1906年，為了回應有關美國肉類包裝設施令人作嘔的令人震驚的報道，國會成立了食品藥品監(jiān)督管理局（FDA），以確保食品安全衛(wèi)生。

1934年，在美國歷史上最嚴重的股市崩盤之后，國會成立了證券交易委員會（SEC）來監(jiān)管資本市場。

1970年，隨著國家對自然環(huán)境惡化的擔憂越來越強烈，國會成立了環(huán)境保護署（EPA），以確保天空和水域更加清潔。

當整個領域開始為公眾帶來廣泛挑戰(zhàn)，要求進行周到的監(jiān)管時，一種行之有效的政府方法就是建立一個專門致力于與該領域接觸和管理的聯(lián)邦機構。

現(xiàn)在是創(chuàng)建聯(lián)邦人工智能機構的時候了。

在整個AI社區(qū)中，越來越多的共識是，隨著AI的影響擴散，某種監(jiān)管行動必不可少。從深造到面部識別，從自動駕駛汽車到算法偏差，人工智能提出了越來越多的問題，而這些問題僅靠私營部門是無法解決的。

用 Alphabet首席執(zhí)行官Sundar Pichai 的話來說：“我毫無疑問需要對人工智能進行監(jiān)管。不這樣做太重要了?！?/p>

然而，關于它的外觀，幾乎沒有什么具體的建議。

靈活，透徹和知識淵博地規(guī)范人工智能的最佳方法是創(chuàng)建專門的聯(lián)邦機構。

第四分社

盡管許多美國人沒有意識到這一點，但今天聯(lián)邦政府制定公共政策的主要方式不是國會通過法律，也不是總統(tǒng)發(fā)布行政命令，也不是法官對法院進行裁決。相反，它是由FDA，SEC或EPA等聯(lián)邦機構實施的法規(guī)。

盡管美國憲法的制定者幾乎未曾考慮過，但聯(lián)邦機構（統(tǒng)稱為“行政國”）在最近幾十年中已在美國政府的日常運作中起主導作用。

這有充分的理由。聯(lián)邦機構由數(shù)以千計的決策者和主題專家組成，他們?nèi)殞Ｗ⒂谒麄冐撠煴O(jiān)管的領域。與國會相比，機構可以更快地行動，更深入地了解雜草并更靈活地調(diào)整其政策。

試想一下，如果每次制藥公司要求政府批準一種新藥，或者每次需要修改給定的空氣污染物的百萬分之幾的濃度指南時，國會都必須熟悉所有相關技術細節(jié)，然后通過有關該主題的法律。政府會停下來。

像藥品和環(huán)境科學一樣，人工智能是一個技術含量很高且發(fā)展迅速的領域。它需要一種專門的，技術專家制的，注重細節(jié)的監(jiān)管方法。每當要求政府在人工智能中采取行動時，國會就不能也不應該期望國會直接通過立法做出回應。確保周到，精心設計的AI政策的最佳方法是建立聯(lián)邦AI機構。

這樣的代理機構將如何運作？

一個重要原則是，該機構應在狹窄的，逐個部門的基礎上制定規(guī)則，而不是一視同仁。正如R. David Edelman 恰當?shù)刂赋龅哪菢?，AI是“具有各種應用程序的工具，而不是本身的東西”。

政策制定者不應發(fā)布關于任何AI應用都必須遵守的可解釋性或數(shù)據(jù)隱私等寬泛法規(guī)，而應制定出具體的AI用例，這些案例應采用新穎的監(jiān)管措施，并制定針對特定領域的規(guī)則以解決這些問題。

斯坦福大學關于人工智能的一百年研究很好地闡明了這一點：“由于沒有明確的AI定義（不是一件事），嘗試規(guī)范‘AI’通常會被誤導，并且存在風險和考慮因素在不同的領域有很大的不同。相反，決策者應該認識到，隨著時間的流逝，各個行業(yè)將需要不同的，適當?shù)姆ㄒ?guī)，這些法規(guī)涉及使用AI或以某種方式合并AI的軟件?！?/p>

這個新的聯(lián)邦機構將需要與其他機構緊密合作，因為其任務授權與其他監(jiān)管機構的工作之間將存在廣泛的重疊。

例如，在制定有關在刑罰和假釋判決中允許使用機器學習算法的政策時，該機構將與司法部緊密合作，借用其主題專長以確保規(guī)章制度切實可行。

同樣，該機構可能會與財政部和CFPB合作，制定有關在銀行貸款承銷決策中正確使用AI的規(guī)則。這種跨機構的合作是當今華盛頓的常態(tài)。

還有許多其他領域需要精明的，精心設計的AI策略：自動武器，面部識別，社交媒體內(nèi)容管理以及對神經(jīng)網(wǎng)絡的對抗攻擊，僅舉幾例。

隨著AI技術在未來幾年中繼續(xù)取得驚人的進步，它將為我們所有人創(chuàng)造無數(shù)的利益和機會。它還將為社會帶來一系列新挑戰(zhàn)，其中許多我們甚至都無法想象。一個致力于人工智能的聯(lián)邦機構，將最有利于美國制定有效的AI公共政策，在保護公眾的同時使美國能夠利用二十一世紀最重要的力量。