计算能力或“计算”对于人工智能 (AI) 功能的开发和部署至关重要。因此,政府和公司已开始利用计算作为管理 AI 的一种手段。例如,政府正在投资国内计算能力,控制计算流向竞争国家,并为某些部门提供计算访问补贴。然而,这些努力只是触及了如何使用计算来管理 AI 开发和部署的表面。相对于 AI 的其他关键输入(数据和算法),与 AI 相关的计算是一个特别有效的干预点:它是可检测的、可排除的和可量化的,并且是通过高度集中的供应链生产的。这些特征,加上计算对尖端 AI 模型的独特重要性,表明管理计算有助于实现共同的政策目标,例如确保 AI 的安全性和有益的使用。更准确地说,政策制定者可以使用计算来促进 AI 的监管可见性,分配资源以促进有益的结果,并实施对不负责任或恶意的 AI 开发和使用的限制。然而,尽管基于计算的政策和技术有可能在这些领域提供帮助,但它们的实施准备程度却存在很大差异。一些想法目前正在试点,而另一些则因需要进行基础研究而受到阻碍。此外,幼稚或范围不明确的计算治理方法在隐私、经济影响和权力集中等领域会带来重大风险。最后,我们建议采取护栏措施,以最大限度地降低计算治理带来的这些风险。
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