欧洲人工智能主权：基于能力的视角
核心观点： 欧洲在人工智能领域面临主权挑战，主要源于其产业整合程度低、投资不足、缺乏领军企业以及市场碎片化等问题。为增强竞争力并减少对外部依赖，欧洲需采取一系列措施，包括加强技术整合、增加投资、制定一体化战略、发展生产专业化、吸引和留住人才，以及建立以伦理、信任和可持续性为重点的欧洲治理体系。
关键数据和研究结论：
- 投资测量： 欧盟在人均AI相关科学论文发表数量方面排名靠后，人均专利产出数量远低于美国和中国。欧洲主要依赖公共研究机构进行AI研究，而私营部门参与度较低。
- 整合的重要性： 欧洲在AI价值链整合方面落后于美国和中国，导致其创新能力受限，并对外部技术和专业知识产生依赖。
- 专业化生产的需求： 欧洲在AI的技术、功能和应用方面缺乏明确的专门化定位，难以形成竞争优势。
- 公私部门合作的影响： 私营部门在AI创新中发挥着关键作用，但欧洲缺乏像美国GAFAM这样的领军企业，限制了其影响力。
- 智能法律：人工智能的实用监管框架： 欧盟应借鉴美国和中国经验，制定灵活的监管框架，鼓励创新，同时促进安全和伦理。
- 开发中的杠杆： 欧盟应加强公共部门和私营部门的投资，促进合作，支持初创企业，培养数字和AI人才，并加强国际合作。
- 欧洲市场整合的必要性： 欧盟应制定一体化战略，促进市场整合，建立统一标准，以降低成本并提高竞争力。
- 从其他国家汲取灵感，发展富有成效的专业化： 欧盟可借鉴美国硅谷模式、中国产业政策、加拿大移民政策、以色列初创企业生态和新加坡监管框架等经验。
- 培训、吸引和留住人才： 欧盟应投资于教育和培训，提供有竞争力的薪酬和工作条件，以吸引和留住AI人才。
- 欧洲治理： 欧盟应建立以伦理、信任和可持续性为重点的AI治理体系，通过智能法概念，平衡创新、安全和伦理。
建议总结：
- 建立对投资方向的共识： 促进欧洲冠军企业的出现，特别是在服务业、医疗保健和文化领域。
- 制定一个在整个价值链中整合人工智能的策略： 构建以人为本且值得信赖的人工智能，与美国和中国模型形成差异化。
- 制定一个清晰的法律框架： 采用智能法概念，鼓励创新，同时促进安全和道德。
- 指导人工智能朝着特定的生产性专门化方向发展： 与成员国共同确定有助于开发可用于欧洲占主导地位或希望获得市场份额的工业或服务应用的功能。
- 依靠更高的工资和更好的工作条件吸引最佳员工： 为AI人才提供有竞争力的薪酬和工作环境。
