【公益译文】2026年AI指数报告（六）
内容提要
负责任的人工智能治理依赖伦理原则和法规。联合国教科文组织的准备情况评估方法（RAM）评估各国在法律、技术和教育等方面的准备情况。目前，大多数主要AI开发国尚未参与评估，参与国家主要集中在拉丁美洲和非洲。国际合作逐渐增加，但参与深度不一。数据治理和隐私方面，各国得分差异显著，澳大利亚和欧洲得分较高，而非洲和中东地区立法不足。公平性和偏见问题难以衡量，许多国家在此方面得分较低。
关键要点
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负责任的人工智能治理依赖于伦理原则和法规。
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联合国教科文组织的准备情况评估方法（RAM）评估各国在法律、技术和教育等方面的准备情况。
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大多数主要AI开发国尚未参与评估，参与国家主要集中在拉丁美洲和非洲。
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国际合作逐渐增加，但参与深度不一，只有少数国家始终支持所有重要的全球AI治理倡议。
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数据治理和隐私方面，各国得分差异显著，澳大利亚和欧洲得分较高，而非洲和中东地区立法不足。
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公平性和偏见问题难以衡量，许多国家在此方面得分较低，尤其是非洲和中东地区。
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各国在性别平等和文化多样性方面的措施差异明显，部分国家在保护这些方面的法律框架尚不完善。
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透明度方面，主流AI模型的得分普遍较低，信息披露不足。
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安全性是RAI领域中发展最快的方面，多个国家已设立AI安全研究所。
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AI模型在多个维度之间存在权衡，改进某一维度可能会降低其他维度的性能。
延伸解读
国际合作的现状与挑战
尽管国际间在AI治理方面的合作逐渐增多，但参与的深度和广度仍存在显著差异。只有少数国家持续支持所有重要的全球AI治理倡议，这可能导致治理框架的缺失和不平等。未来，如何增强各国的参与度和合作深度，将是推动全球AI治理的重要挑战。
数据治理与隐私的差异
各国在数据治理和隐私保护方面的得分差异显著，尤其是澳大利亚和欧洲得分较高，而非洲和中东地区则立法不足。这种差异不仅反映了各国在AI技术发展阶段的不同，也可能影响到全球范围内AI技术的公平性和可持续性。
公平性与偏见的复杂性
公平性和偏见问题在AI治理中尤为复杂，许多国家在此方面得分较低，尤其是非洲和中东地区。由于公平的定义依赖于具体情境，如何制定有效的政策来预防和减轻算法偏见，仍然是各国面临的重大挑战。
延伸问答
负责任的人工智能治理依赖于哪些原则？
负责任的人工智能治理依赖于伦理原则和法规。
联合国教科文组织的准备情况评估方法（RAM）是如何评估各国的？
RAM评估各国在法律、技术和教育等方面的准备情况，编制国别报告，评估存在的差距。
目前参与RAM评估的国家主要集中在哪些地区？
参与国家主要集中在拉丁美洲和非洲。
各国在数据治理和隐私方面的得分差异如何？
各国得分差异显著，澳大利亚和欧洲得分较高，而非洲和中东地区立法不足。
公平性和偏见问题在各国的表现如何？
许多国家在公平性和偏见问题上得分较低，尤其是非洲和中东地区。
AI治理的国际合作现状如何？
国际合作逐渐增加，但参与深度不一，只有少数国家始终支持所有重要的全球AI治理倡议。
