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人工智能治理体系如何平衡包容？中外专家把脉建言******

　　中新网北京12月4日电(记者 孙自法)作为有望引领人类未来变革的一项战略性技术，人工智能(AI)近年来在快速发展并赋能千行百业的同时，也带来安全、隐私、公平等系列问题和挑战，人工智能治理概念应运而生，备受关注。

　　由清华大学主办、联合国开发计划署支持的2021人工智能合作与治理国际论坛12月4日在北京开幕，中国科技部副部长李萌致辞时形象表示，“我们现在正站在智能化社会的门槛上，人工智能这条大船正载着我们向智能化世界驶去，而治理正是随时校正大船航向，确保大船行稳致远”。

　　在随后举行的“如何构建一个平衡包容的人工智能治理体系”主论坛上，中外专家学者线上线下对话，把脉人工智能发展，聚焦治理体系构建。

　　中国国家新一代人工智能治理专业委员会主任、清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜提出，人工智能治理直面数据、算法、算力、场景等四大要素挑战，价值导向上要坚持人工智能技术安全可控的底线思维、维护个人权益尊严与平等的人本思维、人工智能赋能经济社会发展的发展思维和人工智能促进可持续发展的全球思维，遵循“和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共同责任、开放协作、敏捷治理”的治理原则，着重从“包容、共享、审慎、负责”价值原则来平衡人工智能治理中的发展和安全需求，形成人工智能治理机制的价值共识，推动实现全球协同治理。

　　关于“审慎”价值原则，薛澜强调，要对人工智能治理给出明确的安全底线，既不能放任不管，任其野蛮生长，也不能出现“一管就死”，避免矫枉过正。

　　世界工程组织联合会主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克表示，人工智能是第四次工业革命的代表性技术，人工智能治理旨在促进具有人类价值的人工智能创新发展，以造福人类和地球，因此，人工智能治理应遵循人工智能发展规律，具有开放的多利益相关者共治的结构，应综合运用技术、规则、教育等多种工具，并有效植入到人工智能应用平台之中。他还特别强调，不仅要发展人工智能各式各样的应用技术，还要发展一批保护隐私和公平、加强监管的人工智能治理支撑技术。

　　联合国助理秘书长、联合国开发计划署政策与方案支助局局长徐浩良指出，人工智能不是万能灵药，它的好坏取决于使用人工智能的人及数据基础、治理标准。“我们需要全面地看待人工智能，需要跨越国界、跨行业和跨代际的合作，来制定必要的治理框架”。他说，国际机构和国家间的合作至关重要，联合国教科文组织最近通过有关人工智能伦理的提案，得到许多成员国的支持，这是积极的一步。联合国开发计划署已做好准备，为政府和其他利益攸关方构建人工智能治理框架提供支持，让人工智能成为推动可持续发展的重要力量。

　　“为什么我们需要一种新的、21世纪国际合作方式来治理人工智能？”卡内基理事会资深研究员、人工智能与平等倡议联席主任温德尔·瓦拉赫认为，首先是以数字和生物革命为代表的新兴技术正在重新定义人类的意义，并且重塑世界和未来前景；二是技术速度远远快于道德和法律监督到位的速度，新的人工智能部署的绝对普遍性和速度，颠覆了行业政府、传统机构以及与人们生活息息相关的社会技术结构；三是人工智能和机器学习存在基本控制问题，作为关键系统组建部署时会构成潜在危险。

　　他说，建立一个合作的人工智能国际治理机制，应该是敏捷的、适应性的、预见性的、响应性的、包容性的，“但是我们应该很清楚，如果没有中国和美国的参与，所有人工智能国际治理方案都只能是幻想。如果不大力转向国际合作，我们将无法成功度过未来几十年”。

　　“今天社会不仅仅是外卖小哥被困在算法里，我们每个人都被困在各式各样的算法里。”清华大学智库中心主任、智能社会治理研究院院长苏竣认为，人类即将从工业社会迈向以科技进步和智能技术为基础的智能社会，人工智能技术在颠覆性地重组人类社会的同时，也给人类社会的法律隐私、道德伦理、公共治理带来诸多严峻挑战。

　　他说，技术是中性的，算法是无辜的，在这场人工智能掀起的人类社会巨变中，需要科学的方法研究和应对科技发展带来的种种风险、问题和挑战。“开展人工智能社会实验、探索智能社会治理的中国道路”的倡议自2019年发起以来，经过两年多努力，已在全国有序展开，实现智能技术治理与智能社会治理齐头并举，将为构建有人文温度的智能社会作贡献。

　　加拿大国际治理创新中心总裁罗欣顿·麦德拉指出，人工智能治理体系在数据领域，要有全球所有国家都接受的数据伦理方面的标准，包括如何搜集数据、收集谁的数据、如何储存数据、如何整合数据、如何分析数据、如何加密、如何保证数据安全、如何使用数据等，“在全球层面共同创建普遍性的标准，它需要很多很多的努力，这就是我们这个世纪的治理挑战”。针对现在越来越多的全球价值链当中，因为机器的替代，很多工作机会被失去的问题，他建议由来自不同社会、不同文化或宗教背景的哲学家组建一个全球性委员会，来思考应对和解决之策。

　　清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正表示，当前，中国人工智能发展水平已跻身世界第一梯队，也肩负着参与国际治理规则制定的职责。因此，如何助力全球社会共同构建一个平衡包容的人工智能治理体系，需要进行系统思考，开展国际对话。(完)

AI创新链产业链融合发展 赋能数字经济新时代《中国人工智能专利技术分析报告（2022）》发布******

　　2022年12月，国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告（2022）》，这是中心连续第5年就中国人工智能专利技术发展情况发布报告。

　　在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，人工智能创新链产业链“双链”融合是释放数字化叠加倍增效应、驱动数字经济智能化跃升、打造产业综合竞争优势的必然路径。《报告》基于人工智能高价值专利增强创新链活力和助力产业链升级的角度，对深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理等十大技术领域进行专利申请趋势和分布构成分析，从“创造力”“保护力”“运用力”“竞争力”“影响力”五大方面对人工智能创新主体进行专利创新评价，研究人工智能专利如何高效助力各类“智慧+”应用场景落地，并对未来新兴人工智能技术应用和专利布局趋势作出研判。

　　图1 人工智能创新链产业链融合发展图谱

　　《报告》对人工智能高价值专利如何为创新链产业链融合发展保障护航进行了定量和定性分析。从行业公认的能够直观体现高价值专利的几个因素来看，自2011年、2012年开始，人工智能领域的中国专利奖占比逐年提高、专利许可转让数量呈上升趋势、专利诉讼遍及多个应用场景，展现了高价值专利对技术产业应用相辅相成的走势。

　　十大基础技术领域的专利数量稳步增长，极大激发AI创新链活力。深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱、智能推荐、智能芯片、量子计算等智能技术构成了人工智能创新链技术底座，也是产业链应用的基础技术。在技术与政策双红利的推动下，2016-2021年深度学习专利申请年均复合增长率达到53%，对人工智能的引领作用开始逐步凸显；相比之下，智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱和智能推荐领域的专利申请呈现稳步增长的态势，其中2021年自然语言处理的专利申请量仅次于深度学习、智能云和计算机视觉，发展势头强劲；智能芯片和量子计算由于起步相对较晚，相关专利储备较少，仍处于技术加速积累的阶段。国内创新主体也纷纷展开专利布局，不断增强市场竞争实力。例如百度公司在深度学习、智能云和智能驾驶等多个领域继续保持领先优势，寒武纪、浪潮和华为在智能芯片领域展现了充分的专注度和科研实力，清华大学、浙江大学等高校也在计算机视觉和自然语言处理等领域投入更多研发资源，成为基础攻关的重要力量。

　　图2 AI创新链十大基础技术专利申请趋势和分布构成

　　AI创新主体展现积极创新面貌，中小企业为产业发展增添新力量。从创新主体的申请量排名上看，百度、腾讯、国家电网、华为位列前四，专利申请数量均突破10000件，是我国AI领域技术创新的主力军。从专利授权量上看，仍然是上述四家企业位居前列，且百度公司专利申请量和授权专利持有量均排名第一。此外，腾讯专利2017-2020年腾讯专利申请年均复合增长率高达70%，在AI领域前四创新主体中申请量增速排名第一。从授权专利占比上看，申请量排名第七的清华大学和第九的浙江大学，均以45%的授权专利占比排名前两位。作为技术创新的重要源泉和吸纳劳动力就业的重要载体，大量中小企业也积极涌入人工智能赛道，在创新链一侧，我国人工智能领域企业主体共申请专利超过110万件，中小企业专利贡献超过90%。从产业链看，AI技术在中小企业中的普及率超过40%，语音识别、智能制造等技术在中小企业应用广泛，助力中小企业升级改造和智能化应用。

　　图3 创新链前十创新主体专利申请量和授权量

　　AI核心技术领域高价值专利集聚明显，产学研合作稳步推进。当前，智能云和深度学习是高价值专利数量最多的两个领域，百度得益于更早地投入与布局，展现专利申请数量与质量同步提升的发展态势。其他创新主体也结合自身业务发展方向，在不同的基础技术领域进行了有针对性的布局，如国家电网在深度学习和大数据领域，浪潮集团在智能云，阿里巴巴在智能推荐，平安科技在自然语言处理和计算机视觉都保持着创新优势。高等院校在人工智能领域技术创新活跃，涌现了大量专利成果，并通过与企业成立联合实验室和技术研发中心等方式，加快产学研用协同创新进程。截至2022年9月，我国人工智能领域产学研联合申请专利数量超2万余件，其中发明专利占比约90%，整体呈上升趋势增长，产业应用较为广泛。

　　图4 中国AI创新主体高价值专利技术布局

　　图5 AI领域产学研联合申请专利发展趋势图

　　AI专利助力新兴应用场景落地，推动产业链转型升级。目前，人工智能创新链的产业化应用主要集中在智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧工业和智慧教育等领域。从技术应用的成熟度来看，不同AI技术在不同场景的应用呈现出阶梯式发展的态势。智慧工业是当前各创新主体主要布局的技术应用场景，AI专利申请量达到65万余件，其次就是智慧金融，专利申请量为30万余件。其中也涌现出“海淀城市大脑”“灵医智惠AI医疗品牌”“智慧交通解决方案TrafficGo2.0”“普惠金融人工智能开放平台”等众多优秀实践案例，推动高端智能技术与行业的融合发展。

　　“智慧+”场景应用创造出更多产业增长点，新兴人工智能技术生成数字经济发展新动能。AI在城市、交通、医疗、教育及工业等场景的融合应用加速，不断催生新业态新模式新产业。以智慧工业为例，将工业互联网、人工智能等在内的智能制造新技术与工具，集成到工业生产流程中，正在引领我国工业数字化新生态。报告显示，截至2022年9月，我国智慧工业领域申请专利共计65万余件。百度公司以近9000件专利总数位居第一，国家电网位居第二，其余创新主体专利申请量差距不大，发展潜力较强，各创新主体在智慧工业领域的专利布局积极竞争，难以拉开较大差距。与此同时，基于人工智能的深度学习、内容生成，语音、视觉识别技术越来越成熟，以元宇宙和数字人技术为代表的新兴技术，也迎来了专利的快速积累阶段，百度、腾讯、华为等企业积极开展前沿专利布局，探索人机交互发展和应用，助力数字经济高质量发展。

　　图6 中国元宇宙专利主要申请人排名

　　图7 中国数字人专利技术申请－公开趋势

　　《报告》结合当前人工智能知识产权生态建设和全产业链专利布局情况，对产业高质量可持续发展提出总结与展望。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，发展人工智能是支撑科技自立自强、实现高质量发展的重要战略。党的二十大报告提出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。当前，人工智能技术与5G、云计算、大数据的融合发展已将成为推动数字经济发展的动能源泉，今后将进一步与其他数字技术相互碰撞出全新的科技驱动力。随着人工智能创新发展跨入新的历史阶段，专利申请总量突破百万件，专利申请趋势仍在快速增长，技术人才规模不断扩大，产业融合广泛深入，应当在底层关键技术突破、建设知识产权生态、大中小企业共同完善专利布局、开辟更广泛应用场景等方面发力，实现创新链与产业链的协同发展。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）