面向行业主导型AI治理的联邦架构：来自印度的经验教训

目的：印度采用了垂直的、行业主导型AI治理策略。虽然促进了创新，但这种轻触及的方法风险在于政策碎片化。这篇论文旨在提出一个具有凝聚力的“全政府”架构，以缓解这些风险并将政策目标与实际实施计划相结合。设计/方法/途径：本文运用既定的五层概念框架应用于印度情境。首先构建一个整体治理的国家架构。其次，通过对AI事件管理的详细案例研究，验证并展示该架构在设计具体、操作性系统时的实际效用。发现：本文发展出两个可操作的架构。 primary model 为印度的关键机构分配明确的治理角色。第二个是详细的、联邦的AI事件管理架构。它通过采用 common national standard 来解决数据孤岛问题，允许行业具体数据收集，同时促进跨行业分析。实践意义：提出的架构为印度的政策制定者、监管者和行业提供了清晰可预测的路线图，以加速国家AI治理议程。社会意义：通过提供从政策到实践的系统性路径，该架构建立了公众信任。这种结构化方法确保了问责制并使AI发展与社会价值相吻合。原创性/价值：本文提出了一个针对印度“全政府”AI治理模式的详细操作架构。它为任何致力于行业主导治理模式的国家提供了一个全球相关的模板，提供了清晰的实施计划。此外，提出的联邦架构展示了如何通过采用 common standard 实现跨边界数据聚合和全球行业风险分析，而无需集中控制。