美国国家人工智能研究与发展战略计划
人工智能对大学生就业创业教育的影响及对策研究
汽车教育NO.012021170车时代AUTO TIME通信预警、主动交通管控等车路协同应用场景。
3.2车路协同场景实现路径车路协同等新技术是实现智慧高速公路建设目标的关键核心技术之一，由于受芯片模组、电子元器件、技术标准、产业政策、商业模式等的影响，其建设不是一蹴而就的一次投入，而是需要顶层设计、循序渐进、分步实施、加速创新才能逐渐靠近智慧高速公路建设的理想目标。
目前还未形成正式国家标准以规范智慧高速公路建设中有关车路协同技术应用和实现的整体方案。
但是从国家层面和各地方高速公路主管部门不同规模示范试点建设项目来看，业界正在积极探索车路协同技术应用到智慧高速公路建设的技术路径和方法论。
通过总结和分析典型试点示范项目建设经验，车路协同场景的实现需要基于道路物理环境的基本条件，同时借助感知体系、传输体系、计算处理、云端控制、信息发布等智能基础设施的网联化、数字化、智能化的建设来构筑“人、车、路”三位一体解决方案，实现全要素、全域和全场景的实时感知；多传感器数据快速精准的融合算法处理；极低时延的信息传输；全局动态的云端控制优化；全渠道覆盖的信息发布以及与现有高速公路信息化系统进行无缝对接和数据共享形成的数据底座，实现车路协同场景在智慧高速公路中的应用。
4结语智慧高速公路的建设将广泛采用诸如大数据、互联网、车联网、人工智能、区块链、超级计算、边缘计算等新技术，结合交通行业特点，形成基于能够有效解决高速公路安全问题的车路协同技术体系和解决方案，系统全面的构筑起围绕交通参与者“人、车、路”三位一体的智慧高速公路出行安全环境，通过分合流预警、隧道安全预警、高架桥路预警、视野盲区预警、危险路段预警、准全天候通信预警、主动交通管控等新技术的车路协同场景应用，以切实提升智慧高速公路行车安全水平、缓解交通压力，降低交通风险，提高交通效率。
参考文献[1]岑晏青，宋向辉，王东柱，等.智慧高速公路技术体系构建［J ］，公路交通科技，2020（7）：112-113.作者简介：安鑫，博士研究生，高级工程师，研究方向智慧交通，自动驾驶。
人工智能各国战略解读：美国机器人发展路线图
□TELECOMMUNICATIONS NETWORK TECHNOLOGY No.2
EXPERT VIEWPOINT
域 继 续 领 先 ，无 论 是 在 研 究 创 新 ，技 术 和 政 策 方
新一代的自动驾驶系统已经应用于汽车、飞机、水
面 ，确 保 研 究 工 作 能 真 正 解 决 现 实 生 活 的 问 题 并
有人驾驶汽车一起安全地行驶在路上。这些规定也应
技术被应用在更广泛的场景中，一个重要因素是机器
适用于无人机，如此一来无人机就能真正颠覆我们在
人增强了人们在日常生活中（如工作、休闲、居家时间）
日常空运、环境监控以及其他各方面的习惯，在自然灾
的能力。3 个重要因素推动着机器人的采用方向：
害与恐怖袭击发生时成为现场急救员的好帮手。
周围环境具备更好的识别能力，
可靠性要求也会更高。
器人应用，一个超过 160 人的小组在 5 个车间召开研讨
会，会议议题包括工业制造业、医疗保健/医疗机器人、
（3）制造业
近年来，汽车的产品定制化需求增量迅猛。例如，
服务机器人、国防机器人以及空间机器人，从而形成了
一辆高端汽车可有无数不同的配置选择，从座位颜色
造业、医疗保健/医疗、服务机器人领域发展蓝图的一
者需要开发出即使在少量或者未经训练情况下也能让
个更新版本。
工人操作的用户界面。换句话说，用户界面得更像电
3
子游戏那样容易上手。此外，机器人操作技能也要大
主要内容
这份 100 页的文件对机器人技术的广泛应用场景
做了综述，
其中的重要发现与建议主要包括：
（1）无人驾驶汽车及其政策
长的定制需要，包括从汽车到消费类电子产品。路线
人工智能技术应用与发展规划研究报告
人工智能技术应用与发展规划研究报告第一章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.1.1 背景分析 (3)1.1.2 意义阐述 (3)1.2 研究目的与内容 (3)1.2.1 研究目的 (3)1.2.2 研究内容 (4)1.3 研究方法与技术路线 (4)1.3.1 研究方法 (4)1.3.2 技术路线 (4)第二章人工智能技术概述 (4)2.1 人工智能技术定义 (5)2.2 人工智能技术分类 (5)2.3 人工智能技术发展历程 (5)第三章人工智能技术应用现状 (6)3.1 人工智能技术在工业领域的应用 (6)3.1.1 智能制造 (6)3.1.2 智能物流 (6)3.2 人工智能技术在医疗领域的应用 (6)3.2.1 医疗诊断 (6)3.2.2 药物研发 (7)3.3 人工智能技术在金融领域的应用 (7)3.3.1 风险管理 (7)3.3.2 资产管理 (7)第四章人工智能技术发展态势分析 (7)4.1 国内外人工智能技术发展概况 (7)4.2 人工智能技术发展趋势 (8)4.3 人工智能技术发展挑战 (8)第五章人工智能技术核心技术研发 (9)5.1 机器学习技术 (9)5.1.1 技术概述 (9)5.1.2 技术发展现状 (9)5.1.3 技术研发重点 (9)5.2 自然语言处理技术 (9)5.2.1 技术概述 (9)5.2.2 技术发展现状 (9)5.2.3 技术研发重点 (9)5.3 计算机视觉技术 (10)5.3.1 技术概述 (10)5.3.2 技术发展现状 (10)5.3.3 技术研发重点 (10)第六章人工智能技术在行业中的应用案例分析 (10)6.1 人工智能在智能制造中的应用案例 (10)6.1.1 案例背景 (10)6.1.2 案例内容 (10)6.2 人工智能在医疗健康中的应用案例 (11)6.2.1 案例背景 (11)6.2.2 案例内容 (11)6.3 人工智能在智慧城市中的应用案例 (11)6.3.1 案例背景 (11)6.3.2 案例内容 (11)第七章人工智能技术产业发展政策与规划 (12)7.1 国内外政策环境分析 (12)7.1.1 国内政策环境 (12)7.1.2 国际政策环境 (12)7.2 人工智能技术产业规划与布局 (12)7.2.1 产业规划 (12)7.2.2 产业布局 (12)7.3 产业链分析与产业政策建议 (13)7.3.1 产业链分析 (13)7.3.2 产业政策建议 (13)第八章人工智能技术人才培养与教育 (13)8.1 人工智能技术人才培养现状 (13)8.2 人工智能技术教育体系建设 (14)8.3 人工智能技术人才培养策略 (14)第九章人工智能技术安全与伦理问题 (14)9.1 人工智能技术安全风险 (15)9.1.1 数据安全风险 (15)9.1.2 算法安全风险 (15)9.1.3 系统安全风险 (15)9.1.4 法律法规风险 (15)9.2 人工智能技术伦理问题 (15)9.2.1 隐私保护问题 (15)9.2.2 劳动就业问题 (15)9.2.3 社会公平问题 (15)9.2.4 人工智能道德责任问题 (15)9.3 人工智能技术安全与伦理对策 (16)9.3.1 建立健全法律法规体系 (16)9.3.2 加强数据安全保护 (16)9.3.3 提高算法透明度和公平性 (16)9.3.4 促进产业升级与就业保障 (16)9.3.5 强化伦理教育与培训 (16)第十章人工智能技术发展前景与展望 (16)10.1 人工智能技术发展前景分析 (16)10.1.1 经济领域 (16)10.1.2 社会领域 (16)10.1.3 民生领域 (17)10.2 人工智能技术发展关键领域 (17)10.2.1 基础研究领域 (17)10.2.2 关键技术领域 (17)10.2.3 应用场景领域 (17)10.3 人工智能技术发展趋势预测 (17)10.3.1 技术融合与创新 (17)10.3.2 产业应用拓展 (17)10.3.3 国际竞争加剧 (17)10.3.4 法律法规完善 (17)第一章绪论1.1 研究背景与意义计算机技术、大数据、云计算和互联网的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，）逐渐成为我国科技领域的研究热点。
人工智能发展到哪个阶段了
人工智能发展到哪个阶段了作者：熊辉来源：《人民论坛》2018年第02期【摘要】当前，人工智能领域处于第三次浪潮的初始阶段，这一波人工智能的发展主要受到大数据、机器学习尤其是深度学习技术的推动。
人工智能技术在智能医疗、自动驾驶、金融科技等领域有着很好的发展前景，同时也开始同社会公益相结合，未来各国人工智能的发展应该更注重高素质人才的培养。
【关键词】人工智能机器学习大数据【中图分类号】TP29 【文献标识码】A人工智能（Artificial Intelligence，以下简称“AI”）亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所展现出来的智能。
尽管“人工智能”的概念于1956年才首次被提出，但人工智能领域的起源可以追溯到20世纪40年代。
从那时起，人工智能研究经历了多次的跌宕起伏，直到20世纪90年代后期才开始出现加速发展，主要因为研究人员开始更加关注现实世界的AI子问题和子应用，例如图像识别、语音识别和医学诊断等。
人工智能领域现处于第三次浪潮的初始阶段，更加注重解释性和通用人工智能技术据《美国国家人工智能研究和发展战略计划》分析，从技术角度来看，AI研究已经历了三次浪潮。
第一次浪潮开始于20世纪80年代，主要是基于规则的专家系统的研究与开发。
专家系统是一个具有大量专业知识与经验的程序系统，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决策的复杂问题。
此类系统推理可成功应用于狭义问题，但其并不具备学习或处理不确定性问题的能力。
然而，它们仍然取得了巨大的成功，并且在今天的技术发展中仍然非常活跃。
第一次浪潮产生了很多里程碑式的系统，例如XCON（1980）、IBM的深蓝（1997）与DARPA的CALO （2003）等。
第二次浪潮始于21世纪，其表现特征是机器学习的崛起。
特别是大数据、大规模并行计算和增强的学习算法三者之间相互促进与发展，使得AI在诸如图像和书写识别、语音理解和人类语言翻译等任务上取得了较大的进步。
一文概览世界各国人工智能战略
一文概览世界各国人工智能战略一文概览世界各国人工智能战略人工智能作为最具颠覆性和变革性的技术，正不断渗透进社会生产生活的各个方面，对国家政治、经济、文化等方面带来极为深远的影响，持续引发全球政界、产业界和学术界的高度关注。
目前，人工智能已上升到国家层面的激烈博弈，越来越多的国家争相制定发展战略与规划，主要国家进入了全面推进人工智能发展的全新战略时代，人工智能竞争趋向白热化。
为了解世界主要国家人工智能政策的内容，分析各国人工智能政策的特点，本文选择了美、中、日、印、英、法、德、韩等国的人工智能战略进行梳理与对比。
上述国家均是位于世界GDP排行榜前列的国家，且人口数量均超过一定规模，其人工智能战略具有较高的参考价值。
一、世界主要国家人工智能战略布局自2013年起，世界主要国家开始对人工智能进行系统性布局，如法国政府发布的《法国机器人发展计划》。
但在初期阶段（2013-2016年），各国普遍对人工智能的重视度不足，与人工智能技术相关的政策主要集中于机器人、脑科学及其他高新技术领域。
2016年，谷歌人工智能程序AlphaGo战胜韩国围棋名手李世石后，世界各国政府纷纷认识到人工智能技术真正的潜力。
在这一年，诸多国家开始讨论人工智能可能对社会、经济带来的颠覆性影响，“人工智能”一词频频现于各类政府报告中。
其中最典型的，就是奥巴马政府发布的《为人工智能的未来做准备》、《国家人工智能研究与发展战略计划》和《人工智能、自动化与经济》报告。
世界各国人工智能政策与执行机构资料来源：国际技术经济研究所、清华大学受美国政府关注、媒体宣传和资本追捧的影响，世界各国政府纷纷调研人工智能对工业生产、经济活动、社会生活等方面带来的影响，相继发布了符合自身国情的人工智能战略。
工业人工智能系统框架、关键技术、典型应用与发展趋势
工业人工智能系统框架、关键技术、典型应用与发展趋势近年来，智能制造是很多工业发达国家积极推进和重点发展的领域，美国、欧洲和日本等都将目光转向人工智能等核心技术，并不断取得新的突破和应用。
2016年，美国发布了《国家人工智能研究和发展战略计划》和《为人工智能的未来做好准备》等重要报告，前者提出了投资、人机协同、社会、安全、培训测试、标准和人才等7个人工智能领域的战略方向，后者从政府与治理角度探讨人工智能的挑战与治理问题。
美国2020—2021年财务预算优先智能和数字化制造，特别是结合工业物联网、机器学习和人工智能的制造系统等领域。
2017年，德国发布“工业4.0”，并提出面向经济的人工智能战略，启动开发和应用“学习系统”计划，使工作和生产更加灵活和节省资源，从5个方面推进数字策略，期望德国在2025年成为人工智能领军者。
2018年，欧盟发布《人工智能协调计划》，制定了投资、研究应用、人才、数据、伦理、公用和合作等7项具体行动，希望使欧洲成为人工智能开发应用的领先者。
日本人工智能发展规划稍迟一些，由人工智能技术战略委员会、总务省、文部科学省以及经济产业省负责人工智能规划，2017—2019年相继出台《人工智能技术战略》《人工智能技术战略执行计划》《人工智能战略2019》等战略计划，以本国优势及社会问题为导向的发展思路，主要集中在工业、医疗和交通等三大领域。
2017年，我国发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署科技创新体系、产业、社会、军民融合、基础设施和重点科技项目等6项重点工作，投资1500亿发展人工智能产业，加快建设创新型国家和世界科技强国。
随后发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020年)》，并在《“十三五”国家科技创新规划”》《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》以及“科技创新2030－重大项目”等规划文件中，都将人工智能列入发展重点，充分体现了我国政府发展人工智能的决心和魄力。
人工智能时代的伦理挑战与对策研究
第7期2024年4月江苏科技信息Jiangsu Science and Technology InformationNo.7April,2024基金项目:无锡市法学会2023年研究课题;项目名称:人工智能时代的伦理挑战与对策研究;项目编号:WFH2023B20㊂江苏省科技厅2023年创新支撑计划软科学研究;项目名称: 一带一路 倡议下国际科技创新合作模式对比研究 以江苏和广东为例;项目编号:BR2023022-2㊂作者简介:沈潇雯(1983 ),女,副高级工程师,硕士;研究方向:政策研究,创新理论㊂∗通信作者:夏计军(1978 ),男,工程师,硕士;研究方向:情报分析,项目管理㊂人工智能时代的伦理挑战与对策研究沈潇雯,夏计军∗,胡家琪(无锡市科技创新服务中心,江苏无锡214000)摘要:人工智能的广泛普及给人类生产生活带来了极大便利,同时带来一系列伦理问题,引起了广泛的思考和讨论㊂文章在阐释当前人工智能伦理风险的基础上,分析了国内外对人工智能伦理设置原则㊁伦理治理理念㊁伦理治理规范的一些共识,提出优化底层技术㊁培养公众伦理意识㊁完善伦理规范和行为准则㊁加强伦理法律监管和政府管理㊁推动国际合作等多维度对策建议,为我国人工智能产业高质量发展创造良好条件㊂关键词:人工智能;伦理挑战;对策建议中图分类号:G253㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀人工智能是人类发展的新领域,带来重大机遇,也伴随着风险挑战㊂习近平主席在第三届 一带一路 国际合作高峰论坛提出‘全球人工智能治理倡议“,为积极践行人类命运共同体理念,落实全球发展倡议㊁全球安全倡议㊁人工智能治理提供了解决方案㊂厘清人工智能时代的伦理困惑并探索相应的对策,推动人工智能以负责任的方式发展,同各国加强交流和对话,是促进全球人工智能健康有序安全发展的必由之路㊂1㊀人工智能时代下的伦理挑战㊀㊀人工智能的伦理问题主要围绕人类基本人权㊁数据安全与隐私保护㊁权力与责任认定3个方面㊂1.1㊀人类基本人权㊀㊀一是人工智能系统设计的缺陷可能对公民生命权和健康权的潜在威胁㊂Uber 自动驾驶汽车致命事故即起因于Uber 系统设计忽略了对塑料袋等其他障碍物的识别,导致未能及时刹车㊂二是人工智能算法可能因目标论证㊁算法歧视㊁数据训练等错误,扩大社会歧视范围,侵犯公民平等权利㊂亚马逊开发的人工智能简历筛选系统拒绝了所有女性申请人即反映了性别偏见㊂三是假新闻自动生成㊁信息精准推送等技术的滥用影响了公民的知情权㊁正当程序权和监督权,将会影响公众舆论㊁干预市场运作和国家政策制定㊂英国Cambridge Analytica 咨询公司通过Facebook 个人信息分析用户政治偏好,精准定向推送信息,影响了美国大选㊂四是人工智能发展可能导致大规模的结构性失业,富士康启用智能化生产线后裁减了数万名员工㊂1.2㊀数据安全和信息隐私㊀㊀人工智能技术的应用使得个人信息收集的范围及深度扩大,隐私侵犯风险也随之加大㊂中国深网视觉科技有限公司的人脸数据库信息泄露事件使数百万用户的敏感个人隐私信息曝光,包括用户生物识别㊁行为习惯等信息㊂ 滴滴打车 曾因非法采集上亿条用户地理位置㊁通讯录㊁通话记录等信息而受到制裁,侵犯了个人隐私和国家安全㊂1.3㊀权力与责任认定㊀㊀责任伦理学是从伦理学的角度对人类社会责任进行整体研究㊂传统的技术后果责任制度已经无法应对人工智能技术发展应用所带来的不确定性和负面结果[1]㊂人工智能系统投入使用后出现问题的责任归属就是一个典型的责任伦理问题㊂需要考虑谁应该对人工智能系统的失误负责,并对责任判断进行深入探究,分析责任产生的内外部因素:外部因素包括政策法规㊁技术环境等;内部因素包括个人的道德观念㊁行为准则等㊂2㊀人工智能时代下伦理挑战的成因2.1㊀技术因素:人工智能技术发展局限性㊀㊀机器学习作为人工智能的核心组成部分,它使计算机系统能够通过数据和经验来不断改进自身性能,但其本身存在漏洞,如训练数据真伪和偏差㊁AI算法黑匣子等,可能引发定向歧视㊂在处理环节,人工智能程序按照设定程序对输入的信息进行分析学习并输出结果,按照结果指令进行动作,在这个过程中,算法黑匣子缺乏可解释性可能会导致信任问题㊂在输出环节,AI算法结果有不确定和不可控性㊂2.2㊀人为因素:人类主体责任意识淡薄㊀㊀人工智能训练数据集一旦存在偏见,会在现实中持续表现偏见,因此,在没有偏见的情况下对人工智能进行训练和编程至关重要㊂实际上人类训练机器遵守道德规范仍未有统一的标准,因此,应当尽快制定被广泛认可的人工智能和智能机器道德标准㊂2.3㊀环境因素:人工智能监管规则滞后㊀㊀人工智能作为一项新兴技术尚缺乏法律制度的全面约束,只能通过舆论和技术手段来制约㊂制定人工智能的法律法规不仅涉及数据㊁算法㊁基础设施和人类,还涉及人工智能的总体治理㊁技术的整体管理及其他因素㊂迄今为止,在面对人工智能的自主智能系统治理㊁责任和问责以及隐私安全3个方面的监管治理仍未达成共识㊂自主智能系统的治理,强调的是对人工智能和算法的理解与控制,确保其决策与行动的合理性和有效性㊂设计和建立一个既兼顾全球性又拥有灵活性的人工智能治理体系,需要满足人工智能领域的多元需求,还要充分考虑全球各地文化多样性和不同国家的法律体系㊂责任和问责治理指的是界定谁对人工智能的决策负责并承担责任㊂一方面,由于人工智能系统在运行过程中进行学习并具备自主行动的能力,因此,其开发㊁操作人员可能无法准确控制或预测其后续行为,从而导致责任差距,无法承担相应的责任㊂另一方面,有学者认为人类要对所有与技术相关的后果负责㊂隐私安全的治理是指在人工智能背景下保护人类隐私㊁保护数据和人工智能相关网络资源免受安全威胁㊂这意味着来自个人的数据必须在征得个人同意并遵守各自法律的情况下收集和处理㊂一方面,人工智能系统需要包含复杂的网络安全预防措施,以确保数据安全和隐私㊂另一方面,立法和政策制定需要适应人工智能带来的新发展,包括处理不同司法管辖区在隐私标准等方面存在的差异㊂3㊀人工智能时代下伦理治理的全球实践探索3.1㊀人工智能伦理设置原则㊀㊀欧美地区正积极推动人工智能技术和产业的发展,同时高度重视人工智能技术发展的安全与健康㊂现今广为认可的AI伦理原则有5项:行善(Beneficence)㊁不伤害(Non-maleficence)㊁自治(Autonomy)㊁正义(Justice)以及算法可解释性(Explacability)㊂其中,前4项由传统的生物伦理原则沿用而来,最后一项则是针对人工智能算法提出的新原则㊂随后又在这5项总体AI核心原则基础上衍生出增进人类福祉(Well-being)㊁隐私(Privacy)㊁自主控制权(Autonomy)㊁不歧视与不偏见(Non-bias/ Non-discrimination)㊁透明性(Transparency)等更多细化的分支㊂欧盟作为人工智能立法的先驱,2019年发布‘可信AI伦理指南“,提出可信赖AI需满足3个基本条件:合法(Lawful)㊁伦理(Ethical)㊁稳健(Robust)㊂对于AI从业者,提出了4项道德原则,确保AI从业者以值得信赖的方式开发㊁部署和使用人工智能系统:尊重人的自主性(Respect for Human Autonomy)㊁预防伤害(Prevention of Harm)㊁公平性(Fairness)㊁可解释性(Explicability)㊂我国2019年发布的‘新一代人工智能治理原则“,强调了和谐友好㊁公平公正㊁包容共享等8条原则㊂2023年发布的‘全球人工智能治理倡议“围绕人工智能发展㊁安全㊁治理3方面系统阐述了人工智能治理中国方案,提出11项倡议,包括坚持 以人为本 ㊁坚持公平性和非歧视性等原则㊂3.2㊀人工智能伦理治理理念㊀㊀人工智能治理在学术界有两种理论,即 对立论 和 系统论 [2]㊂ 对立论 即关注人工智能技术与人权㊁福利之间的冲突,因此,需要制定相应的审查和监管机制来应对这种冲突㊂欧盟发布的‘可信AI 伦理指南“是 对立论 的体现,要求人工智能系统在其整个生命周期中必须遵循合法性㊁伦理规范以及稳健性原则㊂ 系统论 强调人工智能技术与人类㊁其他人工智能体㊁法律㊁非智能基础设施和社会规范之间的相互协调㊂我国2019年发布的‘新一代人工智能治理原则“,提出 支持弱势群体适应 国际组织㊁政府机构㊁研究机构之间的协调互动 等治理原则,体现了 系统论 和多元治理理念㊂3.3㊀人工智能伦理治理规范㊀㊀据不完全统计,目前多个国家㊁地区㊁组织和企业已发布人工智能道德规范超过40部,已逐渐形成了一些共识㊂美国出台了‘国家人工智能研究与发展战略计划“‘人工智能准则:美国国防部人工智能伦理使用推荐性规范“‘国家人工智能研发战略计划“等规范,提出伦理治理原则及人工智能伦理战略部署㊂欧盟出台了‘可信AI伦理指南“‘人工智能㊁机器人和相关技术的伦理框架“‘人工智能立法提案“等规范,促进可信人工智能系统的发展㊂4㊀人工智能时代下伦理治理的对策思考4.1㊀优化技术降低人工智能伦理风险㊀㊀应进一步激励技术创新,加强对人工智能应用于不同领域的伦理治理模型结构的开发,着力在一些关键领域实现技术性突破㊂探索人工智能伦理计算的定量化研究,研究降低伦理风险的可行性技术㊂从产品设计㊁技术研发和技术责任体系等各阶段对人工智能技术运用可能存在的伦理风险进行内在维度的判断,从源头阻断伦理风险㊂4.2㊀加大教育宣传力度培养公众伦理意识㊀㊀根据‘人工智能北京共识“和联合国‘教育中的人工智能:可持续发展的机遇和挑战“,教育对人工智能伦理风险治理具有不可或缺的作用㊂要不断完善青少年相关教育体系,为社会劳动者持续提供终身教育,加强科技工作者的伦理道德教育和职业培训㊂增强公众对人工智能技术的了解,激发和培养公众的伦理意识㊂4.3㊀完善人工智能伦理规范和行为准则㊀㊀构建人工智能伦理规范㊁制定行为准则是解决伦理问题的重要基础㊂中国电子技术标准化研究院牵头编制的‘人工智能伦理治理标准化指南“,将伦理规范与行为准则融入人工智能 政产学研用 全生命周期㊂在人工智能重点领域的开发设计阶段形成详细的㊁具体的伦理规范,设置好开发的伦理底线,减少技术异化的负面影响㊂规范人工智能产品应用阶段的行为,鼓励制定人工智能在各领域的具体应用规范,提高各类使用者对人工智能产品的责任感㊂应鼓励企业结合实际形成各自的标准,积极参与国际标准制定㊂4.4㊀加强人工智能伦理法律监管和政府管理㊀㊀法律手段是规避人工智能伦理的基础手段,逐步实现法律体系与人工智能技术的有机结合,建立全周期㊁全流程㊁全覆盖的管理规范㊁研发规范㊁使用规范是人工智能伦理风险治理的当务之急㊂应强化协同治理,加强场景区分,推动医疗卫生㊁自动驾驶等重点领域监管规则制定,并逐步在其他行业形成算法技术规范㊂鼓励人工智能相关产业及时向政府反馈产业的最新技术发展动态,为监管提供决策依据㊂4.5㊀推动人工智能伦理治理的国际合作㊀㊀人类社会已进入智能时代,人工智能伦理治理已形成国际共识㊂2023年,联合国教科文组织和欧盟签署了加快实施人工智能伦理细则的协议,希望通过立法等方式加强人工智能伦理治理;同年,我国‘全球人工智能治理倡议“重申各国应在人工智能治理中加强信息交流和技术合作,形成具有广泛共识的人工智能治理框架和标准规范,鼓励各国政府㊁国际组织㊁企业㊁科研院校㊁民间机构和公民个人等各主体秉持共商共建共享的理念,协力共同促进人工智能治理[3]㊂5 结语㊀㊀人工智能的发展带来了许多机遇,也伴随着一些挑战㊂应对这些挑战需要进一步优化技术降低人工智能伦理风险,加大教育宣传力度培养公众伦理意识,完善人工智能伦理规范和行为准则,加强法律监管和政府管理,推动伦理治理的国际合作㊂参考文献[1]邓若玉.人工智能发展的科技伦理反思[J].广西社会科学,2020(10):93-97.[2]张兆翔,张吉豫,谭铁牛.人工智能伦理问题的现状分析与对策[J].中国科学院院刊,2021(11): 1270-1277.[3]外交部.外交部发言人就‘全球人工智能治理倡议“答记者问[N].人民日报,2023-10-19(11).(编辑㊀何㊀琳)Research on ethical challenges and countermeasures in the era of artificial intelligenceShen Xiaowen Xia Jijun∗Hu JiaqiWuxi S&T Innovation Service Center Wuxi214000 ChinaAbstract The widespread use of AI has brought great convenience to human life and production and also brought a series of ethical challenges.On the basis of explaining the current ethical risks of AI the text analyzes the current consensus on principles of AI ethical setting ethical governance and ethical governance norms and provides countermeasures and suggestions such as optimizing technology cultivating public awareness improving ethical norms and codes of conduct strengthening ethical legal supervision and promoting international cooperation.These suggestions will create good conditions for the high-quality development of AI industry.Key words artificial intelligence ethical challenge countermeasure and suggestion。
人工智能战略规划(2篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经逐渐成为推动全球经济增长的重要引擎。
我国政府高度重视人工智能发展，将其上升为国家战略。
为了全面贯彻落实国家关于人工智能发展的决策部署，本规划旨在明确我国人工智能发展的战略目标、重点任务、保障措施，为我国人工智能产业的长远发展提供科学指导。
二、战略背景1. 国际背景近年来，全球人工智能技术竞争日趋激烈，美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷出台人工智能发展战略，加大研发投入，力图抢占人工智能发展的制高点。
我国作为全球第二大经济体，发展人工智能产业具有巨大的潜力和广阔的市场空间。
2. 国内背景我国人工智能产业正处于快速发展阶段，技术积累、应用场景、人才储备等方面已具备一定基础。
然而，与发达国家相比，我国人工智能产业仍存在一定差距，如技术创新能力不足、产业链不完善、政策体系不健全等。
三、战略目标1. 总体目标到2025年，我国人工智能产业成为全球领先的创新高地，产业规模达到1万亿元，人工智能成为经济增长的重要驱动力。
2. 具体目标（1）技术创新能力显著提升。
突破一批人工智能核心关键技术，形成一批具有国际竞争力的创新成果。
（2）产业生态逐步完善。
培育一批具有国际影响力的领军企业，构建开放、协同、高效的产业生态体系。
（3）应用场景不断丰富。
推动人工智能在工业、农业、医疗、教育、交通等领域的广泛应用，提升产业智能化水平。
（4）政策体系更加完善。
建立健全人工智能法律法规、伦理道德、标准体系，保障人工智能健康发展。
四、重点任务1. 技术创新（1）突破人工智能基础理论。
加强人工智能基础理论研究，推动学科交叉融合，培育具有原创性、突破性的理论成果。
（2）攻克人工智能关键技术。
聚焦人工智能领域的关键技术，加大研发投入，突破一批核心关键技术，提升我国人工智能技术水平。
2. 产业生态建设（1）培育领军企业。
支持具有核心竞争力的企业快速发展，打造一批具有国际影响力的领军企业。
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人大国家发展与战略研究院研究员-杨其静 2016-11-25
摘要
• 在刚刚结束的美国大选中，亿万富翁唐纳德· J.特朗普（Donald J. Trump）当选美国第45任总统。对于这一结果，很多中国人都乐观的 认为特朗普会为中国崛起提供更为宽松的国际空间。但事实上，以特 朗普的这种精明的商人性质和对重建美国制造业的渴望和专注，将使 中国面临前所未有的挑战。本文第一部分重点分析了特朗普的两大竞 选口号——“使美国再次强大”和“美国优先”的真实含义。第二部 分对特朗普其人进行分析。第三部分主要分析特朗普上台后可能对中 国形成的两方面挑战。一是在经济方面，对外贸易保护主义、对内新 自由主义的政策将对中国形成沉重打击；二是在地缘政治方面，特朗 普很有可能会撬动中国周边的地缘政治力量来围堵中国，为中国制造 不稳定因素。应该清醒地意识到，在“美国优先”的执政理念下，特 朗普很可能会更有效地利用美国现有的超级大国地位，采取各种非常 规手段改变各种游戏规则，促进资本回流美国，从而重塑美国国内和 国际的政治经济格局。对此，中国必须尽快研究应对措施。
“使美国再次强大”与“美国优先”的真实 含义 • （一）“使美国再次强大”——矛头直指 中国
– 第一，什么让特朗普认为美国不再是最强大国 家？ – 第二，什么原因导致了美国不再强大呢？ – 第三，到底是哪些国家导致了美国不再强大呢？
Hale Waihona Puke • （二）“美国优先”——特朗普执政的最 基本哲学