加拿大新AI战略：聚焦信任、隐私与主权监管

日前，加拿大总理马克·卡尼在多伦多正式推出了“AI for All”战略，这标志着加拿大新一轮国家人工智能战略的启动。

该战略不再局限于技术突破或产业投资的文件，而是加拿大在全球人工智能博弈中，重塑竞争力、治理水平及数字主权的关键举措。

据加拿大总理办公室透露，未来五年，加拿大将借助新立法、投资及项目，促进AI在全国范围内以更负责任的方式普及。战略目标清晰：建立公众信任、创造经济机遇并巩固加拿大主权。

加拿大总理办公室强调，世界正经历快速变革，经济竞争与技术革新加速，各国正竞相争夺未来AI时代所需的人才、基础设施及创新能力。

尽管加拿大拥有世界顶尖的AI人才，且是G7中数字经济增速较快的国家之一，但政府也承认，加拿大在AI规模化应用上仍显滞后。若差距持续扩大，将面临三大风险：

削弱公众对人工智能的信任；

导致加拿大人才及初创企业外流；

致使关键AI生态系统受制于外方。

因此，此次推出“AI for All”战略，核心在于确保AI惠及所有加拿大人，同时在维护国家价值观、经济利益及主权的前提下实现落地应用，而非盲目追逐技术潮流。

根据官方资料，加拿大“AI for All”战略基于三大指导原则：

加拿大政府明确表示，加拿大人必须相信AI是在安全、透明且符合本国价值观的方式下被研发与部署的。

这意味着，AI治理不再仅仅是企业的技术管理问题，而是将纳入更广泛的法律、伦理及社会责任范畴。

“信任”体现在多个维度：

AI系统是否安全可靠；

数据使用是否尊重隐私；

自动化决策是否透明；

企业能否解释并证明其AI治理措施；

高影响力AI应用是否存在人工监督与问责机制；

平台在发现重大风险时是否有适当的应对义务。

这与加拿大正在推进的隐私法改革及《人工智能与数据法案》（AIDA）的思路高度契合。AIDA旨在针对高影响力AI系统建立风险监管框架，强调问责、透明度和人工监督。

加拿大期望通过AI提升生产力、增强产业竞争力，并创造新的就业岗位。

官方资料显示，“AI for All”战略设定了具体的经济目标：

未来五年推动额外2000亿加元的经济增长；

未来五年创造25万个新的AI相关就业岗位；

到2034年，将加拿大AI采用率从目前的约12%提升至60%；

为年轻加拿大人提供多达9万个AI相关工作和实习机会。

这表明，加拿大已将AI视为提升国家生产力和经济增长的重要杠杆。该战略不仅关注AI公司，也重视传统产业、公共部门及劳动者如何实际运用AI。

对企业而言，这意味着加拿大未来可能通过资金支持、培训、采购、税收优惠或产业项目等方式，鼓励AI在更广泛的行业落地。

加拿大政府强调，AI生态不能完全依赖境外平台、算力和基础设施。此前，加拿大已通过人工智能自主计算基础设施计划（SCIP）推动本土算力建设。

主权AI背后的政策逻辑十分清晰：若一国无法掌控关键AI基础设施，就难以掌握数据安全、产业发展及公共部门AI部署的主动权。

主权AI不仅是科技问题，也是隐私与数据治理问题。算力部署、数据处理、模型控制及服务提供方式，均会影响跨境数据传输、监管访问、公共部门采购及国家安全。

加拿大AI战略强调信任与透明，而信任的基础在于隐私保护。目前加拿大私营部门隐私法主要是《个人信息保护和电子文档法》（PIPEDA）。但在AI时代，PIPEDA面临诸多挑战，AI系统的数据处理方式更为复杂：

可能涉及公开数据、用户数据、第三方数据及推断数据；

数据用途可能从服务提供扩展至模型训练和自动化分析；

AI输出可能形成新的个人画像或敏感推断；

数据处理链条可能涉及云服务商、模型提供商、应用开发者和外包团队；

用户往往难以理解自身数据如何被AI系统处理。

因此，PIPEDA后续隐私立法的走向将直接影响加拿大AI战略的落地效果。

IAPP加拿大此前指出，加拿大可能继AI战略后推进PIPEDA后续隐私法案，或将其作为政策组合的一部分。无论形式如何，加拿大AI治理都离不开隐私法改革。

因此，企业需特别关注以下方向：

有意义同意的标准是否提高；

自动化决策是否需解释和人工复核；

AI训练和推断中的个人信息处理是否合法；

敏感信息和儿童数据是否受更严格保护；

企业是否需建立正式的隐私管理计划；

监管机构是否获得更强执法权与处罚权。

加拿大《人工智能与数据法案》（AIDA）此前作为C-27法案的一部分被提出，旨在为高影响力AI系统建立基于风险的监管框架。

AIDA关注的重点包括：

并非所有AI系统适用同等强度监管，重点在于可能对个人、群体或社会产生重大影响的系统。

例如：

招聘筛选；

信贷评估；

保险定价；

医疗诊断；

教育评估；

生物识别；

公共服务决策；

平台安全与内容治理。

AI系统的开发者、部署者和运营者需说明：系统设计、测试、部署、监控方式及风险纠正机制。企业不能简单将责任推给算法或第三方供应商。

用户、监管机构或受影响个人应获得适当信息，了解AI系统的用途、功能、潜在影响及风险缓解措施。

在影响个人重要权益的AI应用中，企业应设置合理的人工干预、复核及申诉机制。这意味着，企业未来需从“使用AI工具”升级为“治理AI系统”。

加拿大AI战略已正式发布，企业需从观望转向准备。尤其在加拿大运营、为加拿大用户提供服务或处理加拿大个人信息的企业，应尽快启动AI治理及隐私合规评估。

建议重点关注以下七项工作：

盘点企业内部及对外使用的AI系统，包括生成式AI、推荐算法、自动化评分、客服机器人、招聘筛选工具、风控模型、生物识别系统及第三方AI SaaS工具。

判断AI系统是否可能影响个人重要权益，特别是就业、金融、医疗、教育、住房、保险、公共服务和身份识别领域。

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