摘要
人工智能以其强大的技术辐射效应,日益成为全球经济发展新的强劲引擎。近年来,全球各科技强国纷纷开始探索与本国资源禀赋、发展阶段和治理体系相适应的人工智能发展之路,国家级人工智能政策密集出台。在此背景下,通过对全球科技强国人工智能政策文本的深度挖掘,分别从基于“目标—理念—路径”的静态视角和基于“学习—扩散”的动态视角出发,构建起人工智能领域的跨国比较分析框架,为人工智能政策比较提供了系统化解析思路和理论支撑。研究发现:从静态视角出发,各国人工智能政策在目标...
人工智能以其强大的技术辐射效应,日益成为全球经济发展新的强劲引擎。近年来,全球各科技强国纷纷开始探索与本国资源禀赋、发展阶段和治理体系相适应的人工智能发展之路,国家级人工智能政策密集出台。在此背景下,通过对全球科技强国人工智能政策文本的深度挖掘,分别从基于“目标—理念—路径”的静态视角和基于“学习—扩散”的动态视角出发,构建起人工智能领域的跨国比较分析框架,为人工智能政策比较提供了系统化解析思路和理论支撑。研究发现:从静态视角出发,各国人工智能政策在目标、理念和路径方面具有显著的差异化特征;从动态视角出发,各国人工智能政策正呈现出相互借鉴、彼此融合的趋势,政策学习与创新扩散的广度、深度及强度不断提高。
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作者简介
陈婧嫣: 陈婧嫣,清华大学公共管理学院博士研究生,研究方向为科技政策与科研伦理。
姜李丹: 姜李丹,北京邮电大学经济管理学院副教授,研究方向为创新网络与新兴技术治理。
薛澜: 薛澜,清华大学文科资深教授、博士生导师,清华大学苏世民书院院长,人工智能国际治理研究院院长,研究方向为公共政策与公共管理、科技创新政策、危机管理及全球治理等。
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