人工智能|人工智能列国志｜美国：避免过度干预，在种族问题上如履薄冰
编者按：2020世界人工智能大会云端峰会将于7月9日至7月11日举行。此次大会采用线上为主、线上线下结合的形式，以“智联世界共同家园”为主题，邀请550余位演讲嘉宾参会，围绕AI深度赋能行业和AI向善规范发展等话题，讨论AI赋能的现状、难点和未来前景，推动智能时代的传统行业转型。
澎湃新闻特此整理各国人工智能发展现状，希望能为读者呈现较为全面而深入的人工智能发展图景。今日推出人工智能列国志之美国篇。作为人工智能科研和产业界的领头羊，美国政府较早开始关注自动化对就业和经济社会的影响。随着人工智能深入发展，相关伦理问题，尤其是人脸识别技术的使用，受到美国政府以及社会的普遍关注。
从研究机构到科技企业，从人才储备到资本投入，美国在人工智能领域都保持着质和量上的绝对优势。政府在美国人工智能发展过程中扮演的角色也可圈可点。
白宫较早开始关注人工智能驱动的自动化将对就业、经济和社会带来的影响，试图通过政策制定来应对相应挑战，并确保人工智能的发展能释放企业和工人的创造潜力。
2020年1月7日，美国白宫提出10条人工智能监管原则，要求避免联邦机构对人工智能应用的过度干预，强调监管的灵活性。白宫在一份事实清单中表示，联邦机构应“建立灵活的框架，而不是一刀切的监管。”
人脸识别监管：政府力度与社会态度
不同于白宫的“避免过度干预”原则，美国地方政府对人工智能技术应用展现出担忧和谨慎态度。这种差异在人脸识别技术的监管上表现得尤为明显。
2019年5月，旧金山通过人脸识别禁用法令，禁止城市工作人员购买和使用人脸识别技术，成为全球首个禁止人脸识别的城市。随后，奥克兰和萨默维尔市也通过人脸识别禁令。
旧金山在一项关于监视技术的行政法规——《停止秘密监视条例》中，针对人脸识别技术特别指出，“人脸识别技术危害公民权利和公民自由的倾向大大超过了其声称的好处，这项技术将加剧种族不平等，并威胁到我们不受政府长期监控的生活能力”。
弗洛伊德事件后，人脸识别使用争议再次引发讨论。美国多家科技公司，包括微软、IBM、亚马逊等都已表示暂停向美国警方提供人脸识别系统。“技术可以提高透明度,帮助警察保护社区，但绝不能放大歧视与种族不平等。”IBM首席执行官克里希纳在给美国国会议员的公开信中这样讲到。
同时，相关机构也表达了对当前人脸识别技术的质疑态度并呼吁政府加强监管。2019年6月30日，美国计算机协会（ACM）的技术政策小组呼吁，以记录在案的种族和性别偏见为由，敦促美国立法者立即中止企业和政府部门使用人脸识别。
人工智能领头羊
1956年，人工智能（AI）一词诞生于美国汉诺斯小镇的达特茅斯会议上。作为计算机科学的衍生领域，从诞生之日起，人工智能的发展就与美国密不可分。1959年IBM专家创造机器学习，1966年MIT教授展开首次人机对话，1994年美国人工智能协会警告泡沫破裂，1997年国际象棋传奇卡斯帕罗夫输给IBM的“深蓝”，2012年斯坦福大学的吴恩达和谷歌人工智能部门负责人杰夫·迪恩训练神经网络识别出了猫……美国见证了AI发展史上的许多重要时刻。
目前，美国仍保持着质和量上的绝对优势。在2019年12月更新的全球计算机科学专业排名榜CSrankings中，美国卡耐基梅隆大学蝉联综合榜第一。
排名前十的大学中，除清华大学外，其余9所均来自美国，依次为卡耐基梅隆大学、麻省理工学院、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、康奈尔大学、斯坦福大学、佐治亚理工学院、加州大学伯克利分校、马里兰大学帕克分校和华盛顿大学。
清华大学中国科技政策研究中心2018年7月发布的《中国人工智能发展报告》也显示，从学术论文产出量来看，美国长期一骑绝尘，直到2005年被中国超越。
但在高水平论文上（根据被引用情况判断），美国的加州大学系统仍占高居榜首。美国企业也是AI论文的产出大户，尤以IBM和微软为甚。
值得注意的是，全球AI论文产出最多的10家政府机构全部来自美国。从AI人才分布情况来看，美国累计高达28536人，占世界总量的13.9%。在AI企业数量上，美国以2028家独占鳌头。
根据2013年到2018年第一季度全球的投融资数据，中国已经在AI投融资规模上超越美国，成为全球AI最“吸金”国家。但美国仍在投融资笔数上领先。
奥巴马政府：全球首份国家层面的AI战略计划
在奥巴马执政的最后一年，美国开始频繁出台与人工智能相关的动作。2016年3月，NSTC新设立了机器学习与人工智能委员会，以协调联邦行动。
政府应该在人工智能发展过程中扮演怎样的角色？奥巴马在2016年10月13日接受美国《连线》杂志采访时发表了自己的看法：
“在人工智能的早期发展阶段，我考虑的监管框架应当是支持百花齐放。政府应当给予相对较少的监管，更多地投资于科研，确保基础研究和应用研究之间的转化。随着技术的兴起和成熟，随后我们要考虑如何将其纳入当前的监管框架中，这将是个更难的问题，而政府需要更多参与。并不总是要让新技术去适应现存的监管框架，而是确保监管符合广泛的价值。否则，我们可能会发现，这将导致某些人群处于不利地位。”
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