歐洲的人工智慧政策正進入關鍵階段。歐盟多年來致力於制定規則和倫理框架，如今面臨著巨大的壓力，需要證明其能夠在不失去公眾信任的前提下，大規模部署人工智慧，增強競爭力，並降低戰略依賴性。

這一轉變構成了近期歐洲經濟和社會委員會 (EESC) 與歐盟委員會及人工智慧專家舉行的全體會議辯論的主題。這次辯論是在EESC就《應用人工智慧策略》(Apply AI Strategy)透過[EESC意見](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/our-work/opinions-information-reports/opinions/apply-ai-strategy-strengthening-ai-continent)之前舉行的。

## 從願景到實際應用

歐盟委員會通訊與技術總司 (DG CONNECT) 人工智慧辦公室主任 Lucilla Sioli 表示，核心挑戰不再是定義負責任的人工智慧，而是確保企業和機構真正應用人工智慧。她認為，只有將人工智慧應用於經濟各領域真正提高效率的挑戰，歐洲才能實現成為人工智慧領先大陸的雄心壯志。

因此，歐盟委員會正在推出一系列實用工具，包括在數位創新中心設立人工智慧體驗中心，呼籲各國加強與國家人工智慧戰略的銜接，並啟動一個協調論壇，將旅遊業和電子商務等行業納入該戰略。

西奧利還警告說，成員國在人工智慧治理方面進展緩慢且不均衡，可能會阻礙可信賴且合規的人工智慧的發展，她敦促各國政府修訂國家戰略，使其與「應用人工智慧」願景更加緊密地結合起來。

## 投資、基礎建設和主權

投資仍然是一個主要限制因素。人工智慧基礎設施成本高昂，公共部門無法獨自承擔。與美國不同，歐洲缺乏同等規模的私人資本流入人工智慧發展領域。

為了彌合這一差距，歐盟委員會正在推進其「人工智慧超級工廠」計畫（https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-factories），旨在吸引私人投資與公共資金共同投入。 「預計企業將承擔總成本的三分之一左右，」西奧利指出，並強調能源效率和永續性將是核心考量。

## 應用人工智慧與以人為本

歐洲政策研究中心（CEPS）研究主任安德烈亞·倫達也強調了務實的重要性。他認為，下一階段的競爭將在能源、醫療、汽車、製造業和公共服務領域展開。他表示，歐洲正邁入實體人工智慧和應用人工智慧的時代。

倫達警告說，不應採用標準化的方法，假設每個地區都能在所有領域取得成功。相反，歐洲需要清楚地了解每個領域能夠實際交付什麼，避免產生新的依賴性——例如將歐洲數據傳輸到遙遠的雲端基礎設施。

歐洲經濟社會委員會（EESC）的代表們一再強調，討論的焦點在於人與信任。工人代表、公民社會和消費者權益倡導者強調，如果沒有透明度、問責制以及對企業（尤其是中小企業）的實際支持，人工智慧的普及應用將難以成功。他們擔憂的問題包括就業機會流失、技能缺口、偏見以及資料中心日益增長的能源需求等。

## 從規則到結果

這場辯論凸顯了一個共同的診斷：歐洲已經制定了規則。現在的挑戰在於，歐洲能否以足夠快的速度、選擇性和負責任的方式應用人工智慧，從而在全球競爭中保持競爭力，而這場競爭的本質在於速度和規模。

如果值得信賴的人工智慧要成為歐洲的差異化優勢，它不僅必須體現在監管層面，還必須體現在工廠、醫院、公共服務和日常商業決策中。

最終，評判「應用人工智慧策略」成敗的標準，與其說是其雄心壯志，不如說是其執行情況——以及歐洲人是否將人工智慧視為一種為他們服務的工具，而不是一種強加於他們的工具。