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技术的本质 现代人工智能系统有三个关键组成部分：训练和运行系统所需的计算能力、用于训练系统的数据以及产生系统行为的模型架构和机器学习算法。1 在目前的范式中，扩大可用于训练系统的计算能力和数据量已导致其性能呈指数级提升。虽然不能保证这些指数级的改进会无限期地持续下去，但目前它们没有放缓的迹象。近年来，人工智能模型的快速发展，2 尤其是它们的“新兴能力”的存在——人工智能模型展示了其创造者既未预见也未明确编码的能力，例如似乎可以推理或进行代数运算——使人工智能的治理成为一项独特的挑战。3 技术人员很难预测未来两年、五年或十五年尖端人工智能系统将具备哪些能力，更不用说政策制定者了。即便如此，人工智能技术似乎很可能在越来越广泛的领域变得越来越强大。这里的一个相关挑战是，目前尖端的人工智能系统是“黑匣子”——它们的创造者通常无法解释为什么给定的输入会产生相关输出。4 这使得要求这些系统透明且可解释不仅是一个政治挑战，更是一个技术挑战。社会政治背景人工智能治理因人工智能发展的社会政治背景而变得更加复杂。有两个因素尤为突出。• 人工智能发展不对称：训练高级人工智能模型的巨大成本限制了谁可以创建它们，5 其中美国私营公司领先大部分开发，中国人工智能实验室位居第二。6 主要人工智能实验室所在的国家具有不成比例的影响力，因为这些实验室首先受国家法规的约束。人工智能实验室本身（包括一些世界上最大的科技公司）也具有很大的影响力，因为它们的新兴地位往往使它们能够塑造该领域的规范和监管方法，从而影响世界其他地区。
人工智能治理的未来：非洲和全球格局
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