【布鲁金斯学会】人工智能主权是否可能？如何在自主性和相互依存之间取得平衡？

随着各国政府日益依赖少数几家公司和司法管辖区，并意识到人工智能基础设施、数据和模型的战略重要性，人工智能主权的概念已成为政策讨论的焦点。本报告将人工智能主权定义为一系列旨在增强一国自主决策能力的战略，使其能够独立部署、使用和采用关键的人工智能基础设施，而非字面意义上的自给自足。其动机多种多样，包括保护国家安全和韧性、支持经济竞争力、确保模型训练和数据集的文化和语言包容性以及增强在全球治理中的影响力。这些目标通常是合理的，但“主权人工智能”也可能成为保护主义、市场和标准碎片化以及公共投资重复或停滞的工具。报告的核心结论是，对于几乎所有国家而言，实现全栈人工智能主权在结构上都是不可行的，因为人工智能是一个跨国体系，其瓶颈集中在矿产、能源、计算硬件、网络、数字基础设施、数据资产、模型、应用程序以及人才和治理等跨领域推动因素上。切实可行的替代方案是“受控相互依存”，这种方法依靠战略联盟和伙伴关系来降低人工智能技术栈各环节的风险。各国可以通过分层映射依赖关系、优先考虑可行的干预措施、实现供应商和合作伙伴多元化，以及通过技术标准、采购和治理来嵌入互操作性和可移植性，从而落实受控相互依存。如果实施得当，受控相互依存既可以增强韧性和自主性，又能保留开放市场和跨境合作的优势。