白宫副首席技术官：人工智能正在挑起政策困难

一个世纪过去了，许多原本的科学幻想变成了现实，同时也出现了许多新的科学问题。

世界各国政府在人工智能上都按兵不动中国为何要清除比特币，白宫更是积极，宣布今年5月底至7月，白宫科技政策办公室将举办四场人工智能与机器研讨会学习鼓励公开对话。

事实上，人工智能将从根本上改变我们的生活和生活方式。 从智能城市和智能家居到医疗保健和交通服务，人工智能和机器学习有可能在宏观和微观层面改变和改善社会的运作方式。

至于白宫科技政策办公室是什么机构？ 它承担什么责任？ 人工智能的发展会对人类构成威胁吗？

身兼白宫科技办公室副首席技术官的计算机科学家埃德·费尔滕（Ed Felten）大方分享。

埃德费尔顿

作为副首席技术官 (CTO)，您的首要职责是什么？今年的目标是什么？

费尔顿：首席技术官办公室主要向总统及其高级顾问提供技术方面的政策建议。 办公室里大约有20个人。

我们需要考虑的方面有很多。 现在，人工智能和网络安全领域是我花最多时间的领域中国为何要清除比特币，但也有很多涉及技术的政策问题，所以我有机会研究很多不同的主题。 这项工作对于了解政策制定过程很有用。

一年一结束，就会有新的政府，所以我们希望到年底的时候，有些事情会关闭，有些事情会开始，交给新的团队。 对于人工智能，我们希望在年底之前发布主要的书面报告，以帮助新政府了解情况。

美国政府怎么能从谷歌和脸书聘请高级工程师呢？

Felton：其实有不少顶尖的工程师在政府工作，而且绝对是一流的。 我们发现，招聘优秀人才的一种方法是用使命感说服他们，这往往能造福一大批人；

第二是让他们放心，工作中不会有太多的繁文缛节或着装规定来妨碍解决问题。

US Digital Service（美国总统行政办公室的一部分，为联邦机构提供信息技术咨询服务）、18F（美国联邦政府的数字服务机构）、Presidential Innovation Fellows program 都是如此, 还有许多其他人通过其他方式进入政府。

关于联邦政府雇员的传说很多。 实际情况是：

白宫对比特币等加密货币的立场是什么？

Felton：我仍然对比特币了解很多。 在加入白宫之前，我作为一名学者与人合着了一些相关论文和一本比特币教科书。

比特币是一种新事物，以前从未出现过。 交易验证可以完全在软件中完成，与以前的系统相比，需要更少（或截然不同）的信任假设。

并且系统的治理不同于以往那些类货币技术——比特币的治理更像是一个开源项目。 鉴于这些因素，比特币可能会以新的方式提供价值，或许可以推进普惠金融等社会和政府目标。

但加密货币也引发了对洗钱和消费者保护的担忧，这些问题存在于传统的金融和执法政策中。 美国政府机构正在努力确保金融体系的基本规则以合理的方式适用于比特币和其他加密货币。

我还感兴趣地关注了比特币社区内关于区块大小限制的争论。 （需要指出的是，政府只是在观望，而不是参与这场辩论。）这对比特币治理模式来说是一个挑战，因为它需要比特币社区达成共识，而在这个问题上，辩论似乎既双方有利害关系，各有千秋。

在自动驾驶汽车领域，美国如何确保不被中国一举超越，采取了哪些措施？

费尔顿：在这个技术领域，美国公司处于世界领先地位——美国国防高级研究计划局（DARPA）的智能汽车挑战赛（GrandChallenge）让很多人相信，自动驾驶汽车比我们想象的更接近现实。

智能汽车挑战赛

美国交通部一直在努力避免不必要地阻碍自动驾驶汽车测试的联邦法规。 让各州自行决定是否允许这些实验。

大数据和机器学习如何推进癌症研究和治疗？

Felton：未来癌症治疗的一个目标是根据每位患者的基因组、病史、生活环境和个人喜好制定定制化治疗方案。 可能需要先对很多患者的数据进行机器学习，从中建立模型，然后将每个患者的特定数据放入其中，以获得推荐的治疗方案。

这种趋势在制药行业的很多领域都在发生，奥巴马的精准医疗倡议（Precision Medicine Initiative）就涉及到这方面。 与任何其他领域一样，医学可以从数据的智能使用中受益匪浅。

网络安全和人工智能之间有什么关系？

Felton：在我个人看来，人工智能将在网络防御中发挥重要作用。 未来，自动化系统将帮助我们发现并修补软件和系统配置中的漏洞。

目前，如果训练有素的专家花费大量时间对其进行分析，系统会安全得多。 但这种方法在很大程度上未能像希望的那样扩大规模。 如果我们可以将这些专家的部分工作自动化，或者给他们一个 AI 帮助以提高他们的效率，我们就可以将这种专家关怀传播到更多系统。

人工智能是否对人类构成生存威胁？ 政府要做什么？

Felton：许多人工智能专家对存在威胁理论持怀疑态度。 无论如何，我们可以肯定的是，人工智能已经让政策制定变得更加困难。

比如，一方面它变得越来越复杂和智能化，另一方面我们要保证这个技术仍然是安全的、可控的和可预测的。 我们目前面临着许多人工智能挑战。

随着技术的进步，其中一些问题会变得越来越具有挑战性，因此我们必须不断提升自己的作战能力。

最好的准备是克服我们现在和不久的将来面临的困难——这样当它们出现时，我们就能面对更严峻的挑战。