美国众议院两党人工智能特别工作组发布人工智能技术报告
2024年12月，美国众议院两党人工智能特别工作组发布关于人工智能指导原则、前瞻性建议和政策建议的报告，以确保美国继续在负责任的人工智能创新方面引领世界。报告围绕人工智能在多领域的应用、影响及发展策略展开探讨，提出 66 项关键发现和 85 条建议，为美国人工智能政策制定提供参考，旨在平衡创新与风险防范，确保美国在人工智能领域的全球领导地位。
一、核心观点
1、美国的全球领导地位与责任：美国在人工智能领域占据全球领先地位，在研究、企业数量、投资和行业应用等方面优势明显。这一地位得益于美国长期培育的创新生态系统和灵活的监管框架。但随着全球人工智能竞争的加剧，美国需积极维护其领先地位，这不仅关乎经济利益，更对国家安全意义重大。美国有责任推动人工智能的负责任发展和部署，使其技术造福本国乃至全球，引领全球人工智能的发展方向和相关政策制定。
2、技术发展的两面性及应对原则：人工智能技术具有巨大的潜力，能推动社会和经济的积极变革，如优化制造业、助力疾病治疗等，大幅提升生产力。但同时，其带来的风险不容忽视，如可能被恶意利用，侵犯个人隐私、破坏社会公平、威胁国家安全等。因此，美国在推进人工智能发展时，必须在促进创新与防范风险之间寻求平衡。一方面，要持续推动创新，充分发挥人工智能的优势；另一方面，需制定合理的政策和监管措施，构建有效的 “防护栏”，保障公众免受潜在危害。
3、制定长期战略和灵活政策：面对人工智能这一快速发展的技术，美国国会需要制定全面且长远的战略规划。这一规划应成为未来各项政策制定、立法工作以及国家战略实施的指导原则。在政策制定过程中，应采取灵活的方式，依据技术发展的实际情况和不断涌现的新问题，及时调整和完善政策。通过持续学习和适应，确保政策的有效性和针对性，使美国能够在快速变化的人工智能领域中保持领先地位。
4、引领全球人工智能发展和政策制定：美国期望凭借自身在人工智能领域的优势，在全球范围内发挥引领作用。不仅要在技术创新上保持领先，还要在国际合作中积极参与，推动建立全球统一的人工智能治理标准和规范。通过主导全球人工智能公共政策的制定，美国旨在塑造有利于自身发展的国际环境，巩固其在全球人工智能领域的领导地位，同时促进全球人工智能技术的健康、可持续发展。
二、主要内容
1、人工智能使用原则
确定问题新颖性：通过判断人工智能问题的新颖程度，决定采用何种应对策略，避免立法的盲目性与重复性。对于全新的问题，需深入研究现有监管机制的适用性；对于因人工智能而改变的既有问题，要考量现有政策的有效性；对于未受人工智能显著影响的问题，则依靠现有法律和监管机构处理。
促进创新：美国凭借在人工智能领域的领先地位，有责任推动技术的广泛应用。持续的创新不仅有助于维持其全球领导地位，还能为美国经济带来全方位的益处。因此，决策者应积极营造鼓励创新的政策环境，激发人工智能的最大潜力。
防范风险和危害：保障美国民众免受人工智能的恶意或意外滥用是至关重要的。这需要技术与政策双管齐下，构建全面的治理体系，深入识别、评估并降低人工智能系统在开发和部署过程中可能产生的风险。同时，充分利用人工智能自身的优势来解决其带来的问题，实现技术的良性发展。
政府带头使用：政府在人工智能的推广中扮演着关键角色。通过制定负责任的政策并以身作则，政府能够增强公众和私营部门对人工智能的信任。同时，将人工智能应用于政府服务，有助于提升服务的质量、效率和速度，更好地满足民众的需求。
支持特定领域监管：为实现人工智能政策的精准性和高效性，各领域的监管机构应充分发挥自身专业优势，依据其专业知识和领域特点，对人工智能的应用进行针对性监管。同时，建立联邦资源库，促进机构间的资源共享与协调合作，提升整体监管效能。
采取渐进式方法：鉴于人工智能技术的快速发展，政策制定者应保持审慎态度，认识到政策需要随着技术的演进而不断调整和完善。采用渐进式的政策制定方式，能够更好地适应技术的变化，避免政策的过度僵化或滞后。
以人类为中心：人工智能系统的设计和运行离不开人类的参与，其发展也会对劳动力市场产生深远影响。因此，政策制定者在制定相关法律和法规时，应将人类的影响和自由置于核心位置，确保技术的发展服务于人类的利益。
2、人工智能应用现状及挑战
多领域广泛应用：人工智能已在政府、国防、医疗、金融等众多领域得到应用。在政府部门，用于提升工作效率和优化服务；在国防领域，助力军事行动和安全保障；在医疗行业，辅助药物研发和疾病诊断；在金融服务中，推动业务创新和风险防控。
带来诸多问题：随着人工智能的广泛应用，一系列问题也随之而来。在数据隐私方面，存在数据被非法获取和滥用的风险；在安全领域，可能面临网络攻击和数据泄露的威胁；在伦理层面，算法偏见可能导致不公平的决策，影响个人和社会的公平正义。此外，人工智能的发展还可能引发就业结构的变化，对劳动力市场造成冲击。
行业差异显著：不同行业在应用人工智能时面临的问题和挑战存在显著差异。例如，医疗行业对数据隐私和安全性的要求极高，因为涉及患者的敏感信息；金融领域则更关注算法的准确性和风险控制，以保障市场的稳定运行；而教育行业则需要应对人工智能对教学模式和学生学习效果的影响。
3、应对策略及建议
强化监管与标准制定：通过完善数据隐私保护法律，明确数据使用的规则和界限，加强对数据主体的保护；加强对国家安全领域人工智能应用的监管，确保技术的使用符合国家利益；制定人工智能相关标准，规范技术的开发和应用，提高技术的可靠性和安全性。
促进合作与研发投入：积极促进公私合作，整合各方资源，共同推动人工智能的研发和创新；加大对人工智能研发的投资力度，支持基础研究和应用研究，提升美国在人工智能领域的技术实力；加强国际合作，参与全球人工智能治理，借鉴国际经验，提升美国在全球人工智能领域的影响力。
优化教育与劳动力培训：加大对教育的投入，特别是在 K - 12 阶段融入人工智能教育，培养学生的科技素养和创新能力；提供更多的人工智能培训资源，提升劳动力的技能水平，满足市场对人工智能人才的需求；建立健全劳动力框架，规范人工智能相关工作的标准和要求，促进人才的合理流动和发展。
明确知识产权法律：针对人工智能带来的知识产权问题，如作品创作和归属的界定，及时明确相关法律规定，保护创作者和创新者的合法权益，激发创新活力，促进人工智能产业的健康发展。
三、各领域具体情况
1、政府使用
应用现状与问题：联邦机构积极运用人工智能执行任务、优化项目，但存在缺乏统一指导、算法决策存风险、透明度不足等问题。同时，AI 系统的网络安全、数据隐私保护亟待加强，且联邦政府 AI 人才队伍建设也需完善。
建议措施：从信息和系统层面制定 AI 使用政策，支持灵活治理并减少行政负担。通过明确通知、制定标准等方式提高透明度，加强网络安全防护与数据治理。此外，深入了解政府 AI 人才需求，拓宽人才引入渠道。
2、联邦对州法律的优先适用
应用现状与问题：联邦对州人工智能法律的优先适用情况复杂，涉及诸多法律和政策问题。其利弊兼具，可能影响州的监管灵活性，且 AI 定义不明确，增加了法律适用的难度。
建议措施：全面研究各行业适用的 AI 法规，分析现有法律和政策对 AI 发展的影响，为政策制定提供参考，确保联邦与州法律在 AI 监管上的协调统一。
3、数据隐私
应用现状与问题：AI 系统对大量数据的处理增加了隐私风险，数据收集和使用的合法性存争议。同时，美国缺乏统一的联邦数据隐私法，导致公民隐私保护不足，企业合规成本高。
建议措施：探索隐私增强技术，推动数据的安全使用。制定通用且技术中立的隐私法律，平衡数据保护与 AI 发展的需求，保障公民隐私权益。
4、国家安全
应用现状与问题：AI 在国家安全领域至关重要，美国在积极研发应用的同时，面临对手的竞争。技术发展面临数据、基础设施、算法保护及人才等多方面挑战，且 AI 的两用性增加了监管难度。
建议措施：加强国会对 AI 国家安全活动的监督，扩大国防部 AI 培训。持续关注自主武器政策，支持国际合作，共同应对 AI 带来的安全挑战。
5、研究、开发和标准
应用现状与问题：美国在 AI 基础研究和标准制定方面处于领先地位，但面临国际竞争。AI 研究依赖资源投入，学术研究成果转化困难，且 AI 评估和标准制定尚不完善。
建议措施：持续监测 AI 对各行业的影响，加大对基础研究的支持。促进产学研合作，推动技术转化与标准制定。加强国际参与，维护美国在国际标准制定中的领导地位。
6、公民权利和公民自由
应用现状与问题：AI 的不当使用可能侵犯公民权利，算法偏见导致不公平决策。现有法律执行面临挑战，监管机构资源和专业知识不足。
建议措施：在关键决策中引入人类监督，防止歧视性决策。增强监管机构能力，提高 AI 决策透明度，制定相关标准，保障公民权利。
7、教育和劳动力
应用现状与问题：美国 AI 人才短缺，教育体系在培养 AI 人才方面存在不足，K - 12 教育和高等教育均面临挑战。同时，AI 对劳动力市场产生影响，就业结构发生变化。
建议措施：加大对 K - 12 阶段 STEM 和 AI 教育的投入，提供 AI 资源。深入了解 AI 劳动力状况，促进公私合作。制定劳动力标准，规范就业市场。
8、知识产权
应用现状与问题：AI 技术的发展带来诸多知识产权问题，如作品归属、侵权判定等。相关法律尚不完善，给创作者和开发者带来困扰。
建议措施：明确知识产权法律和机构活动，应对 AI 生成内容的版权问题。打击 AI 生成的有害内容，保护权利人的合法权益。
9、内容真实性
应用现状与问题：合成内容的广泛应用带来风险，如虚假信息传播、侵犯个人权益等。目前缺乏有效的技术解决方案，内容真实性难以保障。
建议措施：采取多维度策略，支持技术研发与标准制定。明确各方责任，审查现有法律，保障受害者权益。
10、开放和封闭系统
应用现状与问题：开放 AI 模型促进了创新与竞争，但也带来安全风险，如被恶意利用。目前对开放模型的监管存在争议，需平衡创新与风险。
建议措施：鼓励 AI 模型的创新与竞争，加强对实际危害和物理威胁的关注。评估特定风险，持续监测开放模型，确保其安全使用。
11、能源使用和数据中心
应用现状与问题：AI 发展导致能源需求大幅增加，给电网带来压力。数据中心的能源消耗和资源利用问题凸显，且缺乏统一的能耗衡量标准。
建议措施：加大对相关科研的联邦投资，加强能源使用的监测和预测。制定能耗标准，合理分配成本，推广 AI 在能源领域的应用。
12、小企业
应用现状与问题：小企业在采用 AI 时面临诸多困难，包括对 AI 的理解不足、资源获取困难、合规负担过重等，阻碍了其竞争力的提升。
建议措施：提升小企业的 AI 素养，提供技术和资金支持。减轻合规负担，为小企业创造公平的竞争环境。
13、农业
应用现状与问题：AI 在农业领域有巨大潜力，可提高生产效率和资源管理水平，但面临网络连接不足、成本高昂等问题。
建议措施：评估现有项目，推动 AI 在精准农业的应用。加强研究和开发，提升美国农业部对 AI 的运用能力。
14、医疗保健
应用现状与问题：AI 在医疗领域的应用可改善医疗服务，但存在数据质量、算法偏见、隐私保护等问题，影响其广泛应用。
建议措施：鼓励安全有效的 AI 应用，支持相关研究。制定激励措施和标准，规范支付机制，保障患者权益。
15、金融服务
应用现状与问题：金融服务行业广泛使用 AI，提升了效率，但也带来数据安全、算法偏见等风险，小型金融机构在应用中面临劣势。
建议措施：营造良好的 AI 应用环境，提升监管机构能力。保护消费者和投资者权益，支持原则性监管，促进公平竞争。