• 客户留言

    您的意见 我们的进步
  • Email:

    szhg-888@163.com
当前位置 > 新闻资讯 > 行业新闻

美国国家人工智能计划办公室主任已离职并返回学界

2022-08-28

美国国家人工智能计划办公室首任主任已离职并返回学界

美国国家人工智能计划办公室(National Artificial Intelligence Initiative Office,NAIIO),于 2021 年 1 月成立,旨在推进美国 AI(Artificial Intelligence)行业的发展。

近日,其第一任主任琳恩·帕克(Lynne Parker)刚刚离任。作为首任主任,帕克在任职期间监督和见证了美国 AI 研发战略计划的诞生、一间国家 AI 研究所和一个帮助研究人员申请经费的 AI 门户网站的创立,并进行了 AI 的相关评估。

如今,她又回到学术界,担任田纳西大学诺克斯维尔分校的 AI 项目主任。《麻省理工科技评论》就 NAIIO 的成果,以及 AI 在美国面临的主要挑战对她进行了访谈。为了清晰呈现,对话经过精简和少量编辑。

图 | 琳恩·帕克(Lynne Parker)(来源:《麻省理工科技评论》)

Q:到目前为止,NAIIO 最大的成果是什么?

琳恩·帕克:国家 AI 倡议涵盖了非常多的领域:研发、教育和劳动力培训、国际合作、以及联邦政府内部 AI 的使用。NAIIO 有助于建立一个更好的结构体系,它能开通一些交流渠道和并作出各种协调,以便我们取得高效的进展。

Q:它在未来需要解决的最重要的挑战是什么?

琳恩·帕克:在研发领域,我认为所面临的挑战是确保我们继续投资于高质量的、长期的和具有影响力的研究,这样就能建立让我们能够获益的下一代 AI。对于开发和使用值得信赖的 AI 方面,挑战在于如何实施众多的原则。

在教育上,从某种意义上来讲 AI 正在成为一种新的数学方法。但是,不是每个人都需要高阶的微积分,许多人只需要知道代数,在 AI 领域也是如此。

多数人只需在认知层面上了解 AI 的基本概念和能力,而其他一些人则需要成为专家、进行编程和开发新的机器学习算法。总而言之,为各行各业的不同的人提供教育和培训的机会是一项挑战。

Q:您在 NAIIO 时,职责范围内的哪些方面更容易取得进展?哪些更难?

琳恩·帕克这可能反映了我个人的背景,我认为研发更容易,因为它更结构化……资金往往是汇集到研发。而教育是一个支柱行业、同时也很有挑战性,我觉得自己还是要回到教育领域,因为有太多不同的需求。

Q:K-12 教育是由各州管理的,这不是一个针对整个国家的单一方法,这就造成了一个长期存在的挑战:我们如何建立这种能力?我们如何建立一个让美国全国各地都可以使用的课程?

琳恩·帕克:AI 领域缺乏足够的人才,或者说人们对 AI 是什么缺乏足够的理解,这是一个长期存在的挑战。我们已经认识到这个问题,就如同它也在 STEM(Science、Technology、Engineering、Mathematics 四门学科英文首字母的缩写)领域普遍存在一样。

但我们确实有一些文化上的挑战,因为人们认为这个领域很难,或者是很极客。如果是这样就不会有那么多人进入该领域。目前,目前我们没有足够的人来教授这些领域。许多专家正在离开学术界,进入产业界。

美国 AI 领域有着蓬勃发展的产业,这很好。但当我们没有足够的教育工作者来培训下一代时,就会加剧这个问题。所以在我看来,这是一个非常困难的支柱性问题,但这确实是我们必须优先考虑、并继续取得进展的地方。

Q:欧盟正在努力通过立法来监管 AI,美国也应该采取同样的措施吗?一个明显的共性领域是理解 AI 的意味着什么、以及通过风险视角进行监管的必要性。

琳恩·帕克:采取以部门为基础的方法来评估风险,是我们高层一致同意的。国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology,NIST)正在通过开发 AI 风险管理框架来做出贡献。

他们在这方面取得了良好的进展,预计将在 2023 年初建立起框架。不同的人对风险的解释不同,所以什么是风险、可能有哪些缓解风险的适当方法、以及潜在危害有哪些?需要先建立起共识。

Q:你已经谈到了 AI 中的偏见问题。政府有没有办法利用监管来帮助解决这个问题?

琳恩·帕克:有监管和非监管的方式来提供帮助。很多现有法律已经禁止使用任何具有歧视性的系统,其中包括 AI。一个好方法是看看现有的法律是如何运作的,然后特别厘清 AI 中的偏见,并明确差别在哪里。NIST 今年早些时候发布了一份关于 AI 偏见的报告,他们提到一些在相关领域的治理中应该被考虑的方法,但其中很大一部分与最佳执行方案有关。

所以,其实靠的是确保我们在不断监控着系统,或者当人们认为自己受到了伤害,我们就能提供求助的机会。同时确保我们记录了 AI 系统的训练方式和数据基础,这样就可以明白这些偏见可能从何而来。此外,也确保开发人员和系统的安装使用者等,在 AI 系统没有被恰当地开发或使用时被问责。

Q:你认为 AI 的公共发展和私人发展之间的正确平衡是什么?

琳恩·帕克:私营部门对 AI 研发的投资远远多于联邦政府,但这种投资的性质却完全不同。私营部门的投资主要是针对产品或服务,而联邦政府则投资于长期的尖端研究,这些研究不一定有投资的市场驱动力,但有可能为全新的 AI 实现方式打开大门。

所以在研发方面,联邦政府投资于那些没有产业驱动的领域是非常重要的。工业界可以与联邦政府一起,来帮助判断一些现实世界中的 AI 挑战,这对美国联邦投资来说将是富有成效的。

政府和工业界可以互相学习的东西太多了,政府可以了解公司在发展过程中的最佳实践或经验教训,这样政府就能更专注于 AI 所需的恰当的“安全护栏”。

[返回]

 jQuery鼠标滑过展开qq客服 -
点击关闭