人工智能（AI）的概念，即能够以接近人类能力的方式思考和推理的合成思维，已经成为一个主题数百年。许多古代文化表达了这种思想，甚至追求这样的目标。在20世纪初，科幻小说开始为大型现代观众明确这一概念。像《绿野仙踪》和《大都会》这样的故事和电影在全球观众中引起了共鸣。
1956年，约翰·麦卡锡和马文·明斯基在达特茅斯举办了人工智能夏季研究项目，在会上首次提出并引入了“人工智能”这一术语，并开始了实现这一古老梦想的实际竞争。接下来的五十年间，人工智能的发展和热情起起伏伏，但随着推动数字时代的计算能力呈指数级增长，计算成本急剧下降，人工智能从科幻的推测领域转向了技术现实。
到2000年代初，巨额资金被投入到加速和深化人工智能系统的能力，尤其是机器学习，这为近期的突破铺平了道路，使人工智能成为商业运营的核心。
生成性AI工具走向主流
在2023年，基于机器学习算法并能够生成新内容（如图像、文本或音频）的生成性人工智能系统在公共话语中变得无处不在。公司们开始争相理解、接受并有效实施OpenAI的ChatGPT-4及其他大型语言模型和算法。各类公司的潜在收益变得愈加明显：提高流程效率、减少人为错误、通过自动化降低成本，以及在大量不断增长的专有和公共数据中发现未知和意想不到的见解。
本文是
企业中的人工智能指南
- 其中还包括：
- 2024年十大人工智能和机器学习趋势
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然而，随着人工智能能力和商业利益的增长，其复杂性和风险也在增加，这促使全球各国政府寻求最佳方法来保护公众，同时不抑制创新。
AI监管的紧迫性
如今，各国政府正全力以赴地监管人工智能。消费者保护、公民自由、知识产权和公平商业实践等长期关注的问题在很大程度上解释了全球各国政府对人工智能的兴趣。
然而，保护公民免受人工智能带来的负面影响与各国政府在人工智能领域争夺主导地位的竞争同样重要。吸引人才和企业必然需要创造可预测和易于导航的监管环境，以便人工智能企业能够蓬勃发展。
实际上，各国政府面临着人工智能监管的“海妖与斯库拉”的困境：一方面，寻求保护公民免受大规模实施人工智能带来的现实负面影响，另一方面，需要为开始渗透社会的复杂和动态的人工智能冲击波工程治理机制，同时不妨碍基础技术的进步。
立法者面临着日益增长的监管人工智能的压力。以下是全球当前人工智能法规和提案的快照。
全球监管人工智能系统的竞赛
在人工智能工具快速演变和普及的背景下，人工智能法规和监管提案几乎与人工智能应用同样迅速地扩散。
美国的监管保护和政策
在美国，几乎每个层级的政府都在积极实施新的监管保护以及相关框架和政策，旨在同时促进人工智能的发展并遏制人工智能带来的社会危害。
联邦人工智能监管。人工智能风险评估目前是联邦政府的首要任务。美国立法者特别关注理解算法的创建方式及其如何得出某些结果的困难。所谓的“黑箱”系统使得减轻风险或映射流程变得困难，也使得记录其对公民的影响变得复杂。
为了解决这些问题，算法问责法案（H.R. 5628; S. 2892）目前正在国会辩论。如果该法案成为法律，将要求在住房、医疗保健、教育、就业、家庭规划和个人生活等关键决策中使用生成性人工智能系统的实体，在使用算法之前和之后评估其对公民的影响。
同样，深度伪造问责法案（H.R. 3230）和数字服务监督与安全法（H.R. 6796）如果通过国会并成为法律，将要求实体在生成性人工智能创建的“虚假身份”和虚假/误导信息的创建和公开发布方面保持透明。
然而，最重要的国内联邦行动是拜登政府于2023年10月发布的关于安全、可靠和可信赖的人工智能开发与使用的行政命令（E.O. 14110）。该命令建立在白宫的人工智能权利法案蓝图和国家标准与技术研究所发布的人工智能风险管理框架基础上，标志着政府在推动负责任的人工智能部署和使用方面的新一轮积极努力。
该命令专注于联邦机构的使用、国内行业的监管和与志同道合的国际合作伙伴的合作，表达了在至少八个独立目标中体现的监管雄心：
- 减轻由于人工智能在工业和私人使用中的日益普及所带来的风险。
- 通过关注小企业创始人的关切和知识产权保护，获取和整合人工智能人才。
- 保护那些生计可能受到生成性人工智能显著影响的工人。
- 通过加强监测和减轻人工智能偏见来保护公民权利。
- 加强消费者保护。
- 更好地保护消费者数据、个人数据和隐私。
- 在联邦政府中更高效地使用生成性人工智能，增强监督和防护措施。
- 在全球人工智能治理中保持美国的领导地位，理想情况下与国际合作伙伴合作。
美国州和城市的人工智能监管。各州也在加入监管人工智能的竞赛。加利福尼亚州、康涅狄格州、德克萨斯州和伊利诺伊州都在努力与联邦政府保持同样的平衡：鼓励创新，同时保护公民免受人工智能的负面影响。可以说，科罗拉多州在其算法和预测模型治理法规方面走得最远，该法规将对科罗拉多州持牌的人寿保险公司使用人工智能算法施加实质性要求。
同样，市政当局也在推进自己的人工智能条例。纽约市在自动化就业决策工具方面率先推出地方法144，即在人力资源活动中使用的人工智能。其他美国城市很快也会效仿帝国城市的做法。
全球人工智能法规
在欧洲，人工智能治理的主要来源是欧盟的人工智能法案，该法案于2024年8月1日生效，适用于所有27个成员国。预计将在2026年8月2日前全面实施。
与美国的人工智能权利法案蓝图相似，欧盟的人工智能法案的主要目标是要求开发者在与高风险相关的人工智能应用程序的创建或使用中，测试其系统、记录其使用情况，并通过采取适当的安全措施来减轻风险。重要的是，欧盟的人工智能法案可能会产生“布鲁塞尔效应”，即在欧洲之外产生显著的监管回响。
中国的《生成性人工智能服务管理暂行办法》于2023年8月15日实施，经过了一段公众评论期。网络空间管理局是这一措施的主要机构，集中于对在中国大陆提供的生成性人工智能服务进行监管。
加拿大国会目前正在辩论《人工智能与数据法案》，该立法提案旨在协调各省和地区的人工智能法律，特别关注风险缓解和透明度。
在美洲和亚洲，至少还有八个国家正在不同阶段制定自己的人工智能监管方法。
那些为即将到来的监管挑战做好准备并拥抱负责任的人工智能的公司，将更好地把握人工智能创新的浪潮。
人工智能监管对公司的潜在影响
对于位于、在或寻找人才于上述一个或多个管辖区的公司而言，这一监管变革的重要性是双重的。
首先，公司应预期在未来12到18个月内，所有主要管辖区和各级政府将继续甚至加速推出新的监管提案和强制法律。其中最重要的是最近实施的欧盟人工智能法案及其条款，但州或市级的国内行动也可能产生影响。
这一监管活动的高峰将很可能导致至少两个可预见的结果：商业活动的复杂性增加和合规成本上升。大量的人工智能法规将需要新的专业知识，并可能需要人工智能法律专家的定期更新，以确保在工作场所以及与客户和消费者的互动中遵守合规，尤其是在高度监管的行业中。
一个特别棘手的问题可能是人工智能政策与现有法规之间的潜在互动。例如，在美国的背景下，联邦贸易委员会已明确表示其意图打击对企业人工智能的夸大宣传。公司需要特别注意旧法律如何适用于新算法，而不仅仅关注标题中包含“人工智能”的新法律。
此外，企业在与新兴的供应商互动时需要非常谨慎，这些供应商将促进各种类型人工智能使用认证的法律要求。找到可信赖的供应商，或很可能是经过认证的认证机构，对于不仅遵守新法律而且向消费者传达其安全性以及满足商业保险公司有效管理人工智能风险至关重要。
人工智能监管的直接未来几乎可以肯定是一条坎坷的道路。那些专注于自身使命、以清醒的眼光拥抱人工智能而不被炒作所诱惑，同时寻求高质量法律建议并有效实施的人，将会表现良好。
迈克尔·本内特是波士顿东北大学体验人工智能研究所的教育项目、政策与法律主任。此前，他曾担任伊利诺伊大学发现合作伙伴研究所学生体验沉浸学习项目的主任。他拥有哈佛法学院的法学博士学位。
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