该白皮书旨在通过区域合作提升人工智能竞争力，构建更公平、更负责的智能驱动经济体。报告分为三个层次：构建基础、增长新的智能经济、将人置于中心。每个层次下包含一系列战略目标和使能能力，旨在通过包容性AI带来增长。
构建基础 层次聚焦于三个关键战略目标：
- 构建可持续的人工智能基础设施： 需要大量投资和跨行业合作，创建可扩展、安全且对环境负责的系统。关键挑战包括高能量消费、不安全及非弹性人工智能供应链、显著的规模投资和新兴数字鸿沟。成功举措包括与能源先进能源计划之间的协作协议、利用人工智能优化能源消耗、区域共享AI基础设施、政府推出税收激励措施和财政拨款、贸易伙伴间的贸易协定、双边或多边协定、国际贸易走廊、受信任的供应商列表、国家人工智能集群、与本土科技企业和全球云计算基础设施AI云资源领先者合作、互联网网络覆盖、补贴的低成本设备和网络连接、低成本生成互联网设备、新发展中的国际贸易走廊、区域投资基金、多基金管理、数字公共基础设施（DPI）、高速网络接入、访问AI准备设备、可扩展且经济实惠的计算能力、访问可扩展且价格合理的计算资源。
- 精选多样化的、高质量的数据集： 数据对于开发公平、准确和公正的人工智能模型至关重要。关键挑战包括数据可访问性、不平衡性、所有权、数据不平等、数据驻留、跨境数据流动、缺乏对人工智能的信任。成功举措包括政府计划鼓励通过开放数据平台发展开放式数据共享、使用合成数据、发展允许结构化数据交换的市场平台、捕捉和编纂代表当地社区的数椐集、各国政府、私营部门和非政府组织（NGOs）合作以捕捉成语、文化规范和宗教考虑的差异、各行各业采用数据公平方法、数据增加所有权考虑因素、双边或多边贸易协定、国际数据共享协定、数据居留要求、框架和数据保护规则、与区域和全球层面的利益相关者合作、关于隐私和数据保护的新指导方针、组织探索提供一种可选加入/可选退出方法的可能性。
- 建立伦理、安全和安保的边界线： 健康的人工智能伦理和监管框架对于确保该技术在降低风险的同时造福社会至关重要。关键挑战包括缺乏被普遍接受的伦理标准、人工智能面临的已知和新兴的风险、人工智能快速变化的监管环境、自我治理的局限性、知识产权权利和法律不确定性。成功举措包括通过国际和区域间的合作达成关于伦理人工智能的共识、缓解偏见，确保公平与包容性、增强的数据和技术法规、导航不断演变的监管景观、人工智能安全机构、确保人工智能安全、负责任的护栏促进跨多个领域的AI的道德和负责任的管理和使用、建立负责任的AI实践、人工智能智力知识产权（IP）权利并且法律不确定性、国际合作、知识产权委员会和行业团体之间的协作、实现跨界商业伙伴关系以及在研发成果上的协作对齐。
增长新的智能经济 层次聚焦于加速部署嵌入式智能、点燃一场人工智能推动的工业革命、培养创业生态系统、将人民置于智能经济核心。
将人置于中心 层次聚焦于提升人类潜能、为伦理、安全和此目标指出了其重要性，设立护栏。
报告强调，国家和地区性的人工智能战略可以是设计和实施人工智能计划的有效工具，并应在最高层面得到支持，以展现对长期成功的承诺。实现人工智能的公平获取需要一种混合方法，结合自上而下的方法来制定国家和区域战略，以及自下而上的倡议，这些倡议积极涉及最终用户、个人、社区、企业家、企业和政府行政机构，以揭示他们的需求。策略必须应对最紧迫的本地挑战。其长期影响必须从一开始就考虑。
