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“平衡发展”的人工智能治理白皮书——商汤人工智能伦理与治理年度报告（2022年）随着人工智能技术高速发展，加强人工智能伦理与治理成为大势所趋。近日，商汤科技发布《“平衡发展”的人工智能治理白皮书——商汤人工智能伦理与治理年度报告（2022年）》（以下简称“报告”），系统呈现了商汤在推动AI治理落地进程中的洞察、思考、目标与实践。报告提出，从发展历程看，人工智能治理至今先后经历了三个发展阶段，目前，已进入落地实践阶段，即人工智能治理3.0阶段。11.02016JessicaFjeld究中将人工智能治理1.020169Google、FacebookIBMPrinciplesofPartnershiponAI》。AnnaJobin8420168822.621.4。人工智能治理的2.0阶段202020202工智能白皮书》，在全球率先提出了“基于风险的人工智能监管框架”。此后，主要国家纷纷跟进，均在不同程度开展了监管人工智能相关技术及应用的探索。因此，2020年也常被称为“人工智能监管元年”。据OECD60700DeloitteGlobal2022人工智能治理的3.0阶段20222022年，随着全球人工智能治理进程的持续推进，以及可信、负责任人工智能等相关理念的持续渗透，有关验证人工智能治理如何落地实施的倡议日益增多。202256RAIIRAII3.0报告指出，目前，人工智能治理落地实践仍面临许多挑战，下一步，推动人工智能治理落地应重点关注以下“三组关系”：2第一：理念与行动的关系。公开认可AIAI一是人工智能治理与现有组织结构的融合问题。人工智能治理工作涉及信息安全、数据治理等与现有组织结构重叠的领域，职责交叉、工作范围难以厘清等问题在组织层面对推动落地实践形成了一定的制约；AI三是伦理治理落实缺乏共识性标准的问题。第二：政策与实践的关系。政策制定者与技术开发者的视角不同、立场不同，对政策意涵的理解也不尽相同，在推动人工智能治理落地的过程中，还需要将政策要求转化为技术和业务团队可执行的实践标准。处理好政策与实践的关系，应重点考虑以下四方面：一是政策制定应考虑产业、技术应用的动态性和多样性，为行业发展提供一定宽松的环境；二是不同机构、部门、国家应努力推动AI治理标准的互联互通；三是应加强AI治理实践部门在政策制定过程中的参与程度，提升政策要求的可落地性；四是政策层面与产业层面在AI治理相关问题的定义方面应当寻求更多共识。第三：技术与用户的关系。AI企业内部治理领域，尚未将最终用户纳入AIAI部署的AI40AIAIAI化用户对AIAIAIAI报告内

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