一、导读

本文探讨了法国当局面对人工智能（AI）在其政治和社会中崛起遇到的挑战及相应的措施。从法国政界对AI的快速关注到政府采取的各种措施，包括制定战略、组建专家小组以及制定法规等，作者强调了在这一领域内国际合作的重要性，并着重讨论了法国与德国之间在AI发展方面的协调和对话。此外，AI的潜在影响，包括其在医疗、交通、生态和其他领域中的创新，可能会来带不同层面的社会和伦理问题。在讨论不同国家和地区在AI领域的竞争时，欧洲在面对中美之间的竞争时拥有独特优势。借此，广大学者应将更多关注放在政治、人文和文化层面上，以更好地理解和应对AI带来的挑战。

二、作者简介

Cédric Villani是法国数学家、国会议员。他在政界的参与使他成为人工智能政策方面的知名人物。在这篇文章中，他将他的数学眼光与政治观点相结合，探讨人工智能对社会、政治和文化的深远影响。

三、文章来源

Cédric Villani. (2019). « Les enjeux politiques de l’intelligence artificielle » Dans Pouvoirs 2019/3 (N° 170), pages 5 à 18 Éditions Le Seuil 

https://www.cairn.info/revue-pouvoirs-2019-3-page-5.htm

四、摘要

人工智能（AI）的迅猛发展对社会产生了深远的影响。同期，学者预测AI变革的深度和速度仍然具有挑战性。Villani强调了技术和战略方面专业知识的演变，认为政治领域必须果断地应对这一挑战。在中美之间的新冷战中，欧洲应发挥其不可忽视 (却通常自我忽略)的优势，例如其高质量的教育和研究。作者强调，关键在于采取大胆的行动，以及正在建立的国际对话和协商，特别是在法德两国之间，且更广泛地整合欧洲各种多样而仍然相对孤立的专业知识。

五、引言

现在，Alan Turing已经成为全球名人，尤其是将Hodges传记《艾伦·图灵传》被好莱坞改编成了《模仿游戏》这部糟糕的影片之后；AI已经成为大众关注的问题，但几乎没人再使用Prolog或Lisp两种计算机编程语言；神经网络（一种人工智能方法，用于教计算机以受人脑启发的方式处理数据）也为其专家赢得了计算机领域的最高奖项，符号方法（通过估计符号（常常是字符）的概率值来压缩文本）则在努力摆脱陈旧的印象；至于政治家们则在思考如何找到发展AI所需的数十亿资金。

AI的发展经历了目标、技术和策略的三大变革阶段。从模仿人类智能到解决实际任务和决策，AI的目标发生了根本性改变。技术上，计算和存储能力的增强、传感器技术的提升以及神经网络的复兴推动了AI的飞速发展。在策略层面，不同的”智能”模式的相对权重发生了变化，从专家系统到大型数据库的示例学习和AlphaGo（是于2014年开始由英国伦敦谷歌 DeepMind开发的人工智能围棋软件）的研究方式。总体而言，AI不断的发展涉足各个领域，为解决复杂问题提供了新的可能性。

AI的惊人效能：观察与挑战

AI在模式识别、图像识别和游戏等领域取得显著进展，例如在乳腺X线照片上识别肿瘤和DeepMind计划中的围棋和星际争霸游戏。这一发展超出了人们的预期，AI学习效率的提升让人惊叹，通过少量参数就能模拟用户的个性。尽管计算、存储和通信能力的提升是可预见的，AI的实际效能仍然是一个惊喜。

AI的实用性导致了：

1. 现代AI算法很难获得认证，只有通过实例才能证明其有效性。这引发了关于AI算法信任度的争论，因为AI算法的信任是人机学习的核心，只有当人类完全信任机器所提供的信息和结果时，人机学习才能真正的实现其潜力。在等待科学革命回答这一谜题的同时，我们必须承认AI的新效能和其极端实用性。

2. 实验组织和用户与开发者之间对话的关键作用。AI在法律等领域与人类合作，提供对司法、立法和监管机构的支持。随着数字化工具的发展，法律专业人士必须与计算机专业人士进行沟通与对话，以帮助AI能够快速适应各领域的个性化挑战。

3. AI从学术界的研究实验室向开发中心的转变。学术界在AI技术发展中扮演着培养人才的重要角色，但随着AI的不断发展则更多涉足创新链的下游，这样的转变激怒了研究人员，他们提出“数据取代了模型”的口号，虽然简化，但违背了科学方法的基本概念。

AI的效能使其成为重要的政治问题，突显了“AI即政治”的现实。在代码即法则和设计即政治的口号旁，AI的发展引发了对算法信任度、伦理问题和实验性质的讨论。这将推动社会在自动化任务和新经济模式发展中的变革，需要建立观察机构以促进和分析实验和发展。

从专业领域到公共领域

自2017年秋天，法国政治界开始对AI的重要性加强关注，特别是在Axelle Lemaire等人发起的首份报告后。该报告提出了改善社会、应对全球竞争的问题，并强调在新的可能性和新的危险之间找到相对平衡的目标。法国政府过去对人工智能领域的无知和对第一份报告的怀疑逐渐演变为对法国AI优势的坚持，强调法国研究的卓越质量。

在这一背景下，一篇标题为《赋予人工智能以意义》的报告于2018年3月底发布，该报告全面概述了提高法国和欧洲竞争力、预防人工智能社会和伦理风险的任务，引发了公共辩论、国际科学家和政治家的公开辩论，以及随后法国相关战略的发布。

报告首先强调了人工智能的新可能性。在医疗、移动性、生态学、企业界和行政领域，人工智能被认为将带来更准确的诊断、提高效率、更灵活的交通工具、支持可持续发展规划等潜在收益，从而实现财富增加和生活质量提高。然而，报告也指出了潜在的不平等问题。以及人工智能可能加剧财富和机会不平等的担忧，使富有的少数人能够进一步强化他们的优势，或者利用数据和经验提高效率。一个亚洲部长甚至表示，人工智能是有史以来最大的不平等制造者。

为实现公平和包容的人工智能（AI）而努力

为防止不平等的加剧，社会仍需在多个方面采取行动。

1. AI教育：在算法深入社会的时代，应在小学开始设置算法课程，逐渐普及计算机专业和面向算法的通识文化课程。这有助于年轻人更好地理解和应对数字化时代的挑战。

2. 实现包容性使用：应对那些因数字化而被社会隔离的公民专门开展工作，确保数字和人类在服务领域中的角色得到良好的分配。这有助于减少数字鸿沟，确保每个人都能从数字化的便利中受益。

3. 实现包容性的发展：AI的发展不应由少数人垄断，需要有更广泛的代表性。公共权力有责任制定促进性别平等的激励措施，确保在AI领域的发展中包容不同的群体。

4. 信息和数据共享组织：公共权力应促进私营和公共、国家和国际之间的信息共享。这需要技术、法律和人文方面的协调努力，以制定规则和确保平衡。

5. 政治组织辩论：政治的作用包括打破偏见、限制AI可能引发的恐惧、鼓励变革，并召集各方参与实验。实验的成功取决于各方的多样性，需要增加研究与企业之间合作的可能性。

6. 研究政策和项目开发政策的平衡：研究政策必须伴随着项目开发政策，在指导、应对挑战和鼓励创新之间取得良好平衡。在健康、机动性、国防和环境等领域启动大量倡议，并在项目发展中加入防范措施。

7. 文化和创业意愿：制定防范措施取决于文化，因此需要在文化中培养创业意愿，并确保在推动创新的同时加入适当的防范措施，以平衡勇敢的创新和保护的需要。

各种形式的规管

个人数据隐私的保护是当前AI发展中的首要问题。社交网络和通用应用中的个人痕迹可能被用于识别特定个性和情境，进而实施定向或操纵行为。《通用数据保护法规》（GDPR）的制定是欧洲联盟为保护隐私的关键举措，尽管常受争议。在面临类似剑桥分析和医院数据泄露事件后，GDPR显然是不可或缺的，但也需关注其对小企业的负担和潜在风险。

保护个人隐私如同搭建一张网，但需要平衡以确保经济参与者仍能执行高难度操作；其次，对平台和服务的监管问题涉及透明度、中立性和无歧视性。可能需要设立“算法警察”机构，通过质量测试或控制来确保算法解决方案的可靠性和客观性；第三个关键问题是国防和安全，其中解决方案因文化而异。在一些国家，采用广泛使用人脸识别和集体监视的方法，在其他地方则被视为不可接受。伦理辩论将是必不可少的，尤其是关于自主武器的问题。除了监管规范之外，还需要更灵活的处理方式，如算法透明度、安全认证和伦理辩论。建议设立独立的伦理委员会，负责处理紧张关系、困境、用途和原则的伦理问题。

在AI的超级大国方面，美国经济处于最前沿，拥有Google、Facebook、Amazon等巨头在AI领域的主导地位。中国在高科技领域取得牢固地位，尤其在AI方面吸引了大量风险投资和巨额投资。中美之间的竞争呈现出一种新的冷战格局，而欧洲则需要重新思考其在教育和研究领域的角色和优势。伦理问题成为各方关注的焦点，不同国家和公司采取不同方法。建议建立观察机构，促进和分析实验和发展，以更好地适应自动化任务和新经济模式的发展。

欧洲：脆弱性与强大优势

除了伦理问题，欧洲的影响力和主权将受到多种因素的影响，包括国防、网络安全、人力资源、经济实力等。英国和DeepMind的特殊案例显示了AI在特定国家的影响。英国作为AI的发源地在金融、网络安全等领域保留着独特的专业知识，而DeepMind在游戏AI方面的成功使其成为欧洲对年轻人最有吸引力的公司。然而，Brexit被Google收购后，DeepMind变成了一家美欧合资的公司，使其在欧洲领导地位上面临挑战。其他主权因素包括基础设施、高性能计算、物联网通信网络和云服务提供商。欧洲在电池、微处理器等领域的产业短板仍需要改进，这些问题独立于AI，但当前的AI浪潮使它们更加敏感。欧洲的规模是唯一可以在这个大局中生存的因素，但付出的代价包括对人才和经验多样性的需求以及内部市场规模对经济和技术主题的必要性。

欧盟的效率迅速提高，工具和战略也得以制定。欧洲网络如ellis和Claire的建立推动了AI领域的研究。然而，欧洲国家在方法上存在差异，要实现整合提出了挑战。北欧和波罗的海国家（指波罗的海东岸的爱沙尼亚、拉脱维亚和立陶宛三国）在实验能力上最有决心，东欧国家有着可利用的专业知识，瑞士为研究提供了良好条件。在这方面，法德两国的合作潜力有待发展，需要大量投资和对话。

总的来说，AI的实用性使其成为重要的政治问题。在这些困难中，技术问题并不是最终的挑战，而是政治和人文问题。信任、保护主义与开放的平衡、与哪些参与者合作，以及基于什么基础改变的问题需要通过对话解决。欧洲需要在政治和人文层面付出努力，以有效应对这一挑战。

六、总结

人工智能（AI）已经取得的惊人成就并使其成为社会的重大挑战。但要预测未来的深度和速度仍然有不小的难度；虽然专家对技术和战略的雄心壮志随着技术的发展发生了变化，但政治世界必须坚决应对。明智的做法是观察和促进实验，培养年轻人，并使整个社会熟悉AI的新问题。在中美新冷战中，欧洲必须发挥其优势，首先是其常常被忽视的教育和研究质量。一切都将取决于其是否愿意采取前沿的行动，以及正在进行的对话和协商，特别是在法德两国内部，以及更广泛地整合欧洲各种各样但仍然过于分隔的专业知识。

编译｜李璇皓洋

审核｜陈荒拓 陆逸沛

排版｜谢霄曈

审核｜智库编审委员会

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