【副标题】兼论该法案对劳动法的影响
【作者】[德]沃尔夫冈·多伊普勒著（德国不来梅大学法学院教授）；王倩译（上海政法学院教授）；朱军校（上海交通大学凯原法学院副教授）
关键词：欧盟；人工智能法案；风险分类；劳动法；ChatGPT
目次一、引言二、《欧盟人工智能法案》的主要内容三、《欧盟人工智能法案》的整体评价四、《欧盟人工智能法案》对劳动法的影响五、结语
一
引言
（一）当下人工智能的发展
在德国和欧盟，人工智能正在不断征服新的应用领域。无论是医疗诊断、自动驾驶还是生产过程控制，人工智能的应用无处不在，其往往可以加快甚至改善流程。企业和公共机构的人力资源部门的工作也离不开人工智能的支持，比如系统会对应聘材料进行分类，还会剔除某些不符合形式要求的文件。人工智能系统还可以用来判断某人是否适合特定职位，也可用于裁员或其他的人员精简过程。德国劳工部长海尔（HubertusHeil）预测，最迟到2035年，世界上将没有与人工智能应用无关的工作。
所有这些表现背后隐含着统一的效应。在机器时代，各种机器为劳动人民分担了一些繁重的体力劳动，后来相当多的脑力劳动由计算机来完成，尤其类似计算大量数字或纠正拼写错误等常规任务。现在，人工智能正在将更大比例的脑力劳动从人类转移给机器，ChatGPT在欧洲的风靡是最好的例子。其不仅威胁到了“演讲稿撰写人”这一收入不错的职业，而且可以预见今后可能有人会非法使用ChatGPT来解答各种考试题。又比如，DeepL可以在多种语言之间完成质量很不错的翻译工作，同样使得翻译的职业前景黯淡。
（二）立法者的应对
1.存在哪些规制需求？
新技术并不一定需要新法律。民法中的许多规定非常抽象，完全可以适用于新现象。不管出售的是牲畜、房屋还是软件，《德国民法典》设定的规则适用起来并无本质区别——除了在几年前《德国民法典》第327条到327t条对与消费者签订的数字产品合同作出了特殊规定。此外，互联网时代的到来对合同法的改变微乎其微，只是规定了某些明确的信息义务，核心内容一仍其旧。
2.计划和建议的初步尝试
人工智能的出现并没有引起立法者的自发反应。相反，欧盟委员会和各国政府最初发布的是不具有法律约束力的各种“计划”。值得一提的有欧盟委员会于2018年4月25日公布的关于“欧洲人工智能”的“通报”，和德国2018年11月的“联邦政府人工智能战略”。该战略在2020年更新并于2023年由“人工智能行动计划”进一步具体化。其重点在于促进人工智能发展，因为德国希望取得“领先地位”。
3.《欧盟人工智能法案》的立法过程
2021年4月21日，欧盟委员会向公众发布“欧洲议会和理事会关于制定人工智能统一规则（人工智能法案）并修改某些欧盟法律的条例”草案。但其并未进一步解释为何要首次制定一项具有约束力的条例。立法理由只是提到了人工智能的益处和风险，并强调应保持两者之间的“平衡”关系。这符合欧盟的利益，即“加强欧盟的技术领导力，确保欧洲人能够受益于根据欧盟的价值观、基本权利和原则开发和运作的新技术”。该法案草案在随后的三年完成了立法程序。欧洲议会和部长理事会的意见与欧盟委员会的提案存有很大分歧。所以按照惯例，2023年下半年进行了所谓的“三方会议”：委员会、议会和理事会代表努力通过非公开谈判达成妥协，终于在2023年12月就草案达成一致，之后发布了欧盟所有22种语言的版本。
经三方会议达成一致的妥协草案于2024年3月13日得到欧洲议会的批准。2024年5月21日，部长理事会也正式批准了该法案。然而，以这种方式组织的立法程序使得嗣后对所通过的法律进行解释面临重重困难，因为公众无法了解在三方讨论中规则变迁的原因和论据，对立法史的回溯将面临阻碍。此外，欧盟的法律规范有22种不同的语言版本，所有版本在效力上具有同等地位。如果它们之间存在差异，也难以通过文义解释得出可靠的结论。所以，将来只能求助规范体系和对标立法目的，这就给解释者，尤其是欧洲法院留下了相对较大的解释空间。
二
《欧盟人工智能法案》的主要内容
（一）适用范围
根据《欧盟运作条约》第288条第2款，欧盟条例具有全面约束力，适用于成员国的所有公民。条例因此有时也被称为“欧盟法律”，尽管这与欧盟法上的术语不一致。《欧盟人工智能法案》第2条从多个维度界定了适用范围。
1.适用对象
显然，为实现人工智能系统市场化所进行的活动都不包括在内。根据法案第2条第8款，该法案不适用于人工智能系统或人工智能模型在投放市场或投入使用前的研究、测试和开发活动，仅在例外情况下适用于真实条件下的测试。这意味着新的人工智能的研发活动不直接受到该法案要求的影响或阻碍，尽管人工智能系统提供者应满足的要求自然会对制造过程产生影响。从形式上看，仅须遵守其他欧盟法律。
2.适用地域
3.适用事项
《欧盟人工智能法案》适用于“人工智能系统”。法案第3条第1款对其使用的67个术语进行了界定，其中也包括对人工智能系统的定义。所谓人工智能系统必须是一个“以机器为基础的系统”，其设计可实现不同程度的自主操作，这里的“自主”是指其结果不能预测或不能完全预测，与袖珍计算器不同。我们可以说它是一个非确定性系统，它必须从接收到的输入中得出“预测、内容、建议或决定”，而这些输入可能会影响物理或虚拟环境。该定义表述并不十分清晰，所以对人工智能系统的具体界定可能将由欧洲法院的司法实践决定。
4.排除适用的情形
根据《欧盟人工智能法案》第2条第6款，该法案不适用于仅为科学研究和开发目的而设计和使用的人工智能系统和人工智能模型。可见，整个科研领域被排除在外，也排除了不寻求“市场成熟度”的开发情形。就此而言，科学研究也确实不应受到影响，而这本可以通过专门的“除外”条款来明确规定。如果某人开发人工智能既非为了科学研究，也不打算将其商业化，即其行为完全是出于个人的、非职业目的，那么依据法案第2条第10款也同样被排除在适用范围之外。法案第2条第3款亦将专门用于军事目的或服务于国家安全的人工智能系统排除在适用范围之外。《欧盟条约》第4条第2款第3句已清楚地表明，维护国家安全完全是成员国的责任。
5.与其他法律的关系
《欧盟人工智能法案》第2条第7款明确有关数据保护的法律适用不受影响，也就是说，除了明确规定的两个例外情形，法案本身不包含数据处理的法律依据。如果个人数据被用作人工智能的训练材料，那么必须具有符合《通用数据保护条例》或其他数据保护法规的法律依据。此外，根据法案第2条第9款，欧盟有关消费者保护和产品安全的法规的适用也不受限制。这对责任问题尤为重要。在对雇员使用人工智能的情形下，法案第2条第11款明确规定，欧盟和成员国制定的对雇员更有利的规定适用不受影响，包括集体合同，无论这些规定在法案生效时已存在还是在法案之后制定。这一开放性条款远远超出了《通用数据保护条例》第88条的规定。
（二）风险等级的划分
1.原则
《欧盟人工智能法案》原则上区分了三种形式的人工智能系统。法案第5条列出了具有不可接受风险的人工智能系统并加以禁止。法案第6条和第7条调整所谓的高风险人工智能系统。这些系统在法案附件三中被明确列出，须满足法案第8条至第15条详细说明的要求。法案第16条至第22条规定了人工智能系统提供者的义务，法案第23条和第24条则分别规定了进口者和分销者的义务。满足特定条件时，法案第25条将提供者的义务拓展至价值链上的所有公司。法案第26条规定了经营者的义务，其范围要小得多。在高风险系统投入运行之前，必须根据法案第27条规定先进行基本权利影响的评估。法案第28条至第39条规范所谓通知机构的组建和任务，法案第40条至第49条则涉及合规性评估。对于低风险或最小风险的人工智能系统，法案只设定了少量义务，其中最重要的是法案第50条规定的透明度义务。
2.哪些系统具有不可接受的风险？
《欧盟人工智能法案》第5条列举了“人工智能领域禁止的实践”，指向会引发不可接受的后果的人工智能系统。它们的实际意义各不相同，但目前还无法明确预见。
（2）利用人的弱点。与操纵行为有关的还有法案第5条第1款b项中提到的情况，即人工智能系统利用一个人的弱点或因其年龄、残疾或特殊的社会或经济状况而需要保护的情况，使其从事对该人造成重大损害的行为。原本在德国法中一般借助《德国民法典》第138条来处理这些情况，而该条并不要求“重大损害”。
（5）创设人脸识别数据库。根据法案第5条第1款e项，如果人工智能系统的目的是通过从互联网或监控录像中无目标地读取面部图像来创建或扩展人脸识别数据库，则该系统是被禁止的。这尤其也适用于此类私人活动。
（6）分析人的情绪。法案第5条第1款f项禁止在工作场所或教育机构使用人工智能系统记录人的情绪。出于医疗原因而规定的例外情形没有问题，但以“安全原因”为理由的例外则并非如此：这可能意味着，如果根据法案第2条第11款优先适用的国内法律不禁止这种对人格领域的侵犯，那么警察或安保人员很可能需要接受情绪检测。
（8）实时远程识别系统。当人工智能系统被用于刑事追诉的目的时，将人工智能支持的生物特征实时远程识别系统用于公众可进入区域受到非常详细的规制。根据法案第5条第1款h项，此种系统原则上是违法的，但也有一些重要的例外情况，不过法案第5条第2款和第3款又对例外情况作出了限制。而且根据法案第5条第4款至第6款，市场监督机构和国家数据保护机构也必须参与其中。
3.高风险人工智能系统
（1）一般情形下的界定
《欧盟人工智能法案》第6条第1款对于高风险人工智能系统的分类参照了欧盟有关产品安全的指令和条例，这些指令和条例也覆盖了机器、玩具、运动船、电梯和缆车等产品。如果人工智能系统是作为这些产品的安全组件安装或使用的，则自动构成高风险系统。此外，根据法案第6条第2款，附件三所指的人工智能系统也应被视为高风险系统，比如那些不在法案第5条列举的禁止清单上的生物识别系统[见上文第2（7）点]。至于其他系统的界定，就要根据生活领域加以区分了。
如果人工智能系统的提供者认为不存在高风险，但市场监督机构不认可，那么应该根据法案第80条来处理。如果无法消除意见分歧，当局可以采取行政管理措施，在个案中当局甚至可以要求提供者将人工智能系统撤出市场。
（2）例外情形
《欧盟人工智能法案》第6条第3款针对附件三目录规定了例外情况，不过满足法案第6条第1款规定的情况时总是属于高风险系统。法案第6条第3款第2句所列的四种情况在立法者看来风险较小，具体包括以下几种情况：人工智能系统旨在执行“狭窄定义的程序任务”，例如检查申请文件的完整性；人工智能系统旨在改进先前完成的人类活动的结果，例如医生根据已有症状得出了可能的诊断结果，人工智能系统告诉他是否还有其他可能；人工智能系统被用于识别与先前决策模式的偏差，但不能在未经人类适当审核的情况下取代或改变先前的决策；人工智能系统只是为附件三中的评估做“准备工作”。
（3）后续的修订
4.其他人工智能系统
不符合高风险系统定义的人工智能系统通常被称为低风险或最小风险的人工智能系统。《欧盟人工智能法案》中只有少数条款对其适用，后文还将详述[下文第（四）点]。另外，法案第51条及以下条款是针对“通用目的”人工智能模型特殊规定。这些都将在下文讨论[下文第（五）点]。
（三）对高风险人工智能系统的要求
高风险人工智能系统必须满足《欧盟人工智能法案》第9条及以下条款规定的特定要求。此外，法案第26条及以下条款规定的提供者义务以及其他人的义务对这些要求进行了补充。
1.风险管理系统
2.数据管理
人工智能系统通常必须使用个人或非个人数据进行训练。这些数据的质量决定了人工智能是否能很好地工作。《欧盟人工智能法案》第10条针对这一问题提出了训练、验证和测试数据集所须满足的要求。值得一提的是，法案第10条第2款f项规定必须对可能导致欧盟法律所禁止的歧视的“偏见”进行审查，而且必须采取适当措施以识别、防止和减轻这种扭曲的风险。根据法案第10条第3款，就人工智能系统预期实现的目的而言，数据集必须具有充分的代表性，并且尽可能无误和完整。比较难以实现的是法案第10条第4款的要求，考虑到高风险系统预期在“特定地理、背景、行为或功能的框架性条件”下被使用，数据集必须是符合上述条件的典型特征或元素。鉴于这些表述的宽泛性（比如“具备足够的代表性”“尽可能地无误”）及其处理的难度，在发生争议时将难以确定人工智能系统是否符合规定，特别难以确定其并未造成歧视。就此，反歧视法中至今有效的基本原则仍予适用。
3.透明度
4.人类的监督
人工智能不应独立运作。因此，《欧盟人工智能法案》第14条第1款规定高风险系统的设计必须能被自然人有效监督，以排除或至少减少人工智能对健康、安全和基本权利的威胁。预防措施应在系统投入使用前就安排到位。这些措施应尽可能在技术可行的情况下内置于系统中，或者在设计时使运营者能够实施这些措施。
5.准确性、稳健性和网络安全
6.提供者的义务
按照法案第18条，特定文件必须保存10年，其中包含法案第11条规定的技术文件和第17条规定的质量管理体系文件。不过对于自动生成的日志，第19条规定的保存期限要短得多。法案第21条则重申了与主管当局合作的义务。
7.进口者、分销者和价值链上其他参与者的义务
法案第25条使用的“价值链”一词有些难以理解。其第1款规定了三种情形，在这些情形下进口者、分销者、运营者或其他第三方都应承担原本应由提供者承担的义务：（1）在“产品”即高风险人工智能系统上标注其名称或商标的人；（2）对已投放市场的系统进行“重大改变”而不改变其特性的人；（3）将已投放市场的非高风险系统改造为高风险系统的人。此时，最初的提供者将不再承担作为提供者的义务，而是必须在法案第25条第2款规定的范围内，为现在被视为提供者的第三方提供支持。
如果人工智能系统是某些产品的安全组件，那么根据法案第25条第3款，产品制造者被视为提供者。法案第25条第4款将那些在高风险人工智能系统制造过程中提供“工具、服务、组件或程序”的人也纳入了规制。虽然这些人未被视为提供者，但他们有义务根据公认的技术水平在书面协议中具体说明必要的信息、能力、技术访问和其他支持措施，以便提供者能够完全履行法案规定的义务。
8.运营者的义务
尽管运营者对高风险系统有实际的“控制”，但是根据《欧盟人工智能法案》第26条，其必须履行的义务要少得多。不过，此规则只适用于欧盟法律，若成员国国内法规定了无过错的损害赔偿责任，则法案规定不影响其适用。
运营者最重要的义务是按照提供者制定的使用说明行事，且必须根据法案第14条指定一名合格人员对系统进行监督。此外，根据法案第4条的规定，所有参与使用人工智能系统的人员都应具备必要知识和经验（见上文第4点）。法案第26条第7款还规定，在启用高风险人工智能系统之前，运营者还必须告知受影响的雇员和雇员代表，他们将成为高风险人工智能系统的使用“对象”。可想见的适例是他们将与人工智能系统一起工作，或者将受到该系统监控。法案第26条第11款还规定运营者必须告知有关主体，针对他们的决定将由人工智能系统作出或在其支持下作出。此外，运营者有义务将新出现的风险和“严重事故”通知提供者和其他机构。
在运营者将高风险人工智能系统投入使用之前，必须根据法案第27条进行基本权利影响评估。这与《通用数据保护条例》第35条规定的数据保护影响评估类似，但需要分析的问题更为详细。基本权利影响还包括禁止歧视。运营者有义务通知市场监督机构评估结果，以便其在必要时采取适当措施。
9.行政管理规定
（四）对其他人工智能系统的要求
（五）通用目的人工智能模型
直到“三方会议”的谈判，《欧盟人工智能法案》才新增了现在的第51条至第56条。这些规定是为通用目的人工智能模型而设，即可用于不同任务的人工智能技术的表现形式。ChatGPT是人们最常提到的例子。
法案第55条还针对具有系统风险的通用目的人工智能模型提供者规定了额外义务，要求对其进行“模型评估”，确保模型应符合先进技术水平并考虑到可能发生的对系统的攻击。提供者必须对由此产生的系统风险进行评估并尽量减少风险。提供者须将“严重事故”和可能的补救措施的信息记录在案，之后须立即告知人工智能办公室和国家主管机关。最后，必须确保适当的网络安全水平。鉴于尚未就有关的所有问题点形成统一规则，此类人工智能模型的提供者可将法案第56条制定的行为准则作为指导。
（六）促进创新的措施
1.人工智能监管沙盒
2.促进创新的其他措施
法案第60条针对在“真实条件下”进行的、于监管沙盒之外以高风险系统为对象的测试作出了详细规定。根据法案第61条，进行这些试验还须征得所涉及主体的知情同意。
（七）其他规定及法案的生效
1.其他规定
根据法案第85条，任何人如果有理由认为存在违反法案的行为，都可以向市场监督机构投诉，不以本人受到具体影响为前提。法案第86条第1款则规定，如果任何人因某一高风险人工智能系统基于数据作出的决策受到影响，都有权从运营者处获得“关于人工智能系统在决策过程中所起作用的清晰且充分的解释”。解释还应包含决策所涉及的重要因素。通用目的人工智能模型的提供者还必须遵守法案第86条至第94条的特殊监管规定。根据法案第96条，欧盟委员会负责制定法案的具体实施指南。鉴于法案规定往往存在广泛的解释需求，所以委员会享有的具体化权限具有重大实操意义。
2.法案的生效
三
《欧盟人工智能法案》的整体评价
（一）牺牲小微企业利益的产品安全法？
《欧盟人工智能法案》就其内容重心而言应该属于产品安全法范畴，其目的是将使用人工智能系统对第三方造成的不利和风险降至最低，这也有利于提高公众对人工智能新技术的接受程度。至于以后能否真正实现此目标，目前难以分析和判断。不过，针对高风险人工智能系统规定的复杂而昂贵的预防措施可能会产生意想不到的效果，即减缓人工智能的发展。不可忽视的风险还有，谷歌和微软等大型国际公司将最有能力满足该法规的要求，从而将进一步扩大它们对小微企业的领先优势。尤其是创新型初创公司将面临巨大挑战，比如人工智能监管沙盒等要求可能导致它们经济负担过重。
（二）实施中的问题
《欧盟人工智能法案》在实施过程中还会面临一个问题，即实践中通常难以判断一家企业是否在使用人工智能，尤其是人工智能与“普通”软件之间的区别并不十分明确。所以，将来有可能会出现相当大的执法缺陷。法案规定的极其高额的罚款力度[详见上文第二部分第（七）1点]是否足以作为解药，恐怕值得怀疑，因为许多条款的表述比较模糊，以至于故意违反法案的行为很少能够得到证实。
（三）未被考虑的问题：训练材料的获取
《欧盟人工智能法案》中并未提及人工智能的训练材料应该如何获取，只是在法案第10条中提出使用的训练材料应该符合一定的质量标准[见第二部分第（三）2点]。然而，法案之外的其他法律存在一些限制性规定，可能不利于人工智能的开发。
1.数据保护法上的前提条件
2.著作权法上的前提条件
（四）未被考虑的问题：对就业市场的影响
如果人工智能的发展导致例如记者或者翻译等职业萎缩到仅有少量人员，那么将会如何，在《欧盟人工智能法案》的立法理由中几乎没体现这方面的考量。即使是剩下的从业者能够从事的工作也很有限，比如限于检查ChatGTP或类似人工智能系统的产品是否有错误，而且这种错误的发生几率会越来越低。此外还有很多其他职业也可能受到影响，比如出租车司机等，但法案似乎不认为存在这样的问题，甚至没有提及。三方会议是否曾提及这个话题不得而知，因为谈判是非公开进行的，目前也没有任何会议记录可考。因此，没有明显迹象表明此种后果曾成为商议的话题。
四
《欧盟人工智能法案》对劳动法的影响
（一）具有不可接受风险的人工智能系统
《欧盟人工智能法案》第5条普遍禁止某些做法，此禁令不区分作为行为人的提供者、运营者或第三方在法律关系中的角色，因此使用人工智能系统的雇主无疑也受其约束。
1.影响雇员潜意识和利用人性弱点
2.对雇员进行社会评分
3.预测雇员犯罪的风险
4.建立雇员人脸识别数据库
《欧盟人工智能法案》第5条第1款e项还禁止雇主通过“无目的地读取”互联网或监控录像中的面部图像来创建人脸数据库。然而，如果雇员进出公司场所被拍摄下来，并在此基础上使用人脸识别软件，则不存在前述“无目的地读取”，而且此时与条款规定的两种情况不同，并不能获取极其大量的信息。
5.雇员情绪分析
《欧盟人工智能法案》第5条第1款f项有关禁止使用人工智能系统识别情绪的规定在劳动关系中具有重要的现实意义。这意味着呼叫中心经常使用的以下技术不再合法，即可从声音中推测出对话的情绪，进而经常导致呼叫中心的工作人员被要求克制自己的情绪并对来电者采用更加友好的语气。如果人工智能系统被用于分析求职者的面试谈话，并从中识别相应情绪，则此种做法也将被禁止。虽然法案认可出于安全原因的例外情况，即可以对警察候选人或警官的情绪进行分析，但该例外规定与德国劳动法冲突，因为根据法案第2条第11款，对雇员更有利而应优先适用的德国劳动法禁止对雇员的人格领域进行如此深入的调查。
6.对雇员进行生物信息分类
劳动关系中也可能出现使用人工智能系统对雇员进行生物信息分类的情形，具体分析可参考前面部分的论述[见上文第二部分第（二）2（7）点]。
7.实时远程识别系统
（二）招聘中人工智能的运用
法案第6条第3款规定的例外情形在实践中相当重要。首先，如果人工智能系统只是为了完成“狭窄定义的程序任务”，就不会被认定为高风险人工智能系统。比如系统只是对以数字形式提交的简历进行所需文件的完整性检查，就属于这种情况。其次，如果传统的遴选程序完全由人类决策者参与，只是之后由人工智能系统对结果进行复核，同样也不属于高风险系统。最后，仅完成对应聘者进行评估的“准备工作”也不属于高风险系统，因为在这种情况下人工智能系统要么只准备事实依据，要么虽然进行评估但评估结果都必须由人工决策者进行全面审视，否则就不属于“准备工作”了。
人工智能系统不属于高风险系统的，雇主也必须根据法案第50条向申请人说明人工智能的使用情况[详见上文第二部分第（四）点]。例如，使用聊天机器人回答申请人或新雇员的问题时，就属于这种情况。雇主使用人工智能系统对申请人进行语音分析但不进行情绪记录的，也应当告知。
按照法案第2条第11款，成员国的劳动法对求职者更有利的，则予优先适用。在德国，企业职工委员会的共同决定权尤为重要。根据法案第2条第7款，数据保护法的一般规定的适用同样不受影响。其中需特别强调的是《通用数据保护条例》第22条，该条禁止应聘者成为仅由自动化系统作出决策的对象。
（三）针对雇员的人工智能运用
如果人力资源部门对雇员使用人工智能系统，原则上会出现与招聘程序中相同的问题。如果人工智能被用于法案附件三第3款b项所列的特定目的，则是被认定为高风险人工智能系统的典型情况。这些目的包括人工智能系统“影响”雇主作出有关工作条件、晋升和解雇的决定，当然也包括由人工智能自己作出决定的情形。使用人工智能系统按照《解雇保护法》（Kündigungsschutzgesetz）第1条第3款在不同雇员之间进行社会性挑选时，也属于高风险人工智能系统。此外，人工智能系统基于个人行为或个人特征进行任务分配，也属于这种情形。但若工作指令在人工智能帮助下生成，且指令发出不是基于个人而只是出于经营需要，则不属于这种情形。还有一种可能的目的是使用人工智能系统观察和评估员工的表现和行为，但此时也适用前面提到的例外情况。
与在招聘程序中一样，即使人工智能系统不属于高风险系统，雇主也必须根据法案第50条向雇员说明人工智能的使用情况。成员国的劳动法规定对雇员更有利的，其适用不受影响。在德国这一点尤为重要，因为根据《企业组织法》（Betriebsverfassungsgesetz）第87条第1款第6项，企业职工委员会就雇主通过技术设备监控雇员的绩效和行为享有共同决定权。此外，还须始终考虑是否逾越《通用数据保护条例》第22条之界限的问题。
（四）在工作中使用人工智能
1.继续培训
2.使用ChatGPT工作
五
结语
法律应该是为实践提供方向的路标，但它不应预先规划和控制每一个小步骤，如果非要这样做，就会使创新陷于瘫痪。一方面，人工智能领域的技术发展必须与劳动力市场的形势相协调，但这可能延缓发展潜力的实现。另一方面，我们也不应人为制造那些阻碍与放缓技术发展的无谓障碍。《欧盟人工智能法案》将促进还是阻碍欧盟在全球经济中的地位，尚未可知。目前来看，后者的可能性似乎更大。