葡萄牙案例研究：构建负责任人工智能成熟度模型的实践探索与行业应用

针对现有AI伦理评估工具耗时复杂的问题，葡萄牙研究团队开发了行业通用的负责任人工智能(RAI)成熟度模型。该研究在3家企业和2个研究中心试点，结果显示44%的组织已具备基础RAI意识，33%正积极整合要求。模型通过57项评估指标和四级成熟度体系，为中小企业提供了可操作的自我评估工具，对落实欧盟《AI法案》具有重要实践意义。

　　

随着人工智能(AI)技术深度渗透社会生活，其引发的伦理争议日益凸显。从算法偏见导致的社会不公，到生成式AI引发的版权争议，如何在创新与责任之间取得平衡成为全球性难题。尽管欧盟《AI伦理指南》等框架提出了可信AI(Trustworthy AI)七大要求，但长达133项的评估清单让中小企业望而却步。更棘手的是，现有工具如RAII认证体系存在行业局限性，而Schuster等开发的AI成熟度模型(AIMM)又缺乏伦理维度评估。这种"工具荒漠"使得动态创新的中小企业难以系统化应对AI开发的伦理、法律和社会影响(ELSI)。

针对这一痛点，葡萄牙的研究团队在《Journal of Responsible Technology》发表创新研究，提出首个面向行业的负责任AI(RAI)成熟度模型。该模型以欧盟指南为蓝本，创新性地引入知识产权保护子项以应对ChatGPT等生成式AI的新挑战。通过四级评估体系（无意识、探索性、主动性和战略性）和57项精简指标，为组织提供可操作的自我评估工具。在葡萄牙3家企业（涵盖大型公司、中小企业和快速成长的独角兽企业）和2个研究中心的试点中，模型展现出显著实用性——44%的要求已达到探索性水平，33%进入主动整合阶段，尤其在技术性较强的准确性(Accuracy)和社会参与(Stakeholder Engagement)方面表现突出。

研究团队采用De Bruin和Rosemann的成熟度模型开发框架，通过四个关键阶段实现模型构建：首先基于欧盟指南确定7大核心要求（如人类监督、技术稳健性等）和20个子项；其次设计四级评估体系，采用4点李克特量表强制选择法避免中性选项干扰；接着开发包含57个条目的评估问卷，通过SurveyMonkey平台收集19位决策者的反馈；最后结合面对面案例研究进行模型验证。特别值得注意的是，研究选择葡萄牙作为案例具有典型性——该国既有快速崛起的AI创新生态（OECD 2023年报告指出其AI发展指数显著提升），又拥有多家估值超10亿美元的科技独角兽企业，为模型在不同规模组织的适用性测试提供了理想场景。

研究结果呈现出鲜明的组织差异图谱。专注于机器翻译的Company Three在7项要求上达到战略级，其建立的伦理委员会和系统的版权保护机制（如训练数据溯源披露）成为行业标杆。相比之下，传统软件企业Company One在10项要求上仍处于无意识状态，突显转型企业的RAI认知鸿沟。两个研究中心则展现出"高认知-中实践"特点：在面部识别技术开发中，Research Centre One虽主动采用反攻击检测(Resilience to Attack)技术，但风险评估(Risk Management)体系仍不完善。这种差异印证了研究核心发现——组织对RAI的重视程度与其AI业务核心度呈正相关。

模型创新性体现在三大维度：一是实用性，将复杂伦理要求转化为具体行动项，如建议探索级组织"建立AI决策追溯机制"；二是包容性，通过"非完全适用"选项适配工业检测等特殊场景；三是动态性，22%的受访企业计划每年复评，反映模型能持续推动改进。研究同时揭示了当前RAI实践的薄弱环节——可解释性(Explainability)和普适设计(Accessibility)的成熟度最低，这与AI系统的"黑箱"特性及B2B场景的局限性密切有关。

该研究为《欧盟AI法案》的落地提供了切实可行的实施工具。正如讨论部分强调，模型可作为一致性评估(Conformity Assessment)的基础框架，帮助中小企业分阶段满足法规要求。未来研究可纵向追踪组织成熟度演变，或拓展至医疗等高风险领域验证模型普适性。这项来自葡萄牙的探索证明：在AI治理的全球竞赛中，兼顾严谨性与实用性的工具，才是推动负责任创新的真正引擎。