跨国企业中的人工智能——欧盟与中国之间的机遇、风险与合规挑战

跨国企业可通过集中开发的AI系统获得显著收益，例如：

• 客服、人力、营销统统自动化
• 内容生成与翻译的可扩展模型
• 通过数据分析与预测工具提升效率

尤其是基于大型模型（如GPT或Gemini的API）所构建的系统，使企业能够以较低的合规成本快速推向市场。在欧盟，这类模型的使用虽受监管，但在满足透明度、著作权与风险防范要求的前提下仍属合法。

相比之下，中国为AI产品提供了巨大的市场潜力，但前提是产品需进行本地化调整、正确标识并符合政治规范。

欧盟与中国在AI监管方面存在深刻差异：

• 欧盟 通过《人工智能法案》（AI Act）按风险等级监管AI系统。高风险系统（如生物识别、信贷评估）须通过合规审查、文档记录并配备人工监督机制。数据保护以《通用数据保护条例》（GDPR）为基础。
• 中国 则通过多项单独措施监管AI。自2025年9月1日起，所有AI生成内容均须全面标识，并确保内容“政治上无问题、符合法规要求”。企业需在中国国家互联网信息办公室（CAC）注册其模型。

许多企业低估了AI系统本地化的复杂度：

• 统一模型难以合法合规：欧盟与中国的监管要求严格且差异巨大。《GDPR》与《个人信息保护法》（PIPL）均对跨境数据传输设置高门槛，使共享数据池或集中训练模型受到限制。在欧洲合法的AI聊天机器人，可能因回答“敏感话题”而在中国违法。
• 内容标识要求不同：欧盟仅要求对特定深度伪造或生成内容进行标识，而中国要求所有AI生成内容必须以明显、可机读方式标识。
• 技术隔离成为必要：企业往往需维护两个独立模型——一个用于欧洲，一个用于中国——分别管理托管、日志及治理体系。
• 对中国平台的依赖：无自建基础设施的德国企业须依赖本地合作伙伴（如阿里巴巴、腾讯），并受其认证及政治调整的约束。

在跨国企业环境中部署AI，不仅是技术问题，更是法律与合规的平衡艺术。欧盟与中国的不同监管框架迫使企业在“集中效率”与“本地合规”之间做出取舍。

唯有通过明确职责分工、深入本地化调整及持续的法规监测，企业方能在全球范围内实现合法、安全且具前瞻性的AI应用。