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人工智能在当下无疑是最具变革性的技术力量之一，其发展速度之快令人惊叹，然而，围绕可信人工智能治理的争议也从未停止。一方面，支持者认为，严格的治理体系是人工智能健康发展的保障。从数据安全角度看，治理能防止数据泄露，保护用户隐私，避免企业滥用数据。在算法方面，可减少偏见，确保决策公平公正，像招聘、司法等关键领域不会因算法歧视产生严重后果。而且，治理能推动行业标准化，提升人工智能的可靠性和稳定性，促进其在各行业安全应用，为社会创造巨大价值。

另一方面，反对者也有自己的观点。他们觉得过度治理可能会束缚人工智能的创新活力。例如，复杂的算法备案和评估流程会增加企业的时间和经济成本，使许多中小企业难以负担，从而阻碍行业的创新发展。在国际竞争激烈的环境下，过于严格的治理可能导致本国企业在全球 AI 竞赛中落后。此外，对于一些新兴的人工智能应用场景，现有的治理框架可能无法及时适应，治理的滞后性会限制新技术的应用和推广，错失发展机遇。因此，在推动人工智能发展与实施可信治理之间，如何找到完美的平衡点，成为了亟待解决却又充满争议的难题。

下面分享一份由安永（中国）企业咨询有限公司和上海市人工智能与社会发展研究会联合撰写：《可信人工智能治理白皮书》深入探讨了人工智能的全球发展态势、监管体系、可信原则、关键问题、企业合规要求、风险治理理论、进阶工具及行业洞察。白皮书指出，随着AI技术的迅猛发展，其带来的伦理、法律和社会问题日益凸显，可信人工智能的构建成为全球关注焦点。报告详细分析了算法透明度、数据安全、伦理道德等方面的挑战，并提出了企业AI应用中的合规要求、风险治理架构以及可信AI等级标识等工具，同时通过汽车、医药、零售、服务等行业的案例分析，为读者提供了具体的行业应用视角和解决方案。白皮书呼吁各方共同构建可信AI治理体系，以确保AI技术的健康发展和人类社会的和谐共融。

展开剩余81%# 01 报告摘要

全球人工智能发展与监管

发展态势

全球人工智能市场预计未来十年强劲增长，截至 2024 年，69 个国家和地区制定相关政策立法。欧盟《人工智能法案》生效，美国采取特定行业监管方法，中国初步建立人工智能法律框架。

监管体系差异

欧盟重视基本权利保护，采用基于风险的监管；美国针对特定行业立法并出台行政命令；中国以多部法律为基础，众多规范文件发挥监管作用 。

概念提出

“可信人工智能” 成为全球发展人工智能的一致性原则，被定义为技术可靠、安全，结果公正，原理和过程透明、可问责且以人为本的人工智能系统。

可信人工智能关键问题

算法问题

算法黑箱与信息茧房问题凸显，算法不透明影响用户体验，其根源在于模型特性和企业数据处理策略；算法偏见源于训练数据不均衡、特征选择偏差和算法设计不完善，在多领域造成不公正影响。

数据安全问题

底层数据源存在获取合法性、数据库管理等多维度挑战；数据泄露风险高，员工安全意识不足和模型反向工程增加泄露风险；数据跨境传输受各国法规限制，企业需合规操作。

内生安全与伦理问题

内生安全问题涵盖基础设施、数据、模型和应用服务等层面；科技伦理问题涉及自然人权益、行业法律风险和社会公平等方面，企业违反将面临严重后果。

企业级 AI 合规与风险治理

合规要求

企业需具备互联网信息服务基础资质和具体服务特殊资质；算法合规包括备案、评估和透明性要求；内容合规涉及内容审核、标识和投诉举报机制。

风险治理架构

该架构对企业的合规、安全、创新和声誉至关重要；推动技术创新，保障创新安全、促进健康发展与国际合作；维护市场公平竞争，确保技术合规、增强信任、应对风险。

生命周期与人员风险治理

生命周期风险治理需在各阶段建立全面风险治理机制，包括风险管理左移、敏捷管理和审慎评估监控；人员风险治理要对相关人员培训、监督问责，强调知识保留和跨部门协作。

企业 AI 治理进阶工具与行业应用

国际标准与等级标识

SO 42001 是首个 AI 管理体系标准，融合多体系标准，兼顾多国法规要求，助力企业控制风险、提升治理能力；“可信 AI 治理等级标识” 分基础级、提高级、体系级，安永提供咨询服务并引入权威认证。

行业应用调研

汽车行业将人工智能用于车辆研发等多方面，面临业务战略等挑战，部分车企搭建管理体系；医药行业用于药物研发等领域，面临数据隐私等挑战，药企设立治理人员或团队；零售行业应用处于不同阶段，面临技术基础等挑战，部分企业建立治理机制；服务行业应用于客户服务等领域，面临技术整合等挑战，部分领先企业构建管理体系。

典型案例

某互联网平台公司用人工智能提升用户体验、优化商家经营，应用多种模型并严格评估监控；某汽车公司将人工智能用于自动驾驶等场景，引入先进技术提升性能，同时面临安全风险。

# 02 报告节选

# 03 报告参考

《可信人工智能治理白皮书》

发布于：江西省