举个例子，欧美航空领域的法规不会有太大区别 。你在德国坐飞机或者在美国坐飞机，你应该不会询问其法规是否不同，因为它们最终都要保障安全 。对AI技术也是如此，行业内很多事情在不同地区都是相似的 。
坦白说，没有任何人完全了解AI技术到底会如何影响人类的权利 。因此，这里有一个关键问题是，管控风险的时机——你要现在就插手控制风险，并早早地设置限制和标准？还是要等一段时间，看看AI技术的发展和应用，然后再进行监管，出台一些限制？
欧洲通常是前者，而美国在这方面则更有耐心 。美国喜欢的方式是“不要着急，让我们看看它会如何，我们先允许创新，等有问题时再去解决它” 。这是因为美国在决定行动时往往也非常迅速 。我们已经看到金融危机后，美国改变事情的速度有多令人惊讶 。这也符合美国愿意放手观察的做法 。
第一财经：美国的治理方式对商业更友好吗，这是否意味着反监管的立场？
埃夫根尼奥：我不认为如此，因为商业是需要监管的 。如果人们认为产品不安全，他们就不会购买产品 。即使在市场竞争方面，商业也需要监管 。
总的来说，我认为没有人不需要监管 。即使是科技高管也在说“监管我们”，最近美国参议院对OpenAI首席执行官阿尔特曼（Sam Altman）的听证会就是如此 。他们知道，如果没有监管，人们将不信任技术，就有可能失去创新和进步 。监管并不反创新，监管也可以支持创新，理解这一点非常重要 。
但另一方面，监管的确也会减缓创新，当它增加了竞争难度，给一些小企业、投资和退出机制大大增加做事成本时尤其如此 。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）导致了小企业成本骤增，其中大多是欧洲初创公司 。这最终帮助美国大公司获得了竞争优势 。从这个意义上说，这一结果与欧盟的目的恰恰相反 。
关键之处在于，我们要理解，第一，没有完美的法规；第二，做事要平衡成本，这个成本可能是小企业的竞争，或是终端消费者的信任和安全 。当你必须平衡各个因素，你无法一次得到最优解 。你只能从某个地方着手，然后不断迭代更新、迅速响应 。“边走边学”才是最重要的 。
第一财经：但严格的监管可能会对商业和进步造成损害 。我们应该如何在监管和创新之间掌握好平衡？
埃夫根尼奥：首先要明白，我们不会一次就做对，我们需要时间来矫正 。因此，重要的是建立好的流程和体系，以便我们快速学习和更新 。我们必须尽量思考我们未来能多快地适应它，而不是一直纠结今天该怎么做 。
第二，我们必须了解问题的本质 。例如，监管的成本有多高？成本不一定是金钱，也可能是可及性，比如一些公司可能因此无法获得数据或人才 。
我们必须要理解不同的行业，不同的应用，或不同的背景知识，我们必须有基于AI资源的视角，了解人才、数据、计算、补充技术和资产的可用性等方面 。只有掌握了这些，我们才可以就如何平衡创新与监管做出更好的决定 。
我们不能出于恐惧而监管，这是不充分的，也是不正确的 。它应该是一个持续学习的体系，有一个能够快速吸收和修复的路径 。
同样，监管中必须有不可跨越的红线 。欧盟的《人工智能法案》中就规定了不可发展的部分，比如不可用于社会评分 。
【专访欧洲工商管理学院AI专家：“AI监管将是一个不断学习的过程”】我们还必须考虑需要配套发展的生态体系，比如保险 。举例来说，如果由于人工智能而发生事故，谁来支付相应的赔偿 。
在监管上，我们无法一次就做到最好，这将是一个不断学习的过程 。
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