在领略了人工智能重塑全球数字贸易的巨大潜力与机遇之后，我们不得不将目光转向其光辉背后的阴影。任何一项颠覆性技术都是一把“双刃剑”，人工智能在带来效率革命与增长新动力的同时，也引发了复杂的挑战与潜在风险，包括日益扩大的“人工智能鸿沟”、数据治理与隐私问题、如何监管人工智能产品以及相关的伦理与社会风险，以及如何在人工智能时代保护知识产权等等。随着人工智能在数字贸易领域的影响力不断扩大，从根本上影响甚至改变全球数字贸易的商业模式、国际规则和政策，我们必须正视这些影响，并积极应对，从而实现国家、企业和经济的收益最大化，同时尽量减少潜在风险。
在下篇观点中，鼎韬深入探讨人工智能在国际贸易领域激荡起的风险与挑战，分析各国监管政策的差异与博弈，并审视数据流动等核心议题，旨在呼唤一个协同、包容且负责任的全球治理框架，以确保人工智能这股洪流能够汇入造福全人类的航道。
01 人工智能的快速发展也为国际贸易带来诸多的风险和挑战
近年来全球数字贸易发展面临许多数字技术带来的挑战，现在，这些问题由于人工智能而被进一步放大，诸如分类、非歧视、数据治理和竞争政策等等。
人工智能引发了对个人信息的利用、隐私侵犯、操纵和虚假信息的重大担忧。对于消费者来说，人工智能带来巨大的好处，例如人工智能语音助手可以立即订购杂货，节省消费者购物时间。AI能够通过个性化广告和沟通精准触达目标群体。但这也可能加剧企业与消费者之间的信息不对称，甚至导致对用户行为的操控与利用。而且，由于难以将损害追溯到原始数据收集者，消费者在数据收集后可能不会对数据使用提出质疑，因此数据误用对消费者造成的潜在损害实际上可能要比估量的更大。近年来各司法管辖区已涌现出规范算法伤害、保护消费者的监管措施。然而，在国际交易的情况下，获得损害赔偿仍然特别困难。全球范围内并没有建立一个有效的、透明的框架来执行和保护跨境消费者权利。
人工智能为传统的以人类为中心的知识产权方法提出了新的概念挑战。值得特别关注的问题包括对人工智能算法和用于训练人工智能的版权材料的保护，以及对人工智能生成输出的保护和所有权。这些问题可能需要重新评估现有的知识产权法律框架。随着AI自主生成能力的不断提升，人类与AI在创作或发明中的贡献界限正日益模糊，这使得发明权与著作权的界定问题变得愈发紧迫且复杂。
人工智能行为本质的不透明性，使得监管工作更具挑战性。AI赋能产品的高风险“行为”往往与其算法设计密切相关，这一难题通常被称为人工智能“黑箱”问题，主要呈现在法律和技术两个维度。解决法律层面的问题需要访问源代码。这可能会很困难，因为源代码通常是专有的，即受到知识产权保护，通常以商业秘密的形式存在。技术层面，即便开放源代码或自愿/强制授权后，人工智能系统的不透明性仍可能持续存在。事实上，某些AI应用的复杂程度之高，连程序员自身都难以从源代码及其他专有数据中推导出合理解释，无法理解系统为何及如何做出特定决策与分类判定。有观点认为，在这一技术难题未得到妥善解决前，基于开源披露的监管方案可能会“严重受阻”。
网络安全问题也是人工智能发展过程中的一个核心议题，是国际人工智能原则和治理讨论的核心关切。随着数字技术渗透到越来越多的社会和经济领域，网络安全漏洞风险也在不断加剧。不法分子可能利用AI开发新型恶意软件、设计复杂精准的钓鱼攻击、探索新的攻击路径，甚至制造深度伪造内容。为此，各国政府正日益加强应对措施。
采用与网络安全相关的措施和政策，其中许多是以TBT措施的形式，即技术法规、标准和符合性评估程序。截至目前，世贸组织TBT委员会已收到超过90项网络安全相关TBT措施通报，其中约65%集中在最近三年半时间。同时，由于人工智能的进化特性，AI赋能产品具有可变性，这种动态发展过程也意味着既有的风险隐患可能持续演变，或有新的问题不断涌现，使得监管成为永动的目标。
02 各国人工智能法规的差异性可能导致非预期的碎片化
人工智能的无限潜力促使全球各国政府采取行动，然而，层出不穷的国内、地区及国际性举措及其设计方案，正在使政策版图出现碎片化趋势。当前各国针对人工智能的各类战略举措和政策方案数量之多，表明该领域已被列为优先发展重点，未来短期内可能持续面临高强度监管干预，存在监管体系进一步分化的潜在风险。
越来越多的司法管辖区正在国内层面制定人工智能战略和政策。实施人工智能战略的经济体数量从2017年的三个（加拿大、中国和芬兰）增长至2023年的75个。加拿大于2017年3月率先推出首份国内人工智能战略。仅在2023年，中东、非洲和加勒比地区的经济体就新增了八项战略，彰显了全球人工智能政策制定的扩展态势（Maslej等，2024）。此外，作为人工智能战略的一部分，全球各国政府已实施超过1000项人工智能政策举措。其中大部分集中在欧洲，其次是亚洲、美洲和非洲。欧盟作为世贸组织成员，一直特别活跃，在欧盟层面采取了一系列政策措施，以支持值得信赖的人工智能的发展，包括《人工智能创新一揽子计划》《人工智能协调计划》《公共机构采购人工智能标准合同条款提案》以及《欧盟人工智能法案》（AIA）（欧盟，2024年）。该法案于2024年正式通过，是全球首个全面覆盖人工智能领域的横向法律框架。尽管约30%的发展中经济体已出台人工智能相关政策，但大多数人工智能政策倡议是由发达经济体实施的，这反映出人工智能鸿沟正在扩大。
根据斯坦福大学2024年发布的《人工智能指数》报告，过去几年间美国和欧盟出台的人工智能相关监管措施数量显著增加。仅2023年，美国就通过了25项人工智能相关法规，其中包含三项专门针对国际贸易和国际金融的条款，而2016年仅有1项。仅2023年一年，这类法规总数就激增56.3%，达到83项。至于欧盟方面，自2017年以来已通过近130项人工智能相关法规，其中13项由贸易总司和竞争总司牵头制定（马斯莱伊等人，2024年）。一些经济体还制定了战略或实施了具体举措，以制定人工智能标准。越来越多的司法管辖区正在建立人工智能相关的“沙盒”机制。这类机制旨在监管机构的监督下，对新型经济模式、制度创新和技术应用进行短期测试，并在限定时间内验证相关法律条款的有效性。目前包括哥伦比亚、爱沙尼亚、欧盟、法国、德国、立陶宛、马耳他、挪威、新加坡和英国在内的十余个国家和地区已建立了此类监管框架（经济合作与发展组织，2023年）。各国法规的差异性可能导致非预期的碎片化。相关研究显示，各国政府在人工智能监管中优先考虑不同的目标，为实现相同的优先事项采用截然不同的监管要求，并选择不同的范围和表述来实现对共同优先事项的相同监管要求，从而导致在优先事项、要求和范围层面产生意想不到的碎片化。这种无意识的割裂现象不仅存在于非人工智能领域的法规，还延伸至特定行业的立法，例如涉及人工智能的知识产权和数据管理法规。一个典型案例是算法生成作品的法律适用分歧。英国虽承认算法创作成果受保护，但未将人工智能本身认定为著作权人；而澳大利亚和美国则明确要求必须由人类创作者完成。此外，部分司法管辖区对商业秘密提供广泛保护，将源代码、算法、训练数据及AI模型训练所用数据集纳入专有保护范围，另一些地区则未给予这些内容专属知识产权保护。除知识产权领域外，数据监管法规同样呈现出高度碎片化的特征。
03 人工智能面临严重的跨境数据流动问题
人工智能的兴起对国际贸易规则产生重要影响，其中包括数字贸易领域一些众所周知的问题如跨境数据流动、数据本地化、源代码以及商品和服务之间的界限模糊有关的问题。
数字贸易壁垒同样限制了人工智能的发展。首先就是全球范围内的跨境数据流动限制可能对人工智能创新与发展产生负面影响，增加企业运营成本。跨境数据流动对人工智能发展至关重要，因为海量数据集的积累是其训练算法的关键，而数据流动更是AI技术实时应用的核心要素。数据的广度和多样性与数据量同样重要。要让AI系统有效运作并输出不易受偏见和歧视影响的精准预测，算法必须建立在高质量、准确且具代表性的数据基础之上。跨境数据流动限制将显著影响AI模型的准确性和应用的扩展性，从而削弱人工智能的发展潜力，对人工智能创新与发展构成重大威胁。
孙和特雷弗勒（2023）的研究发现，数据流动限制会降低人工智能应用的价值，使其对国际用户缺乏吸引力。尽管人工智能使外国用户数量激增十倍，但若这些用户所在的经济体对跨境数据流动实施严格限制，其受人工智能影响的程度将减半。因此，数据监管严格的经济体可能会错失人工智能驱动的贸易机遇。在保护隐私与促进创新之间找到平衡点，对于最大化人工智能在国际贸易中的效益至关重要。不过，当跨境数据流动措施以保护隐私为目标时，反而有助于增强市场对人工智能系统的信任并推动其更广泛应用。经济合作与发展组织和世界贸易组织（2024年）关于数据流动限制影响的研究表明：虽然取消所有经济体的数据流动规定能降低贸易成本，但此举也会削弱信任度，导致消费者降低产品购买意愿，并对GDP产生负面影响。
越来越多的司法管辖区正通过推动政府数据开放来促进商业创新、激发市场活力，从而增强国内市场竞争。典型范例包括欧盟《开放数据指令》、印度“开放政府数据平台”以及新加坡“智慧国度”计划。值得注意的是，这些举措还与部分市场为应对数字经济引发的竞争问题而制定的事前竞争监管措施形成互补。《欧盟数据治理法案》（DGA）就致力于增强对数据共享和数据可用性的信任。该法案于2023年正式生效，支持建立名为“通用数据平台”的可信数据共享系统洲数据空间在战略领域中，汇聚了私营与公共部门的多方力量。哥伦比亚、日本和韩国等经济体已率先推行数据共享机制。澳大利亚和欧盟等司法管辖区也在尝试通过立法强制实施数据共享，以此营造有利于人工智能初创企业获取海量数据集的竞争环境。
