該報告是自經濟合作暨發展組織(OECD)2019年5月發佈人工智慧原則後，首份向政府(政策制定者)提出關於政策實施情況的報告。報告提出一個概念架構，內容涵蓋各國人工智慧政策的調查結果、審查人工智慧政策的新興趨勢，並確立有效的措施，特別是向政策制定者提出關於各國應如何實施OECD人工智慧原則的五項建議。

報告針對人工智慧政策週期的四個階段應如何實施OECD人工智慧原則提供了施行指南：
1. 政策設計：關於國家人工智慧治理政策和方法的建議；
2. 政策實施：藉由各國實際案例說明所獲得經驗教訓；
3. 政策情報：政策的評估方法與監測；
4. 國際情勢：概述各國人工智慧參與者與相關措施，以及提出在人工智慧政策方面進行國際與多方利害關係者合作的方法。

一、人工智慧政策設計
世界各國在制定與施行國家人工智慧戰略與政策處於不同發展階段， EC-OECD(國家人工智慧政策數據庫)蒐集來自60多個國家的國家人工智慧戰略與人工智慧相關政策措施。透過資料統整，這些發展戰略與政策優先事項包括：為人工智慧研發機構與項目提供資金、回應社會挑戰、促進企業採用人工智慧、促進具包容性的社會對話、基於以人為本原則提供開發及使用人工智慧的技能並促進符合勞動平等的勞動力市場轉型策略。
各國透過具包容性的對話以獲得可信賴的人工智慧，無論公民、民間社會團體、私營公司，以及研究組織等，皆可藉由參與對話了解使用人工智慧所帶來的機會、風險及挑戰，並試圖尋求公眾對人工智慧信任的方法。
有效的人工智慧政策的設計及政策的施行，最關鍵的一環是需要跨政府協調機制。人工智慧政策治理模型的範疇將從透過既有部會進行監督到創建專門機構。許多國家正在建立國家人工智慧辦公室，負責監督國家人工智慧政策的實施並確保政策的一致性。加拿大、埃及、新加坡、英國、美國設立了專門機構以協調人工智慧戰略的實施；奧地利、加拿大、英國、美國等國進行前瞻技術與影響評估；紐西蘭、英國則著重解決人工智慧發展可能引發的道德問題。此外，國際上也建立以區域為中心的人工智慧發展的觀測站，例如：歐盟委員會的人工智慧觀察、AI4EU觀測平台、OECD.AI。

二、人工智慧政策實施
1. 多元化的資金分配：人工智慧研發資金投資面向多元化
人工智慧研發預算與投入主軸因國家而異，例如，2020年以來，美國每年投入10億美元以上資金用於非國防的人工智慧研發，並創建國家人工智慧研究機構；歐盟地平線2020計畫則預計在兩年內為人工智慧研究投入15億歐元；加拿大在201722年為人工智慧研究投入了超過2.27億美元，資金主要用於根據加拿大先進技術研究所(CIFAR)提出的泛加拿大人工智慧策略而創建的三個人工智慧研究所：埃德蒙頓的AMII(Alberta Machine Intelligence Institute)、蒙特利爾的MILA(Montreal Institute of Learning Algorithms)、多倫多的Vector研究所。
各國為投資人工智慧研發，資助國家人工智慧相關研究機構及項目、鞏固人工智慧研究網絡和協作平台、優先投資特定經濟部門的人工智慧技術、推行與人工智慧相關的以任務為導向的創新政策，並為公部門採購人工智慧系統。許多國家人工智慧戰略與政策皆以推動數位政府發展為基石，鼓勵公共部門採用人工智慧系統，同時確保系統以人為本且值得信賴。
2. 共享數據與AI運算成為優先發展事項
隨著國家數據戰略越來越著重人工智慧技術，培育強大的人工智慧數位生態系統並推進人工智慧研發，開放獲取公共部門數據仍然是優先發展事項。促進獲取公共數據與促進私營部門數據共享的措施包含：數據信託(Data Trusts)、數據大壩(Data Dam)和資料空間(dataspace)。作為人工智慧發展戰略的一部分，一些國家已經或正在開發單一窗口的開放公共資料庫，例如：智利、挪威、葡萄牙、西班牙和美國正在開發匿名政府健康記錄與衛星數據；英國與歐盟在尋找激勵私營部門數據共享的方法。除了數據及演算法，人工智慧運算能力已經成為人工智慧技術以及促進人工智慧經濟增長與競爭力的關鍵推動因素。各國政策也越來越重視對數位人工智慧基礎設施的投資，例如高效能運算(High Performance Computing)及雲端運算，以增加人工智慧的使用量與被採用量，同時為研究機構與企業提供相關資源。
3. 調整政策與監管架構加速人工智慧研發商業化
各國為創新的人工智慧新創企業與中小企業提供有利於人工智慧發展的環境，例如提供人工智慧系統的實驗和測試，協助其擴大規模與消除企業採用人工智慧的市場障礙。其他政策措施包括增加獲得投資的機會、建立新創公司網絡與協作平台，並量身訂制的發展建議以擴大公司規模。例如，加拿大的創新超級集群計劃投資Scale AI Supercluster 投資2.3億加元，以推動人工智慧驅動的供應鏈的發展，以建立人工智慧發展生態系統。另外，政府也鼓勵中小企業採用人工智慧。例如，歐盟的AI4EU計畫、芬蘭的 AI 加速器及新加坡的AI Makerspace。
同時一些國際組織及政府正著手制定人工智慧技術標準，以發展值得信賴人工智慧的技術。為確保可信賴的人工智慧的開發與部署，各國政府正在探索各種監管方法，包括：修改法律、引入對人工智慧系統強制性偏差測試的規定、完全禁止或在特定情況下禁止使用人工智慧系統，並建立道德監督機構，為監管機構提供建議，並確保以值得信賴的方式使用人工智慧系統。
大多數國家都引入了與OECD人工智慧原則基本一致的可信賴的人工智慧指南，例如：澳洲的人工智慧倫理框架、哥倫比亞的人工智慧倫理框架、德國的數據倫理委員會倫理建議、匈牙利的AI道德指南、日本的AI研發指南和AI使用指南、新加坡的模型AI治理框架和歐盟委員會的可信賴AI道德指南等。
4. 培育人工智慧人才並監測人工智慧對勞動市場的影響
為了培育人工智慧技能並為勞動力市場轉型做好準備，各國正在部署相關人才培育政策，包括：建立關於STEM和人工智慧相關領域的正規教育計劃(澳洲、芬蘭、土耳其、英國)；設計人工智慧相關的職業訓練與終身學習課程，以幫助公民跟上技術和社會變革的步伐(芬蘭、新加坡）；提供財政和非財政支持，以培訓與吸引頂尖的人工智慧人才(比利時、加拿大、土耳其、英國）；促進公共和私營人工智慧研究機構之間的學術夥伴關係(智利、埃及、韓國、德國、土耳其）；監測人工智慧對勞動力市場的影響以進行政策干預(德國）。目前相關政策著重於前四類的人才培育政策，針對如何應對勞動力市場改變趨勢仍處於早期發展階段。

三、觀測各國人工智慧政策資訊
加拿大、德國、新加坡、英國、美國和歐盟委員會等少數國家已啟動政策觀測活動並發布年度報告來評估其國家人工智慧戰略實施情況。一些國家和地區機構建立了人工智慧觀察站，以監督國家人工智慧戰略和政策的實施，並制定指標。歐盟的AI Watch計畫，蒐集成員國之人工智慧相關發展現況並提供分析，AI Watch以結構化與全面化的方式(儀表板）展示與蒐集所有歐盟成員國國家人工智慧戰略的資訊，幫助成員國比較其戰略並確定加強合作的領域，以支持歐洲人工智慧計畫實施。

四、人工智慧領域的國際合作
許多國家都參與了人工智慧的國際合作，包括歐盟、G7、G20、人工智慧全球夥伴關係 (GPAI)、美洲開發銀行 (IDB)、國際電信聯盟 (ITU)、經濟合作暨發展組織、聯合國、聯合國教科文組織 (UNESCO) 和世界銀行等。人工智慧研究的跨境合作也是各國發展人工智慧的優先事項。例如，法國國家研究機構、德國研究基金會和日本科學技術振興機構正在呼籲開展法德日合作的人工智慧研究項目。同樣，英國和美國也在尋求加強在人工智慧研究方面的合作。

最後，該報告提出實施OECD人工智慧原則並針對國家人工智慧政策提出五項建議：
1. 投資人工智慧研發；
2. 培育人工智慧數位生態系統；
3. 為人工智慧塑造有利的政策環境；
4. 培養人才，為勞動力市場轉型做準備；
5. 促進值得信賴的人工智慧國際合作。