欧盟联合研究中心发布《生成式人工智能展望报告》

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2025年6月13日，欧盟联合研究中心（JRC）发布了《生成式人工智能展望报告》（Generative AI Outlook Report），旨在为欧盟的政策制定过程提供循证科学支持，深入探讨了生成式人工智能（GenAI）在技术、社会和政策交叉领域带来的机遇与挑战。报告指出，GenAI作为一种颠覆性技术，能够以史无前例的规模生成类似人类的内容，预示着医疗、教育、科学和创意产业等多个领域的巨大进步。然而，它也带来了显著的挑战，包括可能加剧错误信息、偏见、劳动力中断和隐私问题。鉴于这些跨领域问题，报告强调需要采取多学科方法来全面理解GenAI的影响。

imgtec.eetrend.com, Jun. 20, 2025 – 

该报告围绕以下主要方面展开：

技术层面：

概述GenAI的当前能力和新兴趋势。

经济影响：

审视GenAI如何改变行业动态并对技能和战略提出新要求。

社会影响：

关注GenAI带来的包容性机遇以及偏见和过度依赖的风险。

监管框架：

阐述欧盟现有的立法框架，如《人工智能法案》和横向数据立法，以促进值得信赖和透明的AI实践。

行业深入探讨：

详细分析GenAI在特定领域的机会和挑战。

技术层面的演进与挑战。

GenAI定义为一类专注于创建新内容的AI，无论是文本、图像、视频、音乐还是代码，其通过学习大量数据集来生成模仿人类创造力的原创输出。推动GenAI兴起的关键技术包括：能够处理和学习大型数据集的AI算法、高性能计算（GPU和TPU）、深度学习架构（如Transformer）、海量数据集的可用性以及5G/6G连接和大型语言模型（LLMs）的发展。

报告揭示了GenAI技术格局的持续演进，表现出以下新兴能力趋势：

代理式AI（Agentic AI）：

能够自主决策、发起行动并从结果中学习的系统，将AI从被动工具推向半自主协作者。

多模态AI（Multi-modal AI）：

整合文本、图像、音频、数据乃至触觉或嗅觉等多种数据格式的系统，提供更丰富、更多样化的应用。

高级AI推理（Advanced AI Reasoning）：

通过分析复杂信息和得出逻辑结论来增强决策能力。

AI可解释性（Explainability in AI）：

AI系统提供可理解决策理由的能力，增强信任和监管合规性。

这些进步虽然能显著提升生产力、决策能力和跨行业通用性，但也带来了问责制、治理和偏见等挑战。报告强调，为了建立对GenAI模型的信任，开发标准化评估方法至关重要，并需让人类在评估中发挥关键作用。此外，GenAI也引入了复杂的网络安全挑战，包括数据和模型中毒、对抗性攻击和提示注入等AI特有的漏洞。

经济影响：机遇与竞争格局。

欧盟在全球GenAI格局中占据重要地位，尤其在研究和创新方面表现突出，GenAI相关学术出版物数量位居全球第二。然而，与美国和中国相比，欧盟在吸引投资和资金方面面临挑战，其GenAI初创企业面临显著的风险投资资金缺口。欧盟在全球GenAI参与者中的份额仅为7%，低于中国（60%）和美国（12%）。在专利申请方面，欧盟仅占全球的2%，远低于中国（80%）以及韩国和美国（均为7%和6%）。

尽管面临这些挑战，GenAI为欧盟带来了显著的经济增长和创新机会。报告强调，欧盟对道德和可信赖AI的承诺是其关键的差异化优势，这可以吸引重视负责任AI实践的全球合作伙伴和客户。GenAI正在推动各行各业的转型，例如制造业、零售业、医疗保健和创意产业。数字化成熟度是GenAI采纳的关键因素，特别是对于中小型企业（SMEs）而言，它们需要发展数字技能、业务流程和基础设施才能充分利用GenAI的潜力。目前，欧盟大型企业采纳AI技术的比例高于中小型企业，这可能加剧市场差距。

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