欧盟JRC 2022发布《2021 年人工智能观察指数》技术报告，86页pdf

本出版物是欧盟委员会科学和知识服务机构联合研究中心 (JRC) 的一份报告。它旨在为欧洲决策过程提供基于证据的科学支持。所表达的科学成果并不意味着欧盟委员会的政策立场。欧盟委员会或代表委员会行事的任何人均不对本出版物的可能使用负责。

前言

本报告是在 AI Watch 的背景下发布的，这是欧盟委员会于 2018 年 12 月推出的用于监测欧洲人工智能 (AI) 的发展、采用和影响的知识服务。

人工智能已成为具有战略意义的领域，有可能成为经济发展的关键驱动力。人工智能还具有广泛的潜在社会影响。作为其数字单一市场战略的一部分，欧盟委员会于 2018 年 4 月在其“欧洲人工智能”中提出了一项欧洲人工智能战略。宣布的欧洲人工智能战略的目标是：

● 提高欧盟的技术和工业能力以及人工智能在整个经济中的应用，包括私营和公共部门；

● 为人工智能带来的社会经济变化做好准备；

● 确保适当的道德和法律框架。

2018 年 12 月，欧盟委员会和成员国就欧盟人工智能的发展发布了“人工智能协调计划”。协调计划提到了 AI Watch 监控其实施的作用。

随后，在 2020 年 2 月，委员会公布了其对所有人都适用的数字化转型的愿景。委员会提交了一份白皮书，提出了一个基于卓越和信任的可信赖人工智能框架。

此外，2021 年 4 月，欧盟委员会提出了一系列促进人工智能卓越发展的行动，以及确保该技术值得信赖的规则。拟议的《欧洲人工智能方法条例》和《人工智能协调计划》的更新旨在保障人民和企业的安全和基本权利，同时加强欧盟国家的投资和创新。 2021 年对 AI 协调计划的审查参考了 AI Watch 的报告，并确认了 AI Watch 在支持协调计划的实施和监测方面的作用。

AI Watch 监测欧盟在人工智能方面的工业、技术和研究能力；成员国与人工智能相关的政策举措；人工智能的采用和技术发展；和人工智能的影响。 AI Watch 在全球范围内以欧洲为重点。在 AI Watch 的背景下，委员会与成员国协调工作。 AI Watch 结果和分析发布在 AI Watch Portal (https://ec.europa.eu/knowledge4policy/ai-watch_en) 上。

通过AI Watch的深入分析，我们将能够更好地了解欧盟的优势领域和需要投资的领域。 AI Watch 将对人工智能对增长、就业、教育和社会的影响和益处进行独立评估。

AI Watch 由欧盟委员会联合研究中心 (JRC) 与通信网络、内容和技术总局 (DG CONNECT) 合作开发。

本报告涉及 AI Watch 的以下目标：开发一个 AI 指数，包括与政策制定相关的维度。它通过以指标的形式提供统计证据来总结 AI Watch 提供的主要结果。

摘要

经过多年非常活跃的技术发展，无论是在硬件还是软件方面，人工智能领域已经蔓延开来，其影响在经济和社会中无处不在，越来越多的人工智能支持的工具和应用程序被用于工作环境和个人领域。与所有创新技术一样，必须对新兴人工智能领域及其趋势进行全面监测，以了解其影响的范围。这个动作可以让您了解可能需要注意或干预的问题和情况。在这方面，本出版物从多个角度分析了与人工智能发展相关的多个指标。尽管地理重点是欧盟 27 国，但在可能的情况下，我们会提供与全球主要人工智能强国（即美国和中国等）的比较。此外，如果可用，还为 27 个欧盟成员国提供指标。

该分析分为五个维度：(i) 人工智能领域的全球视野，(ii) 行业，(iii) 研发 (R&D)，(iv) 技术，以及 (v) 社会方面。结果表明，正如预期的那样，人工智能正处于技术演进和改进的阶段。美国在经济方面处于世界领先地位。中国紧随其后，特别是由于该领域的专利活动非常突出。欧盟位居第三，但有几个因素支持这样一个论点，即与这两个领先国家的距离并不像人们经常提到的那样。分析表明，欧盟在研发方面的表现非常出色——超出了欧共体资助项目的考虑范围。此外，欧盟展示了人工智能服务和自主机器人技术的专业化。此外，欧盟在工业机器人和新机器人初创企业的贸易中表现出非常积极的动态。关于人工智能的投资，我们观察到欧盟领域潜在发展的积极信号，因为去年所有 27 个欧盟成员国的私人和公共投资水平都有所增加。

执行总结

本报告介绍了人工智能观察指数，这是一组指标，可以更好地了解欧洲的优势领域以及人工智能 (AI) 领域值得关注的领域。 AI Watch Index 提供了一套结构化的量化指标，用于衡量 EU1 在与决策相关的 AI 的各个维度上的表现和定位。该指数的地理重点是欧盟，在有数据的情况下，覆盖各成员国。由于部分指标覆盖全球，欧盟与美国、中国等人工智能领域主要参与者的比较分析也成为可能。该指数围绕五个维度进行组织：(i) 人工智能领域的全球视野，(ii) 行业，(iii) 研发 (R&D)，(iv) 技术，以及 (v) 社会方面。表 1 列出了围绕 5 个维度和 10 个子维度组织的 22 个指标列表。

表1：AI 观察指数各维度指标汇总

分析显示，在全球人工智能格局、人工智能产业和人工智能研发维度上，美国在人工智能领域处于全球领先地位，其次是中国和欧盟。

欧盟最重要的因素一方面在于其在人工智能服务和机器人技术（包括自主机器人和工业机器人）中的重要作用，另一方面在于其在人工智能研发活动方面的强势地位。关于人工智能服务——与提供人工智能服务和应用程序相关的活动，包括基础设施、软件和平台服务——欧盟在全球范围内具有优势，因为其在人工智能领域的经济活动份额高于全球平均水平。事实上，虽然美国在人工智能服务的全球份额中占有较高的份额，但相对欧盟人工智能服务在欧盟人工智能活动总数中的份额高于美国。同样，欧盟在自主机器人技术方面也具有比较优势——机器人系统旨在在涉及与其他机器或人类交互的相对复杂的环境中运行。欧洲在工业机器人贸易（考虑出口和进口）方面的比较优势，以及新机器人初创企业数量的稳步增长趋势，都补充了这一点。鉴于人工智能有望在机器人领域发挥重要作用，作为其技术发展下一步的关键推动力，这一点尤其重要。事实上，人工智能支持的未来几代机器人有望更好地与物理现实交互，尤其是与人类交互（例如，用于照顾人类的机器人）。欧盟在机器人相关领域的主导地位表明其在该领域的未来竞争力。同时，这里考虑的技术领域极具活力，需要对工业和技术发展进行投资以保持竞争优势。

其次，欧盟在人工智能研发活动方面非常活跃，以人工智能相关专利和顶级人工智能会议上的前沿研究出版物为代表。尽管英国脱欧对整个欧盟 AI 格局产生了明显影响，但欧盟成员国形成的研究合作和伙伴关系使他们能够在全球范围内拥有影响力。换句话说，欧盟成员国建立了研发合作网络，支持他们交换信息的能力，进而建立知识。这些是创新能力的关键要素。单独考虑专利和研究出版物，可以观察到一些相关差异：虽然欧盟在前沿研究出版物方面发挥着非常重要的作用，仅次于美国，但欧盟的专利活动仍然较为平和。还有第三种类型的研发活动，即欧盟资助的项目，为了进行国际比较，我们的分析并不总是考虑这些活动。然而，它们对整个研发生态系统的贡献是根本性的。此外，正如之前的 AI Watch 工作（Righi 等人，2021 年）所讨论的，框架计划的项目（例如 FP7 和 H2020）使众多经济参与者能够参与 AI 领域。由于此，欧盟在这一技术领域的经济参与者数量几乎翻了一番（与不考虑欧盟资助项目的参与者数量相比）。然而，这些参与者在没有公众支持的情况下在人工智能领域保持活跃的能力值得进一步探索。

如上所述，美国是全球人工智能领导者：它拥有大量活跃的人工智能参与者；它在多个人工智能领域（人工智能服务、音频和自然语言处理、自主机器人以及联网和自动驾驶汽车）具有比较优势；它拥有大量以人工智能为核心业务并同时开发人工智能专利的公司；并从事大量研发活动（专利和前沿研究）。因此，美国的领先地位显得稳固，没有明显的弱点。

我们对中国人工智能格局的了解主要得益于其非常激烈的专利活动。然而，专利质量标准的降低和中国政府最近实施的政策导致申请量激增，这支持了这样一种论点，即中国在人工智能领域的规模可能没有乍看之下那么突出。尽管如此，中国仍应被视为该领域的主要参与者，主要有两个原因。首先，它在 ICT 制造领域的大量参与保证了任何数字技术（包括人工智能）蓬勃发展的基本硬件需求。例如，近年来，中国的 ICT 行业增加值每年增长 13.1 个百分点（Mas 等人，2021 年），同时已经从主导地位发展（增加值第二，仅次于美国）。其次，即使考虑到上述观点，在中国提交的大量人工智能相关专利申请也不容忽视，特别是考虑到大量经济参与者参与人工智能领域（超过 9,000 个）。关于中国值得考虑的另一个方面是对数据的大量访问，这是人工智能系统的燃料。除其他外，这是由于使用数字服务和应用程序的人口众多，以及对访问和使用个人数据的法律限制较少（Arenal 等人，2020 年）。

这项工作的其他见解涉及人工智能领域的技术发展。我们观察到 AI 技术在多项任务（例如图像分类、人脸识别、语音识别、文本摘要）中的性能不断提高。基准每年都在改进这一事实，清楚地证实了人工智能目前正在经历技术扩展阶段。观察到的大量 AI 标准化活动强化了这一结论，这是欧盟成员国积极参与的一个方面，特别是考虑到制定支持欧洲 AI 法规提案（AI 法案）的标准。

AI Watch Index 的另外两个指标涵盖社会方面：AI 研究的多样性，以及大学级别的高级 AI 技能教育产品。重要的是，初步结果显示，最近人工智能研究界在性别、隶属位置和研究人员所属机构类型方面的异质性有所增加，这可能反映了研究界中包容性和多样性政策的影响。这与值得信赖的人工智能的发展和社会包容都有关。事实上，研究人员的出身、性别和隶属关系的异质性有望减少算法开发中的偏见，促进为训练集选择具有代表性的数据源，并减轻研究界有限视角可能导致的其他类型的风险。该维度还分析了与人工智能相关的大学学术课程，因为这势必会影响未来工人的就业能力以及经济中先进数字能力的整体存在。在这方面，发现成员国之间存在显着差异，这可能导致未来欧盟人口之间的不平等。结果表明，人工智能内容在硕士学位课程中的出现频率高于在学士学位课程中的出现频率。这似乎表明，在已经向学生传授基本知识之后，人工智能被认为是一门专业学科，主要涵盖在教育路径的后期阶段。建议在各个层面提供更广泛的人工智能相关内容，而不仅仅是高级课程，以促进人口的数字包容并增加欧洲数字转型带来的经济利益。