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摘要：在有关人工智能 (AI) 的辩论中，人们的想象力常常天马行空。政策制定者、意见领袖和公众往往认为人工智能已经是一种非常强大的通用技术，其可能性是无限的。然而，尽管机器学习 (ML)——当今人工智能突破的主要计算机科学工具——确实非常强大，但 ML 本质上是一种依赖于上下文的统计推断，因此有其局限性。具体而言，由于 ML 依赖于输入和输出之间的相关性或训练数据中的突发聚类，当今的人工智能系统只能应用于明确指定的问题领域，仍然缺乏典型幼儿或家养宠物的上下文敏感性。因此，决策者不应制定政策来管理通用人工智能 (AGI)，而应关注狭义人工智能带来的独特而强大的问题，包括误解的利益和利益分配、自主武器和算法中的偏见。至少就目前而言，人工智能治理并不是管理超级智能系统，而是管理那些创建和部署这些系统的人，并支持人工智能在狭窄的、明确定义的问题领域的应用。
BRIE 工作报告 2020-5 人工智能治理
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