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增加政府对AI的投资
根据OpenAI的联合创始人Greg Brockman的说法，美国联邦政府仅在非机密AI技术上投资了11亿美元。远远低于中国或其他主要国家在这一研究领域的投入。由于AI的经济收益是巨大的，因此这一不足之处是值得注意的。为了促进经济发展和社会创新，联邦官员需要增加对人工智能和数据分析的投资。更高的投资可能会在经济和社会效益方面收回很多倍。
促进数字教育和劳动力发展
随着AI应用在许多领域的加速发展，至关重要的是，我们必须重新构想我们的教育机构，以应对AI将无处不在且学生需要与他们目前所接受的培训不同的世界。目前，许多学生尚未获得有关AI主导环境所需的各种技能的指导。例如，当前缺少数据科学家、计算机科学家、工程师、编码人员和平台开发人员。这些是供不应求的技能。除非我们的教育系统能培养更多具有这些能力的人，否则它将限制AI的发展。
由于这些原因，州和联邦政府都一直在投资AI人力资本。例如，2017年，美国国家科学基金会（National Science Foundation）资助了6,500多名计算机相关领域的研究生，并发起了一些新计划，旨在鼓励从学前教育到高等教育和继续教育的各个层面的数据和计算机科学。目标是建立更大的AI和数据分析人员流水线，以使美国能够充分利用知识革命的全部优势。
但是学习本身的过程也需要进行实质性的改变。AI世界不仅需要技能，还包括批判性推理、协作、设计、信息的可视显示和独立思考等技能。人工智能将重新配置社会和经济的运作方式，并且需要“大局”思考这对道德，治理和社会影响的意义。人们将需要具有广泛思考许多问题并整合来自许多不同领域的知识的能力。
IBM的Teacher Advisor计划是为学生为数字未来做好准备的新方法的一个例子，该计划利用Watson的免费在线工具来帮助教师将最新知识带入课堂。它们使讲师能够在STEM和非STEM领域中制定新的课程计划，查找相关的教学视频，并帮助学生充分利用课堂。因此，它们是需要创建的新教育环境的前身。
创建一个联邦AI咨询委员会
联邦官员需要考虑如何处理人工智能。如前所述，存在许多问题，从需要改进的数据访问到解决偏见和歧视问题。考虑到这些和其他问题至关重要，这样我们才能充分利用这项新兴技术的全部利益。
为了在这一领域取得进展，几位国会议员提出了“人工智能的未来法”，该法案旨在为人工智能建立广泛的政策和法律原则。它建议商务部长成立一个有关人工智能开发和实施的联邦咨询委员会。该立法为联邦政府提供了一种机制，以就如何促进“投资和创新气候以确保美国的全球竞争力”，“优化人工智能的发展以应对潜在的增长，重组或发展”提出建议。美国劳动力的其他变化”，“支持人工智能的公正发展和应用”和“保护个人的隐私权。”
要求委员会解决的具体问题包括：竞争力、劳动力影响、教育背景，道德培训、数据共享、国际合作、责任制、机器学习偏见、农村影响、政府效率、投资环境、工作影响、偏见、和消费者的影响。委员会应在颁布后540天向国会和政府提交一份有关AI所需的任何立法或行政措施的报告。
这项立法是朝着正确方向迈出的一步，尽管该领域的发展如此之快，我们建议将报告时间表从540天缩短到180天。等待近两年的委员会报告肯定会导致机会错失，并且在重要问题上缺乏行动。鉴于该领域的快速发展，在委员会分析中有更快的周转时间将是非常有益的。
与州和地方官员接触
各州和地区也正在就AI采取行动。例如，纽约市议会一致通过了一项法案，指示市长组建一个工作组，“负责监视市政机构使用的算法的公平性和有效性。”纽约市采用算法来“确定是否需要较低的保释金”。将被分配给贫困的被告，在该处建立消防站，为公立学校布置学生，评估老师的表现，确定医疗补助欺诈，并确定接下来将发生犯罪的地方。”
根据法律的制定者，城市官员想知道这些算法如何工作，并确保有足够的AI透明度和责任感。此外，人们还担心AI算法的公平性和偏见，因此工作组已被指示分析这些问题并就未来的使用提出建议。计划在2019年底之前向市长报告一系列人工智能政策，法律和法规问题。
一些观察者已经担心该工作组在追究算法责任方面做得还不够。例如，康奈尔大学技术学院和纽约大学的朱莉亚·普勒斯（Julia Powles）辩称，该法案最初要求公司向公众提供AI源代码以供检查，并且需要使用实际数据模拟其决策。但是，在对这些规定提出批评之后，前议员詹姆斯·瓦卡（James Vacca）放弃了要求，转而成立了研究这些问题的工作队。他和其他城市官员担心，有关算法的专有信息的发布会减缓创新速度，并使得寻找与城市合作的AI供应商变得困难。这个地方工作队将如何平衡创新，隐私和透明度问题还有待观察。
规范广泛的目标而不是特定的算法
欧洲联盟对这些数据收集和分析问题采取了限制性立场。它的规则限制了公司收集道路状况数据和绘制街道视图的能力。由于这些国家中的许多国家担心未加密的Wi-Fi网络中的个人信息会席卷整个数据收集，因此欧盟对技术公司处以罚款，要求提供数据副本，并对收集的材料进行限制。这使得在那里经营的技术公司更难以开发自动驾驶汽车所需的高清地图。
在欧洲实施的GDPR严重限制了人工智能和机器学习的使用。根据已发布的准则，“法规禁止任何“重大影响”欧盟公民的自动决定。其中包括评估个人“在工作，经济状况，健康状况，个人喜好，兴趣，可靠性，行为，位置或动作方面的表现”的技术。”此外，这些新规定赋予公民查看数字化程度的权利。服务做出了影响人们的特定算法选择。
通过在数据收集和分析问题上采取限制性立场，欧盟使其制造商和软件设计师处于与世界其他国家相比明显的劣势。
如果严格解释，这些规则将使欧洲软件设计人员（以及与欧洲同行合作的美国设计人员）难以将人工智能和高清地图纳入自动驾驶汽车。这些汽车和卡车导航的中心是跟踪位置和运动。如果没有包含地理编码数据的高清地图以及利用这些信息的深度学习，那么全自动驾驶将在欧洲停滞不前。通过这项和其他数据保护措施，欧盟使其制造商和软件设计师对世界其他地区处于严重不利地位。
考虑到人工智能希望实现的广泛目标并制定可推进这些目标的政策，这与政府试图破解“黑匣子”并确切了解特定算法的运行方式的政府相比，更加有意义。规范单个算法将限制创新，并使公司难以利用人工智能。
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