2理與治理研究中心，2024.https://agile-index.ai/https://agile-index.ahttps://long-term-ai.center/https://ai-ethics-and-governance.instit如需更多信息或有任何評論，請聯系：contact@3人工智能（AI）技術的快速發(fā)展正在深刻改變人類社會，與此同時也引發(fā)了一系列倫理、安全、法律和社會挑戰(zhàn)。如何有效的開展人工智能治理成為全球各國共同面臨的重大課題。過去一年，以大語言模型為代表的生成式人工智能的廣泛應用讓人工智能治理進入到了新階段，國際社會都在積極應對人工智能新發(fā)展所帶來的新挑戰(zhàn)。同時，隨著相關國際治理共識的不在此背景下，遠期人工智能研究中心（CenterforLong-termArtificialInt中國科學院自動化研究所人工智能倫理與治理研究中心（InternationalResearchCenterforAIEthicsandGovernance,InstituteofAutomation,C），刻畫各國人工智能治理的現狀，幫助各國定位治理階段，發(fā)現治理問題，最終為各國進一步秉承“治理水平同發(fā)展水平相匹配”的設計思路，AGILE指數別是美國、英國、法國、德國、日本、加拿大、意大利）、原金磚五），1.美國得分略高于70，位于第一梯隊，其次是中國、新加坡、加拿大、德國和英國，所2.各國的AGILE指數得分與其人3.金磚國家在治理成效方面表現略好。(4.根據各國在治理環(huán)境等不同評估方面的表現可將14個國家分為三種治理類型。新加坡(第19頁)1.同其他國家相比，美國在人工智能發(fā)展水平上明顯領先。(第22頁)2.中國在人工智能發(fā)展水平方面取得了顯著進展，但在人工智能基礎設施建設方面仍有(第23頁)1.2023年記錄在案的人工智能風險事件激(第26頁)3.盡管高收入國家通常展現出更高水平的人工智能治理準備度，但重要的是所有國家都1.14個評估國家在人工智能的戰(zhàn)略規(guī)劃、治理機構和治理45則轉向到制定切實的治理措施，包括人工智能立法、人工智能標準和人工智能影響評(第31頁)3.14個國家都參與了多種形式的人工智能治理全球機制，其中英國、法國和日本相較其(第33頁)4.人工智能立法在全球范圍內各不相同，一些國家在國家層面開展綜合性立法，而另一些國家則基于現有框架針對人工智能進行修正，或采取更加地方化的立法路徑。(第3.對性別差距的進一步分析凸顯了一個關鍵挑戰(zhàn)：幾乎沒有一個國家在人工智能性別包(第38頁)4.所有14個國家都積極參與全球開發(fā)者社區(qū)和開源生態(tài)建設，美國、中國和印度的貢獻(第39頁)5.14個國家中人工智能治理相關的出版物占所有人工智能相關出版物的比例大約為3%-(第41頁)6.近年來關于人工智能治理的文獻總量呈現出指數級加速增長，2022年的增長率達到了7.在這14個國家的人工智能治理相關文獻中，安全與合作一直是研究最多的主題，而與8.各國在人工智能治理方面的合作有目共睹，這表明人工智能治理在全球范圍內是相互9.在幾乎所有人工智能促進可持續(xù)發(fā)展目標實現的研究方向上，中國和美國共同貢獻了創(chuàng)新和基礎設施）和SDG4（優(yōu)質教育）是三個最受歡迎的人工智能促進可持續(xù)發(fā)展目(第46頁)10.在人工智能與可持續(xù)發(fā)展目標相關的具體應用方面，雖然6(第48頁)7 3 8 9 10 12 16 17 22 25 29 36 66 75 79 8289路。具體而言，為了確保人工智能的健康可持續(xù)發(fā)展，一個國家應當保持其人工智能治理水平與其整體人工智能發(fā)展水平相一致。這一原則的關鍵在于既不因為缺乏治理而縱容野蠻發(fā)展從而危害社會，又不因為過度治理而妨礙科技創(chuàng)新。治理的最終的目標是實現科技創(chuàng)新與社會穩(wěn)定的良性互動，以達到最大化人工智能的收益、最小化其潛在風險?；诖?，AGILE指數從四大評估方面入手來開展評估，即各國人工智能的發(fā)展水平、治理環(huán)境、治理工具以及治理成效。通過對這些方面的綜合評估，AGILE指數旨在為各個國家提供全面而清晰的人人工智能人工智能治理評估發(fā)展水平方面的得分反映了一個國家在人工智能研發(fā)、基建和產業(yè)上的規(guī)模和水平。得分越高，代表該國的人工智能研發(fā)規(guī)模越大，基礎設施越完善，產業(yè)越成熟。而隨著發(fā)展水平的提升，將會帶來更多新的人工智能治理問題和風險，需要各個國家及時重新評估其治理現狀。治理環(huán)境方面的得分反映了一個國家開展人工智能治理的背景性因素，包括所面臨的人工智能治理問題的緊迫性，以及該國對新興科學技術治理的基礎能力。得分越高，代表暴露的治理問題越少、治理的壓力更輕。隨著治理環(huán)境的演變，國家必須迅速響應并實施新的治理工治理工具方面的得分反映了該國治理人工智能工具的完備性。得分越高，說明該國擁有更豐富、更完備的治理工具，以保障人工智能安全、符合倫理的應用。治理工具的不斷落地，最治理成效方面的得分反映了該國在實踐人工智能治理時的效果。得分越高，說明該國公眾對人工智能更信任，在數據算法上更開放，在治理研究應用上更活躍。而這些因素將是決定人各國的治理情況。各個評估維度及評估指標如下表所示，指標的數據來源和指數計算方法請D11.1是否制定了國家層面關于AI的法律法規(guī)D11.2是否制定了專門針對AI的數據保護法D11.3是否制定了專門針對AI的消費者保護法D16.2研究人員對AI開發(fā)者社區(qū)的貢獻度為領跑者，其后是中國、新加坡、加拿大、德國和英國，所有這些國家的得分均超過60分，成為本次指數評估的第一梯隊。日本和大利、阿聯酋、印度和俄羅斯得分在40到50之間，屬于第三梯隊。巴西和南非得分低于伯聯合酋長國是金磚國家成員，但在本報告中被視為高收入國家。數據清楚地顯示，高收入高收入國家組在發(fā)展水平、治理環(huán)境、治理工具和治理成效四個方面的平均得分分別為58、評估方面上分別領先金磚國家28.1、9.2和22.7分，而金磚國家在治理成效上領先6.5分。這表明高收入國家在發(fā)展水平和治理工具方面表現出色，而金磚國家在治理成效方面表現略好。具體來說，與高收入國家相比，金磚國家在治理成效上的更好表現主要得益于在公眾對人工種治理類型。新加坡、加拿大、德國、日本和法國在所有評估方面上的得分較上的得分較低。這反映了盡管這三個國家在人工智能發(fā)展水平方面更為領先，在人工智能治理方面投入較多，并取得了相對良好的治理成效，但相較于其他國家也面臨著更高的人工智能治理壓力和挑戰(zhàn)。相較之下，新加坡、加拿大、德國、日本和法國在各個方面上的得分較為均衡，表明這些國家在相對較小的治理壓力下實施了全面的治理工具。相比之下，印度、論文，近10萬項專利，以及近500個重要機器學習系統(tǒng)。這些國家合計擁有超過9000,以便對各種指標的總量進行整體比較，包括研究論文、研究人員、專利授權、機器學習系統(tǒng)、超級計算能力、數據中心、AI公司資金規(guī)模和初創(chuàng)公司數量等。值得注意的是，美國在人工智能各個發(fā)展指標上具有明顯的領先優(yōu)勢，貢獻了超過三分之一的研究論文和專業(yè)人員，2.5%，位居第九。這一現狀不僅揭示了中國在全球數據中心建設中的位置，也凸顯了未來發(fā)除了美國，還有幾個國家對全球人工智能格局做出了重大貢獻。在8項指標中，英國、德國(數據來源:OECDAIM)自2022年底以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術同時，人們對其潛在風險的擔憂也與日俱增。根據經合組織人工智能事件監(jiān)測站（OECD61%。這一趨勢在本次所有14個評估國家中都有所體現，AI風5962017201820192020202120222023 巴西加拿大——中國法國日本俄羅斯新加坡南非阿聯酋英國美國907050-10(數據來源:OECDAIM),表明這14個國家在構建有效的全球人工智能治理機制方面應承擔更多的責任。通過整合其險事件總體數量上的顯著高占比引起了對其背后原因的深入研究需求，特別是考慮到美國在重要的是要認識到，所有國家都有機會在人工智能治理方面表現出色，無論它為了評估各國政府在應對日益增多的人工智能風險事件方面的總體準備情況，AGILE指數對治理環(huán)境的評估還考慮了每個國家應對新型技術開展治理的整體準備程度。對各國人工智能治理準備度的評估結合了兩個關鍵方面的指標：一是對一個國家的治理能力進行整體評估，包括基于世界銀行的世界治理指數（WGI）和政府科技成熟指數（GTMI）來進行評估；二是對一個國家實現可持續(xù)發(fā)展目標的整體投入進行評估，基于可持續(xù)發(fā)展目標發(fā)展指數（SDGDI）來常表現出更好的人工智能治理整體準備度，但值得注意的關鍵一點是，所有國家都有機會在人工智能治理方面取得優(yōu)異成績，無論其整體治理準備程度如何。例如，盡管美國在整體治理準備度方面的表現并非處于最前列，但美國仍然在本次AGILE指數整體評估上獲得了最高開展人工智能治理可以基于各種手段和工具，每AI戰(zhàn)略規(guī)劃AI戰(zhàn)略規(guī)劃.提供方向和指導以確保人工智能的發(fā)展符合更廣泛的目標和需求。.在.在監(jiān)督和協調人工智能研發(fā)和應用以符合法規(guī)方面發(fā)揮關鍵作用。AI原則規(guī)范AI影響評估.AI原則規(guī)范AI影響評估.基于共同的社會價值觀就倫理規(guī)范達成共識,指導有益的人工智能實踐。.評估人工智能研發(fā)和應用的潛在影響,促進知情決策和有效降低風險。.提供.提供統(tǒng)一的技術和倫理評估框架,確保人工智能的質量、安全性和互操作性。AI立法現狀AI治理國際參與.AI立法現狀AI治理國際參與.法律框架賦予利益相關者權利和責任,使其免受與人工智能相關的傷害。.團結全球的聲音和利益相關者,以負責任的人工智能發(fā)展來保護人類共同的未來。而在AI標準認證、AI影響評估和AI立法等領域仍有提家都發(fā)布了AI戰(zhàn)略規(guī)劃。10個國家發(fā)布了AI原則和規(guī)范，6個國家引入了AI影響評估工具可以將這些工具分為兩類進行分析，一類是五個非立法類的治理工具，包括戰(zhàn)略規(guī)劃、治理機構、原則規(guī)范、影響評估機制和標準認證等；另一類是立法，包括國家層面的人工智能法、人工智能相關的數據保護法和消費者保護法等。分析發(fā)現所有高收入國家都發(fā)布了國家人工智能戰(zhàn)略，并設立了人工智能治理機構。法國和意大利在人工智能原則規(guī)范上則更多依賴歐盟相應的指導實踐。例如，歐盟通過了《可信人工智能倫理準則》(Eth對于五個非立法類的治理工具，美國和加拿大已在國家層面實施了所有這些工具。對于立法工具，雖然目前沒有任何國家擁有涵蓋人工智能的綜合立法，但大多數國家都在積極起草新制定寬泛的規(guī)劃和原則轉向到制定切實的治理措施，包括人工智能立法、人工和原則。然而，從2020年到2023年，治理的重點逐從時間角度，可以將治理工具的演變分為三個時期：2015年之前、2015年至2020年以及2020年期間建立的，一些國家在隨后的三年中也紛紛效仿。相比之下，許多人工智能標準認在數據保護和消費者保護方面，許多立法最初是另一個值得注意的點是1996年成立的意大利數據保護局（Garanteperlaprotezionedeidatiper-在人工智能的國際治理方面，聯合國是全球最具包容性的治理機制。聯合國教科文組織的《人工智能倫理問題建議書》是首個就人工智能倫理達成的全球性協議，也是得到最廣泛支持國家都在2021年底簽署了該建議書。在,該原則提倡以人為本和負責任的人工智能發(fā)展路徑。在接受評估的14個國家中，除阿聯酋工智能、數據治理、工作的未來以及創(chuàng)新和商業(yè)化等方面設立了四個主要工作組。GPAI于了首屆人工智能安全峰會，以促進人工智能安全合作，這是該領域的首次全球性峰會。28個領域負責任使用人工智能（REAIM）峰會。七國集團（G7）國家、金磚國家成員國中的中國,以及新加坡等國都參與了相關倡議。主要發(fā)現3.4:人工智能立法在全球范圍綜合性立法，而另一些國家則基于現有框架進行針對人工智能的修正，或采取自上而下的立法路徑涉及政府主導來制定覆蓋不同領域人工智能技術細微差別的廣泛的總體性法規(guī)。相比之下，其他國家正在積極調整其現有的法律框架，以滿足人工智能不斷變化的需求。這種路徑在本質上更具進步性，它更新和擴展了現行立法，以涵蓋人工智能技術帶來的獨特挑戰(zhàn)和考慮因素。這些不同的策略凸顯了全球格局下各國對人工智能治理的不同響應。歐盟正在朝著全面、統(tǒng)一的人工智能法律邁進，而美國則顯示出更加地方化的格局，基于許多州層面的立法和聯邦指導方針。英國的做法偏向于尋求在立法上進行創(chuàng)新，而法國和德國則將人工智能納入更廣泛的數字法律。日本、加拿大和中國也在積極建立具體的人工智能治理的法律框架。與此同時，印度更多依靠現有的法律進行人工智能監(jiān)管。南非、巴西、新加坡和阿聯酋等其他國家則專注于人工智能倫理框架而非在國家層面制定同人工智能相關的法公眾對人工智能的認知度與信任度呈強正相關，相關系數為0.84。這表明，一個國家的公眾對人工智能在關鍵場景中的應用了解得越多，他們對人工智能的信任就越大。其中，在中國、印度、巴西和南非，超過60%的受訪公眾預計人工智能最終會改善生活，而不是對生活產生負面影響，這一比例明顯高于其他國家。在中國，超過四分之三的受訪者表現出對人工智能的信任，是14個國家中最高的。KPMG的調查1顯示了不同國家/地區(qū)的推出的人工智能應用程序的場景百分比，并在各個國家/地區(qū)平均了這些百分比。在這項統(tǒng)計1Gillespie,N.,Lockey,S.,Curtis,C.,Pool,J.,&Akbari,A.(2023).TrustinArtificialIntelligence:AGlobalStudy.TheUniversityofQueenslandandKPMGAustralia.doi:10.14264/00d3c94（基于DBLP統(tǒng)計）AGILE指數顯示，中國和新加坡的性別作者比例最低，男女比分別為1.2和2.0，分列第一和AA畢業(yè)生性別比評分A文獻作者性別比評分與世界經濟論壇性別鴻溝（WEFGenderGap）報告評級（旨在對一個國家的總體社會性別平等進行評分）相比，我們注意到一些國家如德國，其社會性別鴻溝較小性別比例較大。而日本等國家的社會性別鴻溝相對較大，文獻中的性別比例也較大。部分國進一步的分析顯示，AI文獻中的作者性別比例與世界經濟論壇全球性別差距得分之間存在弱負相關關系。此外，我們還觀察到人工智能畢業(yè)生性別比例與世界經濟論壇全球性別差距得分之間存在弱負相關。人工智能中的性別比例與整體社會性別鴻溝之間的負相關關系似乎表明，如果一個國家在彌合總體性別差距方面表現較好，那么它在人工智能領域的性別比例得分則可能較低。這種違反直覺的現象值得反思和進一步研究，尤其是同樣的負相關現象是否適用于更多的國家。如果這種現象確實發(fā)生，那么就意味著所有國家在性別平等方面仍有工9060300阿聯酋88印度82南非77Average,43意大利41新加坡44英國43美國38加拿大34巴西25法國130.640.74世界經濟論壇性別鴻溝(WEFGenderGap)評分90新加坡82▲60300美國34英國27法國美國34英國27法國36阿聯酋57印度53南非50Average,44加拿大34巴西33俄羅斯22加拿大34德國14德國140.640.74世界經濟論壇性別鴻溝(WEFGenderGap)評分數據來源:TortoiseMedia,WorldEconomicForum,DBLP14個國家中，美國在AI方向的熱門提例。盡管中國在AI方向熱門提交的數量少于美國，但其熱門提交占其總提交AGILE指數還分析了不同國家對AI社區(qū)HuggingFace的貢獻度。HuggingFace作為致力于推進自然語言處理（NLP）技術和工具的主據集和教程等?？傮w而言，中國和美國在Hugg037637030731034402626333440262633221033221050324110224324110224(基于HuggingFace統(tǒng)計)(基于DBLP統(tǒng)計)基于對DBLP文獻數據庫的數據統(tǒng)計，來自14個國家的AI治理相關的出版物總量超過了(基于Springer、IEEEXplore和ACMdigitallibrary數據統(tǒng)計)在2022年以21.2%的貢獻率仍然保持在首位。是研究最多的主題，而遠期人工智能和問責制主題相關的研究則明顯較少，在治理文獻中的(基于DBLP統(tǒng)計)進一步比較各國人工智能治理文獻的主題分布，我們發(fā)現，相對于其他國家，中國和日本對合作（Collaboration）主題的關注度略高；法國和俄羅斯對安全（Safety）主題的關注度略高；德國和意大利對透明度（Transparency）主題的關注度略高；而巴西、俄羅斯和南非則更關注2用于分析的AI原則關鍵主題來自于“鏈接人工智能原則平臺”（LinkingAIPrinciplesplatform,https://www.linking-/）。我們具體分析了源自AI原則的11大關鍵主題中的10個,并對余下的“可持續(xù)發(fā)展（Sustaina-bility）”主題從17個可持續(xù)發(fā)展目標的角度進行了單獨研究。SafetyCollaborationSec(基于DBLP統(tǒng)計)主要發(fā)現4.8:各國在人工智能治理方(基于Springer、IEEEXplore和ACMdigitallibrary統(tǒng)計)通過對人工智能治理相關文獻上的合作進行分析，可以發(fā)現所有國家之歐亞、北美和東亞國家內部的區(qū)域合作也很活躍。值國-歐盟（法國、意大利、德國）合作網絡脫穎而出，它們也是最(基于Springer、IEEEXplore和ACMDigitalLibrary統(tǒng)計)(基于DBLP統(tǒng)計)各國在人工智能促進可持續(xù)發(fā)展目標實現上的文獻數量可以反映該國在智能向善方面所做出的努力?？傮w而言，美國和中國在人工智能促進可持續(xù)發(fā)展目標實現（AI4SDGs）相關的研饑餓）和SDG11（可持續(xù)城市和社區(qū)）之外的其他所有人工智能促進可持續(xù)發(fā)展目標研究方向中，兩國總共貢獻了超過一半的論文。而在SD(基于DBLP統(tǒng)計)中最受歡迎的三個人工智能促進可持續(xù)發(fā)展目標實現的研究方向。對于所有國家來說，關于這三個可持續(xù)發(fā)展目標相關的文獻數量占所有人工智能促進可持續(xù)發(fā)展目標實現相關文獻總量的一半以上。日本和意大利在SDG7（廉價和清潔能源）上的研究相對較多，該目標與(基于DBLP統(tǒng)計)間的差異。在具體應用案例上美國繼續(xù)領先，在記錄在案的人工智能智能應用于可持續(xù)發(fā)展目標的實際應用案例中的占比小于其在研究文度相比于其在研究文獻中的占比，在人工智能促進可持續(xù)發(fā)展目標實與研究文獻相比，各國在應用案例的分布上存在顯著差40%巴西南非加拿大意大利阿聯酋俄羅斯新加坡SDG1(消除貧窮)SDG2(消除饑餓)SDG3(良好健康與福祉)SDG4(優(yōu)質教育)SDG5(性別平等)SDG6(清潔飲水和衛(wèi)生設施)SDG7(廉價和清潔能源)uSDG8(體面工作和經濟增長)uSDG9(工業(yè)、創(chuàng)新和基礎設施)SDG10(縮小差距)SDG11(可持續(xù)城市和社區(qū))SDG12(負責任的消費和生產)SDG13(氣候行動)SDG14(水下生物)SDG15(陸地生物)SDG16(和平、正義與強大機構)SDG17(促進目標實現的伙伴關系)(基于DBLP統(tǒng)計)評估各國在人工智能相關研發(fā)方施評估各國人工智能技術和數字生態(tài)系統(tǒng)基礎設施的部署/發(fā)展和訪例模評估各國在人工智能相關產業(yè)方評估各國人工智能相關的倫理安評估各國在人工智能治理方面的準備程度和實施劃評估各國人工智能戰(zhàn)略/規(guī)劃/路構評估各國人工智能治理機構的建范評估各國人工智能治理原則和規(guī)估評估各國人工智能影響評估工具/D9.1政府是否出臺了AI影響評估機制/工具評估各國人工智評估各國人工智3本列的條款編號對應于聯合國教科文組織《人工智能倫理問題建議書》"IV.政策行動領域"能及相關領域法律法規(guī)的制定情況評估各國參與人工智能國際治理評估各國公眾的人工智能能力與人工智能風險意識評估各國公眾對人工智能技術和評估各國人工智能研發(fā)與應用的D16.數據算評估各國人工智能數據與算法的評估各國在人工智能治理方面的評估各國在人工智能促進可持續(xù)發(fā)展目標實現上的研究與應用水平AI研發(fā)水平是指各國在人工智能相關研發(fā)方面的活躍度。根據UNESCO人工智能倫理問題建議書第數據來源：基于DBLP文獻數據庫統(tǒng)計；TortoiseMediaGl數據來源：TMGAII指標（按申請人授予AI基礎設施是指人工智能技術和數字生態(tài)系統(tǒng)基礎設施。根據UNESCO人工智能倫理問題建議書第應通過國際組織，努力為人工智能促進發(fā)展提供國際合作平臺，包括提供……基礎設施，以及促進多利益AI產業(yè)規(guī)模是指國家在人工智能相關產業(yè)方面的活躍度。根據UNESCO人工智能倫理問題建議書第協議，以彌合技能要求方面的差距，讓培訓計劃和戰(zhàn)略與未來工作的影響和包括中小企業(yè)在內的產業(yè)界的數據來源：TMGAII指標（國家證券該維度評估的內容是各國AI相關的倫理、“會員國應出臺影響評估（例如倫理影響評估）框架，以確定和評估人工智能系統(tǒng)的惠益、關切和風險，數據來源：人工智能事件數據來自多個來源，包括AIIncidentDatabase(AIID)4、AI,Algorith-mic,andAutomationIncidentsandControversiesRepository(AIAAIC)5、人工智能治臺案例庫(AIGovernanceObservatory,AIGAI治理準備度是指該國家治理AI并將AI用于完成聯合國可持續(xù)發(fā)展目標時的有利條件。根據UNESCO人工智能倫理問題建議書第54條“會員國多邊（包括跨界減輕損害和作出補救的可能性）和多利益攸關方等特性。特別是，治理應包括預測、有效數據來源：2023可持續(xù)發(fā)展指數（2023SustainabAI戰(zhàn)略規(guī)劃是指各國政府為人工智能的發(fā)展和應用制定的總體規(guī)劃。4https://incidentdatabase.ai/5/aiaaic-repository6https://www.ai-governance.online/ai-governance-observatory7https://oecd.ai/en/incidentsAI治理機構是指各國政府為負責人工智能治理事務而設立的專門機構。根據UNESC問題建議書第58條，各國應“考慮增設一個獨立致的，即是否建立了專門負責人工智能治理AI原則規(guī)范是指各國政府為指導人工智能的開發(fā)、應用和AI影響評估是指對人工智能系統(tǒng)的潛在影響進行評估，包括對個人、社會和環(huán)境的影響。AI標準認證是指對人工智能系統(tǒng)進行評估，確保其符合相關倫理和安全標準，并頒發(fā)合不同的國家運行著不同的法律體系，例如普通法、民法以及判例法或法理法等。此外，在一些國家，行政命令或最高法院判決可能與立法機構通過的法律具有同等的法定效力。更重要的是，我們的分類承認法律文件頒布的復雜過程，該過程通常涉及多個階段和不同的法律解釋。法律結構的多樣性會影響人工智能的治理方式。因此，我們的分類考慮了這些不同的法律機制，認識到任何法律文書都可能對國家層面的保護法律、包含人工智能條款的消費者權益法律以及包含人工智能條款的知識產權法律。我們省略了尚未頒布為法律的文檔或不應用于現階段人工智能場景的過時法律。UNESCOAIAI治理國際參與是指國家通過國際機制參與國際非政府實體合作，在各個層面向所有國家的公眾提供充分的人工智能素養(yǎng)教育，以增強人們的權能……”。數據來源：OECDPISA數學成績；Courser觀上感覺是否了解人工智能、是否意識到重要科技中使用人工歧視，還有助于發(fā)現和防止對人權產生的負面影響。透明度的目的是數據來源：TMGAII指標（信任人工智能的人口比例、認為人工智能利大于弊的IPSOSOEAI指標（由于人工智能勢群體或處境脆弱群體、少數群體以及沒能充分得益于數字包容的所有人在各級人工智能教育計劃中的參進將優(yōu)質和穩(wěn)健的數據集用于訓練、開發(fā)和使用人工智能系統(tǒng)，并在監(jiān)督數據集的收集和使用方面保持警,采用定量和定性相結合的方法，以可信和透明的方式監(jiān)測和評估與人工智能倫理問題有關的政策、計劃數據來源：基于Springer，IEEEXpl與，是采取包容性方法開展人工智能治理、使惠益能夠為所有人共享以及推動可持續(xù)發(fā)展的必要因素”，數據來源：面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能智庫平臺（AI4SDGsThinkT8https://ai-for-sdgs.academy/casebase若一個國家沒有專門的國家層面人工智能法律，則在國家層面人工智能法律指標獲得0分。這表明該國在國家層面缺乏正式的人工智能立法框架。擁有不同省份或地區(qū)的國家可能擁有不同的法律，但這些法律已被排除在外；區(qū)域性立法也被排除在外。若一個國家擁有徹底詳細的國家層面人工智能法律，則獲得100分。該法律應全面涵蓋人工智能的各個方面，包括對沒有針對人工智能的專門數據保護規(guī)定的國家，數據保護法律指標獲得0分；擁有部分規(guī)能條款的消費者權益法律的評分方式類似。根據國家消費者權益法律是否專門針對人工智能若一個國家已頒布部分涉及人工智能的立法，則會在已頒布部分涉及人工智能的立法獲得美國缺乏統(tǒng)一的聯邦人工智能法律，各個州正在采項關于安全、安保和值得信賴的人工智能的行政命這些措施展示了中國積極主動的態(tài)度，以確保負責任的人工智能發(fā)展、部署和使用。這些措施與現有的個人信息保護法相輔相成，展示了中國對倫理人該法涉及開放政府數據、數字數據管理以及可能影響人工智能相關活動的公共算法的透明度要求等領它提供了一個法律框架，以規(guī)范和管理在線活動、加拿大人工智能和數據法案(ADA）作為數字憲章實施法案的一部分，2022為對加拿大人生活產生影響的人工智能系統(tǒng)的負責在分析各種數據庫中的國籍和性別信息時，我們采用了多種方法。首先，我們判斷作者的國籍。如果作者在論文中提供了地址，我們就使用這些信息來確定國籍。否則，我們通過作者的合作網絡進行推斷。我們使用global_gender_predictor程序包來判斷作者的性別。該程序包題、摘要、作者、出版日期、作者地址、文章類別和鏈接信為了確定科學文獻是否與人工智能相關，我們結合了出版商和關鍵詞的信息。首先，我們將在人工智能期刊或會議上發(fā)表的文獻確定為與人工智能相關。人工智能相關期刊或會議的名稱和縮寫是從AMiner文獻數據庫的人工定為與人工智能相關。此外，我們編制了各種人工智能子領域的關鍵詞列表（例如，機器學獻被確定為與人工智能相關。為了確定科學文獻是否與人工智能治理相關，我們搜索科學文出現在摘要或標題中，則將該文獻確定為與治理相關。為了進一步確認文獻是否與人工智能而在處理原始分數時，會導入多個來源的數據條目和統(tǒng)計結果。這樣做可以達到三角驗證的效果，可以提高可靠性。特別是在數值稀少時，小的波動可以對分數較大影響，使用多個來源的數據條目可以減少偏差。同時不同數據源之間的強相關性，在缺失數據的情況下可以互相插補。在合適的情況下，會考慮使用比例分。這確保了具有不同基線統(tǒng)計數據（例如人口和國內生產總值）的國家之間的公平比較。最后再使用分位適應標準化（見下文）對各個數據進行標準化并平均。同時，在對文獻作者進行性別推斷時，我們結合了平均水平推斷，將在適當的情況下，比率分數被匯總以確保在不同基準因素（如人口和國內生產總值）下進行公平比較。為了計算指標得分，我們將使用總數和比率的平均標準化得分。例如，如果一個在獲得指標分數后，我們在每個維度內對得分進行了平均，并進行了標準化以獲得維度分數。簡單標準化被用于將均值調整為50；由于基于調查指標和工具的得分分散，平均值在沒有進一步標準化的情況下使用。然后，我們對維度得分進行了平均以獲得評估方面得分，并對評每次簡單標準化后，只抽取并移除一個分位數的得分，然后對剩取，直到得到四個分數位的分數。這么做的主要原因是原在指標內數據缺失時，由于指標內多個數據源之間有強相關性，我們會插補指標內其他可用數據源的平均值。對于指標分上的數據缺失，我們會使用排序調整均值插補。我們會先臨時插補50，計算隸屬維度分并預估排名，然后計算平均臨近預估排名的國家的平均分為插補最終值。該插補值將只在計算維度分時用到。經過實驗，能有效防止過度拉低或提高被插補國在對現有人工智能指數進行的調查中，我們整理了六個與人工智能治理領域相關的評估框架或指數，對各國人工智能能力和治理主題提供了有用