政策制定者如何在交通领域有效监管和使用人工智能？

核心观点与建议

1. 明确社会目标与AI应用
   政策制定者需明确交通部门的社会目标（如环境可持续性、经济效率等），评估AI如何辅助实现这些目标，并制定针对性采购清单。AI应用需符合用户和社会需求，并通过试点项目（如旧金山自动驾驶试验）测试实际影响。

2. 基于目标的监管框架
   针对AI用途建立分级监管体系，优先在有限区域以特定规则允许AI应用（如自主船舶试点），通过试验项目促进社会对话和数据共享。监管需平衡安全、隐私与效率，例如在行人面部检测中权衡“感知”能力与肖像权。

3. 数据可靠性与技术可解释性
   确保AI训练数据的可靠性，激励行业打破数据壁垒，并制定匿名标准。推广可解释AI技术，通过模拟和公共道路测试验证自动驾驶决策的因果关系，建立反脆弱运营管理框架。

4. 跨部门合作与知识转移
   鼓励公私部门协调立场，制定政策配套空间。通过国家间知识转移聚合格式（如跨国经验分享），确保AI监管的凝聚力和互操作性，避免政策碎片化。

5. 劳动力技能提升与转型
   投资交通部门AI素养和技能培训，解决劳动力队伍中的技能差距。通过税收优惠、补贴或课程修订，推动交通工人适应自动化和AI时代，应对人口老龄化挑战。

6. 问责与治理框架
   建立算法问责机制，确保AI系统按预期运行，并明确责任主体（如自动驾驶事故中的法律责任）。制定机器可读法规，促进AI与政策协同。

关键措施与结论

• 试点项目：通过有限区域试验（如旧金山自动驾驶、挪威自主船舶）测试AI的实际影响，为监管提供依据。
• 数据治理：激励数据共享，制定匿名标准，确保AI训练数据质量。
• 技能培训：推动交通工人转型，传授自动化和AI相关技能，应对老龄化问题。
• 监管协调：建立跨部门治理框架，确保AI应用符合社会目标，并追究决策责任。

AI在交通领域的应用需兼顾创新与风险，通过试点、数据治理、技能提升和监管协调，实现包容、公平、透明、安全和负责任的部署。