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市场研究公司Omdia的最新报告写到，监管机构在自身组织内部利用AI的例子屈指可数，这其中包括美国的FCC、英国的Ofcom和西班牙的CNMC。然而，还有许多其他可以使用AI的方式，这些方式尚未得到充分探索，例如加强公民对政策制定的参与、开发新的创新公共服务以及组织管理。
监管机构评估电信业对AI的使用，但在内部采用方面却处于落后状态
2024年3月26日，Ofcom发布了《2024/2025年人工智能（AI）战略方针》，重点聚焦于应对AI风险以及AI对竞争的影响。在战略规划中，只有一小部分提到了Ofcom如何利用AI来改善其工作和效率。这与全球其他地方的监管机构并无不同。AI等技术出现在各行各业的广泛用例中，一些国家已经公布了国家AI战略。在监管方面，许多监管机构已经开始研究制定道德、隐私和安全准则，并探索电信业如何开始利用AI。然而，只有少数监管机构开始在自身组织内部使用AI。
其中一个例子是美国联邦通信委员会（FCC），FCC在其宽带地图绘制中使用AI来研究不同的地理位置、人口密度和经济因素，以帮助确定哪种类型的宽带技术在该地区最具经济意义。美国国家标准与技术研究院（NIST）也在射频干扰检测项目中使用了AI，例如，支持3.5GHz频段的频谱共享。同时，该机构还利用机器学习（ML）模型来进行信号检测、识别和分类，以识别噪声和干扰水平，从而实现共享频谱访问的动态协调。
西班牙国家管理委员会（CNMC）使用AI来改进对反竞争行为的检测，通过开发基于数据挖掘、定量技术和取证分析的工具来识别串通模式，尤其是在公共采购中的串通投标卡特尔中。
英国Ofcom探索了使用AI来衡量在线体验的可能性，英国竞争与市场管理局（CMA）也在消费者、合并和反垄断案件中使用数据工程、ML和AI来检测可疑评论，并了解企业的算法如何工作运行以及它们如何使用数据，以评估是否发生了违反竞争法或消费者法的行为。
在新西兰，政府使用AI来审查监管文本，以发现不一致之处。与此同时，在意大利，竞争管理机构（Autorità Garante della Concorrenza e del Mercato）开展了一个基于数据分析、AI和ML的项目，以调查在线平台及其排名算法，从而发现潜在的竞争问题，例如价格歧视和勾结。
Omdia监管首席分析师Sarah McBride指出，在采用AI方面，大多数电信监管机构似乎仍处于早期阶段，到目前为止，大多数监管机构都采取了谨慎的态度。不过，监管机构可以通过多种方式利用AI系统来提高效率，支持政策制定、公共服务提供和内部管理。例如，利用AI来挖掘更多类型和更大规模的数据，以支持更好的决策制定，并支持监管机构让更多的利益相关者（如公民）参与政策制定、实现公共服务个性化或自动化交互以及自动化的报告。
此外，监管机构还可以使用AI来支持资源的优先级排序，监控员工的操作、对文件进行数字化或匿名化、识别异常、支持采购或用于网络安全目的（见图1）。重要的是，监管机构希望使用AI来利用其广泛的数据资产以改善其运营。
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