欧盟的人工智能领导之路：开放数据研究所 Resham Kotecha 的见解

欧盟有一个关键的机会来定义人工智能和数据治理的全球方法。人工智能新闻》采访了开放数据研究所（ODI）全球政策主管雷沙姆-科特查（Resham Kotecha），他解释说，这个机会包括证明保障个人权利和促进创新可以共同进步。

开放数据研究所的《欧洲数据与人工智能政策宣言》为政策制定者概述了六项核心原则，倡导健全的治理、包容的生态系统和有意义的公众参与，以引导人工智能的发展。

制定人工智能和数据标准

"科特查指出："欧盟在建立以公民为优先的全球数字治理基准方面具有独特的地位。宣言的开篇原则坚持认为，创新和竞争力应建立在保护个人和建立信心的监管基础之上。

欧洲共同数据空间（Common European Data Spaces）和盖亚-X（Gaia-X）等倡议体现了欧盟如何在确保权利得到维护的同时为人工智能的发展奠定基础。这些努力旨在开发共享基础设施，使政府、企业和学术界能够在保留控制权的同时利用数据开展合作。它们的成功可使欧洲将广泛的数据利用与严格的隐私和安全保障结合起来。

隐私增强技术（PET）是另一个关键组成部分。这些工具使组织能够分析或共享从敏感数据中获得的情报，而无需处理原始信息。地平线欧洲 "和 "数字欧洲 "等计划已经为隐私增强技术的研究和实施提供了资金。科特查认为，现在的当务之急是确保更广泛的采用："我们的目标是将 PET 从实验性试点过渡到日常业务应用"。这一进步将使公司有能力更广泛、更合乎道德地使用数据，让公众放心，他们的权利得到了尊重。

信任还取决于有效的监督。科特查解释说，独立机构可以为可靠的人工智能系统提供必要的监督和问责。"它们可以提供公正的评估，增强公众的信任，并确保政府和行业都能承担责任。开放数据研究所的数据机构计划为建立和维持此类组织提供了蓝图。

开放数据是欧盟人工智能的基础

宣言指出，开放数据是负责任的人工智能的基石，但许多公司在参与方面却犹豫不决。他们的顾虑包括商业风险、法律模糊性以及与数据质量和结构相关的问题。即使提供了数据，这些数据也经常不一致或组织不当，从而限制了数据的实际应用。

科特查建议，欧盟应降低组织在收集、使用和分发人工智能数据时产生的费用。"她说："欧盟应考虑综合各种战略，整合法律结构、财政支持、技能发展和基础设施投资。通过减少这些障碍，欧洲可以激励私营实体更开放、更负责任地共享数据，从而产生社会和经济效益。

开放数据研究所的研究强调了明确信息传递的重要性。高级管理人员需要从数据共享中获得具体的商业利益，而不是抽象的公共利益概念。同时，必须承认和管理对专有商业数据的合理担忧。

大有可为的框架已经到位--数据空间支持中心（DSSC）和国际数据空间协会（IDSA）正在制定管理和技术标准，以简化和确保数据交换。数据治理法》（DGA）和《全球数据保护条例》（GDPR）的修订也为负责任的数据再利用提供了更清晰的权限。

监管沙盒可以巩固这一进展。沙盒允许企业在受监督的环境下试用新方法，从而证明社会效益和商业成功是一致的。隐私增强技术可进一步提高安全性，使共享敏感信息而不危及个人安全成为可能。

建立欧盟范围内的信任和跨境人工智能生态系统

欧洲面临的一个重大挑战是确保数据能够在成员国之间有效流动。法律上的不一致、不同的国家法规和不均衡的治理框架会分裂任何统一的系统。

数据治理法案》是欧盟培育可信跨境人工智能生态系统战略的关键要素。然而，仅有立法是不够的。"科特查说："衡量成功与否的真正标准将是成员国如何统一制定该法案，以及为希望参与其中的组织提供何种程度的帮助。如果欧洲能在标准和实施方面实现统一，就能加强其人工智能网络，并成为可信跨境数据交换的国际参照标准。

这需要的不仅仅是技术解决方案，在政府、行业和民间社会之间建立信任同样至关重要。在科特查看来，答案就是培养 "一个开放、可靠的数据生态系统，通过合作最大限度地发挥数据的潜力，同时降低国际共享的风险"。

通过资金和管理实现独立性

监督人工智能系统需要稳定、持久的结构。如果没有有保障的长期资金，独立监督机构可能会沦为短期顾问，而不是持久的守护者。"民间社会和独立机构需要战略性、持续性的资金保证来履行监督职责，而不仅仅是针对具体项目的拨款。

开放数据研究所的数据机构项目已经对管理框架进行了调查，这些框架既能保持自主性，又能增强各组织认真管理数据的能力。"独立不仅仅是财务问题。它要求透明度、道德监督、参与政策制定，以及将组织与公共利益联系在一起的问责机制，"科特查补充道。

将这些原则纳入欧盟的资助模式有助于确保监督机构保持独立性和影响力。健全的治理应包括道德审查、风险控制、透明度和明确界定的责任，通常由专门的董事会小组委员会进行管理。

让数据为初创企业服务

获取有用的高价值数据集通常仅限于大型科技公司。规模较小的企业和初创公司在获取高质量数据方面面临着高昂的成本和复杂性。人工智能工厂和数据实验室等计划旨在弥补这一差距。通过提供精心策划的数据集、工具和专家支持，它们提供了新市场参与者通常无法获得的资源。

这种方法有着良好的记录；"数据投递"（Data Pitch）等项目将中小型企业和初创企业与成熟公司的数据联系起来，释放出以前无法获得的信息。在三年的时间里，它帮助了 13 个国家的 47 家初创企业，创造了 100 多个就业岗位，并刺激了 1800 万欧元的收入和投资。

开放数据倡议组织的 OpenActive 计划在健身行业取得了类似的成果，利用开放标准为中小企业开发的众多应用程序提供了动力。在欧洲范围内，DSSC 试点计划以及交通和医疗保健等领域新的特定行业数据空间也开始带来类似的前景。在科特查看来，当前的当务之急是确保这些计划 "有效减少小型创新企业面临的障碍，使他们能够利用宝贵的数据开发新型产品和服务"。

让社区参与对话

宣言进一步强调，只有在公众意识和参与不可或缺的情况下，欧盟的人工智能生态系统才能蓬勃发展。科特查强调，参与必须是真实的，而不是强加的或肤浅的。"她说："参与式数据倡议使个人能够积极参与数据环境。

ODI 的 2024 年报告《是什么让参与式数据计划取得成功？研究认为，地方参与可以培养主人翁意识，让边缘化群体有发言权。

在实践中，这可能涉及社区驱动的健康数据项目（类似于开放数据研究所支持的项目），或集成到活动定位器和社会处方系统等常用工具中的开放标准。这些方法可以提高公众的认识，增强个人能力。

有意义的参与需要教育和资源，这样社区才能理解并影响数据的使用。代表应反映社区的多样性，利用当地受人尊敬的人物和文化上适当的技术。技术必须方便用户使用，满足低技术或离线需求，沟通时应透明数据保护措施。

"科特查建议说："如果欧盟的目标是与代表性不足的人群建立联系，那么它就应该支持能够满足当地需求的参与式方法，聘用值得信赖的促进者，并从一开始就确保清晰度。"这是从数据意识到真正影响的途径。

为什么信任可以成为欧盟在人工智能领域的竞争优势？

宣言认为，欧洲拥有战略机遇。"科特查表示："欧盟可以独一无二地证明，信任是人工智能领域的竞争优势。通过将开放数据、独立监督、包容性生态系统和数据素养定位为繁荣人工智能经济的核心，欧洲可以表明保护权利和推动创新是相辅相成的。

这一立场将使欧盟有别于其他数字超级大国。美国维持着各种拼凑的法规，而中国以国家为中心的模式则引发了对监控和人权的担忧。通过为负责任的人工智能制定明确、有原则的规则，欧盟可以将其监管框架转化为一种软实力，输出其他国家可能效仿的治理模式。

对于科特查来说，雄心壮志不仅仅局限于监管："欧洲不仅可以成为规则的制定者，还可以成为值得信赖的人工智能的全球基准。

另请参见代理人工智能：承诺、怀疑及其对东南亚的意义

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