［據下一代政府網站2019年11月12日報道］11月初，一份報告提交至美國國會，其將美國國家安全與人工智能能力的獲取與研發(fā)緊密相連。

此份報告由美國人工智能國家安全委員會編寫，其大力主張——美國要想在與國外對手競爭時保持有關的優(yōu)勢，美國聯邦政府必須增加在科技行業(yè)的資金投入并深化與該行業(yè)的合作。

以中國為例，該國目前在人工智能與其他新興技術的研發(fā)上已投入數十億美元，而美國卻“回到了前蘇聯人造衛(wèi)星之前的時期，聯邦政府研發(fā)經費所占國內生產總值的比例?！痹搱蟾嬷赋觯敲绹軌蚺まD其在2020年預算中削減5%研發(fā)支出的決定，否則中國在研發(fā)經費上的支出將會超過美國。而人工智能領域的研發(fā)經費縮減所帶來的影響進一步加劇了學術界與行業(yè)內的“人才流失”。這也就是說，美國政府削減初始投資支出的打算將會導致這些領域在員工培訓與發(fā)展等存在諸多問題。

此份報告還指出：“這種趨勢破壞了我們培訓下一代的能力，對更多的與商業(yè)應用問題有關的研究方向也產生了影響。因此，美國政府得盡快扭轉這一趨勢?！?/p>

提交給美國國會的這份報告最初由美國人工智能國家安全委員會進行評估，該委員會經由《2019年國防授權法案》授權，由十幾位技術專家組成。美國人工智能國家安全委員會由谷歌母公司Alphabet前首席執(zhí)行官埃里克·施密特與前美國國防部副部長羅伯特·沃克帶領，成員包括大型科技公司的領導人與前美國政府官員。其他備受關注的領域則包括安全的供應鏈以及數據的安全性和可信賴程度。NetApp公司政府與國防解決方案首席架構師雷格·加德納表示，為了實現研發(fā)和執(zhí)行人工智能計劃的全面成功，這些機構需要開發(fā)“經過微調的數據結構”。

雷格?加德納還表示：“這需要嚴密的數據安全性、數據可移植性、數據倫理與數據透明性。一個數據結構能夠在不同的信息技術環(huán)境中對數據進行審查并進行公開共享，抑或是直接將數據從一個戰(zhàn)術系統(tǒng)推送至云系統(tǒng)中?！?/p>

此份報告篇幅長達100多頁，列出了美國要保持目前在人工智能領域的優(yōu)勢所需的五項基本工作：在人工智能領域的研發(fā)上注入資金、將人工智能技術應用于國家安全任務、培訓并招募人工智能領域中的人才、保護并利用美國現有的技術優(yōu)勢，以及帶領全球各國在人工智能領域上進行合作。

美國人工智能國家安全委員會的最終報告預計將于2020年10月發(fā)布。