最近，Meta 和 Spotify 等公司联合发声，公开批评欧洲联盟在数据隐私和人工智能（AI）领域的决策。他们在一封公开信中指出，欧盟的决策过程变得 “碎片化和不一致”，这不仅影响了企业的运营，还可能让欧洲在 AI 时代失去竞争力。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney公开信中提到，随着数据隐私监管的加强，企业在使用数据训练 AI 模型时面临着巨大的不确定性。以 Meta 为例，这家公司原本计划从欧洲用户那里收集数据来训练其 AI 模型，但在隐私监管机构的压力下，这一计

欧盟监管机构宣布对谷歌的PaLM2语言模型展开调查，主要疑虑在于其数据隐私合规性。爱尔兰数据保护委员会已正式启动调查，关注该模型处理个人数据是否对欧盟居民构成高风险。PaLM2作为大型语言模型，广泛应用于谷歌的生成式AI服务。调查聚焦谷歌是否充分评估数据处理行为对个人权利和自由的影响。此举措彰显了欧盟对AI系统隐私规则的重视，以及各国监管机构对AI技术发展带来的个人数据保护问题的共同关注。早前，爱尔兰监管机构已对X平台和Meta公司的AI项目采取行动，强调数据隐私保护的重要性。这些事件反映了全球范围内对AI伦理和数据安全的持续关注与严格监管趋势。

首个国际人工智能条约将于9月5日开放签署，涵盖美国、英国及欧盟成员国等57个国家。这项“人工智能公约”旨在应对AI风险，保护人权，促进负责任的创新。英国司法大臣强调，此公约确保新技术在不损害基本价值观的前提下合理利用。重点在于保护受AI影响的人权，与欧盟AI法规侧重市场规制不同。该公约自2019年开始筹备，旨在通过立法、行政等措施落实条约，英国政府承诺与各方合作确保其实施。随着AI技术迅速发展，确保技术为社会带来益处，不侵犯人权成为全球共同挑战。

扎克伯格和埃克联合批评欧盟人工智能法规，认为这些复杂规则阻碍了欧洲的开源人工智能发展，限制了创新和开发者活力。他们呼吁简化并统一法规，强调开源AI创造公平竞争环境，欧洲应利用单一多样化市场优势，避免错失技术发展机会。尽管欧盟法案为开源AI提供豁免，但条件限制了其潜力，且数据集透明度要求对开源AI影响不大。扎克伯格还表示，若安全且对公众有益，他愿意发布价值100亿美元的AI模型作为开源，以减少大公司垄断。Meta的最终目标是建立AI时代的操作系统，类似Android在智能手机领域的作用。

社交媒体平台X（前身为推特）因未经欧盟地区用户同意，擅自使用其数据来训练人工智能聊天机器人Grok，而遭到来自九个国家的隐私投诉。这一行为引发了爱尔兰数据保护委员会的注意，其对此表示“惊讶”。欧盟《一般数据保护条例》规定，企业使用个人数据必须具备合法依据，否则可能面临高额罚款。投诉指出，X在没有明确告知用户的情况下，处理了约6000万名欧盟用户的帖子数据，用于AI模型训练。隐私权组织noyb认为，X必须获得用户的直接同意，而不仅仅是声称以“合法利益”为依据。DPC已开始对X的AI训练数据处理采取法律行动，但noyb强调，用户无法要求删除已被处理的数据，因此在其他八个成员国也提交了GDPR投诉。X声称其做法基于“合法利益”，但隐私专家认为，用户应首先获得明确的同意。这一争议凸显了AI训练中数据使用和用户同意的法律界限问题。

欧盟《人工智能法案》于2024年8月1日正式生效，标志着人工智能监管新时代的开启。该法案为欧盟境内的AI应用设定了明确标准与合规要求，体现了基于风险管理的治理策略。法案实施后，AI开发者和应用将依据风险等级分类，接受不同期限的合规要求。禁止在特定情况下使用AI技术，如执法部门在公共场所使用远程生物识别。高风险AI应用需通过严格评估与监管审计，最低风险应用则需满足透明度义务。违反法规的公司面临高额罚款，最高可达全球年营业额的7%。通用人工智能（GPAI）开发者需满足特定透明度义务。欧洲标准机构正制定相关标准，预计于2025年4月完成，以促进AI创新与安全应用。

欧盟已启动对通用人工智能模型（GPAI）提供商的规则咨询，旨在为其提供遵守欧盟人工智能法案（AI Act）法律义务的指导，确保GPAI的“可信赖性”。咨询分为三个部分，分别关注透明度、风险分类与评估、以及行为准则的审查与监控，以制定相关行为准则。参与者包括GPAI提供商、企业、民间社会、权利持有者和学术专家，其反馈将影响行为准则的制定，特别是模型训练内容摘要的模板和指导。咨询将于8月25日截止，AI办公室计划组织工作坊促进交流，并确保过程透明。

Meta因欧盟监管担忧暂停在该地区发布其即将推出的多模式AI模型“骆驼（Camel）”。这将限制欧洲公司使用该模型，并引发对数据保护和合规性的激烈讨论。由于新AI法案要求的技术符合期限（2026年8月）以及对数字市场法案的潜在担忧，Meta预计不会在欧盟内推出此模型。苹果公司已采取类似措施，决定避免在欧盟实施Apple Intelligence平台。Meta同时还中止了在欧盟发布AI助手与巴西生成式AI工具的计划。其多模态模型将为Meta内部产品所用，如Ray-Ban智能眼镜，但不会直接向欧盟客户提供，仅限于更大规模的纯文本模型Llama3。这将对希望在欧盟外提供使用这些技术的公司和地区市场造成影响。

Meta周三向Axios发表声明，宣布由于欧盟法规不明确，该公司将不会向欧盟国家的客户发布其新的多模态AI模型或未来版本。这一决定引发了对欧盟AI监管环境的广泛讨论，同时也反映了美国科技巨头在面对全球不同监管要求时的策略调整。

为强化人工智能领域竞争力，欧盟委员会宣布推出规模达5亿欧元的资助计划——"GenAI4EU"，目标是通过该计划在地平线欧洲项目中推进生成式人工智能技术的发展。这不仅旨在确保欧盟在人工智能领域的全球地位，更是要以ChatGPT为代表的技术解决现实世界中的工业挑战。该计划鼓励企业和研究机构协作，共同开发能够应用于实际场景的生成式人工智能解决方案。此举旨在加速创新，促进人工智能技术在工业中的应用。通过企业与研究机构的跨领域合作，计划希望解决工业运营中的具体问题，推动技术的实际应用，进而助力各行各业的效率提升与健康发展。生成式人工智能的潜力巨大，不仅限于文本、图像的生成，还能应用于药物研发、教育等多元领域，显示出欧盟对人工智能领域未来发展的高度重视与投资信心。

"欧盟通过世界首部人工智能法案，以保护公民权利和促进创新。该法案将在24个月内全面生效，预计将成为其他国家和地区参考的重要蓝本。人工智能法规可能成为各国间的重要合作"

["欧盟即将通过全面的人工智能法规","欧洲议会定于3月13日就这项立法进行投票","法案将在2026年基本生效","监管人工智能的不同用途，包括对某些使用案例的禁止"]

["You.com 成为欧盟 iOS17.4 默认浏览器，引入新功能和界面设计。","CEO 表示通过引入 AI 功能和直观设计，提升用户在线信息检索方式。","新功能包括 Ask AI 功能、界面设计更新、增强移动主页体验。","You.com 通过支持文本生成、内容摘要等 AI 功能提升信息查找效率。"]

["苹果公司强硬回应欧盟 5 亿欧元罚单","字节跳动正秘密研发多个 AI 产品","OpenAI 称纽约时报雇黑客攻击 ChatGPT","Google 总裁称 Gemini 的多样性问题「不可接受」","李彦宏称坚定对生成式 AI 和基础模型投入","马斯克、雷军谈苹果放弃造车","索尼 PlayStation 部门裁员 900 人","长安汽车回应洽购高合汽车","GitHub 推出企业版 Copilot","蚂蚁集团发布 20 亿参数多模态遥感基础模型","新款特斯拉 ROADSTER 或于年底推出","一加 Ace 3 原神刻晴定制机发布","Prada 推出《繁花》特别合作系列","奈雪调整加盟战略","《原神》发布新版本特别节目预告","《海洋奇缘》女主回归第二部","NETFLIX 漫改剧集《寄生兽》4 月初上线"]

["微软将向欧洲版OpenAI投资1500万欧元","微软投资法国初创公司Mistral AI","微软与Mistral AI达成新合作关系","微软投资额远低于OpenAI","Mistral AI推出大语言模型和多语种会话助手","欧盟对微软与Mistral AI合作关系进行调查"]

["微软投资欧洲AI新贵Mistral AI引发欧盟审查","微软投资Mistral AI约为1500万欧元","Mistral AI研发的人工智能模型在常用基准测试中取得出色成绩"]

["Meta 发布欧盟选举行动计划，加大打击虚假信息力度。","专家担忧 Meta 对抗谣言的计划存在限制。","Meta 加强 AI 内容透明度，但难以确定深度伪造。","专家认为真实声音易遭操纵，保护民主仍是挑战。"]

["欧盟计划通过提供超级计算机的处理能力，支持本土AI初创公司进行模型训练。","Mistral在欧盟的超级计算访问计划中的早期参与可能表明思路的一致性。","欧盟委员会宣布将为人工智能初创公司提供专用超级计算访问，以帮助它们开发大型模型。","该计划是欧盟在人工智能领域加大投资的最新举措，旨在帮助欧洲公司在这一关键领域与美国竞争。"]

[" 欧盟即将制定全球最全面的人工智能法规，达成历史性协议。","生成式AI工具，如ChatGPT和Google的Bard，将受到严格控制。"," 法案要求开发商维护AI模型信息、摘要版权和标记生成内容。","欧盟人工智能法案有望成为全球AI法规的范本，引领全球标准制定。"]

["芬兰初创公司 Silo AI 发布 Poro，旨在提升欧洲多语言人工智能能力","Poro 是覆盖欧盟 24 种官方语言的开源模型，参数数量达 34.2 亿","Poro 使用跨语言训练方法，解决低资源语言训练性能挑战"]