让AI服务于公众：ALT视角

该研报探讨了人工智能在公共部门的应用现状和未来方向，提出了“适应、倾听、信任”（ALT）的治理框架。报告指出，当前人工智能在公共部门的应用主要集中在优化现有流程，缺乏对公共部门转型的深入思考。

核心观点：人工智能不应仅仅被视为提高效率的工具，更应该成为推动公共部门转型的契机。报告强调，公共部门需要从“路径依赖”中解放出来，以ALT框架为指导，重新思考人工智能的应用方式。

关键数据：

• 自2019年以来，美国各州已提出或通过超过1600项人工智能相关法案，其中77%为控制性法案，主要涉及政府使用和私人供应商监管。
• 约有10万公务员参加了人工智能劳动力发展项目，部分州要求员工完成相关培训才能接触人工智能工具。
• 各州正采用“沙盒”或“围墙花园”模式进行人工智能实验，而城市则更倾向于针对特定问题的独立试点项目。

研究结论：

• 公共部门在人工智能应用方面仍处于早期阶段，缺乏清晰的愿景和治理框架。
• 各级政府需要加强技术能力和基础设施建设，以支持人工智能实验。
• 大学、基金会、社区组织和非营利机构在支持人工智能公共应用方面发挥着重要作用。
• 报告提出了ALT框架，包括三个核心要素：
  • 适应：预测人工智能带来的需求变化，重新定位机构以应对这些需求。
  • 倾听：利用人工智能澄清信息，理解居民的真实需求。
  • 信任：建立双向问责机制，确保人工智能应用的公平性和透明度。

建议：

• 政府应重新调整预算和人员配置，将节省的时间用于高价值的人类工作。
• 建立公共人工智能沙盒，让居民和工作人员能够将政策、预算和服务翻译成易于理解的语言。
• 培训公务员进行同理心决策和偏见意识。
• 建立公民数据信托或社区控制的数据基础设施。
• 评估人工智能的信任度，而不仅仅是效率。
• 将居民意见与环境影响、服务使用和安全结果等公共影响指标相结合。
• 签订公共契约，明确政府、居民和合作伙伴的共同目标、时间表和问责措施。

报告最后强调了领导力在推动人工智能公共应用中的重要性，建议政府、基金会、大学和社区组织共同努力，构建一个以ALT框架为指导的人工智能治理生态系统。