报告提出一个国家框架，旨在通过受控的开发与测试环境，实现负责任、包容且可扩展的人工智能创新。
人工智能正在迅速改变经济与社会，生成模型、智能体和自主系统的进步为增长开辟了新前沿。这种快速演变给各国带来了双重任务：既要加速创新，又要确保其保持负责任、包容性并符合公共利益。
印度独具优势，能够引领这场变革。凭借强大的数字公共基础设施、充满活力的初创企业生态系统以及庞大的多语言人口，该国为构建和推广既能应对国内优先事项又能解决全球挑战的AI解决方案提供了理想的试验场。然而，印度仍面临一些结构性挑战——包括获取本地化数据集和计算基础设施的机会有限、缺乏标准的验证框架，以及对早期初创企业的支持不足。
AI沙盒为应对这些最关键的挑战提供了一个及时的解决方案。它们提供了安全、受控的环境，创新者可以在其中利用真实世界的数据、基础设施和监管指导来测试、验证和完善AI解决方案。
本白皮书提出了一个促进AI沙盒建立的综合框架。该框架是通过与20多位专家磋商、与十几家AI优先的初创企业举行多利益相关方研讨会，以及对全球最佳实践进行基准比较后制定的。它包含两个关键组成部分：
一个战略框架，概述了AI沙盒生态系统的五个核心层——基础设施、数据、模型、创新和治理——每一层都嵌入了创建AI解决方案的赋能要素和负责任部署的防护措施。
一个操作框架，定义了实施的四个关键阶段：
1、确定与国家及部门优先事项一致的目标和范围
2、建立多利益相关方治理和访问协议
3、设计和开发沙盒组件，包括数据集、计算基础设施、模型和验证工具
4、建立AI沙盒，通过结构化的采用和商业化路径跟踪成果并进行推广
该框架直接应对印度AI生态系统中的五个系统性挑战：
(1) 数据可访问性与治理；
(2) 计算基础设施的访问；
(3) 模型的可负担性与情境代表性、监管不确定性以及围绕验证机制的认识不足；
(4) 市场准入途径有限；
(5) 生态系统赋能不足。
它将沙盒定位不仅仅是试点环境，更是推动负责任AI创新与部署的长期国家平台。
报告最后向关键利益相关方发出了行动呼吁。
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