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本文摘编自求是智库·《先进制造业政策观察》第4辑。
2022年2月，美国博钦律师事务所发布题为《新兴技术趋势——创新者的市场和法律见解》的报告。报告指出，过去20年间，由于技术的扩散和演变，出现了新的商业模式，颠覆了传统的工作方式，并催生了新产品和新服务。但创新技术也带来了诸多挑战，包括法律和监管要求。本文选取了其中的5种新兴技术，关注其发展现状、重要性以及包括法律影响在内的广泛影响。
人工智能(AI)是机器模仿人类智能进行学习、推理和感知的能力。人工智能分为两类：狭义人工智能和通用人工智能。狭义人工智能是指在有限的知识领域内开发的人工智能系统，例如面部识别和自然语言处理。通用人工智能则是一种能够与人类大脑等效的人工智能系统，在面对新问题时具有思考、学习、计划和行动的能力，而非限制在某一个知识领域。但目前机器尚未拥有与人类大脑等效的智能，因此通用人工智能目前仍是一种理论形式的技术形态。据IBM称，机器学习(ML)是机器“从数据中学习而非通过显式编程”的能力，机器学习经常被用于人工智能系统。量子计算则是利用量子力学的现象来处理量子比特中的信息，基于叠加和纠缠的量子特性，量子计算机比传统计算机强大得多。人工智能、机器学习和量子计算所涉及的相关行业包括：金融服务、数字媒体和娱乐、云服务、运输、广告、能源、电信(包括5G)。![]()
|图片来源：百度图片，人工智能技术
人工智能能够高效且低成本地模仿人类活动，是一种节省劳动力的技术。深度学习是使用深度神经网络架构的机器学习的一个子集，其灵感来自人脑中神经元的结构和功能。深度学习的各种网络架构，例如循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)能够应用于语音识别、计算机视觉和生物信息学等许多领域。量子人工智能代表了人工智能发展的前沿。虽然目前仍在发展的早期阶段，但量子人工智能有望成为下一代人工智能而获得广泛应用。工业人工智能通过新技术帮助实现工业流程的自动化，从而能够实现供应链优化、产品最大化和预测分析。PitchBook预计，到2024年工业人工智能市场的复合年增长率将达到24.1%，达到189亿美元。工业人工智能领域最近的一些创新包括McFly的智能农业监控无人机以及GAGO将人工智能技术大规模应用于农作物生产中。在经济层面，报告指出，经济学家和分析人士对人工智能的经济影响存在分歧。一方面，到2030年，该技术可能为全球增加多达13万亿美元的产出，是各国国内生产总值(GDP)增长的重要来源。另一方面，部署人工智能的目的通常是为了降低成本，而其中就包括劳动力成本。在社会层面，微软资助的研究表明，在全球范围内，中低收入国家将更容易受到人工智能的负面影响，例如自动化可能会加剧那些国家的社会不平等和政治不稳定。在环境层面，人工智能正在帮助各国实现其可持续发展目标(SDG)。例如，结合人工智能的气候建模正在支持气候行动，即SDG13。美国国家航空航天局(NASA)、IBM和微软继续使用人工智能和机器学习来提高构建气候模型的效率。在政策层面，美国在“2021财年国防授权法案”中，划拨64亿美元的政府资金用于人工智能计划，并建立一个由白宫领导的国家人工智能倡议办公室，该办公室将成为使用人工智能的各联邦政府部门和机构的联络点。近期有关人工智能的诉讼案件主要涉及负责决策支持和收集机密信息的主体被指控存在偏见。随着人工智能技术越来越深地嵌入各种支持决策的工具中，一些争议逐渐出现，认为这些系统中使用的算法、数据和模型可能存在偏见。此外，社交媒体和其他数字媒体平台严重依赖人工智能技术帮助审核用户生成的内容，导致由社交媒体公司删除帖子、暂停或禁止用户行为引发的冲突大幅上升。自动语音助手将人工智能整合到他们的系统中，包括广泛使用所记录的数据来进一步训练人工智能。然而，这些数据的收集和使用以及收集的条件、范围可能会引发诉讼。而当收集的信息包括机密或受法律保护的数据，例如患者和医疗人员之间的对话时，诉讼风险也会大幅增加。此外，人工智能、机器学习所需的数据集会引发隐私问题。美国《联邦公告》近期发布了一份通知，称监管机构正在寻求更新在金融服务中使用人工智能和机器学习的规则。2021年3月，美联储和多家金融服务监管机构，包括美国财政部(DOT)、美联储理事会、联邦存款保险公司(FDIC)、联邦贸易委员会消费者保护局以及国家信用合作社管理局(NCUA)联合发布了“关于银行如何使用人工智能和机器学习的信息和数据的联合请求”。监管机构指出，正在寻求确定规则中是否包含有助于确保以“安全和健全的方式”使用人工智能的措辞。与此同时，美国联邦贸易委员会(FTC)于2021年4月发布了有关确保人工智能“真实、公正和公平”的新指南，表明该机构将采取更积极的方式来解决人工智能可能会在消费者和就业决策中引发的种族偏见或其他偏见问题。
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|图片来源：百度图片，人工智能技术
(一)行业概览
云计算的核心是通过互联网(云)提供可扩展的计算服务和信息技术(IT)，包括“按需”计算能力以及数据存储和分析技术。云基础设施指的是分布在世界各地，通过高速光纤线路连接的数据中心的服务器。用户还可以使用托管在自己专有服务器上的内部解决方案。除了公开可用、广泛共享的“云”之外，还出现了其他云计算部署类型来解决隐私风险，例如私有云、混合云和主权云。这些不同类型的云通过增强控制以及资源的本地化来实现公有云所欠缺的灵活性和可扩展性，从而满足了不同个人和企业用户的特定计算需求。云计算和分布式基础设施所涉及的行业包括：卫生保健、制造业、金融、零售、教育、专业服务、汽车、政府/公共部门。
(二)重要性
云计算是当前信息时代最重要和最有影响力的计算类型之一，它正在改变企业存储和访问数据的方式，尤其是企业的运营方式。云计算具有可以显著降低企业成本、确保数据的完整性、实现最低的维护成本、实现按需访问、根据客户的需求定制服务的灵活性，以及比许多内部部署或其他IT解决方案更高的安全性。更加重要的是，云计算适用于各种大、中、小型企业，这些企业中很多并未设立数据中心。云技术因其较低的准入门槛可以帮助初创企业实现快速发展，同时也被政府/公共机构用于国防等目的。
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|图片来源：百度图片，云计算服务
(三)影响
在经济层面，采用云计算技术能够降低企业成本，增强可扩展性、灵活性，更有效地使用劳动力，提高数据分析能力以及数据的可访问性。例如，企业在线采用云计算技术能够通过付费服务来降低成本，因为资源仅在需要时获取(并进行支付)；由于云计算系统能够实现异地设置、托管和运行，因此可以节省劳动力以及降低维护成本；云计算的可扩展性消除了单个企业保留储备容量的需要。多项研究表明，从长远来看，云计算带来的收益有望扩展至经济层面并提高国内生产总值(GDP)。
在社会层面，云计算通过使用基于云的技术来推动社会公益，正在改变人类所生活的世界。例如，通过虚拟学习、数字教育以及远程工作提供了更多的教育和工作方式；智能云计算网络的精准性可以应用于智能农业和自动驾驶汽车。但另一方面，云计算也带来了诸多风险，例如数据丢失、隐私风险和言论自由。
在环境层面，云计算也在推动信息存储和处理方式的巨变。根据国际数据公司(IDC)的一项研究，到2025年，全球数据流量将增长60%。在这种情况下，信息处理需要耗费大量的电力。根据“绿色和平组织”对公共数据的分析，早在2012年，IT部门的电力消耗就超过了整个俄罗斯的用电量，而将常用的软件应用程序迁移到云端则可以大幅降低能耗。根据Google于2013年资助的一项研究，云计算技术可以令能源使用量降低87%。云计算还将极大地支持远程工作和在线教育，从而减少能源消耗和碳足迹。
在政策层面，随着云计算技术在全球的重要性日益增加，电信监管机构和政策制定者已开始关注该领域。监管机构特别关注的是云计算对金融稳定性、数据存储透明度以及本地化的影响。而数据的全球分布则会增强隐私以及数据安全方面的立法和监管。此外，对“数据主权”的担忧可能会推动国家安全立法，例如美国“爱国者法案”，该法案要求在国外运营数据中心的企业向美国政府披露信息。
(四)法律问题
云计算正在催生新的法律问题，例如，根据美国金融业监管局(FINRA)发布的一份报告，企业采用云计算可能会导致其收集和存储敏感消费者数据的方式发生变化。FINRA强调，如果云服务外包给第三方，委托方仍然有责任确保外包系统的完整性，需要以与内部监督相同的方式监督外包服务。
在诉讼方面，问题主要集中于政府合同中的数据泄露。对一系列美国国防部云服务合同的法律挑战涉及云领域的许多行业领导者。随着越来越多的美国政府部门和机构将其基础设施迁移到云端，可能会带来更多需要通过诉讼才能解决的问题。包括美国在内的一些国家(地区)已采取各种措施强制云服务提供商提供其在海外所持有的数据，以响应执法和国家安全部门的要求。新的云计算部署方式，如主权云就是为了应对这些挑战而出现的。
【声明】本文旨在呈现全球主要国家的政策动向，文章观点不代表本研究院立场。
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美国近期政策趋势动向
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美国国会“中国工作组”关于技术的政策建议（下）
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美国国会“中国工作组”关于技术的政策建议（上）
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美国人工智能国家安全委员会报告概要解读
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关注日本增强供应链韧性的“商品”选取方针（下）
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关注日本增强供应链韧性的“商品”选取方针（上）
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重写半导体与美国产业政策（下）
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重写半导体与美国产业政策（上）
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战略竞争新时代（下）
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战略竞争新时代（中）
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战略竞争新时代（上）
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编辑｜徐丽萍
审核｜李穆子
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