【通過創建道德倫理上的標準，以及對人工智能算法進行監管，是否反而會阻礙歐洲人工智能的創新，是一個不得不考慮的問題。】

4月8日，歐盟委員會發布了人工智能（AI）倫理準則，提出了實現可信賴人工智能的七個要素。具體來說，其涵蓋了保證人類的自主性、人工智能技術的穩健性和安全性，保證隱私和數據管理，保證AI算法系統的透明性，要求AI提供多樣性、無歧視、公平的服務等方面的內容。

與去年歐盟通過的《通用數據保護條例》一樣，這些準則的出現，旨在樹立起歐盟在道德倫理領域的領導者角色，確立其公民數據隱私與安全的守護者的形象。

當然，不僅于此，歐盟人工智能倫理準則的出臺，也是為了提升歐盟在人工智能領域的競爭力，確保其能領導或是引導全球人工智能的發展。

在部分人士看來，歐盟試圖扮演這種角色是源于客觀環境，即當前人工智能領域無論是投資或是尖端研究應用上，歐盟無法與中美兩國相競爭。因而，歐盟只能從道理倫理上著力，讓其成為歐盟的競爭力與優勢。

但這種觀點可能高估了中美目前在人工智能領域的實力，同時也低估了人工智能的多樣性和廣闊程度。

首先當前中美在人工智能領域的優勢，很大程度上源于對深度學習的掌握。深度學習依賴于海量數據以及計算能力，比如中國擁有14億人口，其數據就遠遠比其他國家多，應用場景也更為豐富，因此也就更易獲得優勢。

但問題在于，人工智能并非僅僅如此，其未來具備無限可能。深度學習之父杰弗里·辛頓就曾公開號召摒棄現有深度學習范式，轉向不過度依賴數據的無監督學習算法。

更何況，隨著公眾對數據隱私要求越來越高，過度依賴海量數據的算法，遲早會遭遇到瓶頸，發展陷入停滯。就此而言，歐盟未來未必不能在人工智能的其他賽道上形成優勢和競爭力。

但歐盟出臺這些指導準則，是否真能達成其促進歐洲人工智能發展的目的，卻也是存疑的。因為僅僅通過創建道德倫理上的標準，以及對人工智能算法進行監管，是否反而阻礙歐洲人工智能的創新，卻是一個不得不考慮的問題。

當前人工智能剛剛起步，在很多領域的應用并不成熟。在此過程中就引入監管機制是否恰當，值得討論。尤其是人工智能技術與過往的經驗并不相同。沒有人知道，最終人工智能領域的監管體制會是怎樣的。

在此種情況下，規則應該與技術一同成長。換句話說，有關的準則與監管方式，應該是基于現實的證據進行。

歐盟的這種態度事實上很好理解，這很大程度上與公眾對人工智能過于恐懼的心理有關。但過度恐懼而采取的保護措施，卻很可能對其自身造成不必要的傷害或威脅。運用更多更高質量的數據和密切的監測，以形成更多的實際案例和證據，是建立更為合理的監管體制與問責框架的關鍵。

歐盟為了促進人工智能發展而采取的措施，反而有可能限制了歐洲企業和機構這一領域自然的創新本能與發展機遇，最終無法打造出其期望的競爭力和領導力。

在這一點上，歐盟的行為雖然能被理解，卻值得商榷。

□鄭偉彬（新京報智慧城市研究院研究員）