AI日报「2月11日」一边加钱,一边减负,欧洲AI要崛起?

多客科技

作者：微信文章
马克龙：法国人工智能领域将获1090亿欧元投资
法国总统马克龙9日晚在接受法国电视台采访时宣布，未来几年内法国人工智能（AI）领域的投资将达1090亿欧元。马克龙说，1090亿欧元将来自阿拉伯联合酋长国在法国建设人工智能园区的投入以及美国、加拿大的大型投资基金和法国企业的投资等。马克龙认为，这相当于美国的“星际之门”项目。美国总统特朗普不久前宣布，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）、日本软银集团和美国甲骨文公司将共同推进“星际之门”项目，未来4年内投资5000亿美元在美国建设数据中心，以支持AI发展。
60 家企业签署倡议，呼吁欧盟减少人工智能法规限制

在周一开幕的巴黎人工智能峰会上，约 60 家欧洲企业（包括传统工业巨头和人工智能初创公司，如法国大型语言模型制造商 Mistral）签署了一项倡议，旨在推动欧洲成为人工智能领域的领导者。然而，这些企业签署倡议的事实本身，也反映出欧洲目前在人工智能领域尚未处于领先地位的普遍认知。

此次倡议名为“欧盟 AI 冠军倡议”，将在法国总统马克龙主持的 AI 巴黎行动峰会上于爱丽舍宫正式发布。欧洲委员会主席乌尔苏拉・冯德莱恩也将参与讨论。峰会吸引了来自德国、波兰、爱尔兰等欧洲多国政府首脑，但美国和英国均未出席。

简评：八仙过海各显神通。欧洲本来希望复制GDPR的成功，通过率先立法为世界打个样，想要从法律层面引领AI的走势，进而获得AI的话语权。没想到这次中、美都不跟，就各自一个劲儿猛发展，结果反而把欧洲自己人给坑了。

欧洲GDPR和AI Act两个大的法案给欧洲人工智能企业带来了巨大的合规压力，世界变成了“美国研发、中国落地、欧洲监管”的局面。

现在一边加钱，一边减负的局面显示欧洲想要奋起直追的雄心，但立法层面上的调整未必容易，能取得什么样的成果，让我们拭目以待。

以下是deepseek关于这个问题的反思，供参考：

### 一、欧洲在人工智能领域相对落后的原因反思

欧洲近期60家企业联合签署“欧盟AI冠军倡议”，呼吁减少法规限制，这一行动本身反映出欧洲在AI领域的困境：**严监管与创新滞后的矛盾**。具体原因包括：

1. **过度监管抑制创新**：欧盟的《人工智能法案》采用严格的“风险分级监管”，对高风险AI系统（如医疗、执法）设置繁重的合规义务，导致企业开发成本高、周期长。例如，法案要求高风险系统必须通过第三方评估和持续监控，而初创企业难以负担这些流程。

2. **政策协调不足**：欧盟内部不同行业法规（如数据治理、金融监管）存在冲突，且缺乏统一标准。例如，银行领域的AI应用需同时满足《人工智能法案》和行业特定法规，导致合规复杂性激增。

3. **技术与投资短板**：欧洲缺乏类似美国OpenAI或中国DeepSeek的头部企业，技术生态依赖开源项目（如法国Mistral AI）追赶，但研发投入和商业化能力不足。例如，法国政府支持的AI项目Lucie因技术缺陷迅速失败，凸显技术积累薄弱。

4. **监管优先于发展**：欧盟试图通过“布鲁塞尔效应”输出监管标准，但过度强调伦理和隐私保护，可能牺牲技术迭代速度。例如，《人工智能法案》禁止“不可接受风险”系统（如社交评分），但对“高风险”定义宽泛，可能误伤创新。

### 二、中美欧人工智能法律政策的核心差异

#### **欧盟：严格的风险分级与横向立法**

- **监管框架**：以《人工智能法案》为核心，基于风险分级（禁止、高风险、有限风险、低风险）实施差异化监管，覆盖AI全生命周期，强调供应链各主体（提供者、部署者、进口商）的责任。

- **合规重点**：高风险系统需通过第三方评估、数据质量监控和事故报告；禁止类系统（如社交评分）直接取缔。

#### **美国：分散监管与行业自律**

- **政策导向**：通过行政令（如《安全、可靠、可信的人工智能行政令》）和行业倡议推动透明度、数据治理和伦理规范，联邦层面缺乏统一立法，依赖各州法律（如CCPA）和行业自律。

- **创新优先**：鼓励技术竞争，仅在隐私、公民权利等领域设定底线，例如《人工智能权利法案蓝图》提出算法公平性要求，但无强制约束力。

#### **中国：纵向立法与全周期监管**

- **法规体系**：以《生成式人工智能服务管理暂行办法》《数据安全法》等为核心，采取“纵向立法”模式，针对特定行业（如内容生成、算法推荐）制定规则，并计划推出《人工智能法》统一框架。

- **风险分类特点**：侧重“舆论属性”和“社会动员能力”，要求生成式AI内容需符合社会主义核心价值观，并通过安全评估备案。

### 三、同一企业在三地提供服务的合规挑战

若一家AI企业同时进入中美欧市场，将面临以下差异化的合规要求：

1. **欧盟**：

   - **高风险系统合规**：若涉及医疗或执法领域，需完成第三方评估、建立质量管理体系，并承担供应链责任（如部署者需监控系统运行）。

   - **透明义务**：聊天机器人需明确标识AI身份，生成内容需标注来源，否则面临高额罚款。

2. **美国**：

   - **数据隐私与州法差异**：需同时满足CCPA（加州）和联邦隐私法，例如用户数据收集需透明且可撤回。

   - **行业自律压力**：在金融、医疗等领域可能面临行业联盟的伦理审查，如算法需避免种族或性别偏见。

3. **中国**：

   - **内容安全审查**：生成式AI输出需过滤敏感信息，并通过网信部门的安全评估，例如不得生成“虚假新闻”。

   - **备案与标识**：提供服务前需向监管部门备案，且AI生成内容需显著标识。

### 四、总结：监管差异背后的战略选择

- **欧盟**以“规则输出”为核心，试图通过伦理和安全性树立全球标准，但可能牺牲技术竞争力。

- **美国**通过宽松环境维持技术霸权，但分散监管可能引发伦理争议（如Deepfake滥用）。

- **中国**平衡发展与安全，通过纵向立法快速响应技术风险，但企业需适应强监管与内容审查的双重压力。

欧洲若想突破困境，需在监管与创新间寻求平衡，例如简化高风险系统的合规流程、加大技术投资（如OpenEuroLLM项目），并推动跨国政策协调。