美媒：向中国学习人工智能监管

美国《外交政策》杂志网站9月12日文章，原题：在人工智能监管方面，美国可以从中国学到什么 13日，美国参议院多数党领袖查克·舒默举行一场闭门的人工智能“洞察论坛”，就国会应如何监管人工智能进行讨论。不过，若要了解如何监管人工智能的现实方案，舒默团队应该考虑一个未曾设想的地方：中国。

中国颁布了一些世界上最早、最成熟的针对人工智能的法规。从表面上看，这些监管往往与美国领导人希望实现的目标背道而驰。然而，意识形态分歧令我们忽视了一个现实：美国其实能从中国对人工智能的监管中学到很多。

美国国会的新方法与中国的监管之间最明显区别在于其范围。舒默正在推动全面的人工智能立法，这种做法的雄心壮志值得称赞，但将所有问题的解决方案都塞进一部立法几乎是不可能的。这些问题的轮廓才刚刚清晰，所需的解决方案可能各不一样。

相比之下，中国政府在人工智能治理方面采取了有针对性的迭代方法。中国没有立即制定一部涵盖人工智能所有方面的法律，而是挑选出它所关注的特定应用，并制定了一系列法规来解决这些问题。这使得中国能够通过每项新法规稳步积累新的政策工具和监管知识。随着时间推移，最初的法规不足以应对像人工智能这样快速发展的技术时，中国又迅速对其进行了迭代。

舒默和他的同事们可从中国的做法中学到一些东西。国会不应试图通过一项庞大的全面人工智能立法，而应首先选择一两个具体问题加以解决。例如，深度伪造所带来的错误信息威胁。

随着世界各国开始尝试管理人工智能，相互学习的机会非常大。笔者与中国人工智能政策圈人士交流时，他们不断询问美国和欧洲的最新提案，试图从中找出适合中国国情的想法。尽管存在政治和意识形态上的差异，中国的政策界仍然着力了解美国管理人工智能的方法，并从中汲取可以借鉴的东西。（作者马特·希恩，乔恒译）▲