史丹佛HAI發布最新白皮書：美國在AI國家戰略方面進展緩慢已達兩年之久

最近，史丹佛HAI研究所和史丹佛監管、評估和治理實驗室共同發布了《美國人工智慧戰略三大支柱的實施挑戰》白皮書，系統性地評估了美國在人工智慧方面的進展情況。

白皮書主要圍繞著AI創新和可信AI的三大支柱：

1. 2020年《政府中的人工智慧法案》;

2. 關於「人工智慧領導能力」的行政命令；

3. 關於「政府中的人工智慧」的行政命令。

整體而言，這些行政命令和《政府中的人工智慧法》對於確保美國的人工智慧國家戰略至關重要，簡單來說就是「在未來十年對世界其他國家的競爭優勢」。

作者在200多個聯邦機構中，全面檢查了每項要求的實施狀況之後發現，雖然美國在人工智慧的創新上已經取得了很多進展，但也面臨著一定的問題：

• 所有要求中只有不到40%的要求可以被公開核實為已經實施。
• 88%的受訪機構未能提供確定與人工智慧相關的監管機構的人工智慧計畫。
• 大約一半或更多的機構沒有按照《政府中的人工智慧命令》的要求，提交人工智慧用例清單。

概要

人工智慧（AI）的變革潛力是一種不爭的事實。

為了獲得「第四次工業革命」或「第三次數位革命浪潮」的優勢，各國正在優先努力重組其公共和私營部門，資助研究和開發（R&D ），並建立釋放人工智慧創新的結構和政策。

在美國，白宮和國會透過增加研發投資來促進人工智慧創新及其值得信賴的部署，探索透過國家人工智慧研究資源來增加公平獲得人工智慧相關資源的機制，資助全國各地的國家人工智慧研究所，透過CHIPS和科學法案將2800億美元用於國內半導體製造和「未來產業」，並在白宮的國家人工智慧倡議辦公室協調人工智慧政策。

一、人工智慧國家戰略：行政命令和立法

雖然人工智慧領導令尋求推動美國所有部門的技術突破，但其他兩項工作側重於聯邦政府對人工智慧的使用。

行政命令13859

#人工智慧領導令發起了美國人工智慧倡議，以「集中聯邦政府的資源發展人工智慧，以提高美國的繁榮，加強美國的國家和經濟安全，並改善美國人民的生活品質。」

具體而言，它尋求加快聯邦政府的努力，透過強調人工智慧研發、人工智慧相關數據和資源、監管指導和技術標準、人工智慧勞動力、公眾對人工智慧的信任以及國際參與等多管齊下的方法，建立美國在人工智慧領域的領導地位所需的基礎建設、政策基礎和人才。

此外，「協調的聯邦政府策略」是必要的，而且人工智慧「將影響幾乎所有行政部門和機構的任務」，人工智慧領導命令進一步授權各機構追求六個相關的戰略目標，以「促進和保護美國在人工智慧方面的進步」。

行政命令 13960

政府中的人工智慧命令指示聯邦機構利用「人工智慧的潛力來改善政府運作」。認識到「人工智慧的持續採用和接受將在很大程度上取決於公眾的信任」，政府中的人工智慧命令闡明了聯邦機構在設計、開發、獲取和使用人工智慧時應執行的九項原則。

這些原則規定，人工智慧應該是（a）合法的，（b）性能驅動的，（c）準確、可靠和有效的，（d）安全、可靠和有彈性的，（e）可理解的，（f）負責和可追蹤的，（g）定期監測的，（h）透明的，和（i）負責的。

2020《政府中的人工智慧法》

該法試圖「透過向聯邦機構提供資源和指導，確保整個聯邦政府對人工智慧的使用是有效的、有道德的和負責任的。」這包括建立一個人工智慧職業系列，呼籲為機構使用、採購、人工智慧的偏見評估和緩解提供正式指導，並在總務管理局（GSA）內創建一個卓越中心，以支持政府採用人工智慧。

二、整體執行情況

#作者研究了兩個行政命令和《政府中的人工智慧法》中每個部門的規定的執行情形。

在上述兩條行政命令和《2020年政府人工智慧法案》中，作者發現45項要求中的11項，即大約27%，已經實施。

然而，45項要求中有7項（16%）沒有在截止日期前實施，其餘26項要求（58%）無法確認是完全實施還是未實施。

同樣，在已經開始執行的要求中，具體執行情況也不確定。包括努力使人工智慧研發更容易獲得數據和原始程式碼，更好地利用和創建新的人工智慧相關的教育和勞動力發展計劃，並確保各機構的充分參與，進一步實施值得信賴的人工智慧。

《政府中的人工智慧法案》的四個有截止日期的要求都沒有實施：

• #人事管理辦公室（OPM）應在2021年5月前向國會提交一份建立人工智慧職業系列的計畫；
• OMB應在2021年10月前發布一份關於人工智慧採購、減少歧視性影響或偏見的備忘錄；
• 各機構應在2022年4月前公開發布與之相一致的計劃；
• OPM應在2022年7月前創建一個人工智慧職業系列，並估計每個聯邦機構的人工智慧相關勞動力需求。

在已經實施的措施中，許多都遲於計畫中的時間表。例如，國家科學和技術委員會（NSTC）的人工智慧專職委員會在截止期限後16個月，才向總統提交了關於更好地利用雲端運算技術的報告。

三、機構的AI計劃

#如上所述，這些行政命令和法案的一個重要焦點是「減少使用人工智慧技術的障礙，以促進其創新應用」，同時保護公民自由、隱私、美國價值以及美國經濟和國家安全。

因此，這些法令強調審查監管人工智慧的適當作用，希望「避免不必要地阻礙人工智慧創新和成長的監管或非監管行動」。有兩項要求對實現這一目標至關重要：

1. 要求OMB向各機構負責人發布一份備忘錄，就各機構應如何監管人工智慧提供指導；

2. 要求擁有「監管權」的機構制定並公開發布一項計劃（「機構人工智慧計畫」），以便與OMB提供的指導「實現一致」。

2020年11月17日，OMB發布了《行政部門和機構負責人關於人工智慧應用監管指南的備忘錄》（OMB M-21-06），敦促機構採取「監管方法，促進創新和成長，產生信任，同時保護美國的核心價值」。

備忘錄劃定了10條人工智慧應用管理原則，以指導各機構對人工智慧的監管和非監管方法，確定了在監管不合適的情況下的非監管方法，以及建議各機構採取的行動，以減少部署和使用人工智慧的障礙。

各機構被要求在2021年5月前提交計畫（遵守人工智慧領導令的最後期限），並在其機構網站上公開發布他們的計畫。

目前，在41個被評估的機構中，只有5個（13%）使用OMB AI條例備忘錄提供的範本發布了AI計畫。這些機構是能源部（DOE）、衛生與公眾服務部（HHS）和退伍軍人事務部（VA），以及美國環保署（EPA）和美國國際發展署（USAID）。

剩下的36個機構還沒有公佈本機構的人工智慧計畫。

四、AI用例清單

政府中的人工智慧命令的重點是促進聯邦政府內可信賴的人工智慧的發展、採用和獲取。

為此，它要求各機構「準備一份人工智慧的非機密和非敏感用例的清單」，並與聯邦首席資訊長委員會（CIO委員會）、其他機構以及公眾分享。

然而，公開揭露人工智慧用例清單一直是個問題。

在220個被確定為可能需要遵守此要求的機構中，有168個機構沒有獨立的人工智慧用例清單或將其人工智慧用例納入其上級機構的清單中。在對78個上級機構進行檢查中，只有17個公佈了人工智慧用例清單。

也就是說，在所有220個上級和下級機構中，76%的機構沒有公佈清單，78%的機構在上級評估中沒有公佈清單。

此外，在已知有人工智慧用例的49個上級和下級機構中，47%的機構沒有公佈人工智慧用例清單（23個上級和下級機構）。在最窄的一組機構中，即23個在母公司層面上有已知人工智慧用例的大型機構，只有11個公佈​​了人工智慧清單。

這些清單本身就體現了在實作過程中所面臨的挑戰。

首先，機構沒有揭露人工智慧用例，即使這些用例已經被公開記錄在案。

第二，機構在實施人工智慧用例清單方面的不一致指向了三個尚不清楚的關鍵點。

• 沒有回應：

對於那些沒有公佈清單的機構，目前還不清楚他們是斷言他們沒有使用人工智慧，還是僅僅沒有履行這項要求。

• 機構架構：

除了NIST的清單，所有公佈的清單都是在上級機構層面上公佈的（例如，商務部或能源部，而不是國家海洋暨大氣總署或電力局公佈的清單）。但不清楚的是，清單中未列出的子機構是否沒有相關的用例，或者它們是否對假定的上級機構的報告要求沒有做出反應。

• AI的定義：

在2019財政年度NDAA中提供的人工智慧的定義，並納入政府指令中的人工智慧，可能是相當廣泛的，這可能使各機構在為清查目的而將特定技術歸類為「人工智慧」時更難遵守。

第三，機構清單通常包含現有的透明度倡議，但有很大的差異。

五、總結

整體而言，作者認為美國人工智慧戰略的三大支柱，人工智慧領導令、政府人工智慧令和政府人工智慧法，在實際操作上還不夠理想。

目前的要求在許多機構看來就是「沒有資金支持的任務」。對此，國會應為各機構提供資源，以充沛人員並培養技術專長，進而製定策略性人工智慧計畫。

如果沒有提供適當的資源並授權高階人員履行這些職責，就很可能會影響美國在人工智慧方面的領先地位。

作者介紹

Christie Lawrence是史丹佛大學法學院和哈佛大學甘迺迪學院的法學博士/MPP候選人，也是史丹佛監管、評估和治理實驗室（RegLab）的成員。她曾是國家人工智慧安全委員會（NSCAI）的研究和分析主任，並曾在史丹佛以人為本的人工智慧研究所、哈佛大學貝爾弗中心的網路計畫、國務院工作，並擔任管理顧問。她擁有杜克大學的公共政策學士學位。

Isaac Cui是史丹佛大學法學院的法學博士一年級學生，是RegLab的成員，也是史丹佛大學的Knight-Hennessy學者。他在波莫納學院獲得了物理學和政治學學士學位，並在倫敦政治經濟學院獲得了應用社會數據科學碩士學位和監管碩士學位，在那裡他是馬歇爾學者。

Daniel E. Ho是史丹佛大學William Benjamin Scott和Luna M. Scott的法學教授、政治學教授和史丹佛經濟政策研究所的高級研究員。他是國家人工智慧諮詢委員會（NAIAC）的指定成員，史丹佛大學以人為本人工智慧研究所（HAI）的副主任，行為科學高級研究中心的教師研究員，以及監管實驗室的主任。他在耶魯大學法學院獲得法學博士學位，並在哈佛大學獲得博士學位。

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