀发展中国家在某些制造业中的比较优势。发展中国家缺乏技能可能会进一步加剧AI在国家之间的鸿沟。

最大化AI收益的7个步骤

1.加强人工智能在国家内部和国家之间的传播

在各个领域的跨国AI部署都将需要大量新投资,重新设计业务模型并培训工人。这就是以前的通用技术所采用的模式-扩散缓慢,然后在整个经济范围内采用,生产率提高。缺乏技术传播正在推动前沿企业和生产力较低的企业之间的行业绩效差距扩大。一些可能的原因是开发隐性知识并有效利用资本以利用诸如AI之类的技术的成本和挑战。需要采取政策来提高技术在整个经济中的传播速度和深度。这可能包括更大的劳动力市场灵活性,加剧的竞争以及风险资本的可用性。

2.发展教育和技能

国内议程: 如果社会要从人工智能中充分受益,教育和培训将是关键。人工智能将需要科学,技术,工程和数学(STEM)以及更广泛的技能组合,使人们能够与人工智能并肩作战。

国际议程:在全球范围内将需要技能开发,这将为各国政府和企业提供在其他国家(尤其是在发展中国家)发展合作伙伴关系的机会。

3.建立健全的网络安全

国内议程: 确保网络安全将是开发AI全面的经济和社会利益的关键。一个国家的网络安全松懈可能会影响其他地方的网络安全成果。这突显了政府制定国家网络安全战略的必要性。例如,美国国家标准与技术研究院(NIST)改善关键基础架构的网络安全框架为企业提供了一个通用的组织结构,以指导网络安全活动以及网络安全风险评估和管理。仅举几例,英国,日本,澳大利亚和中国也制定了网络安全策略。

国际议程:网络安全标准可能会给AI贸易造成不必要的障碍。例如,中国以网络安全为理由制定特定于中国的网络标准,而越南出于网络安全的原因要求在国内提供服务。需要适当的国际标准,这些标准可以构成国内网络安全策略的基础。贸易协议应鼓励合作和使用网络安全标准,例如美国-墨西哥-加拿大协议(USMCA)中的规定。其他国家的能力建设也应成为网络安全参与策略的一部分。

4.保护个人数据的隐私

国内议程: 人们需要严格的隐私规则,才能将其个人数据用于AI学习。同时,隐私规则需要避免对跨境数据流创建不必要的限制。

国际议程:随着国家和地区制定隐私规则,将需要机制来确保隐私系统的互操作性。贸易协定在这里可以发挥作用。以下概述了新兴框架的要素,以支持AI的跨边界数据流,该框架还解决了潜在的隐私问题:

  • 在经合组织等现有原则的基础上,进一步发展全球隐私原则。
  • 根据全球隐私原则制定和实施国内隐私法律和法规。
  • 建立不同隐私权制度之间的互操作性,例如在美国-欧盟隐私权盾中实现的互操作性。
  • 确保全球数据自由流动,在必要时限制数据流限制,以保护国内隐私标准。

5.增加对政府数据的访问

国内议程: 政府可以促进对公开持有的数据集的访问。在政府机构之间以及与州和地方政府以及研究人员和私营部门之间共享数据集,需要一个一致,透明和标准化的治理框架。例如,美国联邦政府在将数据开发为战略资产方面取得了进展,其中包括制定了联邦数据战略,该战略旨在为联邦数据的管理,使用和访问提供一致的方法。

国际议程: 需要用于访问政府数据的国际框架,以最大程度地降低全球访问政府数据的成本。经合组织正在开发数据治理框架,国际标准化组织(ISO)制定了数据治理原则。 USMCA包括开放数据的承诺,未来的贸易协议应予以扩大。

6.建立平衡的知识产权框架

国内议程: 人工智能需要一个支持性的IP框架,包括版权的合理使用例外,可以为人工智能培训目的灵活地复制数据。

国际议程:在美国以外的许多国家/地区,不存在合理使用例外情况。在《跨太平洋合作伙伴关系全面进步协议》(CPTPP)中,当事方迈出了一步,承认需要实现适当的版权例外, “在版权和邻接权制度中取得适当的平衡。” USMCA没有重复这种要求平衡的呼吁。

7.制定AI伦理原则

国内议程: 要建立对AI的信任,将需要AI流程和结果符合道德。美国,欧盟和其他政府已经认识到开发道德AI的必要性。

国际议程:在缺乏国际合作的情况下,人工智能道德准则可能仅反映当地标准和规范,对获取数据和使用人工智能产生歧视性影响。经合组织正在制定人工智能原则。 20国集团也可以解决这个问题。即使有一个共同的基准,也有必要确定AI系统是建立在道德上还是产生道德上的结果。这引起了贸易问题,例如在哪个国家进行测试以及以什么标准进行测试。这些过程问题应成为国际贸易谈判的一部分。

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