“有效AI監管的7個關鍵原則”

負責任監管的七項原則

民主國家的公司在AI方面一直處於領先地位，但我們不能滿足於現狀。我們需要繼續推動未來的AI突破，因為，說實話，我們在某些領域領先，但在其他領域落後。

為了在保持負責任的同時讓創新列車繼續前行，我們建議以下七項AI監管原則：

1. 支持負責任的創新。 參議院的路線圖首先呼籲為AI創新和安全措施提供更多資金。這是聰明的做法，因為它們是相輔相成的。更好的技術意味著更安全的系統，雖然新技術總是有些不確定性，但我們仍然可以在不減慢進度的情況下建立信任。
2. 專注於輸出。 讓我們推動AI產出高質量的東西，同時防止不良內容。通過專注於AI實際產生的東西，監管者可以直接解決問題，而不會陷入計算機科學的細枝末節。這將事情聚焦在現實世界的問題上，避免過度的監管可能扼殺AI的潛力。
3. 保持版權平衡。 合理使用和版權例外對科學和學習很有幫助，但網站所有者應該能夠通過機器可讀工具選擇不讓他們的內容用於AI訓練。
4. 填補現有法律的漏洞。 如果某件事在沒有AI的情況下是非法的，那麼有AI的情況下也是非法的。不需要重新發明輪子；我們只需要填補現有法律不完全適用於AI的漏洞。
5. 增強現有機構的能力。 AI監管沒有通用的解決方案，就像沒有一部法律適用於電力的所有用途。我們需要加強現有機構，確保它們都具備AI相關知識。
6. 採用中心輻射模型。 這種模型在像NIST這樣的地方設立技術知識中心，以幫助政府更好地掌握AI並支持不同行業，認識到銀行業的問題與製藥或運輸業不同。
7. 追求一致性。 鑑於有如此多的AI治理提案，包括美國各州超過600項法案，我們需要專注於真正的危害，而不是對研究一概而論。由於AI是全球性的，我們的監管應盡可能與國際標準保持一致。

展望未來

AI已經在掀起波瀾，從你每天使用的工具——如Google Search、Translate、Maps、Gmail和YouTube——到應對重大的社會挑戰。它不僅僅是技術突破；它是在加速突破的突破。

以Google DeepMind的AlphaFold為例。它預測了幾乎所有已知蛋白質的3D形狀及其相互作用。或者AI如何能提前七天預測洪水，為80個國家的4.6億人救命？還有映射人類大腦的神經元路徑，發現新結構，幫助我們理解我們如何思考、學習和記憶。

如果我們保持專注於長遠潛力，AI就能繼續推動這類突破。

這意味著保持一致、深思熟慮並合作，始終牢記如果我們做對了，我們都能享受到的好處。