产业分析－各国如何应对AI实现后种种课题

各国政策从AI应用推动类，扩展到技术研发类与国家治理类。图／美联社

AI技术随着时间演进，从使用机器学习的决策式AI到运用深度学习的生成式AI，不同阶段所所衍生的课题，使得各国政策执行目的从应用推动类扩展到技术研发类与国家治理类。

█应用推动类（2017-2024年）：

1.新加坡

针对决策式AI，较早且具代表性是新加坡政府于2017年推出「100个实验」，其中执行理念即为「企业出题、政府解题」，政策目标是希望能解决产业AI问题，并协助企业部署AI模型并取得工程师认证。

2.日本

经产省考量中小企业因人口老化，导致劳动力下降与产生技术传承的问题，于2021年提出「中小企业AI导入指引」，依据制造业场景主题，包含：设备预设维修、零件品质检测、订单需求预测、加工图自动报价等，于2022年完善执行流程，共计有评估、设计、验证与实施等四阶段，让中小企业得以循序渐进评估AI应用需求，经由培育AI人才以协助AI应用落地。

3.南韩

聚焦AI制造普及应用推动，2024年7月韩国产业通商资源部与企业、研究机构合作成立「AI自主制造联盟」，鼓励企业于制造流程中导入AI应用。该联盟涵盖汽车、电子、船舶、蓄电池、机械设备、钢铁材料、半导体/显示器、石化、生物、国防工业与航太、纺织、奈米材料共12项制造领域、逾140家企业参与。整体而言，韩国政府透过公私部门合作的产业联盟模式，在各领域的标竿企业带领下，发挥以大带小的示范作用，促使标竿企业AI自主制造能力的提升，以借此提高中小企业运用AI的意愿。

█技术研发类（2023-2024年）：

基于生成式AI现阶段技术发展以通用大模型为主，垂直领域仍需客制化模型来解决特定任务，因此需在大模型基础上进行微调，并适当降低参数后开发专用模型。可预见未来生成式AI趋势将朝向垂直领域专用模型蓬勃发展。因生成式AI须投入巨量资料进行训练，为能达到训练效益，须采用大量高效能GPU建构算力。因此，发展至生成式AI，各国政府的政策核心将以技术研发为主。

现阶段对外宣布会自身开发语言模型的，包含：美国、英国与中国大陆等。其中，英国宣布投资9亿英镑（约11亿美元）购买Exascale超级电脑以打造国产ChatGPT。然而，韩国于2023年提出「韩国AI跃进计划」，将在2024年投入超过9,090亿韩元预算（约6亿美元），与Naver、LG AI研究所合作AI相关项目，包含：建置运算设施、强化演算法和建构资料库。

█国家治理类（2023-2024年）：

1.欧盟

欧盟工智慧法草案于2023年12月形成共识，于2024年2月于布鲁塞尔签署文本，并于2024年3月中旬通过，其依据AI系统可能产生的风险建立四个不同的监管等级，建构可信任AI环境，以优先保障人权与欧盟价值观。

2.美国

2023年10月由白宫颁布AI安全行政命令，目标为鼓励AI创新的同时，降低AI对少数族群权益与国家安全造成的风险，并制定八项行动目标涵盖确保AI安全、保障隐私、歧视解决、少数族群权益、保障劳工、促进创新、标准制定，以及促进政府采用AI。在遵循行政命令之下，2024年4月美国国家标准与技术研究院进一步更新AI风险管理框架，以强化AI风险的识别与管理。

3.日本

2024年4月经产省与总务省参考欧盟、美国等国际AI治理框架，共同发布「AI企业指引」，以因应生成式AI衍生的治理需求。「AI企业指引」主要涵盖十项共通性原则与三类企业参与者规范说明。共通性原则方面，涵盖1.以人为本、2.安全性、3.公平性、4.隐私性、5.防护性、6.透明度、7.可问责性、8.教育性、9.竞争性以及10.创新性等原则。在企业参与者规范方面，是由AI使用流程切入，针对AI开发者、AI提供者及AI使用者等三大类企业参与者提供指引规范说明。此外，日本政府更将「AI企业指引」定义为「不断更新的文件」，以因应AI技术快速发展所带来的后续影响。

综整各国于不同时期的AI政策，可具体归纳出政策核心的差异，也反映出目前AI发展的重点。若要以产业导入AI的角度去进行思考，必须进一步评估产业实际需求才能对症下药。AI的推广运用不像过往IT工具可一体适用，必须替企业量身订作解决方案。故AI推广运用的政策须视产业实际需求，兼具广度与深度，以最大化满足产业所需。

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