2025年6月10日，欧盟联合研究中心（JRC）发布《生成式人工智能展望报告》（Generative AI Outlook Report），旨在为欧盟政策制定提供基于证据的科学支持，探讨生成式人工智能（GenAI）在技术、社会和政策层面的影响与挑战。以下是对报告背景、内容及意义的详细概括：。
一、报告背景
1.技术发展与社会影响
生成式 AI 作为颠覆性技术，具备以空前规模生成类人内容的能力，已在医疗、教育、科研等多领域展现创新潜力，同时也带来错误信息、劳动力市场冲击、隐私泄露等社会挑战。其快速发展要求跨学科视角以全面理解其影响。
2.欧盟政策需求
欧盟需在保障技术创新的同时，确保生成式人工智能发展符合民主价值观与法律框架（如《人工智能法案》《通用数据保护条例》）。报告为欧盟在全球生成式人工智能竞争中定位、制定监管策略提供科学依据。
3.全球竞争与协作
中国与美国在生成式人工智能研究与商业化中领先，欧盟需通过投资、政策协调提升竞争力，同时应对技术依赖、数据主权等挑战。
二、报告核心内容
1. 技术层面
技术现状与趋势：生成式人工智能基于大规模数据训练与计算基础设施，正朝多模态（文本、图像、音频融合）、自主智能体（Agentic AI）、高级推理能力演进，但存在模型偏见、安全漏洞（如数据投毒、提示注入攻击）；评估与安全挑战：需标准化评估方法确保模型可信度，同时防范 AI 系统被用于网络攻击、深度伪造等恶意行为。
2. 经济影响
全球竞争力：欧盟在生成式人工智能学术研究中排名第二，但风险投资与专利数量落后于中美两国，需加强初创企业支持与产业转型；劳动力市场与产业变革：生成式人工智能有望提升生产力，但可能导致高技能岗位需求增加、低技能岗位流失，需通过再培训缓解就业不平等。
3. 社会挑战
伦理与公平问题：训练数据偏差可能加剧性别、种族歧视，AI 生成内容可能误导公众（如虚假信息传播），需强化透明度与伦理审查；教育与技能鸿沟：生成式人工智能在教育中可个性化学习，但过度依赖可能削弱批判性思维，需推动 AI 素养教育；隐私与数据保护：生成式人工智能对个人数据的大规模使用挑战《通用数据保护条例》（GDPR），需平衡数据利用与隐私安全。
4. 政策与监管框架
欧盟立法响应：《人工智能法案》以风险为基础分类监管生成式人工智能系统，禁止高风险应用（如社会评分），要求透明化 AI 生成内容；《数字服务法案》要求平台应对 生成式人工智能相关系统性风险（如选举干预）；跨领域政策协调：结合数据治理、版权法（如 AI 生成内容知识产权归属）、环境政策（数据中心能耗），形成综合监管体系。
5. 行业深度分析
医疗健康：生成式人工智能加速药物研发、个性化诊疗，但需防范数据隐私与诊断偏差；教育领域：赋能个性化教学，但需警惕学术诚信与学习能力弱化风险；科研与公共部门：提升科研效率、政务服务智能化，但需确保决策透明与公众信任。
三、报告意义与价值
1.政策指导价值
为欧盟制定生成式人工智能战略提供证据支撑，推动技术创新与伦理监管平衡，如建议投资 AI 基础设施、强化跨学科研究、建立泛欧数据空间。
2.社会与经济启示
揭示生成式人工智能对就业、教育、医疗的重塑路径，呼吁社会通过技能培训、公众参与应对变革，避免技术垄断加剧不平等。
3.全球治理参考
强调欧盟在 GenAI 国际标准制定中的角色，促进跨国协作（如数据共享、风险评估框架），提升全球技术治理话语权。
4.学术与产业推动
为学术界提供技术评估框架，为企业指明合规发展方向，助力构建 “可信赖 AI” 生态系统。
四、总结
该报告通过多维度分析，凸显生成式人工智能作为通用技术的革命性潜力，同时警示其社会风险。欧盟需以 “技术创新 + 伦理监管 + 社会包容” 的三重路径，在全球竞争中实现生成式人工智能的可持续发展，确保技术红利惠及全体公民。
更多信息请参阅：
编译自：欧盟出版局官网 2025-06-10
编译者：上海师范大学国际与比较研究院 毕心如