1 国外与人工智能相关的法律法规
1.1.美国的相关法律法规
美国《人工智能风险管理框架》（AI RMF）1.0版美国国家标准与技术研究院于2023年1月发布了《人工智能风险管理框架》（AI RMF）1.0版，旨在指导机构组织在开发和部署人工智能系统时降低安全风险，避免产生偏见和其他负面后果，提高人工智能可信度。早在2016年，美国就颁布了《国家人工智能研究与发展战略规划》和《为人工智能的未来做好准备》两个国家级框架性、促进性而非管制性、约
束性的文件，并在近年来不断更新。两个政策框架旨在积极促进人工智能技术发展和科技创新。针对人工智能技术带来的挑战，文件只是提出了原则性的应对方法。
1.2.欧盟的相关法律法规
欧盟通用数据保护条例（General Data Protection Regulation，GDPR）由欧盟于2016年4月推出，并于2018年5月25日正式生效，其目的在于遏制个人信息被滥用，保护个人隐私。GDPR在欧盟法律框架内属于“条例”，已经在欧洲议会（下议院）和欧盟理事会（上议院）通过，可以直接在各欧盟成员国施行，不需要各国议
会通过。目前欧盟的成员国中大约有5亿人可以直接得到GDPR的保护。值得一提的是，英国也同样批准了GDPR，并且在相同时间开始正式推行。
欧盟《数据治理法案》在2022年6月生效。该法案是在《欧洲数据战略》的框架下提交的一项法律草案。《数据治理法案》整体而言，以制度创新为重点，以鼓励数据共享，提升数据使用效率，促进数据资源流动和使用，以达到更高的公共政策目的。《人工智能法案》条例草案于2021年4月由欧盟委员会提出。这被视为欧盟在人工智能以及更广泛的欧盟数字战略领域的里程碑事件，只不过提案的推进并
没有想象中顺利，欧洲议会议员们尚未就提案基本原则达成一致。《可信赖人工智能伦理准则》于2019年发布，这些指导方针包含七方面：人类活动与监管、科技稳健与安全、隐私权与资料管理、透明度、多样性和非歧视与公平、社会与环境福祉、问责。
1.3.英国的相关法律法规
《促进创新的人工智能监管方法》白皮书2023年3月发布，概述了人工智能治理的5项原则，提出了人工智能治理方法，以为企业和群众对人工智能的使用提供信心，为行业提供具有确定性、一致性的监管方法。在本白皮书中，英国提出了人工智能在各部门的开发和使用中都应遵守的五项原则，日后将由各监管部门根据具体情况在该五项原则的基础上对各领域的最佳实践发布指南。同时白皮书指出，为
鼓励人工智能的创新，并确保能够对日后产生的各项挑战作出及时回应，将不会在当前对人工智能行业进行严格立法规制。此外，白皮书特别强调政府和行业、企业等多主体开展协同治理的重要性，以及加强人工智能治理全球合作和互操作性的重要性。
1.4.加拿大的相关法律法规
2022年6月，加拿大发布《人工智能和数据法案》，该法案旨在规范国际及省级之间的人工智能系统交易，规定：应当采取措施，降低由高影响人工智能所引起的伤害和输出偏差；公开有关人工智能的公共信息；授权创新、科技和工业部门制定与人工智能系统相关的政策，并对“持有或使用非法获取的个人信息”作出相应的禁止，以保护数据的隐私，以达到设计、开发、使用或提供人工智能系统的目的。
5.德国的相关法律法规
德国《自动驾驶法案》于2021年7月发布，其目的是为无人驾驶技术的商业应用提供法律基础和管理框架。该法案的亮点之一是为L4级别的无人驾驶车辆在高速公路上的特定路段正常运行提供了合法依据，并对相关的技术要求，行驶条件，数据处理等作出了明确的规定。同时，该法案还为“无人驾驶特性”设立了技术监察系统。
2 我国与人工智能相关的法律法规
我国数据安全法律体系形成了以《国家安全法》为总纲、《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》三部法律为基础的法律监管体系，并以一些部门、行业规章以及政策性文件等作为补充的体系架构，如图11-1所示。
目前，我国多个省市公布了相关数据条例。贵州、天津、海南、山西、吉林、安徽、山东、福建、黑龙江和辽宁出台了大数据条例，深圳、上海、重庆和浙江出台了数据条例，例如《浙江省公共数据条例》《贵州省大数据发展应用促进条例》《深圳经济特区数据条例》《上海市数据条例》《福建省大数据发展条例》等。
我国以上法律法规的实施具有重大意义，主要体现在以下几个方面。
（1）数据的监管实现了有法可依
随着近些年数据安全热点事件的出现，如数据泄露、勒索病毒、个人信息滥用等，都表明对数据保护的需求越发迫切，因此有必要单独出台一部针对数据安全保障领域的法律来加强对数据的监管。
（2）提升了国家数据安全保障能力
数据安全是国家安全的重要组成部分，目前随着“大物云智移”等新技术的使用、全场景、大规模的数据应用对国家安全造成严重的威胁，因此，为有效提升数据安全的保障能力，需要法律来有效维护数据安全。
（3）促进了数字经济发展创新
数据作为在数字经济时代的关键生产要素，其自身具有很大的经济价值。《数据安全法》的发布标志着国家鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字经济发展。
（4）扩大了数据保护范围
《数据安全法》中的数据指任何以电子或者非电子形式对信息的记录，其中包括电子数据和非电子形式的数据。这就对数据安全保障的范围提出了更广泛的要求，同时对数据的保护也更加完善。
（5）以数据开发利用促进数据安全
《数据安全法》鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字经济发展，增进人民福祉。
（6）深化数据安全体制建设
在大数据时代背景下，政务、社会、城市数字化转型快速发展。依据相关法律法规建立数据安全管理制度，能够明确数据责任主体，从统一化及可落地性出发，结合现有数据业务建设需求和建设情况全面优化管理体制，从而为我国数字化转型的健康发展提供法治保障，为构建智慧城市、数字政务、数字社会提供法律依据。
讨论：人工智能治理人人有责，你认为应该如何做？
要点1：透明度与可解释性。人工智能系统应该是透明的，用户和开发者能够了解该系统的运作方式。提高可解释性有助于理解人工智能相关决策的基础依据，从而增加人们对这些决策的信任。
要点2：隐私保护。任何使用个人数据的人工智能系统都应遵循隐私法规和道德标准，确保数据安全和隐私保护。
要点3：公平性与防止歧视。确保人工智能系统在决策和预测时不偏袒特定群体，避免因种族、性别、年龄等因素引起的歧视问题。
要点4：监管与政策制定。政府和国际组织应制定明确的法规和政策，以监管人工智能技术的发展和应用，保障社会的整体利益。
要点5：伦理审查。对于涉及道德和伦理问题的应用，需要进行严格的伦理审查，确保技术的应用符合社会价值和道德标准。
要点6：人工智能教育。推动公众对人工智能的理解和认知，提高人们对其潜在影响的认识，以便更好地参与决策和讨论。
要点7：国际合作。人工智能跨足国界，需要国际合作来制定全球性的治理标准，避免技术的滥用和不当竞争。
要点8：责任追究。在人工智能系统出现问题或错误时，应该追究开发者和使用者的责任，确保技术的安全和可靠性。
要点9：社会参与。让更多的利益相关者参与到人工智能治理的过程中，包括开发者、用户、学者、政府等，共同制定治理原则和决策。
要点10：持续监测与改进。人工智能技术不断发展，治理也应与时俱进。持续监测技术的发展和应用，及时调整治理策略。