美国政府人工智能政策

2018-07-08 09:48:08  作者:urlmulu.com 点击: 评论:0

  

美国信息技术产业委员会(ITI)发布的人工智能政策准则——阐述了企业、政府、研究机构需要采取的运作及合作方式,为人工智能系统设计和部署的安全性提出了要求,尽可能确保人工智能最大的发挥其积极效益。

 

人工智能(AI)即一套能够学习、推理、适应的技术,采用人类的思维模式执行任务。

 

随着可访问数据的增加以及计算能力的增强,人工智能的内涵也越来越丰富,研究人员们纷纷构建智能的软件和机器,来提高生产力,以造福世界各地的人们。

 

为确保人工智能将带来最大的积极潜力,ITI理事为公共和私有部门的利益相关方提出了以下政策原则:

 

ITI:

 

促进责任、发展和应用

 

>>1. 设计和部署

 

我们认为我们应当将自己的责任体现在AI设计环节,使其遵循现有的道德观念和法律条文。

 

为此,除了利益相关方和专业研发人员,AI系统的设计团队还需要包括从事相关法律工作的专家。

 

高度自动化的人工智能系统必须服从国际惯例,保护人类的尊严、权利和自由。对一个行业而言,我们的职责就是识别潜在的用例和误用、操纵的影响,并采取必要的设计来规避可预见的误用。

 

>>2. 安全可控

 

技术人员在对AI系统进行设计的时候,应该考虑安全环节,必须将用户和第三方的安全视为头等大事,努力减少AI可能对人类造成的危险。

 

此外,AI系统设计的时候应注重可控性,以确保系统的运行是有保障的,能被人类在特定环境下针对特定系统进行操作。

 

>>3. 完备可靠的数据

 

行业需要了解数据的参数和特征,确保其相应阶段的完整性,避免潜在的有害的认知偏差,并测试AI系统的整个部署过程。

 

对于人工智能来说,智能系统需要大型数据集,对其可用性、完备性/健壮性提出了要求,数据是其重中之重。

 

>>4. 可解释性

 

ITI致力于推动针对自动化决策系统的政府、企业、学术界和民间社会之间的沟通合作,以避免偏见和不平等的决策可能带来的伤害。我们的方式是通过度特定环境的风险评估进行操作定制,我们认为可系统的可解释性将发挥重要作用。

 

>>5. 问责框架

 

人工智能的使用是由人来决定的,但执行的确常常是决策系统,因此在不美好的结果下难以进行问责。

 

我们认为,应该在现有的法律和监管框架下,与利益相关方合作制定合理的问责制框架,覆盖自动化系统运行过程中涉及的所有实体。

 

政府:投资和支持AI生态

 

>>6. 投资研发

 

我们鼓励政府大力支持研发,以激励政策或资金的形式促进创新。我们认为,这几个领域是AI高度相关的长期高风险项目:络防御、数据分析、欺诈交易监测、机器人、人类强化(human augmentation)、自然语言处理、界面可视化……

 

>>7. 灵活监管

 

我们鼓励各国政府根据现有的框架推出新的法律法规或税收等,当然,要谨慎行事,避免过度监管无意中阻碍AI技术和应用的发展,特别是对初创公司和中小企业而言。我们鼓励政策制定者根据特点能够领域的特定发展阶段提出不同方针,并不是一种监管方式就适用所有AI程序的。

 

>>8. 创新和安全

 

我们大力支持保护AI知识,包括源代码、专有算法等产权。

 

为此,ITI认为政府应该利用贸易协定等工具,避免对公司提出算法、服务、技术、源代码、加密密钥等作为生意条件的要求。

 

>>9. 安全和隐私

 

就像之前的技术一样,AI依赖于强大的网络技术,包括安全和隐私条款。

 

我们鼓励各国政府采用强有力的、全球性的防暑部署密码学及其他标准,授予信任和互操作性,并公开网络攻击信息以支持用户进行自我保护。此外,科技行业中的网络安全领域也应当引入AI产品和服务。

 

>>10. 全球标准和最佳实践

 

我们促进全球自愿的AI发展,包括行业龙头,基于共识的标准和最佳实践。我们鼓励国际间的协作活动,以加速AI的采用,促进竞争,并引进有成本效益的AI技术。

 

公私合作:促进生命、教育和多样性

 

>>11. 机会平等

 

人工智能系统正在创造新的方式来产生经济价值,这些价值可能对某些现有的群体带来改变,进一步扩大贫富差距。

 

因此,我们支持对AI系统进行多样化,扩大相关资源的可访问性并支持开发使用,如计算资源、相关开发技术的教育和培训等。

 

>>12. STEM教育

 

人们必须为AI带来的工作方式改变提前做好准备。我们意识到,在技术过渡期,提供培训是至关重要的投资,不仅是在STEM(科学、技术、工程、数学)教育领域,还包括人文和社会科学,来理解人类的行为。

 

相关的培训是未了确保未来员工的就业能力。

 

因此,公共和私人部门应该共同努力,涉及一套面向未来工作、工作模式的学习培训体系,为学生提供现金方法。

 

>>13. 劳动力

 

很多人担心AI可能对劳动力市场带来巨大的冲击,改变工作方式,提到人类工作造成失业率飙升。尽管这些担忧是合理的,但事实上现有的新兴AI技术更多的是针对特定任务为人类提供帮助而进行设计的,也就是增强智力,并不会取代人类员工。

 

当然,要趁着AI影响力并未全面展开的时候提前准备好应对方案,结合传统的以人为本的模式与新的职业教育模型,创造新的工种,进行相关培训使劳动力市场有所适应,避免工作岗位流失,帮助劳工完成职业转型和职业发展。此外,我们应该优先考虑以就业为导向的职业培训,以满足市场对劳动力的需求,将资源瞄准生产效力高的项目上去。

 

>>14. 公私合作

 

公私合作(Public Private Partnership)的提出将有利于使得AI部署成为诱人的投资项目,从而吸引社会各界的投入,促进创新性、灵活性/.可伸缩性和可持续性。我们认为行业合作伙伴、学术机构和政府之间的合作将有利于AI的开发和产研转化,以为未来的工作做好准备。

 

ITI的意见代表了大部分的美国科技行业的利益和需求,结合AI技术本质和社会效益对政策原则提出了意见。

 

与大部分相关政策文件一样,ITI强调了AI数据和应用的可访问性、可靠性、安全性和可解释性。

 

作为技术基础,这些是支撑AI向更高、更广的层面实现可持续发展的重要因素;从产业的角度来看,作为一个新兴技术,AI的推广需要政府在政策和资金上的支持,也需要产业和学术界在政府规则下进行有效的合作,从而实现社会需求及其发展前景导向的高效产研转化,有效规避风险,并强化双创积极性;从社会效益的角度,AI将会对工作种类、方式带来全方面的改变,而处于过渡期的我们,需要做的是提前进行相关培训,创造新型工种,以适应人机协作的未来工作模式。

 

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