文丨陈俊云 许英博 贾凯方 刘锐
近日欧洲议通过了《人工智能法案》（AI Act）草案。如果该法案能通过后续的立法步骤，将成为全球首个关于人工智能的法案。展望未来，法案可能会从人工智能应用所使用的算力规模以及交互模式出发，做出更好量化的标准界定，大算力模型可能会受到更加严格的监管标准，并对训练所使用的数据进行额外审查，最终为全球其他地区人工智能产业的监管提供重要的参考和借鉴。当前监管法案对于闭源模型将更为严格，这将提供给开源模型以及垂直行业的人工智能应用更大的发展空间。此外，法案重点关注大模型底层的训练数据处理，对训练数据的筛选流程、底层训练数据的存放模式以及训练数据的安全规范将会受到更多重视。美股基础软件行业中的数据库以及信息安全板块料将在未来人工智能大语言模型的训练过程中显著受益。
▍事件背景：
北京时间6月15日，欧洲议会（ ）以499票赞成、28票反对和93票弃权的压倒性结果通过了《人工智能法案》（AI act）草案。如果该法案能顺利通过后续的立法步骤，将成为全球首个关于人工智能的监管法案。据德新社14日报道，该草案的通过意味着，欧洲议会、欧盟成员国和欧盟委员会将开始“三方谈判”，以确定法案的最终条款。如果一切顺利通过的情况下，该法案可能将于今年年底正式立法，并将于数年之后正式生效。我们判断，该法案内容，将会为全球其他地区人工智能产业的监管提供重要的参考和借鉴，亦将相应影响全球AI产业的发展路径。
▍法案内容：设置风险等级，加强对闭源模型与数据的监管。
目前公布的草案内容中，法案会根据4个级别的风险对人工智能系统进行分类，从风险最小到完全禁止。风险较高的应用程序，例如招聘和针对儿童的技术将面临更严格要求，包括更加透明和使用准确的数据；而如远程生物识别技术（人脸识别等）则被归入完全禁止分类，如果法案通过意味着未来欧盟成员国内将不被允许使用远程人脸识别。
对于目前最火热的聊天机器人（），草案将其分为较高风险技术，并特别要求厂商严格记录任何用于训练AI系统如何生成类似于人类作品的文本、图像、视频和音乐的版权材料。这将使内容创作者知道，他们的博客文章、电子书、科学论文或歌曲是否已被用于训练，然后他们可以决定其作品是否可以被复制并寻求补偿。
此外，法案引入了监管“通用人工智能”的新措施，适用于由微软、谷歌和等科技巨头构建的资源密集型人工智能系统，其中包括GPT-4和等语言模型，以及 、和DALL-E等人工智能图像生成器。
在极端情况下，违规行为可能会被处以高达3000万欧元或公司全球年收入6%的罚款。
▍未来展望：预计法案在未来2-3年生效，可能从算力标准对各分类的界定标准更为清晰。
参考欧盟此前惯例，我们预计法案将在今年年底获得最终批准，随后是企业和组织适应的宽限期，通常约为两年。但领导该法案工作的欧洲议会意大利议员布兰多·贝尼菲表示将更激进地推动该法案提前生效，因此可能会在监管以及处罚力度寻求部分妥协，以实现法案在2025年甚至更快开始生效。在法案的后续进程上，我们认为目前虽然法案将各类人工智能应用分为了四大类，但四大类之间的界定方式较为模糊，例如初版草案中完全没有涉及聊天机器人，仅是在后续修正案中特别添加了对于聊天机器人的监管办法。展望未来，法案可能会从人工智能应用所使用的算力规模以及交互模式出发做出更好量化的标准界定。大算力模型可能会受到更加严格的监管标准，并对训练所使用的数据进行额外审查。
▍美股科技股启示：对AI监管提供了重要的基准参考，未来对于训练数据的存放、安全保证与处理模式将更受重视。
根据德国商报的报道，欧洲议会正寻求与美国就草案内容签订一份自愿行为准则，以弥补法案正式生效前的空白。如果法案能在年底通过，美国政府可能也会迅速跟进，制定相似的人工智能监管法案。如果按照目前的草案框架，对于闭源公司的大算力模型将会受到更为严格的监管，这将提供给开源模型以及垂直行业的人工智能应用更大的发展空间。此外，法案重点关注大模型底层的训练数据处理，对训练数据的筛选流程、底层训练数据的存放模式以及训练数据的安全规范将会受到更多重视。基础软件行业中的数据库以及信息安全板块将在未来人工智能大语言模型的训练过程中占据更重要的地位。
▍风险因素：
强美元导致全球经济走弱风险；地缘政治冲突导致欧洲经济全面走弱风险；针对科技巨头的政策监管持续收紧风险；宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险；全球云计算市场发展不及预期风险；云计算企业数据泄露、信息安全风险；全球半导体库存出清速度低于预期风险；行业竞争持续加剧风险等。
▍投资策略：
目前版本的欧洲人工智能法案草案为开源模型提供更好的发展空间，并着重强调了训练数据的使用规范，若美国后续针对行业监管参考此法案，美股基础软件板块的数据库、信息安全等企业料将显著收益。考虑到美股整体科技板块有利的企业经营周期、中期良好的业绩确定性&成长性，我们持续看好未来6~12个月美股科技股的表现，建议自下而上，关注个股净利润、FCF，以及估值合理性等，并着重关注数据库、信息安全等细分子板块。
