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在东盟加速人工智能 : 解决差距、挑战和区域政策需要

2023-11-03ERIA李***
在东盟加速人工智能 : 解决差距、挑战和区域政策需要

ERIA-DP-2023-16 ERIA讨论论文系列 编号488 加快东盟人工智能讨论:解决差距、挑战和区域政策需要 IkumoISONO 高级经济学家,ERIA HilmyPRILLIADI ResearchAssociate,ERIA 2023年11月 Abstract:人工智能(AI)由于其改变经济和社会的潜力而在2023年引起了全球的广泛关注。东南亚国家联盟(东盟)必须加快关于人工智能的辩论,原因有五个。首先,缩小东盟内部人工智能准备的差距对于公平分享人工智能的好处至关重要。其次,人们担心人工智能的快速发展可能会导致失业,需要再培训。第三,必须从以东盟为中心的角度开发人工智能系统,以克服偏见并使人工智能与东盟价值观保持一致。第四,随着发达国家实施人工智能法规,东盟需要考虑其自身区域政策的必要性。最后,随着东盟数字一体化倡议的推进,现在是讨论人工智能在区域框架中定位的最佳时机。本文讨论了2023年人工智能的意义,东盟面临的挑战,对其自身政策的需求以及政策建议。 JEL分类:D78;F15;K23;O33;O38 关键词:人工智能;东盟;就业;监管;伦理 1.Introduction 人工智能(AI)在2023年在全球范围内引起了越来越多的关注,因为它具有在各个领域进行转型的潜力。认识到转型带来的机遇和挑战,公司和国家正在加快努力利用人工智能的力量。根据全球事态发展,东南亚国家联盟(东盟)必须加快关于人工智能的讨论,原因如下。首先,必须缩小东盟内部人工智能准备的差距。其次,人工智能的快速发展有可能破坏和重塑现有的就业模式,需要进行教育改革和重新技能。第三,鉴于人工智能与东盟价值观的偏见和一致性的挑战,人工智能系统的开发必须以东盟为中心。第四,随着欧盟(EU)和七国集团(G7)等发达国家开始实施人工智能法规,东盟现在是时候审议其自身区域政策的必要性了。最后,东盟的数字一体化倡议,如数字经济框架协议 (DEFA)和2025年后议程,正在进入一个阶段,需要认真讨论在数字一体化框架中定位人工智能 。 东盟成员国(AMS)在人工智能准备方面存在显著差异。虽然一些国家在人工智能开发和实施方面取得了重大进展,但其他国家仍处于早期阶段或能力有限。为了确保整个东盟公平获得人工智能技术的好处,必须缩小人工智能准备方面的差距。应注意弥合国家之间以及大型公司与微型,小型和中型企业之间的差距;城市和农村地区;和性别。一个国家的经济和数字发展水平对人工智能的准备程度有很大贡献。数字经济和基础设施较发达的国家通常对人工智能实施做好更充分的准备(Tra等人 。,2022年)。全面的政策框架,包括道德,风险管理和多利益相关者的参与,对于确保开发安全可靠的AI解决方案至关重要(Stix,2021年)。 人工智能技术的兴起引发了人们对工作安全和工作动态的担忧。随着AI的发展,以前由人类执行的任务越来越自动化。语言模型(LMs)的出现加速了自动化,可能影响的工作超出了通常受AI影响的工作。例如,医疗保健、金融和运输可以通过利用人工智能工具来提高效率和生产力。然而,人工智能的广泛采用可能会取代某些部门的工作,对就业构成风险(Sharma和Sehgal,2023年;Tiwari,2023年)。与此同时,人工智能和LM的进一步发展可能会创造对新职业和技能的需求。由于所需技能的显著差异,就业过渡可能并不容易。重新技能和提高技能对于装备工人至关重要。 与人工智能相关的行业。人工智能驱动系统的发展鼓励从传统的就业模式转变,强调优先考虑创造力 、批判性思维和情绪智力的人类角色。东盟国家必须抓住人工智能带来的机遇,同时减轻对其公民的不利影响。必须确定最容易受到干扰的部门,并制定政策以缓解受影响工人的过渡。 通过利用广泛的数据集开发的AI系统容易产生偏见和歧视。数据集的很大一部分来自技术先进的国家 ,这些国家可能无法反映东盟的文化、社会和经济多样性。根据这些数据训练的人工智能系统可能会延续或放大现有的偏见,无法充分应对该地区特有的挑战和机遇。发达国家拥有更完善的政策,促进人工智能发展,并享有对人工智能技术和数据的优越访问(Adroshch,2023年;Gozales,2023年)。东盟需要讨论根据自己的价值观和优先事项促进数据开发和扩展AI系统。 在全球范围内,人工智能治理正在迅速转变,因为欧盟和七国集团等进步国家集团率先实施法规和制定指导方针,以解决围绕人工智能开发和实施的伦理问题。欧盟的人工智能立法是建立人工智能法律框架的开创性努力。欧盟以外的国家可以收集到有价值的见解。其法规影响全球互联网服务提供商的行为,并推动其他具有不同文化,社会和经济背景的国家制定类似的法律法规(Siegma和Aderljg,2022)。但是,欧盟的严格规定可能会阻碍中小型企业(SME)的活动。东盟国家必须仔细考虑采用主要针对发达国家的法规的影响。 东盟正在制定DEFA和2025年后议程,预计将为将人工智能讨论纳入东盟的数字区域政策和战略提供途径(Isoo和Prilliadi,2023年)。正在讨论制定东盟人工智能治理和伦理指南(Poti和Wogcha-m,2023年)。这些发展表明了该地区在AI和数字化转型背景下塑造数字格局的意图。DEFA于2023年9月开始正式谈判。此次发布是在2023年8月东盟经济部长级会议(AEM)批准东盟DEFA研究之后进行的。该研究引用了数字贸易,跨境电子商务,网络安全,数字身份,数字支付 ,跨境数据流和人才流动,以及AI等新兴主题,以确保面向未来的DEFA(东盟,2023年)。此外 ,正在讨论制定东盟人工智能治理和道德指南,这是确保整个地区负责任和道德人工智能部署的关键组成部分。重要的不仅是在DEFA中制定指导方针和人工智能条款,还包括如何在数字中定位人工智能政策。 促进经济增长、创新和社会发展。这种整合突出了人工智能与更广泛的数字战略之间的相互作用,并强调了利用人工智能潜力的整体方法的必要性。东盟可以通过借鉴其他国家的经验和教训,并支持每个成员国制定人工智能政策,以减少区域内差距,探索区域内合作的道路。人工智能政策制定方面的协作努力可以在东盟地区更公平地分配人工智能利益,确保所有成员国都能在人工智能和数字化转型时代蓬勃发展。 文献中已经确定了该地区对人工智能日益增长的兴趣,准备方面的差距以及需要面对的挑战。Chittr等人。(2017)建议建立一个区域政策框架,以支持人工智能的发展和采用。东盟可以通过制定区域规则而不是地方规则来加速人工智能的发展和接受。由于数据是数字和人工智能技术的基础,因此构建开放和安全的数据环境是当务之急。Azali和Fracisco(2021年)强调了东盟存在薄弱的体制框架。该地区大多数国家缺乏足够强大的机构框架来管理人工智能并保护公民免受潜在伤害。体制框架不仅应包括建立法律程序的监管系统,还应包括一系列支持透明和有效的政策制定、执行、监测和执行的过程。Marsa(2021)透露,制定人工智能战略和举措以培养优势、减轻风险和克服与新兴技术相关的新差距的重要性正在得到许多东盟政府的逐步认可。东盟决策者知道,他们必须认真评估人工智能 、大数据分析和其他新兴数字技术的风险,以解决数字鸿沟。Cha和Dobberstei(2020)强调,在追求平衡生态系统发展和监管措施的过程中,新加坡和马来西亚等某些国家已经开始制定国家人工智能政策,尽管它们依赖私营公司进行知识投入和风险评估。区域人工智能政策应该协调一致,类似于网络安全和跨境数据流所采用的方法。Cha和Dobberstei(2020)建议,除了采用人工智能法规外,各国还应专注于促进跨境数据的顺畅流动。Leg(2023)概述了AI法规和AI相关法规的现状,例如AMS中的数据保护和隐私,网络安全,版权和知识产权以及消费者保护,并讨论了东盟自己的AI指南的方向。 第2节考察了2023年人工智能的重要性。第3节论证了东盟独特政策的必要性。最后,第4 节提供了结论和政策建议。 2.AI的重要性 从尖端的研究实验室到日常应用,人工智能正越来越多地获得重建世界的潜力。人工智能能够分析大量数据,从模式中学习,并自主做出决策,它改变了游戏规则。它正在释放前所未有的机会,解决复杂的问题,并推动我们进入一个以前认为不可能的事情成为可能的未来。当我们深入研究人工智能的重大影响时,很明显,理解和利用人工智能的力量在一个快速发展的世界中是有利和必要的。我们讨论了AI的定义,其历史,AI应用,生成AI和LM以及AI对就业的影响。 2.1.AI的定义 人工智能是(i)研究和开发领域,专注于创建机器,计算机程序和系统,可以执行需要人类智能的任务;(ii)生成的机器,计算机程序和系统。人工智能模拟人类的认知过程,如学习,推理,解决问题和决策,使机器能够自主分析数据,获得洞察力,并做出基于信息的选择。 Manning(2020)将人工智能定义为在不可预测和不断变化的环境中获取和利用与解决问题和目标设定相关的方法的能力。该定义强调了人工智能系统应具备的自适应和解决问题的能力。 根据欧盟委员会的人工智能高级别专家组(HLEG),人工智能涉及人类创造的软件和硬件系统,这些系统能够感知和收集数据,解释有组织和无组织的信息,利用获得的知识进行推断,并选择最合适的行动来实现复杂的目标。人工智能系统具有从数据中学习的能力,利用数学模型,并通过考虑从其行为对周围环境的影响中收到的反馈来调整其行为(HLEG,2019)。 AI的定义是在欧盟AI法规的背景下不断发展的。人工智能监管的目的是促进人工智能的研究和使用,同时确保其安全和遵守人权。根据欧盟委员会在2021年4月提出的《欧盟人工智能法案》,人工智能是“使用附件I中列出的一种或多种技术和方法开发的软件,对于给定的一组人类定义的目标 ,可以生成诸如影响与之交互的环境的内容,预测,建议或决策等输出。“人工智能系统的定义一直受到严厉批评,因为它涵盖了广泛的软件应用程序。 欧盟在2023年5月推出的最新人工智能立法包括对人工智能的修改定义,该定义现在与经济合作与发展组织(OECD)提出的更严格的定义密切相关。OECD将人工智能系统描述为一种基于机器的系统,能够在特定的人类定义的目标范围内做出预测,提供建议或做出对真实或虚拟环境有影响的决策(OECD,2022)。最新的欧盟人工智能法案提案指出,人工智能是“一种基于机器的系统,旨在以不同程度的自主性运行,并且可以为明确或隐含的目标生成影响物理或虚拟环境的预测,建议或决策等输出。欧盟比经合组织(Tahar,2023)更重视机器学习和深度学习。定义从附件过渡到正文是最重大的变化。虽然欧洲联盟委员会有权修订最初提案中的附件一,但在最近的修订中删除了该备选方案。 定义人工智能的挑战,特别是在机构背景下,正在取得适当的平衡。如果定义过于宽泛,可能会对不相关的企业产生意想不到的后果。然而,如果定义过于狭窄,它可能会很快变得过时,因为技术进步将其超越其范围。如果采取激励措施来规避立法施加的限制,风险就变得更加迫在眉睫。欧盟对人工智能立法的拟议修正案旨在通过引入更侧重于机器学习和深度学习的法规来解决这一问题,这些法规一直处于最先进和最显著的人工智能成就的最前沿。然而,一些人工智能研究仍然与机器学习不同,比如关于什么是智能,以及机器学习及其进化形式是否是人工智能的最终形式的研究尚不清楚(图1)。 图1:人工智能、机器学习和深度学习之间的关系 人工智能执行能力orm特定或各种 任务通常需要 人类智能 Learning 机器学习具有无监督学习、监督学推理习和强化学习的算法 解决问题 Sensing 深度学习 使用深度神经网络训练模型 的机器学习子集 来源:作者。 机器学习是人工智能的一个部门,专注于授权计算机或机器通过数据和经验获取知识并提高其性能。与依赖显式指令的传统编程相反,机器学习算法直接从数据中得出模式和见解,使它们能够做出预测,决策并生成有价值的输出。机器学习有各种子领域,每个子领域