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新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：David 好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】自(zi)年美国提(ti)出(chu)「政(zheng)府(fu)中(zhong)的(de)AI法(fa)案(an)」，大(da)力(li)推(tui)进政府部(bu)門(men)作(zuo)為(wei)AI技(ji)術(shu)的最大動(dong)力以(yi)来，已(yi)經(jing)過(guo)去(qu)了(le)两年。現(xian)在(zai)情(qing)況(kuang)如(ru)何(he)？斯坦福HAI研(yan)究(jiu)所(suo)最新发布的白皮书进行(xing)了壹(yi)次(ci)復(fu)盤(pan)總(zong)結(jie)：进展甚微。

最近(jin)，斯坦福HAI研究所和(he)斯坦福監(jian)管(guan)、評(ping)估(gu)和治(zhi)理(li)實(shi)驗(yan)室(shi)聯(lian)合(he)发布了《美国人(ren)工(gong)智能(neng)战略三(san)大支(zhi)柱(zhu)的实施(shi)挑(tiao)战》白皮书，系(xi)統(tong)性(xing)地(di)评估了美国在人工智能方(fang)面(mian)的进展情况。

白皮书主(zhu)要(yao)圍(wei)繞(rao)著(zhe)AI創(chuang)新和可(ke)信(xin)AI的三大支柱：

1. 2020年《政府中的人工智能法案》；

2. 關(guan)於(yu)「人工智能領(ling)导能力」的行政命(ming)令(ling)；

3. 关于「政府中的人工智能」的行政命令。

总體(ti)而(er)言(yan)，這(zhe)些(xie)行政命令和《政府中的人工智能法》對(dui)于確(que)保(bao)美国的人工智能国家战略至(zhi)关重(zhong)要，簡(jian)單(dan)来說(shuo)就(jiu)是(shi)「在未(wei)来十(shi)年对世(shi)界(jie)其(qi)他(ta)国家的競(jing)爭(zheng)優(you)勢(shi)」。

作者(zhe)在200多(duo)個(ge)联邦(bang)機(ji)構(gou)中，全(quan)面檢(jian)查(zha)了每(mei)項(xiang)要求(qiu)的实施狀(zhuang)况之(zhi)後(hou)发现，雖(sui)然(ran)美国在人工智能的创新上(shang)已经取(qu)得(de)了很(hen)多进展，但(dan)也(ye)面臨(lin)着一定(ding)的問(wen)題(ti)：

所有(you)要求中只(zhi)有不(bu)到(dao)40%的要求可以被(bei)公(gong)開(kai)核(he)实为已经实施。

88%的受(shou)訪(fang)机构未能提供(gong)确定與(yu)人工智能有关的监管机构的人工智能計(ji)劃(hua)。

大約(yue)一半(ban)或(huo)更(geng)多的机构沒(mei)有按(an)照(zhao)《政府中的人工智能命令》的要求，提交(jiao)人工智能用(yong)例(li)清(qing)单。

概(gai)要

人工智能（AI）的變(bian)革(ge)潛(qian)力是一種(zhong)不争的事(shi)实。

为了獲(huo)得「第(di)四(si)次工業(ye)革命」或「第三次數(shu)字(zi)革命浪(lang)潮(chao)」的优势，各(ge)国正(zheng)在优先(xian)努(nu)力重組(zu)其公共(gong)和私(si)營(ying)部门，資(zi)助(zhu)研究和开发（R&D），並(bing)建(jian)立(li)釋(shi)放(fang)人工智能创新的结构和政策(ce)。

在美国，白宮(gong)和国會(hui)通(tong)过增(zeng)加(jia)研发投(tou)资来促(cu)进人工智能创新及(ji)其值(zhi)得信賴(lai)的部署(shu)，探(tan)索(suo)通过国家人工智能研究资源(yuan)来增加公平(ping)获得人工智能相(xiang)关资源的机制(zhi)，资助全国各地的国家人工智能研究所，通过CHIPS和科(ke)學(xue)法案將(jiang)2800億(yi)美元用于国內(nei)半导体制造(zao)和「未来產(chan)业」，并在白宫的国家人工智能倡(chang)議(yi)辦(ban)公室協(xie)調(tiao)人工智能政策。

一、人工智能国家战略：行政命令和立法

虽然人工智能领导令尋(xun)求推动美国所有部门的技术突(tu)破(po)，但其他两项工作側(ce)重于联邦政府对人工智能的使(shi)用。

行政命令 13859

人工智能领导令发起(qi)了美国人工智能倡议，以「集(ji)中联邦政府的资源发展人工智能，以提高(gao)美国的繁(fan)榮(rong)，加強(qiang)美国的国家和经濟(ji)安(an)全，并改(gai)善(shan)美国人民(min)的生(sheng)活(huo)質(zhi)量(liang)。」

具(ju)体而言，它(ta)寻求加快(kuai)联邦政府的努力，通过强调人工智能研发、人工智能相关数據(ju)和资源、监管指(zhi)导和技术標(biao)準(zhun)、人工智能勞(lao)动力、公眾(zhong)对人工智能的信任(ren)以及国際(ji)參(can)与等(deng)多管齊(qi)下(xia)的方法，建立美国在人工智能领域(yu)的领导地位(wei)所需(xu)的基(ji)礎(chu)設(she)施、政策基础和人才(cai)。

此(ci)外(wai)，「协调的联邦政府战略」是必(bi)要的，而且(qie)人工智能「将影(ying)響(xiang)幾(ji)乎(hu)所有行政部门和机构的任務(wu)」，人工智能领导命令进一步(bu)授(shou)權(quan)各机构追(zhui)求六(liu)个相关的战略目(mu)标，以「促进和保護(hu)美国在人工智能方面的进步」。

行政命令 13960

政府中的人工智能命令指示(shi)联邦机构利(li)用「人工智能的潜力来改善政府運(yun)作」。認(ren)識(shi)到「人工智能的持(chi)續(xu)采(cai)用和接(jie)受将在很大程(cheng)度(du)上取決(jue)于公众的信任」，政府中的人工智能命令闡(chan)明(ming)了联邦机构在设计、开发、获取和使用人工智能時(shi)應(ying)執(zhi)行的九(jiu)项原(yuan)則(ze)。

这些原则規(gui)定，人工智能应該(gai)是（a）合法的，（b）性能驅(qu)动的，（c）准确、可靠(kao)和有效(xiao)的，（d）安全、可靠和有彈(dan)性的，（e）可理解(jie)的，（f）負(fu)責(ze)和可追蹤(zong)的，（g）定期(qi)监測(ce)的，（h）透(tou)明的，和（i）负责的。

2020《政府中的人工智能法》

该法試(shi)圖(tu)「通过向(xiang)联邦机构提供资源和指导，确保整(zheng)个联邦政府对人工智能的使用是有效的、有道德(de)的和负责任的。」这包(bao)括(kuo)建立一个人工智能職(zhi)业系列(lie)，呼(hu)籲(xu)为机构使用、采購(gou)、人工智能的偏(pian)見(jian)评估和緩(huan)解提供正式(shi)指导，并在总务管理局(ju)（GSA）内创建一个卓(zhuo)越(yue)中心(xin)，以支持政府采用人工智能。

二(er)、总体执行情况

作者研究了两个行政命令和《政府中的人工智能法》中每个部门的规定的执行情况。

在上述(shu)两條(tiao)行政命令和《2020年政府人工智能法案》中，作者发现45项要求中的11项，即(ji)大约27%，已经实施。

然而，45项要求中有7项（16%）没有在截(jie)止(zhi)日(ri)期前(qian)实施，其余(yu)26项要求（58%）無(wu)法确认是完(wan)全实施還(hai)是未实施。

同(tong)樣(yang)，在已经开始(shi)执行的要求中，具体执行情况也不确定。包括努力使人工智能研发更容(rong)易(yi)获得数据和源代(dai)碼(ma)，更好地利用和创建新的人工智能相关的教(jiao)育(yu)和劳动力发展计划，并确保各机构的充(chong)分(fen)参与，进一步实施值得信赖的人工智能。

《政府中的人工智能法案》的四项有截止日期的要求都(dou)没有实施：

人事管理办公室（OPM）应在2021年5月(yue)前向国会提交一份(fen)建立人工智能职业系列的计划；

OMB应在2021年10月前发布一份关于人工智能采购、減(jian)少(shao)歧(qi)視(shi)性影响或偏见的備(bei)忘(wang)錄(lu)；

各机构应在2022年4月前公开发布与之相一致(zhi)的计划；

OPM应在2022年7月前创建一个人工智能职业系列，并估计每个联邦机构的人工智能相关劳动力需求。

在已经实施的措(cuo)施中，許(xu)多都遲(chi)于计划中的时間(jian)表(biao)。例如，国家科学和技术委(wei)員(yuan)会（NSTC）的人工智能專(zhuan)职委员会在截止期限(xian)后16个月，才向总统提交了关于更好地利用雲(yun)计算(suan)技术的报告(gao)。

三、机构的AI计划

如上所述，这些行政命令和法案的一个重要焦(jiao)點(dian)是「减少使用人工智能技术的障(zhang)礙(ai)，以促进其创新应用」，同时保护公民自由(you)、隱(yin)私、美国價(jia)值觀(guan)以及美国经济和国家安全。

因(yin)此，这些法令强调審(shen)查监管人工智能的適(shi)當(dang)作用，希(xi)望(wang)「避(bi)免(mian)不必要地阻(zu)碍人工智能创新和增長(chang)的监管或非(fei)监管行动」。有两项要求对实现这一目标至关重要：

1. 要求OMB向各机构负责人发布一份备忘录，就各机构应如何监管人工智能提供指导；

2. 要求擁(yong)有「监管权」的机构制定并公开发布一项计划（「机构人工智能计划」），以便(bian)与OMB提供的指导「实现一致」。

2020年11月17日，OMB发布了《行政部门和机构负责人关于人工智能应用监管指南(nan)的备忘录》（OMB M-21-06），敦(dun)促机构采取「监管方法，促进创新和增长，产生信任，同时保护美国的核心价值观」。

备忘录划定了10条人工智能应用管理原则，以指导各机构对人工智能的监管和非监管方法，确定了在监管不合适的情况下的非监管方法，以及建议各机构采取的行动，以减少部署和使用人工智能的障碍。

各机构被要求在2021年5月前提交计划（遵(zun)守(shou)人工智能领导令的最后期限），并在其机构網(wang)站(zhan)上公开发布他們(men)的计划。

目前，在41个被评估的机构中，只有5个（13%）使用OMB AI条例备忘录提供的模(mo)板(ban)发布了AI计划。这些机构是能源部（DOE）、衛(wei)生与公众服(fu)务部（HHS）和退(tui)伍(wu)軍(jun)人事务部（VA），以及環(huan)境(jing)保护局（EPA）和美国国际发展署（USAID）。

剩(sheng)下的36个机构还没有公布本(ben)机构的人工智能计划。

四、AI用例清单

政府中的人工智能命令的重点是促进联邦政府内可信赖的人工智能的发展、采用和获取。

为此，它要求各机构「准备一份人工智能的非机密(mi)和非敏(min)感(gan)用例的清单」，并与联邦首(shou)席(xi)信息(xi)官(guan)委员会（CIO委员会）、其他机构以及公众分享(xiang)。

然而，公开披(pi)露(lu)人工智能用例清单一直(zhi)是个问题。

在220个被确定为可能需要遵守这一要求的机构中，有168个机构没有獨(du)立的人工智能用例清单或将其人工智能用例納(na)入(ru)其上級(ji)机构的清单中。在对78个上级机构进行检查中，只有17个公布了人工智能用例清单。

也就是说，在所有220个上级和下级机构中，76%的机构没有公布清单，78%的机构在上级评估中没有公布清单。

此外，在已知(zhi)有人工智能用例的49个上级和下级机构中，47%的机构没有公布人工智能用例清单（23个上级和下级机构）。在最窄(zhai)的一组机构中，即23个在母(mu)公司(si)層(ceng)面上有已知人工智能用例的大型(xing)机构，只有11个公布了人工智能清单。

这些清单本身(shen)体现了在实施过程中面临的挑战。

首先，机构没有披露人工智能用例，即使这些用例已经被公开記(ji)录在案。

第二，机构在实施人工智能用例清单方面的不一致指向了三个尚(shang)不清晰(xi)的关鍵(jian)点。

没有响应：

对于那(na)些没有公布清单的机构，目前还不清楚(chu)他们是斷(duan)言他们没有使用人工智能，还是僅(jin)仅没有履(lv)行这一要求。

机构结构：

除(chu)了NIST的清单，所有公布的清单都是在上级机构层面上公布的（例如，商(shang)务部或能源部，而不是国家海(hai)洋(yang)和大氣(qi)局或電(dian)力局公布的清单）。但不清楚的是，清单中未列出的子(zi)机构是否(fou)没有相关的用例，或者它们是否对假(jia)定的上级机构的报告要求没有做(zuo)出反(fan)应。

AI的定義(yi)：

在2019財(cai)政年度NDAA中提供的人工智能的定义，并被纳入政府指令中的人工智能，可能是相当廣(guang)泛(fan)的，这可能使各机构在为清查目的而将特(te)定技术歸(gui)類(lei)为「人工智能」时更難(nan)遵守。

第三，机构清单通常(chang)包含(han)现有的透明度倡议，但有很大的差(cha)異(yi)。

五(wu)、总结

整体而言，作者认为美国人工智能战略的三大支柱，人工智能领导令、政府人工智能令和政府人工智能法，在实际操(cao)作上还不夠(gou)理想(xiang)。

目前的要求在很多机构看(kan)来就是「没有资金(jin)支持的任务」。对此，国会应该为各机构提供资源，以充沛(pei)人员并培(pei)養(yang)技术专长，进而制定战略性人工智能计划。

如果(guo)不提供适当的资源并授权高级人员履行这些职责，就很可能会影响美国在人工智能方面的领先地位。

作者介(jie)紹(shao)

Christie Lawrence是斯坦福大学法学院(yuan)和哈(ha)佛(fo)大学肯(ken)尼(ni)迪(di)学院的法学博(bo)士(shi)/MPP候(hou)選(xuan)人，也是斯坦福监管、评估和治理实验室（RegLab）的成(cheng)员。她(ta)曾(zeng)是国家人工智能安全委员会（NSCAI）的研究和分析(xi)主任，并曾在斯坦福以人为本的人工智能研究所、哈佛大学貝(bei)爾(er)弗(fu)中心的网絡(luo)项目、国务院工作，并擔(dan)任管理顧(gu)问。她拥有杜(du)克(ke)大学的公共政策学士学位。

Isaac Cui是斯坦福大学法学院的法学博士一年级学生，是RegLab的成员，也是斯坦福大学的Knight-Hennessy学者。他在波(bo)莫(mo)纳学院获得了物(wu)理学和政治学学士学位，并在倫(lun)敦政治经济学院获得了应用社(she)会数据科学碩(shuo)士学位和监管硕士学位，在那裏(li)他是馬(ma)歇(xie)尔学者。

Daniel E. Ho是斯坦福大学William Benjamin Scott和Luna M. Scott的法学教授、政治学教授和斯坦福经济政策研究所的高级研究员。他是国家人工智能咨(zi)詢(xun)委员会（NAIAC）的指定成员，斯坦福大学以人为本人工智能研究所（HAI）的副(fu)主任，行为科学高级研究中心的教師(shi)研究员，以及监管实验室的主任。他在耶(ye)魯(lu)大学法学院获得法学博士学位，在哈佛大学获得博士学位。

参考(kao)资料(liao)：

https://hai.stanford.edu/white-paper-implementation-challenges-three-pillars-americas-ai-strategy

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