特朗普签署人工智能倡议，美国要做AI潮流的引导者？
人工智能是未来的方向，美国与中国的思路有什么区别？
一般人工智能的道路（可能还有超级智能）正在我们眼前铺平。随着人工智能驱动型社会的激增，这种技术的社会和经济价值也在不断提高。反过来，驾驭和利用这类技术需要超越风险投资家、投资集团和企业家的利益，并成为地缘政治层面的优先事项。
当全球经济开始感受到大规模采用人工智能所带来的转变时，美国需要的是引领潮流而不是追逐潮流。
如果美国想要在全球范围内竞争，他将面临一场类似于军备竞赛的竞争，因为许多国家已经享受着因熟练掌握本国AI所带来的巨大优势，且这种优势在持续增长。事实上，已经有18个不同的国家启动了国家人工智能战略，政府资助资金也是从2000万美元到近20亿美元不等。
最近，特朗普政府签署了一项行政命令，启动了美国人工智能倡议，这是朝着正确方向迈出的第一步。该政策将联邦资金和资源用于针对AI的研究，同时还实施美国主导的国际AI标准。此外，该计划还将呼吁开展新的研究，以提高美国工人的人工智能素养。
然而，这个新项目在实践中究竟是什么样子，并没有具体的细节，也没有专门针对人工智能开发的额外研究。实施这些计划没有时间表，只有一个大约六个月左右的模糊目标，之后才会推出一个详细的计划。帮助起草奥巴马政府人工智能报告的哈佛大学(Harvard)教授贾森·弗曼(Jason Furman)表示，该计划整体方向是正确的，但也只是高谈阔论，没有任何细节，无法执行。
私营部门如何在联邦政府实施的政策基础上发展？
然而，政府参与人工智能研发的重要性不容小觑。如果我们继续走上目前的发展道路，即大型科技公司和风险投资公司为大部分人工智能研究提供资金，那么美国将只会看到大型科技公司的零星利润增长，AI在美国整体的发展水平将停滞不前。我们将无法在重大的登月项目上工作，也无法在美国所有地区集中我们的资源，为更大的利益服务。这将导致一个边缘人才库，而新的发展将是技术创新者的发展，而不是问题解决者的发展。一切都将由它对商业的贡献而不是对整个社会的贡献来驱动。
因此，政府参与AI研发尤显重要因此，但政府无法独自负责推动美国劳动力所需要的变革。这也落在我们身上，这就引出了一个问题——私营部门如何在联邦政府实施的政策基础上发展？
该项目聚焦于五个关键支柱：研发、基础设施、治理、劳动力和国际参与。像弗曼说的那样，这些概念很好，但它们仍然含糊不清、目标不明。但是，即使政府的计划无法具体执行，这并不意味着你和我不能把发展推向正确的方向。那么，作为一名员工，我们如何帮助执行这个项目呢？我们需要做些什么来实现联邦政府在人工智能方面的目标？
致力于培养美国工人的人工智能素
在美国劳动力本身关注成为人工智能第一的问题之前，贾森·弗曼表示，我们将看到在实施、采用和部署方面的挑战，而AI素养将在很大程度上局限于它已经被大量使用的领域(自动化、客户服务、洞察、参与度等)。
此外，贾森·弗曼认为这些行业甚至没有使用人工智能来真正解决问题或改善社会，而是在很大程度上将其用作自动驾驶仪。如果人工智能只是被用来为科技公司实现流程自动化，那么我们就错失了充分利用它来解决饥饿、贫困和医疗保健等实际社会问题的机会。
他提出，重点需要扩展到员工队伍以外的课堂。美国学校的所有STEM课程都需要基于AI的课程。大学需要建设基于人工智能计划的情报实验室，例如麻省理工学院，大约25%的教师在麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室、机器人系统组和信息与决策系统实验室（LIDS）等实验室进行智能研究。
“我们的学术机构和研究中心将继续努力成为世界之首，这意味着将吸引更多优秀的人才来此学习，以此也能充斥我们的人才库。我们的大学将增加对人工智能/数字专家专业的招生，因为这些学生将是AI研究的主力军。”贾森·弗曼表示需要大量的初创型企业与联邦人工智能战略达成紧密合作。
“虽然我讨厌使用陈词滥调，但这是一种“团队合作才能实现梦想”的情况。将政府战略与初创企业社区结合起来，可以让创新和社会公益在发展人工智能时携手并进。”贾森·弗曼这样说。
政府参与人工智能研发的重要性不容小觑，这将带来新的空间技术，为社会创造食品、能源和健康的新高度，并创造一种平衡效率和休闲的生活方式。它还将允许美国公司追求分散和突破性创新。从政府的角度来看，这意味着继续为公众提供开放和结构化的数据集，同时仍然要保护公民的敏感信息的安全。提供这些数据集是第一步，但通过教育活动让其他人了解也很重要。
数据让AI包罗万象
就像IT专家、程序员和web/应用程序开发人员在过去25年里必须学会与整个商业生态系统的企业所有者、营销人员和生产级员工并肩工作一样，贾森·弗曼称，“我们必须弥合人工智能专家、技术人员和领先技术公司、解决方案所有者、一般中小型企业和美国企业之间的“鸿沟”，以开发一种包容性的、普遍可理解的人工智能战略。”
机器学习模型的进步，特别是深度学习，依赖于对结构化或非结构化数据的摄取。这些数据的共享，从涉及日常问题的人员和解决方案到关注全局的技术人员，是开发创新和包容性AI解决方案的关键。基于不同数据集的更好的AI未来发展需要双方协同工作。
数据正式成为全球最有价值的商品，那些在利用数据赢得竞赛的国家将在全球范围内处于有利地位。贾森·弗曼总结说：“如果美国要赢得这场竞赛，它将需要我们国家公共、私人和政府机构的共同参与和支持。如果我们要改进我们在Netflix上的观看模式并着手解决美国社会中的铜税问题，那么这必将是政府、社会和商业三者融合才能做到的。”
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