在中国，我们看到了本世纪的最大挑战

上个月的中国之行中，我们见到的中国科技高管对这项技术持乐观态度，但在人工智能的发展应该有多快这一问题上，他们比硅谷要保守得多。一些人对过于激进地用人工智能取代员工持谨慎态度；还有一些人担心，如果人工智能变得具有颠覆性，整个中国的人工智能产业都可能受到政府的压制。一位首席执行官甚至直截了当地表示，宁可发展得慢一点，也不要全速前进，以避免重蹈工业革命时期卢德分子抵制思潮的覆辙——当时19世纪的英国工人试图通过冲击工厂和捣毁动力织布机来阻止机械化的蔓延。

中国的政策制定者显然也在鼓励增长和保持社会与政权稳定之间举棋不定，而稳定正是中国共产党的重中之重。今年4月，在数十辆无人驾驶出租车突然将乘客滞留在武汉街头之后，中国暂停了新自动驾驶牌照的发放。同月，一家中国法院裁定，企业不得仅仅为了用人工智能系统取代工人而解雇员工。6月，一项新的就业五年计划承诺要防范大规模失业风险，并利用人工智能来促进就业岗位的创造。此外，中国针对未成年人的人工智能虚拟伴侣禁令将于7月生效。

尽管中国算不上什么典范，但这些举措确实有助于提振民众对人工智能的好感。根据斯坦福大学近期的一份报告，中国约有84%的受访者表示对人工智能感到兴奋。与此同时，美国对该技术的怀疑态度依然高企。全美各地的社区都在抵制数据中心的建设。家长们担心孩子对人工智能伴侣产生不健康的依恋。工人们害怕被取代。政策制定者警告国家安全漏洞。研究人员则在争论灾难性风险。这些恐惧并非无理取闹。人们正在问一个简单的问题：人工智能会让我的生活变得更好，还是更糟？

这个问题很难回答，因为这项技术带来的益处分布不均，且往往让人觉得言过其实。原因之一就是所谓的“锯齿状智能”，即人工智能即使在特定领域表现卓越，在无比简单的任务上也会搞砸。因此，当硅谷的一些人预言一场即将来临的就业末日、另一些人则认为业界的宣称夸大其词时，公众对人工智能的情绪正在变得负面也就不足为奇了。在去年的一项盖洛普调查中，80%的美国成年人认为政府应当对人工智能实施监管，哪怕这样做意味着进步会变慢，民主党人和共和党人均持这一观点。甚至连在历史上对新技术包容度最高的年轻一代美国人，如今也变得更加愤怒和怀疑。

彻底排斥人工智能将是一个错误。这项技术可以帮助诊断疾病、预测蛋白质折叠、改善农业耕作、更好地预报灾难、设计新材料、加速科学与药物发现，并在危险环境中驱动机器人以提高人类的安全（例如在太空、消防和雷场）。

然而，技术的传播方式从来都不是必然的。如果人工智能被视为以牺牲大多数人为代价来使少数人获益，那么公众就会发起对机器的反抗。如果人工智能无法在短期内生存，长远来看它也无法让我们的生活变得更好。因此，真正的挑战并不在于美国或中国谁能对另一方建立起压倒性的、不可逾越的优势，而是在于双方是否都有人能弄清楚，如何在不撕裂自身社会结构的前提下实现人工智能的益处。目前还没有谁找到答案。

硅谷的科技高管和全美各地的政策制定者正在清醒地认识到这一事实。今年，各州已经引入了数十项法案，旨在为人工智能筑起安全和隐私的护栏。川普政府发布了一项新的行政命令，试图在新的模型向公众开放之前给予政府更多的审查权。像OpenAI这样的公司也开始认同这一观点，即强有力的安全规则有助于扭转日益高涨的公众反对声浪。但在美国应当如何向前迈进的问题上，目前仍未达成清晰的共识。我们知道巨大的冲击即将到来，而且随着人工智能能力比政策响应推进得更快，这一冲击正在迅速逼近。我们需要更宏大的构想来修复可能很快就会断裂的纽带。

为了走到钢丝绳的另一端，我们既需要彻底的解决方案，也需要渐进式的解决方案。这里有一个入手点：一项将该技术视作公共项目的民粹主义人工智能议程。正如美国国家航空航天局将太空变成了一项国家使命而非私人任务一样，政府现在对人工智能也应当采取同样的做法，以确保其益处能惠及公众，而不仅仅是建造它的公司。以下是一些具体的实施方式：

第一，将部分人工智能利润视为共享资源，直接分配给国民。可以采取主权财富基金的形式，由人工智能公司以股票或现金的形式注资设立。对此已有先例可循，包括新加坡的淡马锡（1974年依托国家关联公司的股权注资成立）以及澳大利亚的未来基金（将财政盈余和私有化电信公司中的政府股份转化为惠及子孙后代的永久捐赠基金）。另一种形式是将人工智能利润重新投资到年轻一代身上，因为这些年轻成员面临着在职业生涯开始之前就被取代的风险，并教导他们如何使用这些工具。毕竟，人工智能时代的果实并不仅仅是个别公司自身努力的结果，而是建立在人类社会数个世纪以来所累积的知识基础之上的。

第二，支持私营部门去构建那些他们可能不情愿做的公益性人工智能模型。例如，帮助国民了解政府服务和福利的模型、帮助他们获得法律援助的模型，或是帮助教育其子女的模型。我们笃信开源人工智能的重要性，任何人都可以自由地使用和修改它。这将允许地方政府、图书馆、研究人员、小微企业、非营利组织和独立开发者参与进来，共同构建、拥有、检查并调整模型，以满足其社区和隐私的需求。

对于政府和企业而言，这意味着扩大共享的人工智能算力基础设施，教导公众如何更好地理解并使用人工智能来增进个人福祉，并资助真正开源且安全的美国模型。单靠公司单打独斗是无法让我们达到这一目标的：计算能力的巨大成本正推着他们去服务那些出价最高的客户。一些技术需要通过扩大准入和降低价格来演变成公共基础设施。英国曾将电力收归国有；美国曾对铁路实施监管。我们以前做过，现在可以再做一次。

第三，对一个形成了跨党派共识的领域实施监管：即儿童和青少年与人工智能互动的方式。目前已经引入了数项跨党派法案，提出了对未成年人的保护措施、家长控制以及对平台违规行为的惩罚。让我们推进这些法案。正如我们在以前的社交媒体时代所看到的那样，如果缺乏监管，行业是不太可能自律的。

我们的社会以前曾成功应对并消化了重大的技术剧变，从工业革命到计算机时代。那些过渡期之所以能在政治上维系下去，是因为改革者和立法者建立了劳动保护、社会保险、公共教育和反垄断法，从而有助于扩大技术的成果。而这一次，许多美国人根本不相信人工智能的益处会被分享。改变这一现状取决于政策制定者和构建人工智能的公司。

人工智能必须助力大众福祉，而非仅仅让少数企业获利、弃多数人于不顾。否则，全社会就会抵制它、拖慢其发展速度，甚至为此争斗不休。这将使在钢丝绳上的美国失去平衡。

Eric Schmidt曾任谷歌首席执行官兼董事长，现任Relativity Space董事长兼首席执行官。Selina Xu在Eric Schmidt的办公室负责中国和人工智能政策研究。

Eric Schmidt曾任谷歌首席执行官兼董事长，现任Relativity Space董事长兼首席执行官。Selina Xu在Eric Schmidt的办公室负责中国和人工智能政策研究。

翻译：纽约时报中文网