通过建构事前的“产品合规框架”、事中的“全生命周期合规框架”以及事后的“巨额罚款的处罚框架”，欧盟着力解决的难题是如何平衡发展（创新）与安全（权利）之间的紧张关系，这体现在既要促进AI的开发、投放市场、提供服务和使用，又要确保人们免受AI的损害，高水平地保护人们的健康、安全和基本权利，同时还要支持科技的创新。
我们建议遵守如下策略：其一，在企业内定义并控制AI模型及系统的边界；其二，在组织内制定详细具体的AI治理计划，实施持续风险防控并构建体系；其三，重点关注AI模型和系统的网络安全、个人信息保护及数据安全，遵循零信任原则；其四，做好AI的风险均衡化和分散化，避免集中式系统设计，以减少影响范围；其五，处理好AI系统全生命周期中的数据合规及数据治理；其六，做好组织内的AI素养教育，尤其是确保用户接受培训；其七，通过持续实施偏见测量等伦理审查，在组织内实现负责任和可信的AI。
首先，明确禁止性AI行为的具体范围。包括使用潜意识、操纵或欺骗性技术来扭曲行为；利用与年龄、残疾或社会经济状况相关的缺陷来扭曲行为；可能导致有害或不利待遇的社会评分；仅基于用户画像评估犯罪风险；非针对性编制人脸识别数据库；在工作场所或教育机构推断自然人的情绪；推断敏感数据的生物特征分类系统；在公共场所为执法目的使用实时远程生物特征识别系统等。
其次，界定在公共场所为执法目的使用实时远程生物特征识别系统的“豁免”条件。豁免范围仅限于：寻找特定犯罪受害者；自然人的生命或人身安全受到特定威胁或受到恐怖袭击；确定刑事犯罪行为人或嫌疑人的位置或身份，且可处以至少四年的监禁等。系统使用目的只能用于确认具体个人的身份，并应仅限于在时间、地理和个人方面绝对必要的情况。
首先，界定高风险AI系统的分类规则及具体范围。其中，正面清单涉及安全组件或附件一涵盖的产品，且需要进行符合性评估；附件三的高风险AI系统包括法律授权的生物特征识别系统，涉及关键基础设施的系统陈怡曼，教育与职业培训相关的系统，就业及劳动者管理等的系统，基本服务及福利的系统，法律授权执法行为的系统，移民、庇护和边境控制管理的系统，以及司法和民主进程的系统等；而负面清单包括仅涉及程序性任务、改进人类活动的结果、检测决策模式或其偏离情况、准备性工作等且不对自然人进行画像的系统。
其次，确定具体罚则：针对禁止性AI行为，最高罚款为3500万欧元或上一年度全球年营收的7%；针对高风险及特定AI系统，最高罚款为1500万欧元或上一年度全球年营收的3%；以错误信息回应主管机关等场景陈怡曼，最高罚款为750万欧元或上一年度全球年营收的1%；针对通用AI模型提供者，最高罚款为1500万欧元或上一年度全球年营收的3%。