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加速研究有助于填补美国政策制定者的 AI 知识空白
政策制定者很难忽视当今的“人工智能军备竞赛”以及关于生成人工智能的经济和社会意义的公开辩论。这种讨论在一定程度上受到技术的巨大进步以及关于人工智能可能的发展轨迹及其对经济和 […] 的影响的相互竞争的叙述推动。文章《加速研究可以帮助美国政策制定者填补人工智能知识空白》首先出现在 Equitable Growth 上。
来源:华盛顿公平增长中心信息Shutterstock
Shutterstock政策制定者很难忽视当今的“人工智能军备竞赛”以及公众对生成型人工智能的经济和社会意义的辩论。这一讨论在一定程度上受到技术的巨大进步以及关于人工智能可能的发展轨迹及其最终对经济和社会的影响有多大的不同说法的推动。
人工智能军备竞赛许多公司支持生成型人工智能的变革性优势，而技术问责组织则警告其危险——既有现实的、存在的，也有生态的。更清楚的是，人工智能驱动的技术主要是在公共当局和学术研究机构的职权范围之外生产的。
不管开发者和用户是否发现生成式人工智能的缺点难以克服，或者政府和企业是否不愿意克服计算和数据限制，人们对生成式人工智能的热情是否会消退，目前，人工智能企业不仅将颠覆美国的科技行业，还将颠覆美国各行各业的广大劳动力。这种不确定的形势让政策制定者不确定如何有效地管理日益嵌入我们数字和社会基础设施的技术，或者更根本的是，如何可靠地评估其对美国经济和社会的当前和未来影响。
准备就绪过去的技术并不是预测生成式人工智能潜在影响的明确指南。然而，许多当前的政策挑战——媒体虚假信息、选举安全和数据隐私等——源于未能深思熟虑地监管以“快速行动，打破常规”的心态而闻名的科技行业出现的数字产品。到目前为止，该行业凭借其大量资源继续主导人工智能的研究和开发，许多关键问题要么未得到解决，要么未得到解答。
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