数字欧洲的碎片化：对人工智能的威胁——图片来源：Xpert.Digital
为什么欧洲的数字市场阻碍了人工智能创新
人工智能：欧洲的碎片化问题
欧盟正处于十字路口。人工智能（AI）正在崛起，有望从根本上改变我们的经济、社会和生活方式。然而，尽管美国和中国等世界其他地区取得了长足进步，欧洲却面临着落后的风险。造成这一局面的原因在于欧盟数字市场的碎片化——这个问题阻碍了人工智能解决方案的开发和推广，并危及欧洲的未来。
适合：
用拼布被代替单一市场
想象一下，欧洲就像一块拼布被，每个国家都在做自己的事情。每个国家在数字领域都有自己的法律、法规、标准和优先事项。这导致了诸多问题：
监管混乱
在欧盟提供人工智能解决方案的公司必须应对27个不同的法律体系。尽管《通用数据保护条例》（GDPR）是标准化的，但各国数据保护机构对其解读却不尽相同。旨在促进协调的新《数字市场法》（DMA）却可能因其执行方式的差异而加剧这种碎片化局面。
民族利己主义
许多欧盟国家并未携手合作，而是各自追求自身利益。这导致资源重复、效率低下，并削弱了竞争力。一些国家在人工智能发展方面领先于其他国家，造成资源和机会分配不均。
不完全单一市场
统一的数字单一市场的梦想距离实现仍遥遥无期。跨境贸易依然面临诸多障碍，例如增值税税率不同、地域限制以及复杂的消费者保护法规。
过度监管
欧洲素以谨慎和监管著称。虽然这有助于保护公民，但也可能扼杀创新，阻碍新技术的发展。对道德准则和法律框架的重视绝不能导致忽视促进商业竞争力。
碎片化的后果
数字市场的碎片化对欧洲人工智能发展造成了严重后果：
规模问题
人工智能公司，尤其是初创企业和中小企业，在跨国推广其解决方案时面临着巨大的挑战。遵守各种法规所需的成本和精力都非常庞大。
数据短缺
人工智能模型需要大量数据进行训练。由于缺乏统一的数字空间以及数据保护法规的差异，获取这些数据十分困难。这阻碍了能够反映欧洲语言、文化和知识多样性的人工智能模型的开发。
合作障碍
碎片化使得不同国家研究人员和公司之间的合作与数据交换更加困难，这阻碍了人工智能领域的进步和创新。
缓慢引入
公共和私营部门采用人工智能解决方案的速度因各国标准和采购流程的差异而放缓。
适合：
欧洲的商业化差距
欧洲拥有悠久的研发传统，但却难以将研究成果转化为商业上成功的产品和服务。这通常被称为“商业化鸿沟”。许多欧洲创新成果在其他地方取得了成功，但在欧洲本土却遭遇了失败。
资金短缺
欧洲的风险投资不足，尤其是对深度科技初创企业的投资。与美国和中国相比，欧洲的资金投入明显不足。
风险规避
欧洲投资者和企业家通常比美国同行更厌恶风险。惩罚失败的文化会扼杀创新。
缺乏市场导向
学术研究往往与市场需求脱节。研究人员通常缺乏将他们的发明推向市场所需的企业家思维和商业头脑。
抵制合作
学术界与产业界之间往往存在脱节。研究机构与企业之间的合作没有得到足够的鼓励。
监管障碍
复杂且成本高昂的知识产权保护程序和繁琐的技术法规可能会阻碍创新。
欧盟资助有哪些好处？
欧盟通过“地平线欧洲”和“数字欧洲”等项目，在人工智能研发领域投入巨资。但这些投资的效果究竟如何？
研究实力
欧洲拥有强大的公共人工智能研究群体，发表了大量科学论文。
专利缺陷
然而，与北美和东亚太平洋地区相比，欧洲和中亚地区的专利申请数量较少。这表明，将研究成果转化为具有商业价值的知识产权存在诸多困难。
缺乏监管
欧盟的人工智能投资目标往往不够具体，而且缺乏结果监测机制。这使得评估欧盟资金的有效性变得困难。
成功案例
欧盟资助的人工智能项目也取得了成功，例如在可持续农业、工业工厂的预测性维护、自动驾驶小巴和用于癌症诊断的人工智能等领域。
效果甚微
然而，也有一些项目，尽管制定了详细的计划，研究却始终停留在实验室阶段。企业在产品开发中缓慢采用人工智能表明，人工智能的实际整合及其影响可能滞后于预期。
欧盟人工智能治理：责任体系的碎片化
为了引导人工智能发展，欧盟制定了各种治理工具和机制：
人工智能协调计划
该计划旨在协调欧盟各国的人工智能政策，并加快投资。
欧洲人工智能办公室
该办公室旨在支持人工智能法的实施和执行。
欧洲人工智能理事会
该理事会的目的是促进欧盟各国在人工智能政策领域的合作。
“数字欧洲”计划和“地平线欧洲”计划
这些项目为人工智能的研究和开发提供了重要的财政资源。
人工智能协议
该倡议旨在促进尽早遵守人工智能法律，并加强不同利益相关者之间的合作。
尽管做出了这些努力，但仍然存在许多挑战：
缺乏协调
欧盟及其成员国采取的措施往往缺乏足够的协调。
投资不足
欧盟在人工智能领域的投资没有跟上全球领先者的步伐。
实施缓慢
一些欧盟国家在实施人工智能战略和计划方面进展缓慢。
执法分散
数字法律（包括人工智能法）在欧盟不同国家可能会以不同的方式执行，这存在一定的风险。
自我调节
人工智能法律严重依赖行业自律，但这可能不足以降低所有风险。
适合：
我们能从他人身上学到什么？
欧盟可以从世界其他地区的人工智能战略中学习很多东西：
美国
美国奉行更加分散化、市场导向型的发展模式，政府监管较少。这有利于创新和商业化。
中国
中国将创新促进与强有力的国家管控和对国家利益的重视相结合，这使得人工智能技术能够在各个领域迅速应用。
欧盟应简化监管流程，避免阻碍创新。同时，还应促进建立更强大的风险投资生态系统，以支持人工智能初创企业和成长型企业的发展。
欧盟倡议的作用
数字单一市场和“地平线欧洲”计划在应对人工智能挑战方面发挥着重要作用：
数字单一市场
一个运转良好的数字单一市场是人工智能公司在欧盟范围内有效扩展规模的根本前提。更便捷的数据获取对于训练有效的人工智能模型至关重要。
欧洲地平线
该计划为人工智能研究和创新项目提供大量资金。其目标是推动“欧洲制造”的人工智能从实验室走向市场。
法律和监管环境
欧盟人工智能领域的法律和监管环境复杂且充满挑战：
人工智能法
欧盟人工智能法是首个全面的人工智能法律框架，旨在协调欧盟各国的相关规则。
数据保护
GDPR 对个人数据的处理提出了很高的要求，这可能会使人工智能的开发更加困难。
重叠的法规
《人工智能法案》、《通用数据保护条例》、《数字服务法案》和《数字市场法案》为企业创造了复杂的合规环境。
国家差异
欧盟各成员国的AI战略和法规可能有所不同。
《人工智能法案》禁止某些高风险人工智能应用，并对高风险人工智能系统设定了高标准。然而，该法案中对“人工智能系统”的宽泛定义也留下了解释空间和不确定性。
需要采取什么措施？
为在欧盟打造统一且具有竞争力的AI格局，需要采取以下措施：
数字单一市场的协调统一
欧盟必须协调数字法规的实施和执行，并消除跨境商业活动的障碍。
专项资助计划
欧盟必须制定有针对性的融资工具和支持计划，专门用于解决人工智能研究商业化方面的差距。
加强协调
欧盟必须加强欧盟与其成员国在人工智能政策和投资领域的协调。
倡导创新文化
欧盟必须在欧洲人工智能生态系统中培育创新和冒险的文化。
科学与产业的合作
欧盟必须促进科学界和产业界之间更紧密的合作，以推动研究成果转化为可市场化的解决方案。
监管框架的调整
欧盟必须不断评估和调整其人工智能监管框架，以确保在保护基本权利与促进创新和保持全球竞争力之间取得平衡。
战略投资
欧盟必须对大规模人工智能基础设施和针对欧洲工业需求量身定制的专用人工智能模型进行战略性投资。
国际合作
欧盟必须积极参与国际对话，以促进人工智能治理的全球性方法，并代表欧盟的声音和价值观。
欧盟有效举措
欧盟必须确保数字单一市场和“地平线欧洲”等倡议得到有效协调和充足资源支持。
只有欧盟正视这些挑战并采取必要措施，才能在人工智能领域发挥领导作用，确保其未来发展。现在就是行动之时！
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