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2023年12月6日，英国公共政策咨询公司“牛津洞察”（Oxford Insights）发布了最新研究报告《2023年政府AI准备指数》（Government AI Readiness Index 2023），详细考察了全球范围内193个国家政府在人工智能领域的准备状况，通过综合评估包括技术基础、政策环境、人才培养等多个方面的能力，对国家进行了排名。该揭示了在人工智能应用和发展上的地区差异，指出了发达国家和发展中国家之间存在的数字鸿沟。报告还强调了人工智能对提升公共服务效率、优化政府决策过程存在潜力，同时提出了在推进人工智能发展过程中需要重视伦理和社会责任的问题，呼吁制定全面的策略来确保技术进步惠及并所有群体。
政府AI准备指数的研究框架及排名情况
政府AI准备指数的研究框架由3个支柱10个维度39个指标构成。3个支柱分别是政府、技术领域和数据与基础设施；10个维度可参见表 1。
支柱 | 维度（指标数） |
政府 | 愿景（1） |
治理和伦理（5） | |
数字容量（3） | |
适应性（3） | |
技术领域 | 成熟度（5） |
创新能力（5） | |
人力资本（5） | |
数据和基础设施 | 基础设施（5） |
数据可用性（5） | |
数据代表性（2） |
资料来源：Government AI Readiness Index 2023.
表 2为2023年政府人工智能准备指数排名情况，前十名中欧洲国家占据5席，北美有2个国家表现不俗，美国第一，加拿大第五，亚洲国家有2个（日本和韩国）。中国排名第16位。总体而言，欧洲国家的政府人工智能准备指数排名整体较好。
全球排名 | 国家 | 总分 | 政府支柱 | 技术领域支柱 | 数据与基础设施支柱 |
1 | 美国 | 84.8 | 86.04 | 81.02 | 87.32 |
2 | 新加坡 | 81.97 | 90.40 | 66.19 | 89.32 |
3 | 英国 | 78.57 | 82.50 | 68.80 | 84.42 |
4 | 芬兰 | 77.37 | 88.34 | 60.36 | 83.39 |
5 | 加拿大 | 77.07 | 85.30 | 64.73 | 81.17 |
6 | 法国 | 76.07 | 84.03 | 60.40 | 83.8 |
7 | 韩国 | 75.65 | 87.55 | 54.36 | 85.02 |
8 | 德国 | 75.26 | 80.78 | 63.28 | 81.72 |
9 | 日本 | 75.08 | 82.76 | 56.85 | 85.61 |
10 | 荷兰 | 74.47 | 78.90 | 61.96 | 82.55 |
11 | 丹麦 | 73.91 | 84.11 | 59.98 | 77.65 |
12 | 澳大利亚 | 73.89 | 83.34 | 52.57 | 85.75 |
13 | 挪威 | 72.71 | 81.77 | 54.97 | 81.40 |
14 | 瑞典 | 72.55 | 74.70 | 62.71 | 80.26 |
15 | 奥德利 | 72.37 | 77.69 | 56.43 | 82.98 |
16 | 中国 | 70.94 | 77.32 | 60.76 | 74.75 |
资料来源：Government AI Readiness Index 2023.
接下里，本文将根据三个支柱的评估情况逐一介绍本研究报告的主要发现。
政府支柱
与前一年项目，2023年发布的人工智能战略总数有所减少，主要因为高收入国家的战略发布有所减少。值得注意的是，今年新发布或即将发布的人工智能战略呈现出更加多样化的特征，即已发布的人工智能战略一半来自低收入和中低收入国家，如卢旺达成为低收入国家中首个发布人工智能战略的国家。这代表了一个重大的变化趋势，因为往年高收入和中高收入国家主导了全球人工智能工作。
从地区的角度来看，情况也更加多样化。今年已发布人工智能战略的国家分布在拉丁美洲和加勒比、南亚和中亚、撒哈拉以南非洲以及中东和北非地区。这些地区的人工智能进展缓慢，其中只有不到50%的国家发布了人工智能战略。
技术领域支柱
数据表明，在技术领域支柱内，尽管一些大型中等收入经济体表现突出，但高收入国家与其他国家之间的分差巨大。尽管高收入国家在技术领域支柱的大多数指标中占据前列，但也存在例外情况。马来西亚是在该支柱内15个指标中被排在前20位次数最多的飞高收入国家，其在前20位出现的频率与韩国、澳大利亚、爱尔兰等高收入国家一样频繁。马来西亚的优势主要与人工智能的教育相关的维度，该国在ICT技能、STEM或计算机科学毕业生、工程技术高等教育质量和人工智能研究论文方面表现出色。这表明该国未来或将成为急需的人工智能人才的来源国。
紧随其后的是中国（在技术领域支柱排名第十）、印度、巴西和俄罗斯等大型非高收入经济体（“金砖”国家）。中国、巴西和印度在人工智能独角兽企业数量和非人工智能科技独角兽企业数量方面排名靠前；所有“金砖”国家在人工智能研究论文方面位列前20位（印度在2023年首次超越美国，位列全球第二，仅次于中国），并且在工程技术高等教育质量方面表现出色。
即使这些中等收入国家表现优异，技术领域准备不足的差距仍然令人担忧。如果一个国家的技术领域不成熟，或者缺乏足够的人力资本或创新能力来开发人工智能工具，政府可能会被迫求助于外国公司，很可能是高收入国家的公司，以获取人工智能服务。这不仅制约了国内技术的增长，还可能对启用人工智能的公共服务产生严重后果。
数据与基础设施
数据与基础设施支柱的得分显示，高收入和低收入经济体之间存在明显差异，说明了全球数字鸿沟的存在。这些差异在数据可用性和基础设施维度内的低收入和高收入群体的平均得分尤为明显。
数据可用性和基础设施都是人工智能准备的关键推动因素。开发人工智能系统需要大量的数据，用于诸如训练模型、优化算法、减轻偏见等关键任务。同时，建立坚实的基础设施基础对于促进人工智能工具的可操作性和规模，此外确保公平安全的访问也至关重要的。
参考文献：
1. Oxford Insights. Government AI Readiness Index 2023[EB/OL].[2023-12.16]. https://oxfordinsights.com/wp-content/uploads/2023/12/2023-Government-AI-Readiness-Index-1.pdf.
2. Statista. Government artificial intelligence (AI) readiness index rankings worldwide in 2023[EB/OL]. [2023-12-11]. https://www.statista.com/statistics/1231685/worldwide-government-artificial-intelligence-readiness-index/?kw=&crmtag=adwords&gad_source=1&gclid=EAIaIQobChMIp4nF7-qHhAMV_dQWBR18kQOeEAAYASAAEgKZXvD_BwE.
3. Deloitte. AI readiness for Government[EB/OL]. https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/articles/5121_ai-readiness-for-government/DI_AI-readiness-for-government.pdf.
