证据导向的人工智能政策的误区

全球各国正在努力规范人工智能。然而，从技术角度来看，关于如何做到这一点存在不确定性和分歧。与此同时，近期关于AI监管的讨论导致了对'证据导向的人工智能政策'的呼声，强调对监管行动保持高明确标准。证据对政策制定具有不可替代的价值。然而，对监管行动设置过高的明确标准可能导致系统性地忽视某些风险。在历史政策讨论中（例如关于烟草的讨论约发生于1965年，关于化石燃料的讨论约发生于1985年），'证据导向的政策'论调也是既往经验中用于淡化行动紧迫性、延迟监管并保护产业利益的常见策略。本文认为，如果目标是证据导向的人工智能政策，那么首要监管目标必须是主动促进识别、研究和 deliberation about AI risks的过程。我们讨论了一组15项监管目标，以促进这一目标，并展示了巴西、加拿大、中国、欧盟、韩国、英国和美国都有 substantial 机会采取进一步的证据寻求政策。