8月15日，“全球治理话语竞赛下人工智能立法的中国方案”研讨会在北京举行。

　　会上，中国社会科学院国情调研重大项目《我国人工智能伦理审查和监管制度建设状况调研》起草组发布了《人工智能法示范法1.0（专家建议稿）》（以下简称《示范法》）。

　　《示范法》坚持发展与安全并行的中国式治理思路，提出了负面清单管理等治理制度，并对人工智能产业链条各主体责任义务分配等核心问题进行了回应。

　　《示范法》分为六章，包括人工智能基本原则，促进发展举措、风险管理制度、主体责任分配、治理机制设计、法律责任。

　　与其他人工智能政策不同，《示范法》的创新之处：

　　在监管上，创设性提出设置国家人工智能主管机关统筹负责全国范围内人工智能发展与管理工作。鼓励AI发展，采用负面清单管理制度对人工智能进行风险管理，负面清单内的研发、提供活动采取许可机制，实行事前监管；负面清单外的研发、提供活动则采取备案机制，事后监管机制。

　　在方向上，坚持发展导向，设计了尽职免责等相应条款，采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展，在制度设计上留出更多容错空间。

　　在主体架构上，按“研发者-提供者-使用者”三类主体进行制度设计，跳出具体应用场景，直接穿透底层技术逻辑。

　　与此同时，昨日，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局于7月10日印发的《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式施行。旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。

　　麦肯锡全球人工智能最新调研显示，近5年全球范围内企业的AI使用率大幅提升，2022年有50%的公司部署了AI，远高于2017年的20%。对AI的资本投入也随使用率的提升而大幅增长。5年前约有40%的公司对AI投入了超过5%的总预算，而2022年已有超过一半的公司有此投入比例。

　　可以说，各行各业对于AI的重视程度与日俱增。

　　其实，自2017年以来，美国、欧盟、中国、加拿大、日本、新加坡等国家或地区陆续发布AI发展和治理的法律法规准则，至少已有60个国家制定和实施了某种形式的人工智能治理政策。

　　2020年以来，美国联邦政府首份《人工智能应用监管指南》、欧盟《人工智能白皮书》、《欧洲数据战略》等文件陆续出台，立法探索也历经从宏观性准则和战略到条款逐渐细化的过程。

　　随着人工智能在互联网设备和服务中的部署越来越普遍，国家间若能形成更加一致和协同的人工智能治理方法，将有助于加强共同监督，支持全球人工智能供应链顺利平稳运行，并促进科学研究与数据共享。

原文来自http://vr.sina.com.cn/news/yx/2023-08-17/doc-imzhnneh3262744.shtml