摘要

2025年8月26日，澳大利亚国家人工智能中心（NAIC）与研究机构 Fifth Quadrant 联合发布《2025负责任人工智能指数》（Responsible AI Index 2025）（以下简称“该报告”），并获得政府工业、科学与资源部资助。该报告基于对418家在澳大利亚运营的组织的调研，全面评估了企业和公共机构在负责任人工智能（Responsible AI, RAI）方面的成熟度。报告聚焦于合规与治理，并与2024年发布的 《自愿人工智能安全标准》（VAISS）十项护栏对齐，反映了澳大利亚组织在内部合规、风险管理与外部问责等方面的现状与差距。

一、概述

澳大利亚自2021年起定期发布RAI指数，2025年版已是第四次迭代。该报告以问责制（Accountability）、安全（Safety）、公平（Fairness）、透明度（Transparency）和可解释性（Explainability）五大维度为核心，通过100分制对组织进行分级。在合规与政策层面，澳洲国内有《澳大利亚人工智能伦理原则》（Australia’s AI Ethics Principles）和2024年出台的《自愿性人工智能安全标准》（VAISS），其十项护栏涵盖问责与治理、风险管理、数据治理与保护、测试与监控、人类监督、透明度、可争议性、供应链透明、合规以及利益相关方参与；同时，该体系也参照国际标准，包括ISO人工智能管理体系标准（ISO–AI Management System Standard）、NIST人工智能风险管理框架（NIST AI Risk Management Framework）以及欧盟《可信人工智能伦理指南》（European Union EU Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。RAI指数的适用范围覆盖雇员20人以上且正在使用或部署AI的企业与机构，涉及医疗、金融、电信、零售、媒体及公共服务等多个行业。

二、核心内容

（一）成熟度水平与阶段性特征

1总体水平

2025年平均得分43/100，较2024年下降1分。其中，新兴（23%）、发展中（48%）、实施中（17%）、领先（12%）。五大维度得分依次为：问责制（10/20）、透明度（9/20）、公平（9/20）、安全（8/20）、可解释性（7/20）。综合来看，整体水平停滞，技术和透明度措施方面普遍较好，但治理和外部问责普遍不足，反映分化加剧。

2分阶段特征

组织按照负责任 AI 实践的落实程度被分为以下四类：

（1）新兴（Emerging）：AI应用不足4年，平均仅使用2种技术（生成式AI、聊天机器人居多），合规措施有限，缺乏责任岗位、人类监督和隐私评估。

（2）发展中（Developing）：通常使用人工智能不到4年，平均使用3种人工智能技术，普遍具备AI战略，实施11–12项措施，但人权风险评估和培训不足，治理未体系化。

（3）实施中（Implementing）：32%有4年以上的人工智能使用经验，利用4种人工智能技术，多为大型企业，已实施18–19项实践，广泛采纳国际标准，但外部透明和第三方模型合规审查不足。

（4）领先（Leading, 70–100）：42%的人使用人工智能超过4年，在研究、开发和客户体验中利用6种人工智能技术已全面采纳标准，平均实施32–33项措施，设立 AI 风险委员会，但外部问责和社会层面维度仍需加强（如人权审查、利益相关方参与）。

（二）负责任的人工智能措施情况

（三）高风险人工智能使用案例

1风险评估框架

基于10类“高风险用例”构造0–10分风险分（技术、组织用例、客户侧应用三类维度累加），并据此分为“极低/低/中/高”四级。高风险技术如计算机视觉（监控/人脸识别）、AI代理、机器人、用于高影响决策的预测分析等；组织用例如招聘、法务与合规、员工绩效与发展；客户侧如差异化定价、基于既往行为的推荐/个性化等。

2成熟度与风险承接

成熟组织更可能涉足高风险应用，但也更可能同步部署更完备的风险缓释实践（例如偏见审查、影响评估、透明告知、严格测试验证、AI专属网络安全框架等）。

3风险分布

平均风险分随成熟段上升（Emerging 2.2、Developing 3.1、Implementing 4.3、Leading 5.8），凸显能力–风险匹配的路径：越成熟越敢做复杂用例，但也越注重治理护栏。

（四）负责任的人工智能商业价值

1成效最显著的领域

效率与生产率提升、更快获得准确数据最突出；客户体验、数据安全、质量管控、员工体验与创新也取得进展；营收增长尚有较大潜力空间（近三成组织尚未“显著/完全实现”）。

2分群差异

Leading在各项结果上显著领先，尤其在客户体验与员工体验上对Emerging实现“倍数级差距”。

3成本–收益认知

Implementing/Leading更倾向认为收益>成本；Emerging/Developing相对保守，暗示需要更多“RAI的商业价值教育”。

4竞争优势

对“负责任的AI”带来竞争优势的认知持续上升，成熟段的“显著优势”占比更高。

三、总结

该报告的正式发布为行业提供了全国统一的衡量标准，有助于量化组织在“责任、透明、安全”等方面的AI应用水平。虽然领先组织的比例有所提升，但整体仍仅为12%，显示出大多数机构的AI发展仍处于中初期阶段。值得注意的是，负责任的AI不仅具备合规与伦理意义，还能直接提升客户体验、员工参与度和生产力，展现出明显的商业价值。对于资源有限的组织而言，即便是简易、低成本的实践也能逐步积累价值与信任，而本次推出的自评工具更成为一大亮点，为组织提供了明确方向和发展路径。

撰稿｜刘晋名 朱辰晨（实习生）

责编｜卢蔷

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