人工智能的涌现大大提高了数字时期的社会生产力，但人工智能也引发了一系列数据、伦理和社会问题。
为此，多国政府颁布了人工智能干系法律法规。
由于法律传统、人工智能技能、政策导向等成分的不同，不同国家和地区的人工智能管理模式存在差异。
欧盟、美国和日本的人工智能管理模式各有特色：欧盟呈现以伦理优先为导向的集中式管理模式；美国呈现以创新优先为导向的分散式管理模式；日本则呈现以技能发展为主导的非约束性软法管理模式。
虽然人工智能管理路径各具特点，但钻营发展与安全、平衡促进与规制是同等性目标。

欧盟：以伦理优先为导向集中式管理

在管理理念方面，欧盟的人工智能管理模式坚持伦理优先，主见在促进人工智能发展与创新的同时，戒备人工智能风险，确保公民基本权利和安全。
2018年12月，欧盟委员会发布了《人工智能折衷操持》，明确提出将欧盟培植成为开拓和支配前沿性、合伦理性及安全性的环球人工智能管理领导者目标，并在环球范围内推广伦理优先的管理方法。
2019年4月，欧盟委员会出台《人工智能伦理准则》，确定了人工智能管理的尊重人类肃静、防止侵害、公正和可阐明性四项伦理原则，并提出了实现这些原则的七项哀求，即应有能动性和监督能力、安全性、隐私数据管理、透明度、原谅性、社会福祉和问责机制。
2023年6月，欧洲议会通过《人工智能法案》，主见人工智能应该符合人类伦理，不应背离人类基本道德和代价不雅观。

在管理架构方面，欧盟采纳自上而下的垂直管理架构。
欧盟以《通用数据保护条例》（以下简称《条例》）为根本，形成了从欧盟到成员国再到企业层面的垂直管理体系。
详细而言，在欧盟层面，设立欧盟数据保护委员会和欧洲数据保护专员公署，卖力数据管理和折衷，确保《条例》在成员国中得到同等实行。
在国家层面，每个成员国在域内设立专门的数据管理机构，如丹麦的数据监察局和法国的国家信息与自由委员会，卖力监督《条例》在本国的履行情形，并对干系事宜进行深入调查。
在企业层面，企业、公共机构等设立数据保护官，卖力监督机构内部对《条例》责任的履行情形，并与数据管理机构进行互助。

在管理强度方面，欧盟管理模式较为严格，对企业的数据保护和隐私哀求较高，企业拥有的容错空间较少。
为了科学且系统地规制人工智能风险，欧盟提出了分类管理的方法，并设立了监管沙盒、高风险人工智能系统数据库，以平衡风险规制与勉励发展的诉求。
此外，欧盟《人工智能法案》为人工智能系统开拓者和做事供应者设定了一系列责任，紧张包括：识别和减少对康健、安全、权利、环境、民主和法治的可预见风险；仅利用受适当数据管理方法约束的数据集；设计、开拓根本模型以实现适当性能；利用公布后的标准设计、开拓根本模型，减少资源摧残浪费蹂躏等。

美国：以创新优先为导向分散式管理

在管理理念方面，美国人工智能管理模式坚持创新优先，强调掩护和促进人工智能技能的创新发展。
从2011年美国“国家机器人操持”、2016年《美国机器人发展路线图——从互联网到机器人》《国家人工智能研究和发展计策操持》，到2023年《国家人工智能研发计策操持》，均鼓励人工智能创新发展、高效竞争。
2023年10月30日，美国总统拜登签署颁布《关于安全、可靠、可信地开拓和利用人工智能的行政命令》，明确了美国发展的主要方向是人工智能。
作为目前美国最为完善的人工智能行政规范，该行政令意在根据风险等级和影响领域，综合利用“标准+测试”“最佳实践”等管理手段，确立人工智能安全的新标准，促进创新和竞争，确保美国在人工智能技能和家当领域的环球领先地位。

在管理架构方面，美国人工智能管理架构呈现分散的特点。
一方面，美国采取分散式管理架构，各州拥有独立的立法权和司法权，可以独立制订和履行自己的法律。
在数据管理规则上，联邦政府方向于行业主导的模式，而州政府则采纳了更为综合性的立法办法，如《加州消费者隐私法》和《加州隐私权法》等。
分散式管理架构使得美国人工智能管理架构兼具灵巧性和高效率。
另一方面，管理架构具有多部门协同的特点。
美国的人工智能管理涉及多个联邦部门和机构，如白宫科技政策办公室、消费者金融保护局、法律部、联邦贸易委员会等，干系部门在各领域内卖力审查和监管人工智能技能的风险和运用。

在管理强度方面，美国模式呈现企业友好型和弱管理特色，给予企业更多的容错空间和创新自由。
2023年7月21日、9月12日，拜登政府先后调集15家人工智能领军企业，共同作出志愿性承诺，旨在提升人工智能系统和产品的安全性和可信度。
与欧盟的严格管理模式比较，美国多数州的《消费者数据保护法》授予了中小企业一定的豁免权，减少了中小企业的合规包袱。
同时，诸如《加州消费者隐私法》等干系法律并没有对数据掌握者和处理者的责任进行严格和系统的规定。
只管2023年美国参众两院已召开超过30场关于人工智能的听证会，同时联邦贸易委员会、商务部、管理和预算办公室、国防部等各部门及其下辖机构也环绕人工智能发布了各种研判和报告，但这些报告仍侧重于原则性哀求的阐述，尚未形成详细、可实行的责率性内容。

日本：以技能发展为主导非约束性软法管理

在管理理念方面，***工智能管理模式以优先发展技能为条件，紧张采取政策性文件等办法对人工智能进行规范。
日本确立人工智能管理遵照以人类为中央、教诲、隐私保护、确保安全、公正竞争、问责制和透明度、创新等7个原则。
2023年8月，日本政府宣告制订《人工智能辅导方针》，旨在为人工智能企业的研发与运用供应参考，以期促进人工智能企业志愿采纳行动，实现“以人类为中央的人工智能社会”愿景。

在管理架构方面，日本建立了多元化、多层次、多主体的管理架构。
在管理主体上，日本纳入了政府、行业、企业以及社会等多元主体。
个中，政府以勾引为主，通过民主谈论的办法凝聚共识，推动政策履行；行业协会与干系经济团体协同参与监管，确保政策的落地与实行；企业则供应详尽的技能信息，明确促进人工智能技能发展的详细哀求，同时积极发挥自主规范与自我监督的效能；社会团体作为第四方力量，从多元化视角提出详细管理需求。
在制度架构上，日本构建了包括原则层、规则层、监督层以及司法层的多层级架构。
原则层设定人工智能伦理管理的目标，规则层确立实现上述目标的路径，监督层勾引企业自主规范，司法层对违规行为进行追责。
目前，***工智能管理仍以软法为主，缺少逼迫力，一定程度上影响了管理效果。

在管理强度方面，日本对人工智能的规制力度不大。
日本政府通过建立奖优惩劣的勉励机制，增强企业与政府之间的互助，为企业营造了宽松发展环境。
首先，政府约请在人工智能领域霸占领先地位的企业代表参与规则制订，既确保所制订的规则具有前瞻性，又增强了企业履行规则的任务感。
其次，政府每年对企业开展监管调查，表彰在实践中表现精良的企业，以此带动行业整体发展。
末了，行业团体为符合条件的精良企业颁发合格证书。
例如，2022年4月实施的“人工智能云做事的安全、相信信息公开认证制度”是专门对云做事运营商安全、相信信息公开现状认证的制度。
通过认证的企业可以提高客户对其的认知度，这种认证在未来很可能会成为市场准入的主要标准或先决条件。

欧盟、美国和日本在人工智能管理问题上采纳了不同的模式，反响了各自的政治制度、文化传统和经济发展需求。
域外人工智能管理实践表明，人工智能管理模式的构建应立足自身，精确把握国情差异性，在处理好技能创新与风险管理的同时，促进人工智能家当的康健发展。

（公民法院报）