美国2019：国家人工智能战略（中英双语）-2019.6-101页_1mb

国家人工智能研发战略计划：2019年更新总结

核心内容

国家人工智能研发战略计划：2019年更新是由美国国家科学技术委员会（NSTC）发布的，旨在维持美国在人工智能（AI）领域的全球领导地位。该计划基于2016年版本，并结合了过去三年的最新进展，包括技术、社会和经济方面的变化。总统通过行政命令13859启动了美国人工智能倡议，强调联邦政府、学术界、工业界和国际合作伙伴之间的协同合作，以推动AI技术的创新与应用。

主要观点

1. 人工智能的重要性
   AI在多个领域具有广泛的应用前景，如医疗、安全、教育、交通和制造等，其潜力巨大，能够显著改善社会和经济状况。

2. 战略优先事项
   该计划提出了八个战略优先事项，涵盖从基础研究到应用部署的多个层面，旨在确保AI技术的持续发展与广泛应用。

3. 联邦政府的角色
   联邦政府需优先考虑AI研发投资，推动技术发展，并与私营部门和学术界建立伙伴关系，以加快AI技术的转化和应用。

4. 伦理、法律和社会影响
   随着AI的广泛应用，其道德、法律和社会影响日益受到关注。需要通过研究和政策制定，确保AI系统符合社会价值观和法律规范。

5. 安全性与信任
   AI系统的安全性、可解释性和透明度是关键挑战，特别是对于高风险和关键任务应用。需加强验证和验证技术，以确保AI系统的可靠性和可信度。

6. 数据与计算资源
   公共数据集和计算资源的开发与共享是AI研究和应用的重要基础，联邦机构需优先考虑数据的可访问性与安全性。

关键信息

战略1：对人工智能研究进行长期投资

• 持续投资基础和长期AI研究，以推动技术突破。
• 重点包括机器学习、通用AI、数据驱动的研究方法等。
• 人工智能技术的长期发展依赖于基础研究的持续投入，如深度学习和神经网络。

战略2：开发有效的人工智能协作方法

• 推动AI系统与人类协作，特别是在工作场景和人机交互方面。
• 需要开发能够增强人类能力的AI技术，如可视化、语言处理和人机接口。
• 重点在于构建通用的人机协作框架，以适应不同应用场景。

战略3：理解并解决人工智能的道德、法律和社会影响

• 需要研究AI系统的公平性、透明度和问责制。
• 鼓励跨学科研究，包括社会、法律、伦理和哲学领域。
• 通过设计机制，将道德和法律原则嵌入AI系统中。

战略4：确保AI系统的安全性

• AI系统的安全性需要在设计、开发、测试和部署的各个阶段进行考虑。
• 需要开发可解释和透明的系统，以增强用户信任。
• 需要加强对抗性机器学习、系统验证和攻击防范技术。

战略5：为AI培训和测试开发共享的公共数据集和环境

• 公共数据集和环境对AI研发至关重要，需提升数据的可访问性与可用性。
• 需要建立数据共享机制，同时确保数据安全和隐私保护。
• 开发高质量的数据集，如医学、交通和安全领域的数据集，以促进AI研究。

战略6：通过标准和基准测量和评估AI技术

• 需要制定广泛的技术标准和基准，以衡量AI系统的性能和可靠性。
• 鼓励AI社区参与标准和基准测试，以推动技术发展和互操作性。

战略7：更好地了解国家AI研发人员的需求

• 需要培养和维持一个具备AI技能的劳动力队伍。
• 研究人员和工程师的教育和培训是实现AI战略目标的关键。

战略8：扩大公私合作伙伴关系，加速AI发展

• 强调联邦政府与学术界、工业界和国际盟友之间的合作。
• 鼓励公私合作，以促进AI技术的创新和应用。
• 需要建立有效的合作伙伴关系，以确保AI技术的快速转化和广泛应用。

战略更新与实施

• 2019年更新
  该计划基于2016年版本，结合了最新的技术发展和政策考量，强调了AI与人类协作、道德和法律框架、数据安全、以及公私合作的重要性。

• 实施机制
  通过三个主要小组（人工智能专题委员会、NSTC机器学习和人工智能小组委员会、NITRD人工智能研发机构间工作组）来协调和实施战略计划。

• 数据与计算资源
  强调联邦政府在数据共享、计算资源和基础设施方面的投入，以支持AI研发。

• 跨学科合作
  AI研究需要跨学科合作，包括计算机科学、社会学、伦理学、法律、心理学等。

总结

该战略计划强调了AI研发的长期性、安全性、伦理性和协作性。通过联邦政府的持续投资和跨领域合作，确保AI技术能够为社会带来广泛的好处，同时减少潜在风险。计划不仅关注技术发展，还强调了对AI系统的信任、公平性和透明度，以确保其符合社会价值观和法律规范。