美国“统一宏伟法案”将如何塑造人工智能监管格局
各州对人工智能的监管各自为政，很可能形成一个不断变化的法律拼凑局面，即便在提供较少益处的同时，也会阻碍创新。
在人工智能监管领域，美国各州纷纷出台自己的法规，犹如一块块拼接起来的“法规拼布”，看似热闹，实则可能阻碍创新，降低整体效益。本文深入探讨了这种州级监管的潜在弊端，并分析了美国国会通过的“统一宏伟法案”可能带来的影响。
人工智能监管的演变轨迹
在人工智能技术发展的初期，由于公众对其了解不足，企业往往可以随意夸大其优点或风险。传统媒体和社交媒体在核实这些信息的有效性方面也显得力不从心，容易鹦鹉学舌，传播不实信息。这种信息不对称的状况为炒作和制造恐慌提供了温床，部分企业甚至试图利用监管机构通过反竞争法案，以阻碍开源和其他有益的人工智能项目。
然而，随着时间的推移，监管机构逐渐加深了对人工智能的理解，开始认识到其真正的益处和风险。美国参议院两党联合成立的“人工智能洞察论坛”就是一个很好的例子。该论坛汇集了各方利益相关者，最终支持创新，并驳斥了关于“人工智能接管”等不切实际的担忧。
欧洲联盟也经历了类似的演变过程。在《人工智能法案》通过后，许多监管机构意识到，其中的一些“保护措施”实际上并无益处。因此，他们放松了该法案的一些条款，以减轻其对创新的阻碍作用。
州级监管的潜在风险
虽然一些人工智能法规可以有效地限制有害应用，例如禁止未经同意的深度伪造色情内容和防止误导性营销，但许多州由于缺乏足够的资源来深入了解人工智能，往往会提出有害的法规，特别是那些旨在监管技术本身而非应用的法规。
以下是一些具体的例子：
- 加州SB 1047法案：该法案试图对前沿人工智能系统施加安全要求，但它对模型创建者提出了模糊不清或技术上不可行的要求，以防止有害的下游使用。这类似于追究锤子制造商的责任，如果有人用它来做有害的事情。幸运的是，加州州长Gavin Newsom否决了SB 1047。
- 纽约州负责任人工智能安全和教育法案：该法案在6月份获得州立法机构通过，目前正在等待州长Kathy Hochul的签署或否决。该法案也对模型构建者提出了模糊且不合理的要求，声称要防范理论上的“严重危害”。这将阻碍开源，而不会使任何人更安全。
- 德克萨斯州负责任人工智能治理法案：该法案最初包含了SB 1047的许多问题元素。它本应 создасть 不合理的 требования, которые 模型 提供者 难以 遵守, 而且 遵守 将 等同于 不可能 真正 使 人们 更 安全 的 安全 剧院。 幸运的是, 随着 德克萨斯州 监管 机构 越来越 了解 人工智能, 他们 大大 缩小 了 该 法律 的 范围, 州长 Greg Abbott 在 6 月下旬 将 其 签署 成为 法律。 最终 的 法律 侧重于 特定 的 应用 领域, 建立 了 一个 咨询 委员会 和 一个 监管 沙 箱, 并 将 更 多 负担 放在 政府 机构 而 不是 私人 公司 上。
总体而言，迄今为止提出的法规的净影响是负面的。尽管有一些较小的积极益处，但许多法规将严重阻碍创新。这就是为什么暂停州级监管对人工智能和社会来说是一项净利益。
暂停监管的益处
在有限的时间内停止实施不良法规，将使监管机构有时间了解人工智能技术，并忽略不负责任的恐慌情绪。此外，这将有助于他们避免创建企业（无论大小）难以遵守的州级法规拼凑局面。
或许10年的全面暂停监管措施过于激进。一个更为适度的，例如2年的暂停监管措施，并且仅涵盖最具问题的监管提案，可能会有更好的通过机会。
对未来的展望
尽管暂停监管的提议未能纳入特朗普的法案，但我希望美国和其他国家继续努力，让监管机构有时间了解人工智能的真正风险和益处，而不是在技术尚不成熟且恐慌情绪最强烈时通过扼杀创新的法规。
人工智能监管：平衡创新与风险
人工智能（AI）技术的飞速发展给社会带来了前所未有的机遇，但同时也伴随着一系列潜在风险。如何有效监管人工智能，在鼓励创新的同时防范风险，已成为各国政府和行业专家共同关注的焦点。美国各州纷纷出台自己的人工智能监管法规，试图在这一领域抢占先机。然而，这种各自为政的做法，可能会形成一个复杂且不协调的监管环境，反而阻碍人工智能的健康发展。
州级监管的困境
各州在人工智能监管方面采取不同的策略，导致企业需要遵守多套不同的法规，增加了合规成本和运营难度。这种“法规拼布”不仅会抑制创新，还会使企业难以在美国市场推广和应用人工智能技术。此外，由于各州对人工智能的理解程度和监管重点存在差异，可能会出现监管漏洞或重复监管的情况，无法有效防范人工智能带来的风险。
“统一宏伟法案”的机遇
为了解决州级监管带来的问题，美国国会通过了“统一宏伟法案”，旨在建立一个统一的人工智能监管框架。该法案有望协调各州之间的监管差异，为企业提供一个清晰、可预测的合规环境。通过统一监管标准，可以降低企业的合规成本，鼓励创新，并促进人工智能技术的广泛应用。
监管的关键要素
有效的人工智能监管应关注以下几个关键要素：
- 明确的定义和范围：对人工智能进行明确的定义，并明确监管的范围，避免监管范围过于宽泛或模糊。
- 风险分级管理：根据人工智能应用带来的风险程度，实行分级管理，对高风险应用进行重点监管。
- 透明度和可解释性：要求人工智能系统具有透明度和可解释性，以便用户了解系统的决策过程。
- 责任追究机制：建立明确的责任追究机制，对因人工智能系统造成的损害进行赔偿。
- 持续的评估和调整：随着人工智能技术的不断发展，监管机构应持续评估和调整监管策略，以适应新的挑战。
国际合作的重要性
人工智能监管是一个全球性问题，需要各国加强合作，共同应对挑战。通过国际合作，可以分享监管经验，协调监管标准，避免出现监管套利的情况。此外，还可以共同研究人工智能带来的伦理和社会问题，为制定合理的监管政策提供依据。
结论
人工智能监管是一个复杂而重要的议题。通过“统一宏伟法案”，美国有望建立一个更加协调和有效的监管框架，在鼓励创新的同时防范风险。然而，监管的成功与否，最终取决于各方利益相关者的共同努力和持续的关注。只有在充分理解人工智能技术的基础上，才能制定出既能促进创新又能保护公众利益的监管政策。
总而言之，人工智能监管需要平衡创新与风险，避免过度监管扼杀技术发展，同时也要防范潜在的危害。只有通过合理的监管框架，才能让人工智能技术更好地服务于社会，推动经济发展和人类进步。
