人工智能：政策制定者入门（英）

研究中心专门研究 人工智能 介绍为决策者 马修·Mittelsteadt莫卡特斯中心 MERCATUS.ORG 马修·米特尔斯特德，“人工智能：政策制定者简介”，墨卡特斯特别研究，乔治梅森大学墨卡特斯中心，弗吉尼亚州阿灵顿，2023年2月。 摘要 本导言旨在为多元化的政策制定者提供识别、理解和解决人工智能（AI）政策挑战所需的核心知识。人工智能最好被认为是一个通常定义不明确的目标，而不是由多样化和不断发展的输入技术驱动的单一通用技术。该文件首先介绍了与人工智能相关的样本，以阐明理解这项技术的重要性、它将产生的问题的不同性以及它改变法律和政策的潜力。接下来，它介绍了AI、机器学习等关键术语以及评估AI进展的方法。最后，它介绍并解释了三种关键的输入技术——数据、微芯片和算法——如何工作并使人工智能成为可能。这些核心技术被称为人工智能三合会。为了服务于各种受众，这些解释具有多个深度。技术观念与相关的政策问题联系在一起，从而指导这些知识的应用，同时说明超越表面层面理解这一新兴技术的价值。这种对人工智能的介绍既以书面形式出现，也作为墨卡特斯中心支持的不断发展的网站出现。 凝胶代码:O38O30、O31O32,O33C63 关键词：人工智能，AI，机器学习，ML，神经网络，技术，科学，深度学习，智能 ，强化学习，人工智能政策，新兴技术，算法，数据，大数据，半导体，微芯片，芯片，政策，法律，自治系统，自治，法学硕士，模型，技术政策，入门，计算机科学，计算，预测，工程，机器人，计算，通用技术，GPT，公共管理 ©2023年，马修·米特尔斯特德和乔治梅森大学墨卡特斯中心 墨卡特斯特别研究中表达的观点是作者的观点，不代表墨卡特斯中心或乔治梅森大学的官方立场。 内容 1. 2.什么是人工智能?9 3. 4. 5.微芯片27 6.算法32 7. 1.介绍 O 在过去的十年中，现实世界的人工智能（AI）已经唤起了电子助手，例如亚马逊的Alexa。 或者苹果的Siri——在公众的心目中。但今天，社会正处于一个拐点。2021年，斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所撰写了一篇关于人工智能“范式转变”的 文章。1它的报告确定了它所谓的基础模型，在广泛 的数据集上训练的大型系统，可以很容易地适应广泛 的下游任务.2凭借计算能力和灵活性，这类新模型可以提供人工智能超越单纯好奇心所需的许多工具。即使人们对人工智能炒作持一定程度的怀疑态度，2022年首次亮相的许多应用程序也承诺在多个应用领域提供新的可能性： Midjourney的艺术生成器产生了接近人类质量的作品。 • • AlphaFold预测几乎所有已知蛋白质的结构，这是 生物和医学研究。 •AlphaTensor发现了一种比预 众所周知，这可能很快就会加速广泛的应用。 • MūtCompute发现了一种分解聚对苯二甲酸乙二醇酯的酶，一种 占全球废物12%的普通塑料。 • AlphaCode在竞争性编码项目中排名前54%的参与者中 请愿书以其越来越高效的自生成算法。 • Codex将自然语言翻译成代码，有可能将工程扩展到更广泛的领域 观众。 • OpenAI的ChatGPT产生中等长度的，逻辑上完整的响应。 丛文本提示。 应用领域的广度值得注意。从艺术和语言学到化学和纯数学，人工智能无处不在。它是灵活的。使人工智能成为可能的工具代表了一类新的一般目的技术 ，“[具有]影响整个经济体系的潜力”的创新。3，4正 如以前的通用技术（如电力）改变了社会一样，人工智能系统正在改变许多领域——从科学到娱乐，从教育到健康，从国防到金融体系——甚至可能从根本上改变它们。 批评者声称，人工智能的这些进步是肤浅的，仅仅是”随机鹦鹉“，它们重新排列和反刍数据.5批评者认为，它们可能看起来有效，但缺乏任何真正的理解 、常识或解释其决定的能力。批评者对人工智能缺乏智能的看法很可能是正确的，但如果批评者完全认为 人工智能不重要，他们将犯大错。然而，政策制定者并没有跟上所有这些发展。知识 是必要的，但不足以实现善治。即使立法者掌握了人工智能工程的基本概念，并了解了人工智能影响的深度和广度，他们是否能够将这些知识转化为人工智能治理的共识也是一个悬而未决的问题。毕竟，硅谷作为一个由企业家和创新者组成的集体，他们更了解人工智能的机制和影响，也没有就人工智能的治理达成共识。在 在这项工作中，我们希望传授一些关于人工智能设计、应用和政策的基本知识，为有政策意识的读者提供信息 。我们这样做并不天真，因为我们深刻意识到，政策设计的政治可能是一个比理解一些最复杂的人工智能系统更复杂的问题。 冰山AI的政策 “无论计算机工程师在面对技术挑战时多么聪明，他们很少真正了解数字泡沫之外发生的事情。6 ——雅各布·赫尔伯格（JacobHelberg），前谷歌新闻政策负责人;美中委员会委员 如果没有多元化的专家深入参与人工智能，我们会失去什么？ 2022年夏天，AI艺术生成似乎突然出现。随着 DALL的发布。Emini，一个开源近似值OpenAI的达尔。E2艺术发生器,艾未未的艺术 突然每个人都可以访问。消费者对通常很奇怪但有时 甚至是人类质量的作品感到高兴，他们蜂拥而至，并在社交媒体上充斥着奇异的人工智能创作。强大到足以令人惊叹，但又有趣地不准确—— 率,达尔。E迷你介绍了许多一眼 如此产生的艺术的可能性，同时安慰其他人理解生成人工智能仍然遥不可及。然而，在短短几周内，情况发生了变化。 随着OpenAI扩大了对DALL完整版的访问。E2，Midjourney的测试版应用程序为《经济学人》7和HuggingFace制作了封面 释放出强大的稳定扩散，这些不稳定的发生器突然证明了自己的能力。通常，他们的产出是专业质量的，在一种情况下，甚至“熟练”到足以 赢得国家艺术竞赛.8这项技术的进步以惊人的速度发展 。 这种突然爆发的创新可能让那些从事艺术政策工作的人措手不及。在短短几周内，政策制定者不得不转向面对一系列基于人工智能的新颖问题，这些问题他们可能在几个月前不会想到。其中一个争议是艺术权利。人们发现，工程师们通过“训练”人工智能来构建这些系统 ，以根据从网络上抓取的预先存在的人造作品来制作艺术品。通常，这个过程是在未经艺术同意的情况下进行的。因此，著名的数字艺术家发现这种软件可以制作出近乎完美的作品再现，如果拥有必要的专业知识和计算能力，任何人都可以挪用他们的签名风格.9这种情况提出了使用权、隐私、个人自主权和版权侵权的问题。许多受影响的艺术家认为这种情况可能是存在的。对于那些在人工智能政策最高层工作的人来说，它仍然不被关注 。当被采访时，国家人工智能政策顾问小组国家人工智能研究资源工作组的一名成员甚至没有听说过这个问题 .10人们很容易相信这样一个重要的问题从未被讨论过。更广泛的工作小组。 原因何在？人工智能被视为一种特殊现象。由于该工作组几乎完全由计算机科学家组成，因此它没有考虑艺术权利问题也就不足为奇了。如果人工智能被视为具有通用效果，也许艺术界人士就会参与进来，并在设计这些问题的解决方案时听到他们的声音。然而，专业知识的广度不能牺牲技术知识的深度。只有了解 艺术生成器的科学进步——如何抓取数据并用于训练人工智能，需要什么类型的数据——那些关心艺术权利的人可能已经预测到了这个问题，并开始考虑采取适当的行动。这些艺术生成器中的许多现在已经开源 ，这意味着他们的代码不再由单个实体控制，受影响的艺术家可能几乎没有追索权。适当的政策需要参与特定的艺术生成器应用程序。人工智能政策设计目前缺少特异性。 深入了解的重要性 美国国家安全委员会人工智能委员会最近写道：“人工智能承诺成为几代人中扩展知识、增加繁荣和丰富人类 经验的最有力工具。11人工智能将触及甚至改变所有政策领域（见方框1.1）。人工智能进步的突然爆炸式增长需要一类新的政策制定者，他们不仅了解人工智能，而且深入理解人工智能。正如所有政策专家都需要经济学知识一样，所有人都需要对人工智能有工作的理解。 传统上，那些在计算机科学家之外与人工智能打交道的人只是在高层次上这样做，即所谓的1级。他们可以参与概念，也许可以接受抽象的效果，但不能挖掘问题 ，也不能想象具体的解决方案。人工智能正在成熟，政策制定者应该更深入。目标是2级理解，政策制定者从概念上理解人工智能的工作原理以及构建人工智能的核心概念和技术的一系列。虽然他们可能无法编写AI聊天机器人的代码，但他们知道一个机器人是如何运作的。虽然他们没有 箱1.1:AI触动所有联邦部门 人工智能（AI）具有广泛的影响。人们可以看到它如何积极影响每个联邦部门及其不同政策领域的政策： •农业：美国农业部正在研究利用人工智能促进食品安全。 •商务部：商务部正在为市场开发人工智能风险管理框架提供公正的和值得信赖的AI.b •国防部：国防部已使用人工智能进行瞄准演习和飞行自主无人机。 •教育：教育部正在寻求让教育专业人士了解人工智能将如何影响他们的课堂。 • •能源：能源部的国家实验室为许多行业研究和开发人工智能功能。 卫生与公共服务部：卫生与公众服务部确定卫生行业中可以从人工智能中受益的领域，资助研究以开发人工智能解决方案，并监测和监管人工智能在人工智能中的使用 健康industry.f •国土安全部：国土安全部在海关和边境保护与调查中使用人工智能。 •住房和城市发展：住房和城市发展部正在研究人工智能风险评估，以促进公平和公正。 •内部：内政部正在使用人工智能工具来分析野生动物、景观和能源信息。 •司法：司法部利用人工智能来分析证据、预测犯罪并实现康复。 •劳工：劳工部研究广泛采用人工智能的可能影响，包括人工智能偏见对招聘和employment.k的影响 •州：国务院开发并使用人工智能来打击全球虚假信息。 •财政部：财政部正在使用人工智能程序打击非法金融业务。 •交通：交通部负责管理人工智能与自动驾驶系统的集成，无人驾驶飞机系统和交通管理运营。 •退伍军人事务部：退伍军人事务部已使用人工智能来预测COVID-19结果并减少等待时间。 a.斯科特·埃利奥特，“人工智能改善美国的食品系统”美国农业部的博客2021年7月29日,https://www.usda .gov/media/blog/2020/12/10/人工智能改善美洲食品系统。 b.唐·格雷夫斯，“美国商务部副部长唐·格雷夫斯在人工智能研讨会上的讲话”，2022年4月27日，https://www.commerce.gov/news/speeches/2022/04/remarks-us-deputy-secretary-commerce-don-graves-artificial-intelligence第70页。 c.美国国防部，“人工智能、自主将在战争中发挥关键作用，将军说”，新闻稿，2023年2月8日，https://www.defense.gov/News/News-Stories/Article/Article/2928194/artificial-intelligence-autonomy-will-play-crucial-role-in-warfare -general-says/https%3A%2F%2Fwww.defense.gov%2FNews%2FNews-Stories%2FArticle%2FArticle%2F2928194%2Fartificial-intelligence-autonomy-will-play-crucial-role-in-warfare-general-say%2F. d.教育技术办公室，“人工智能”，2023年2月8日访问，https://tech.ed.gov/ai/。 e.阿贡国家实验室，“人工智能：加速科学，推动创新”，2023年2月9日访问。https://www.anlgov/人工智能。 f.美国卫生与公众服务