2024有效治理人工智能的原则研究报告英文版

核心观点与关键数据

• AI治理的启用原则：美国应采取灵活的AI治理方法，因不同AI系统的风险和危害各异，一刀切的监管不现实。
• 了解AI风险和危害的地形：
  • 事件报告：建立跨行业、学术界和政府的事件跟踪系统，收集数据指导治理，包括已证明、可能、隐含和投机危害。
  • 评估和测量：投资评估AI模型属性的基础研究，开发标准化方法。
  • 地平线扫描：监测国内外新和新兴的AI发展，特别是开源技术监控中心和情报机构。
• 让人类利用AI：
  • 决策者AI素养：政策制定者需了解AI模型、优势、局限性、风险和输出结果。
  • 公众AI素养：提升公众对AI机遇、风险和危害的认识，识别虚假信息风险。
• 保持适应性和敏捷性：
  • 利用现有法规：利用《联邦贸易委员会法》等现有法律解决AI引发的问题。
  • 识别和填补缺口：分析法律结构和权力中的缺口，考虑机构资源需求。
  • 灵活框架：开发适应新信息的灵活治理框架，如NIST AI RMF 1.0。
  • 成本和权衡：评估治理成本，考虑监管捕获风险，寻求企业与政府的合作。

研究结论

• AI治理需体现社会价值观，通过理解AI事件、监控技术进步、提升AI素养和保持监管灵活性，引领负责任的AI开发。
• 建立治理监督机制，在监管和问责的氛围下促进创新。
• 美国应借鉴国际经验，如欧盟AI法案和芬兰的AI素养计划。
• AI治理是一个动态过程，需持续学习、适应和调整。