近期，美国参议院多数党领袖查克·舒默举行首场闭门的人工智能“洞察论坛”，就美国会应如何规范人工智能进行讨论。微软创始人比尔盖茨，OpenAI CEO山姆 · 阿尔特曼，Facebook创始人扎克伯格，SpaceX、特斯拉CEO埃隆·马斯克，谷歌CEO桑达尔·皮查伊，Palantir Technologies CEO亚历克斯·卡普，Hugging Face CEO克莱门特·德兰格等科技大佬出席。

　　美国《外交政策》杂志网站刊文称，若要了解如何规范人工智能的现实方案，舒默团队应该考虑一个地方：中国。

　　文章称，中国颁布了一些世界上最早、最成熟的针对人工智能的法规。这些方案往往与美国希望实现的目标背道而驰。然而，我们忽视了一个现实：美国其实能从中国对人工智能的尝试中学到很多。

　　美国国会的新方法与中国的规范之间最明显区别在于其范围。舒默正在推动全面的人工智能立法，这种做法的雄心壮志值得称赞，但将所有问题的解决方案都塞进一部立法几乎是不可能的。这些问题的轮廓才刚刚清晰，所需的解决方案可能各不一样。

　　相比之下，中国政府在人工智能治理方面采取了有针对性的迭代方法。中国没有立即制定一部涵盖人工智能所有方面的法律，而是挑选出它所关注的特定应用，并制定了一系列法规来解决这些问题。这使得中国能够通过每项新法规稳步积累新的政策工具和知识。随着时间推移，最初的法规不足以应对像人工智能这样快速发展的技术时，中国又迅速对其进行了迭代。

　　舒默和他的同事们可从中国的做法中学到一些东西。美国会不应试图通过一项庞大的全面人工智能立法，而应首先选择一两个具体问题加以解决。例如，深度伪造所带来的错误信息威胁。

　　参考：环球时报文章《在人工智能规范方面，美国可以从中国学到什么？》，作者：马特·希恩，译者：乔恒；凤凰网科技