人工智能标准促进行业创新发展

下面我就人工智能标准的最新情况进行汇报。

在政策层面。全球主要国家和地区都在加紧布局人工智能。相对而言，美国更侧重巩固全球领先地位和限制核心技术出口。欧洲更侧重风险和伦理的监管，欧盟《人工智能法案》的最高罚金达到了全球销售额的7%，高于GDPR（通用数据保护条例）的4%。中国更侧重技术和产业创新，以及赋能实体经济。

在产业层面。在基础层，英伟达的市值全球第一；在框架层，我国百度的飞桨开发者超过了1300万人；在模型层，OpenAI的估值刷新了硅谷纪录；在应用层，中央网信办备案的行业大模型达到136款，该数据不包括基础模型。

在标准层面。近两年，美国出台了4项与人工智能标准化紧密相关的政策文件，其中有两点需要重点关注。一是要求NIST（美国国家标准与技术研究院）制定全球标准计划，包括建立全球能力、全球专家网络，以及开发测试平台；二是强调标准的提前部署和标准预研，明确要求将标准作为20人工智能技术发展周期的一部分。欧洲的人工智能标准化依托CEN/CENLEC JTC 21，主要采用ISO/IEC JTC 1/SC 42的国际标准，目前没有单独制定欧洲标准；为落实欧盟《人工智能法案》，计划于2025年4月前，制定发布风险管理、数据质量等标准。中国陆续发布了《全球人工智能治理倡议》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》等文件，引领人工智能技术和产业安全、可信、高质量发展。当前，人工智能标准化面临范围更大、链条更长、迭代更快、应用更广四方面挑战。人工智能硬件的“黄氏定律”使人工智能算力每年提高4倍，远高于每18个月翻一倍的“摩尔定律”。未来的科研不仅要利用人工智能，更要依赖人工智能。近期，诺贝尔奖颁给了3位人工智能科学家也彰显了这一趋势。在这一背景下，人工智能标准不断演化升级。以基础管理标准为例：ISO和IEC发布了ISO/IEC 42001《人工智能管理体系》；美国NIST发布了《人工智能风险管理框架》；我国正在研制《人工智能管理能力成熟度模型》（AIMM）。这3个管理标准框架兼容、一脉相承、不断演进发展，安全开发、数据质量等标准也具备该特点。

在国际标准方面。ISO/IEC JTC 1/SC 42负责人工智能国际标准制定，共设置5个工作组，中国专家担任WG 5的召集人和秘书职位。目前，我国牵头研制8项人工智能国际标准，其中6项已发布，占到SC 42标准数量的19.35%。

在国内标准方面。2018年，国家标准委批复成立了“国家人工智能标准化总体组”；2020年3月，市场监管总局（国家标准委）批复成立全国信标委人工智能分委会（SAC/TC 28 /SC 42）。在市场监管总局（国家标准委）、工业和信息化部的大力支持下，各项工作有序推进，取得了显著的阶段性成果。

在标准体系建设方面。2 0 2 4年，工业和信息化部、国家标准委等四部门联合印发了《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2 0 2 4版）》。与2020年版的标准体系相比，2024年版增加了智算中心、具身智能、大模型、智能体等新技术，并提出了牵头或参与20项国际标准的任务目标。目前，国内已发布人工智能标准14项，在研110项，并在软硬协同、国资央企大模型测评等方面取得了应用。2023年10月，我国提出了《全球人工智能治理倡议》，围绕人工智能发展、安全、治理三方面，系统阐述了人工智能治理的中国方案。为落实倡议要求，全国网安标委（SAC/TC260）在2024年国家网络安全宣传周期间，发布了《人工智能安全治理框架》，提出了6方面的安全治理标准体系，得到广泛关注。

在具体安全标准方面。《生成式人工智能服务安全基本要求》标准支撑了超过190款大模型的备案。强制性国家标准《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》已经公开征求意见，要求采用“人读”（显式标识方法）和“机读”（隐式标识方法）的方式，标识人工智能生成的信息，避免误导公众。目前在抖音平台已经可以看到“此视频疑似AI生成”的显式标识提醒。

在基准测试工具开发方面。美国发布的《国家人工智能研发战略计划》战略任务6是“利用标准和基准衡量和评估人工智能系统”。2024年7月，NIST发布了人工智能安全评估平台Dioptra。电子标准院对标相关战略开展了系列工作：联合业界顶尖科研单位，研发面向人工智能服务器的基准测试工具AISBench，以及面向大模型的基准测试工具LMBench。目前，相关工具已服务于企业的技术研发、行业用户选型和调优。