图5.透明度和可解释性

各国正在借鉴准则、伦理框架、影响评估、新立法、对现有立法的修正和其他文书来实施原则1.4。在这里，重点主要是旨在防止不合理的安全风险的交通法律法规，以及这些法规如何应用于人工智能系统。此外，各国还制定了风险管理方法和机制，以保存数据特征的记录。

图6.稳健性、安全性和保护性

各国已经制定了在多个部门（公共管理、医疗保健、自动驾驶）使用或实施人工智能的道德行为准则。需要注意的是，拟议的人工智能特定法规要求提供文件，解释人工智能系统在其整个生命周期中的正常运行。最后，各国已经建立了独立的监督机构来审计算法的使用。

图7.问责制

许多国家认识到支持人工智能研发的政策重要性，并提出了加强这些努力的举措。大多数国家的人工智能战略都把人工智能研发作为行动的关键领域之一。各国有专门的人工智能研发资金，并通过不同的工具支持人工智能研发。主要趋势包括启动以人工智能研发为重点的政策、计划和项目，支持创建国家人工智能研究所和中心，以及巩固人工智能研究网络和协同平台。

图8.投资人工智能研发

拥抱 AI 赋能的转型取决于数据、基础设施和软件的可用性，以便大规模训练和使用 AI 模型。因此，各国必须确保足够的人工智能计算能力来满足其需求，并充分发挥人工智能的经济潜力。培育人工智能的数字生态系统是各国推进人工智能采用工作的重要组成部分。这些努力包括将人工智能策略与数据访问和共享策略联系起来。这就加强了在提高计算能力、基础设施访问和 NLP 技术投资上的努力。