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    近日,由远期人工智能研究中心(Center for Long-term Artificial Intelligence, CLAI)联合中国科学院自动化研究所人工智能伦理与治理研究中心共同发起制定的AGILE全球人工智能治理评估指数AI Governance InternationaL Evaluation Index, 以下简称AGILE指数)正式发布。AGILE指数开创性地从“治理水平同发展水平相匹配”的评估思路出发,对各国在人工智能发展水平、治理环境、治理工具和治理成效等方面的进展进行了系统性解析,深入描绘了人工智能治理的全球现状和发展趋势,为各国人工智能治理的共同进步提供重要参考和对话契机。


    首次AGILE指数评估的完整报告(英文版)可在以下链接获取:

    https://agile-index.ai/publications


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    全球首个发布评估结果的人工智能治理综合性评估指数
    人工智能(AI)技术的快速发展正在深刻改变人类社会,与此同时也引发了一系列伦理、安全、法律和社会问题。如何有效的开展人工智能治理成为全球各国共同面临的重大课题。过去一年,以大语言模型为代表的生成式人工智能的广泛应用让人工智能治理进入到了新阶段,国际社会都在积极应对人工智能技术新发展所带来的新挑战。同时,随着相关国际治理共识的不断达成和落实,开展全球性的人工智能治理水平评估的现实意义也逐渐显现,全球人工智能治理迫切需要科学、客观、全面、灵活的治理评估框架来评估各国的进展和成效。
    在此背景下,远期人工智能研究中心(Center for Long-term Artificial Intelligence, CLAI)联合中国科学院自动化研究所人工智能伦理与治理研究中心共同发起制定了AGILE全球人工智能治理评估指数,并针对首批14个国家开展了AGILE指数的评估工作,期望以数据评分的方式来刻画各国人工智能治理的现状,帮助各国定位治理阶段,发现治理问题,最终为各国进一步完善人工智能治理体系提供参考。
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    AGILE指数的理论框架
    AGILE全球人工智能治理评估指数的设计秉承“治理水平同发展水平相匹配”的思路,从人工智能发展水平、治理环境、治理工具和治理成效四个方面出发,纳入了 18 个评估维度的 39项评估指标,深入描绘了全球人工智能治理的现状,并强调了国际合作、公平发展和综合治理框架对于应对人工智能治理挑战的必要性。
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    AGILE指数的指标体系(详细指标请参见报告)
    AGILE指数的首次评估全面分析了全球14个代表性国家的人工智能治理水平。评估的国家包括七国集团成员国(G7,分别是美国、英国、法国、德国、日本、加拿大、意大利),2023年扩员前的金砖国家成员国(BRICS,分别是巴西、俄罗斯、印度、中国、南非),和新加坡阿联酋两个地区代表性国家。
    AGILE指数是全球首个发布了具体评估结果的专门针对人工智能治理的综合性量化评估指数。AGILE指数的建立是对现阶段国际人工智能治理共识的敏捷响应。AGILE指数作为国际人工智能治理中的关键工具,将填补全球在人工智能治理综合性评估指数方面的空缺,为各国人工智能治理的共同进步提供重要参考和对话契机。

    首批14国评估:美国领跑,中国位列第一梯队

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    首批次14个国家的AGILE指数得分可划分为四个梯队
    在本次对首批14个国家的评估中,各国按照AGILE指数的得分总体上可以划分为4个梯队。其中美国以略高于 70 分的成绩成为领跑者,中国以接近70分的分数紧随其后,新加坡、加拿大、德国和英国的得分也均超过60分,这些国家成为本次指数评估的第一梯队,表明了在人工智能治理上的较高水平
    如果以人均GDP为标准,可以将14个国家分为两组进行对比。其中第一组是由G7国家,以及新加坡和阿联酋组成的9个高收入国家组,第二组是金砖五国的5个中等收入国家。可以看到,高收入国家组在AGILE全球人工智能治理评估指数上的整体平均得分高于金砖五国。
    具体到各个评估方面,高收入国家组在人工智能发展水平和治理工具方面大幅领先金砖国家,在治理环境方面小幅领先金砖国家,而金砖国家在治理成效上小幅度高于高收入国家组。金砖国家在治理成效上的更好表现主要得益于在公众对人工智能的信任度、认知度和人工智能发展的包容度等维度上的优势。
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    14国、金砖五国和高收入国家组在各评估维度上的平均分
    同时分析还发现,本次评估各国的AGILE 指数得分与其人均 GDP 水平呈强正相关关系。这也进一步表明了发展是治理的必要基础。其中中国、印度的AGILE指数得分明显高于其人均 GDP 所对应的水平,主要得益于两国的人工智能发展水平高于其人均GDP水平,以及在公众对人工智能的认知和信任上的较好表现。
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    各国的AGILE 指数得分与其人均 GDP 水平呈强正相关关系