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美国促进人工智能产业发展的五点启示,美国白宫科技政策办公室(OSTP)发布《美国人工智能倡议首年年度报告》
2020年04月07日    阅读量:1836     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

宣布美国的人工智能产业已发展到关键阶段。报告从六个方面概述了美国人工智能倡议的进展情况,并提出了一个持续的长期愿景。美国政府层面的关键政策和做法对于我国推动人工智能产业发展具有重要的借鉴意义中国机械网okmao.com


美国措施卓有成效


首先,在投资人工智能研发方面,美国认为,政府必须与工业界、学术界、国际合作伙伴和盟国以及其他非联邦实体合作,促进联邦对人工智能研发的投资,以实现人工智能的技术突破。


今年2月,特朗普在其2021财政年度预算提案中呼吁将非国防人工智能研发翻一番。2019年,美国政府更新了《人工智能研发战略计划》,制定了第一份进度报告,描述了联邦研发投资的影响,并首次公布了政府范围内非国防人工智能研发支出的报告。


其次,美国认为,必须加强对高质量联邦数据、模型和计算资源的访问,以增加它们对人工智能研发的价值,同时维护和扩展安全、保障、隐私和保密保护。


《美国人工智能倡议》呼吁联邦机构找出新的机会,增加对联邦数据和模型的访问和使用。2019年,白宫管理和预算办公室制定了《联邦数据战略》,作为联邦机构如何使用和管理数据的操作原则和最佳实践框架。


第三,美国认为,必须减少安全开发、测试、部署和采用人工智能技术的障碍,为符合美国价值观的人工智能治理提供指导,并推动制定适当的人工智能技术标准。作为《美国人工智能倡议》的一部分,今年1月,白宫公布了《美国人工智能监管原则》草案,以供评论。这是第一个以美国价值观和良好监管实践为基础推进创新的人工智能监管政策。此外,美国国家标准与技术研究所(NIST)发布了第一份联邦参与人工智能技术标准制定的战略。


第四,美国认为,必须通过学徒制、技能计划、科学、技术、工程和数学(STEM)教育(重点是计算机科学)来增强当前和未来几代美国工人的能力,以确保美国工人,包括联邦工人,能够充分利用人工智能的机会。


美国总统特朗普指示,所有联邦机构优先考虑人工智能相关的学徒和工作培训计划和机会。此外,国家科学基金会(NSF)新的“国家人工智能研究院”计划也将有助于劳动力的发展,特别是人工智能研究人员的发展。


第五,美国认为,必须在国际上打造支持美国人工智能研究和创新的全球环境,为美国人工智能产业打开市场,同时保护美国在人工智能领域的技术优势。2019年,美国在经济合作与发展组织(OECD)领导下做出了历史性的努力,就“可信赖的人工智能”监管的基本原则达成了第一个国际共识协议。美国还与G7和G20的国际伙伴合作,采用类似的人工智能原则。


第六,美国认为,必须采用人工智能等技术,以提高政府为美国人民服务的供给和效率。作为美国联邦政府的采购部门,美国总务管理局(GSA)建立了“人工智能卓越中心”(COE),以确保联邦机构能够采用最佳的方式将人工智能技术运用到政府服务和任务之中。国防部建立了“联合人工智能中心”(JAIC),作为执行国防部人工智能战略的协调中心和人工智能卓越中心。能源部建立了“人工智能和技术办公室”(AITO),作为协调人工智能活动和加速部门内和机构间合作的纽带。


中国应借鉴哪些经验


随着中国人工智能市场规模逐渐攀升,有哪些经验中国可以从美国学习?


笔者认为,首先,应为人工智能优先分配高性能计算资源。借鉴美国《国家战略性计算计划》(NSCI),在我国国家层面上建立专门机构来协调和推进高性能计算(HPC)的发展。通过自由分配资源和资源储备,在适当和符合法律的情况下,优先为人工智能相关应用分配高性能计算资源。


其次,为人工智能建立监管原则。应借鉴《美国人工智能监管原则》,建立我国人工智能监管规则,促进稳健的创新生态系统,减少、移除人工智能技术发展和应用面临的不必要障碍。侧重不具有法律强制性的非监管措施,出台监管例外、豁免,或者试点项目,为特定的人工智能应用提供“安全港”。


三是,为人工智能技术建立标准制定指南。借鉴美国联邦参与人工智能技术标准制定战略,建立我国人工智能技术标准制定指南。开发有助于政府部门更好地研究和评估人工智能系统质量的技术,包括标准化的测试机制和强大的绩效指标。专注于理解人工智能可信度的研究,并将这些指标纳入未来的标准。


四是,为人工智能建立人才队伍。借鉴美国国家科学基金会“国家人工智能研究院”计划,建立我国国家人工智能创新中心。重点开展行业基础和共性关键技术研发、成果产业化、人才培训等工作。可采取政府+企业+高校等各类混合所有制模式,结合各地产学研用资源优势进行国家和省区两级布局。


五是,通过跨部门协作加快政府对人工智能技术的采用。建立“卓越中心”作为政府部门共享人工智能专业知识和最佳实践的重要机制。通过将机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能流程设计和机器人流程自动化纳入其业务,使各政府部门能够开发人工智能解决方案。


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