20250703-国际交通论坛-人工智能行业_如何能使政策制定者有效监管和使用人工智能在交通领域_2页_419kb

人工智能在交通领域的政策监管总结

核心内容

人工智能（AI）在交通领域的应用正在迅速发展，具有提升效率、优化资源配置、增强安全性和改善公共服务的潜力。然而，其部署也伴随着一系列社会、经济、制度和政治层面的挑战。为确保AI在交通中的有效监管和使用，政策制定者需要采取一系列措施，以实现技术与社会的和谐发展。

主要观点

1. 明确交通政策的社会目标

• 政府应明确交通政策的目标，如环境可持续性、经济效率、宜居性和可达性。
• 通过识别这些目标，可以更好地评估AI技术在实现这些目标中的作用，并制定相应的采购和使用清单。

2. 评估与规划AI监管级别

• 针对不同的AI应用场景，应设定相应的监管级别。
• AI可用于交通规划、预测和基础设施评估，以提高运营效率。

3. 识别与管理AI应用的新风险

• AI在交通中的应用可能带来隐私、安全和伦理方面的新挑战。
• 需要平衡AI技术带来的便利与用户权利的保护，确保其符合社会需求。

4. 提供政策配套空间支持实验与试点

• 政府应为AI实验和试点项目提供灵活的政策空间。
• 通过试点项目，可以测试监管措施在现实中的效果，并促进公私部门之间的协作。

5. 推动国家间知识转移与经验分享

• 跨国界的知识交流有助于建立统一且适应性的AI监管框架。
• 通过经验共享，可以提高各国在AI交通应用中的互操作性与安全性。

关键信息

6. 投资提升交通部门的AI素养

• 政府需提升交通部门员工的AI技能，以更好地应对技术带来的变化。
• 通过培训、招聘和课程改革，增强政府对AI技术的理解和管理能力。

7. 推动交通劳动力技能转型

• 随着AI的广泛应用，交通行业的劳动力也需要转型。
• 在人口老龄化的背景下，提升交通工人的技能尤为重要。
• 政府可通过税收优惠、补贴等方式激励技能提升。

8. 鼓励使用可解释AI提升安全与可靠性

• 在自动驾驶等高风险AI应用中，必须确保AI系统的透明性和可解释性。
• 可解释AI有助于验证驾驶决策的因果关系，提升系统在复杂环境下的安全性。

9. 建立算法问责机制

• 需要建立一个明确的问责框架，确保AI系统的决策可追溯。
• 在自动驾驶车辆部署中，该机制尤为重要，需与保险业等多方利益相关者协作。

10. 构建完善的监管框架

• 为确保AI在交通中的合规使用，应建立涵盖技术、伦理、法律和安全的综合监管体系。
• 监管框架应具备灵活性，以适应技术的快速变化和应用场景的多样化。

其他相关工作

• ITF (2019): 《在算法时代治理交通》提出AI治理的基本原则，强调透明性、公平性和责任性。
• ITF (2021): 《人工智能在主动道路基础设施安全管理中的应用》探讨了AI在提升交通安全管理中的作用。
• ITF (2023a): 《适应（自动化）：转型中的交通劳动力》关注AI对交通劳动力的影响及应对策略。
• ITF (2023b): 《让自动驾驶车辆为更好的交通服务而工作：为影响而监管》提出了基于影响的AI监管方法。
• ITF (2024a): 《IF主席关于人工智能在交通领域使用的声明》强调AI在提升道路安全中的重要性。
• ITF (2024b): 《传输中迷失：在城市中为安全自动驾驶车辆交互进行沟通》关注自动驾驶车辆在城市环境中的通信与安全问题。
• ITF（即将出版）: 《人工智能、机器学习与监管：自动驾驶汽车案例》将深入探讨AI监管的实际案例与挑战。

总结

AI在交通领域的应用为行业带来了前所未有的机遇，但也提出了复杂的监管需求。政策制定者应从明确目标、评估风险、推动试点、促进国际合作、提升技能、强化问责等方面入手，构建一个包容、公平、透明、安全和负责任的AI监管体系，以确保技术的可持续发展与社会福祉的提升。