一、 绪论：AI治理的挑战与OECD的应对
随着人工智能（AI）的集成正在迅速渗透到所有行业，有效的治理成为一个关键的挑战，旨在利用AI带来的益处并同时减轻其风险。
然而，不同的AI系统带来了截然不同的效益和风险。例如，虚拟助手（virtual assistants）、自动驾驶汽车（self-driving vehicles）和儿童视频推荐系统（video recommendations for children）三者之间的利益和风险差异巨大。这种特异性要求政策制定和治理采取不同的方法。
为了应对这一挑战，OECD推出了**《人工智能系统分类框架》**（OECD Framework for the Classification of AI systems）。
二、 分类框架的核心目的与构成
OECD的分类框架是一个用户友好的工具，旨在帮助政策制定者、监管者、立法者以及其他相关方从政策角度对在特定情境中部署的AI系统进行定性评估。
该框架于 2022 年 2 月 22 日发布，是一份政策文件，收录于《OECD数字经济论文集》（OECD Digital Economy Papers）中。
1. 框架的适用范围和维度
该框架可以应用于最广泛范围的AI系统。它通过以下五个核心维度来评估AI系统的政策影响：
- 人类与地球 (People & Planet)
- 经济环境 (Economic Context)
- 数据与输入 (Data & Input)
- AI模型 (AI model)
- 任务与输出 (Task & Output)
2. 维度属性与政策指导
分类框架的每个维度都包含一系列的属性和特征，用于定义和评估特定的政策影响。其核心目标是为AI系统提供指导，使其能够遵循OECD AI 原则所概述的创新和可信赖的方法。
三、 OECD在数字和技术领域的广泛关注议题
AI治理是OECD在“数字”（Digital）主题下的一个重要组成部分。OECD在数字领域还关注多个关键的政策子议题：
- AI治理：关注如何应用有效的治理来利用AI的益处并减轻其风险。
- 数据流动与治理：关注数据流动和相关的治理框架。
- 通信基础设施和服务：关注通信基础设施和服务。
- 数字政府：关注数字政府议题。
- 数字安全、隐私与数据保护：涵盖数字安全、在线安全与福祉，以及隐私和数据保护问题。
- 数字转型：关注广泛的数字转型。
- 技术政策：作为一个科学、技术和创新（Science, technology and innovation）主题下的子议题。
- AI风险与事件：关注AI带来的风险和事件。
OECD还发布了与AI治理和风险管理相关的研究，例如关于AI开发人员如何管理风险、AI事件的通用报告框架、利用隐私增强技术分享可信赖AI模型，以及处理训练于爬取数据上的AI的知识产权问题 等。
四、 OECD的跨领域政策布局
AI治理并非孤立存在，而是与OECD在其他关键领域的广泛工作相联系。OECD关注的主要特色议题包括：
- 经济与就业：竞争、宏观经济政策、就业服务和未来工作。
- 环境与可持续性：气候变化（气候适应、净零转型）、生物多样性、水与生态系统。
- 社会与治理：治理（反腐败与诚信、数字政府、公共政策制定），性别平等，以及社会政策和福祉。
- 教育与技能：成人技能与工作、教育质量评估、教育公平和未来教育技能。
通过这种跨领域的政策框架，OECD能够确保AI分类和治理方法与更广泛的经济、社会和环境目标相一致，从而实现AI技术的全面且负责任的部署。
OECD汇集了全球广泛的国家和地区（如中国、美国、欧盟、日本、韩国等）的参与和关注，旨在通过国际合作来建立和推广可互操作的AI治理标准。
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