湖北省人工智能赋能新型工业化法治对策研究

1. 人工智能法治建设稳步推进

1.1 全球视角下的人工智能法治化

1.1.1 全球视角

• 超过40个国家和地区已将人工智能的发展上升至国家战略层面，并通过增加投资来推动其进步。
• 美国、欧盟、英国、亚太地区的中国、印度、新加坡、韩国、日本等国家在积极推进生成式人工智能的大规模应用方案。
• 2023年，人工智能立法成为国际热点，主要国家和地区都在加快推进相关立法进程。

1.1.2 国内人工智能法治化进程

• 我国自2017年起陆续发布多项指导性文件，强调通过场景创新推动人工智能与经济社会的深度融合。
• 深圳、上海等地出台了一系列具有地方特色和创新亮点的立法，推动了人工智能统计与监测制度的建立。
• 2023年8月15日，我国首个全国性生成式人工智能的部门规章《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式施行。

1.2 产业发展中的法治挑战

1.2.1 隐私保护与数据安全

• 个人信息的采集和使用，尤其是生物特征信息的处理，必须在不牺牲隐私的前提下进行。
• 数据安全问题作为人工智能的核心，其在数据流动和共享过程的安全问题亟需得到有效监管和解决。

1.2.2 数据系统性风险

• 生成式人工智能的训练依赖于海量数据，数据的来源和质量控制、算法的开源性、资金投入的集中性以及由此产生的数据偏差和伦理风险，都是必须正视并解决的问题。

2. 全省人工智能法治建设迫在眉睫

2.1 人工智能产业发展情况

2.1.1 产业规模及产业链集聚

• 2023年人工智能核心产业规模突破700亿元，同比增长超过38%，位居中部六省之首。
• 省内人工智能企业总数超过650家，包括13家上市企业和61家国家级专精特新“小巨人”企业。

2.1.2 推广应用方面

• 智能网联汽车、机器人技术、医疗健康、5G全连接工厂等关键领域取得了显著进展。
• 智能网联汽车领域不断突破，武汉市建成的测试区域覆盖8个行政区。

2.1.3 基础设施方面

• 持续完善数字底座，推动算力和大数据产业在人工智能领域的引擎作用。
• 2023年我省算力与大数据核心企业超过400家，产业规模约1400亿元。

2.1.4 创新突破方面

• 依托华中科技大学、武汉大学等一流高校和国家信息光电子创新中心等创新平台，在智能芯片、机器视觉、模式识别等领域打造了一批具有自主知识产权的核心技术和特色产品。

2.2 面临的法律和监管挑战

2.2.1 资源供给与需求不平衡

• 普惠算力的缺乏导致供给补贴不足，国产算力设备和开源生态的兼容性问题也亟待解决。
• 企业自建算力成本高昂，而算力基础设施建设的配套成熟度仅为全国平均水平的70%。

2.2.2 数据共享和安全问题

• 工业领域数据质量参差不齐，存在数据分散和隐私安全问题。
• 省内仅有少数几个高端人工智能创新平台，且多数为外省在汉分支机构，对于本地数据的采集、使用方面存在诸多顾虑。

2.2.3 监管手段不足

• 当前省内尚未设立专门的监管机构，缺乏有针对性的监管工具。
• 人工智能领域的知识产权、隐私保护、数据安全、责任归属和伦理风险等问题难以得到有效解决。

3. 推进全省人工智能法治建设乘势而上

3.1 营造优良的法治环境，促进技术创新

3.1.1 算力资源的科学调度与法治保障

• 积极争取宜昌建立全国一体化算力网络枢纽节点，作为“东数西算”战略的关键环节。
• 立法保障企业在建设高效能计算基础设施时，获得必要的政策和财政支持。

3.1.2 算法模型的法治化推广与应用

• 通过建立算法模型交易平台，制定算法模型推荐目录，以及协同创新合作指引，促进算法模型的创新开发和交易流通。
• 建立健全评估和测试制度，鼓励企业或者第三方机构参与算法模型的检测与评估。

3.1.3 数据集的法治化建设与共享

• 激励研发大规模人工智能数据资源库，鼓励数据与行业知识的深度融合，以构建高质量的数据集。
• 通过立法推进公共数据的开放共享，保护数据产权和隐私，建立公共数据资源库和共享服务平台、数据要素流通交易平台。

3.2 充分运用法治政策，驱动规模发展

3.2.1 企业集群与法治化培育

• 通过优势资源的集中配置，培育人工智能领域的领军企业。
• 支持市州进行靶向招商，培育一批人工智能专精特新“小巨人”企业。

3.2.2 “双区”引领与“三区”协同的法治化建设

• 通过法治手段，持续推进国家人工智能创新应用先导区和国家新一代人工智能创新发展试验区的“双区引领”建设。
• 推进产城融合，打造武汉核心承载区，襄阳、宜昌特色集聚区，形成“三区协同”的产业空间布局。

3.2.3 重点产业领域的法治化聚焦与核心竞争力提升

• 通过地方立法大力发展智能芯片产业，确保这些领域的企业能够在法治环境下进行有序竞争和健康发展。
• 制定和实施人工智能地方标准，建立完善的、以人工智能为核心的新型产业化发展标准体系。

3.3 增强立法的适用性，推动场景赋能

3.3.1 应用清单与交易机制的法治化

• 通过立法制定并定期更新人工智能示范应用清单，明确经济、生活、城市治理等领域的规模化应用目标。
• 优化采购制度，确保符合条件的人工智能产品和服务能够纳入本省创新产品推荐目录。

3.3.2 应用场景开放制度与成效评估的法治化

• 建立开放的应用场景制度，通过立法确立激励机制，鼓励多元主体参与人工智能场景建设和运营。
• 制定人工智能的应用成效评估方法，确保评估的客观性和透明性。

3.3.3 五大应用赛道的法治化聚焦与品牌建设

• 聚焦智能网联汽车，支持打造国际一流的智能网联汽车产业园区。
• 聚焦人工智能医疗，扶持医疗领域的人工智能企业，推广手术机器人、人工智能辅助癌症诊疗等创新应用。
• 聚焦智能制造迭代升级，打造工业智能技术与解决方案供给体系。
• 聚焦智能建造自主可控，加快推进万物标识编码定位和“一标三实”数据治理工作。

3.4 完善法治市场监管规则，保障安全有效

3.4.1 监管制度与监管创新的法治化

• 通过立法确立人工智能应用的安全检查和分级监管制度，对不同风险等级的人工智能产品和服务实施差异化监管策略。
• 引入容错机制，通过法律约定人工智能产业发展依法不予行政处罚的情形。

3.4.2 伦理专家委员会的设立与伦理风险防范

• 通过立法设立人工智能伦理委员会，负责制定和实施人工智能伦理安全规范。
• 推动构建覆盖全面、导向明确、规范有序、协调一致的人工智能伦理治理规则。

3.4.3 主体行为规范的明确与社会关切的回应

• 面对人工智能赋能新型工业化过程中可能出现的知识产权垄断、数据安全、算法操控、科技伦理等风险挑战，通过立法明确人工智能产品和服务的行为底线。
• 加强与《民法典》《数据安全法》《个人信息保护法》《反垄断法》等现行法律有效衔接，出台相应的配套法规。