- 在全球超过1,300项AI政策倡议（根据OECD.AI）正在从自愿性规则转向强制性义务的背景下，新加坡选择了一条有针对性、循序渐进的道路，而不是全面的法律框架。
- 该国实施了《国家AI战略》（National AI Strategy），以及多项举措，例如新加坡金融管理局（MAS）的FEAT原则（公平性–伦理–问责制–透明度）和资讯通信媒体发展局（IMDA）的《AI治理模型框架》，该框架现已扩展至涵盖生成式AI（Generative AI）。
- 欧盟AI法案严格按照风险等级（从“高风险”到“不可接受的风险”）进行监管，而中国侧重于务实控制（价格歧视、深度伪造、算法偏好等），新加坡则效仿美国和英国，采取技术-标准混合模式。
- 目标：保护社会——促进竞争——鼓励试验，通过与国际标准同步而不是设置新的法律障碍来降低合规成本。
- 新加坡已将自愿性框架转化为实际工具，如AI Verify（AI可信度验证）和Veritas（金融道德工具包），同时通过“crosswalk”系统与美国NIST框架关联，以确保国际兼容性。
- 英国和新加坡还签署了关于AI安全和风险治理的合作备忘录，并更新了现有法律：
- 《个人数据保护法》（PDPA）增加了关于AI所用数据的指导方针。
- 卫生科学局（HSA）规定了法律如何适用于医疗AI软件。
- 《版权法》（Copyright Act）进行了修订，允许使用合法材料训练AI模型。
- 日本和韩国等国家正朝着类似方向发展：鼓励创新，但整合强制性的伦理和安全标准，以创造一个“值得信赖–具有竞争力–灵活”的环境。
- 作者强调：没有完美的AI治理模式，但通用技术标准和管理系统之间的互操作性是企业在不增加合规成本的情况下跨境运营的关键。
📌 新加坡正将自己定位为AI监管碎片化时代中的“务实桥梁”——既不像欧洲那样极端，也不像中国那样集中控制。秉持“为新加坡和世界谋求公共利益的AI”的理念，该国优先考虑技术标准、社会责任和国际竞争力，成为寻求可持续和负责任AI发展的小型经济体的参考模型。
