美政府发布AI竞争力评估新体系

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美国政府问责局（GAO）近日发布了《人工智能：评估美国竞争力框架》报告，旨在为分析人员提供一套系统性的方法，以评估美国在人工智能领域的综合能力、产能及国际竞争力。该报告聚焦于人工智能开发与部署的核心要素，从科学技术、人力资本、治理、经济四大支柱及其十五个子支柱入手，深入分析了影响竞争力的驱动因素与最新进展，并提出了四步评估流程及相应的政策建议。

报告指出，人工智能被视为21世纪的标志性技术，其影响力不亚于电力对20世纪初社会生活的重塑。美国政府行政命令明确将“巩固并增强美国在全球人工智能领域的领导地位”作为核心政策目标。与此同时，中国和欧盟也相继提出了成为全球AI领导者的战略规划。

报告强调，评估AI竞争力面临三大挑战：首先，评估涉及科学技术、人力资本、治理、经济等多领域的复杂叠加因素；其次，衡量国家AI开发与部署能力的指标体系庞大；最后，竞争力不仅取决于现有能力，更取决于持续投入以维持和提升能力的长期规划。

该框架旨在协助来自美国政府机构、学术界及产业界的分析人员，向政策制定者提供结构化的信息支持。其核心价值在于梳理影响竞争力的多重因素，并辅助制定政策选项，从而改善美国的竞争地位。

报告认为，框架开发采用了多源信息综合分析的方法，具体路径包括：

报告指出，框架核心由四大支柱构成，各支柱进一步细分为子支柱，共同支撑对人工智能开发与部署能力的评估。具体结构如下：

该支柱涵盖国家在追求、产生及应用知识以开发部署人工智能方面的能力，下设五个子支柱：

报告强调，该支柱涵盖国家开发部署AI所需的技能、知识与经验储备。劳动力子支柱关注员工推进或使用AI的能力；教育子支柱关注个人获取相关培训的路径；人力资本流动子支柱关注人才在不同地理区域与行业间的转移能力。

治理支柱涵盖规则、实践与流程对竞争力的影响，涉及政府、非营利组织、学术界及产业界的协同推进。经济支柱涵盖商业环境、投资融资条件与商业活动，直接影响企业的研发投入、市场扩张及回报预期。

报告指出，框架包含四个递进步骤，允许分析人员根据具体政策需求定制评估方案。具体流程如下：

报告认为，框架将指标划分为驱动因素与进展信号两类：

报告披露，57位受访专家对子支柱重要性的排序结果显示：在开发环节，研究、数据、硬件位居前三；在部署环节，劳动力、商业环境、数字基础设施位居前三。下图展示了开发与部署环节子支柱重要性的对比：

报告认为，AI竞争力可带来经济、社会及战略三类目标产出：

报告披露的2023年研究数据显示，使用生成式AI工具的工作者平均生产率提升了14%。美国国防部投入数十亿美元将AI融入作战计划，美国空军已演示了AI驾驶U-2侦察机并在模拟打击任务中自主识别敌方发射器的能力。

报告强调，AI的扩展将带来三类非预期产出，需配套相应的缓解措施：

报告指出，数据分析需选择适当的数据源与测量方式。三种测量方式各具特点：

报告强调，数据分析涉及数据插补、转化、多变量分析、归一化、加权与聚合等技术。简而言之，数据归一化是将不同单位的数据统一到同一标尺。分析人员需进行不确定性与敏感性分析，以评估方法决策对结论的影响。

报告以“评估各国影响全球AI标准的能力”为例，演示了框架的应用流程。分析人员通过文献综述与专家咨询，识别出技术专长、合作、市场影响、熟悉标准的劳动力、贸易技术壁垒五个关键议题。

案例情景选定六个子支柱作为重点评估对象：研究与开发、软件、教育、合作与伙伴关系、法律法规政策、商业环境。每个子支柱配套1至2个驱动因素与若干进展信号。

报告附录梳理了国际上七大现有评估框架，作为指标选择的参考依据。

该报告的结论是：AI竞争力评估需通过定制化框架实现。该框架以四大支柱十五个子支柱为骨架，以驱动因素与进展信号为指标，以四步评估流程为路径，有助于分析人员根据政策制定者的需求，系统识别美国在AI开发与部署方面的优势与短板。该框架适用于国家排名、趋势识别、优劣分析、战略指导、进展监测五类用途，可为政策制定提供结构化依据。

该文件提出的建议如下：

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