美国机构加强数据收集有望提升人工智能治理

联邦政府努力完善人工智能（AI）技术的使用和治理，并且正在逐渐成熟，这一点由联邦副首席信息官德鲁·迈克尔加德在最近的AITalks讨论中强调。迈克尔加德强调了AI清单中数据收集和沟通技能的进化。

AI治理逐渐明晰
随着来自管理和预算办公室（OMB）的新指南，各机构现在得到了更清晰的AI使用案例清单指导。这些改进是由联邦首席信息官克莱尔·马托拉纳倡导的迭代政策方法的一部分，强调政府承认在第一次尝试中可能无法达到完美，但可以随时间精益求精。

AI清单正经历转变
政府即将迈入第三年的AI数据收集，预计对正在实施的技术获得更准确的见解。在过去的公共AI清单中，涵盖了各种格式和收集方法的差异正在得到解决。新的草案建议使用表格进行信息收集，以便公开机器可读的清单。

政府积极请求反馈以完善其方法，最近一份关于AI治理的备忘录引发了大量公众评论。这些反馈有助于识别需要进一步澄清或修订的提案方面。

加强联邦机构的AI人才储备
最新的AI治理战略中的一个值得注意的补充是在每个机构内设立“AI人才主管”职位。这个职位负责人才获取，向管理和预算办公室以及白宫倡导内部人才采购的倡议提供见解。美国数字服务被认为在这一努力中处于领先地位，像国土安全部这样的机构通过直接从商业界聘请AI专家的方式成为示范。

这一策略是拜登政府承诺提升政府机构内人才水平的广泛承诺的一部分，旨在复制成功的招聘模式从而为政府运营注入先进的AI专业知识。

加强AI治理的数据收集
美国联邦机构的强化数据收集可以显著提高AI技术的治理。未在文章中提到但有利于此讨论的一些相关事实包括：

– AI伦理的作用：AI的治理不仅仅是关于效率和有效性，还包括确保AI系统以道德方式开发和使用。这包括隐私、公平、透明度和问责性等方面的考虑。
– 2020年国家人工智能倡议法案：该法案旨在加速美国的AI研究和政策进程，也致力于通过强化治理和数据收集最大程度地使AI为美国人民带来利益。
– AI和网络安全：随着AI系统在政府运营中变得更加重要，确保这些系统免受网络威胁的安全是至关重要的。数据收集的增强也需要考虑网络安全方面。

与该主题相关的最重要问题包括：
1. 增强的数据收集将如何影响政府机构中AI系统的透明度和问责制？
增强的数据收集应该通过使人们更容易理解AI的使用方式和喂入这些系统的数据来提高透明度。清晰记录AI使用情况可以促进审计和监督，从而提高问责制度。

2. 机构在实行这些数据治理增强措施中面临哪些挑战？
主要挑战包括确保隐私保护，有效管理增加的数据量，以及确保AI系统免受网络威胁。

3. AI人才主管职务将如何改善AI的治理？
这些职务应该帮助弥合AI技术和政策之间的鸿沟，确保了解AI的人直接参与治理，并就最佳实践提供建议。

增强AI数据收集的优缺点
优点：
– 提供更详细的AI使用见解，有助于制定更好的政策和决策。
– 可以揭示AI系统中的差距或偏见，从而实现更公平的AI应用。
– 促进跨机构合作和最佳实践共享。

缺点：
– 增加的数据收集可能带来关于数据存储、管理和处理的问题。
– 没有适当的保障措施，会对个人隐私构成风险。
– 可能需要对新系统和人员培训进行重大投资。