Hill圆桌会议：AI基础设施的下一步

以下是圆桌早餐的高管摘要，该摘要着重于讨论围绕人工智能（AI）融入和实施我们日常生活的障碍和解决方案。

参与者警告不要过分简化AI为魔术，并强调了解其实际能力和局限性的重要性。

它是根据Chatham House规定在5月6日在华盛顿特区举行的《 Hill的能源与环境峰会》之前举行的。讨论中，该讨论由20多名与会者组成，包括美国参议员Mike Rounds（R-S.D。），AI discus的联合主席，AI dist of。Hill的技术记者Miranda Nazzaro和Bill Sammon主持了讨论，这是山上的编辑内容。

介绍

AI将如何继续改变我们的社会？我们应该如何平衡AI创新及其潜在风险？到达无处不在的Aiâ需要什么？以能源领域为例，哪些领域将受到影响最大？关于AI法规和治理的知情，协作和基于证据的方法是什么样的？

1。公私伙伴关系和协作的必要性：

• 进步至关重要：人们有一个强烈共识，即公共部门和私营部门之间的合作不仅有益，而且对未来的发展和负责任的人工智能部署至关重要。这包括共享专业知识，资源和理解。
• 平衡角色：讨论探讨了AI政策中领导力的平衡。尽管行业推动创新，但政府在设定一流的最佳实践，确保问责制和建立标准以促进信任方面发挥着至关重要的作用。没有一个实体应孤立地运行。
• 政府作为推动者和议程设置者：参与者强调了政府通过资助计划，奖品结构和确定AI可以解决社会目标（例如，预防野火）来主动塑造AI发展方向的潜力。
• 解决政府的知识差距：议员们承认，人工智能发展的迅速步伐以及国会需要向该领域的专家学习。参议院AI核心小组的事件和ASAP项目等倡议旨在弥合这一差距。

2。节奏的挑战和对适应性治理的需求：

• 行业的Breakneck速度与政府的审议：一个重要的问题是，AI的快速发展与政府程序的速度较低的速度之间的鲜明对比。这引发了有关政府有效跟上和规范的能力的疑问。
• 法规与塑形：参与者建议，政府还应该专注于通过激励和战略投资来塑造市场，而不是仅仅专注于传统法规。
• 需要适应性：鉴于AI的不断发展，严格的规则可能会迅速过时。讨论强调了自适应系统的重要性，持续的信息共享以及迭代的治理方法。
• 高等教育的挑战：快速步伐还为教育机构带来了挑战，以开发与行业变化保持同步的相关课程。

3。部门监管是一种首选方法：

• 有针对性的专业知识：国会议员和参议员都提倡采用部门的监管方法，在这些机构中，具有特定专业知识的机构（例如FAA，FDA，农业部，农业部）对其各自的领域进行了监督，而不是单个总体AI法案。

4。新兴人工智能能力的深刻含义：

• AI代理：能够根据简单提示自主执行复杂任务的AI代理人的潜力被强调为令人惊奇和令人震惊的，并且具有不确定的社会和经济后果。
• 人工通用情报（AGI）：尽管进一步考虑，但AGI的长期影响，包括所有技能水平的潜在广泛失业，被提高为未来计划的关键考虑。

5。AI和能量的临界交集：

• 能源需求不断增长：AI的能源消耗不断增加，特别是对于大型语言模型和数据中心，被认为是一个重大挑战。预测表明，由于AI的国家电力需求大幅增加。 
• 用于能源解决方案的AI：相反，还承认了人工智能推动能源效率，材料科学和新能源发展的进步的潜力。
• 基础设施和允许：讨论了对能源基础设施的大量投资，包括传播和新一代能力（包括小核反应堆），以及许可和当地接受的挑战。
• 弹性和国家安全：人们对特定地理区域的数据中心集中集中提出了担忧，以及需要弹性和安全的能源供应以支持AI行业和国防。

6。数据调节的重要性：

• 实现创新并避免分裂：由于公司被迫遵守不同的国际标准（例如，欧洲的GDPR），美国缺乏全面的数据调节被认为是对创新的阻碍和潜在的市场破裂驱动力。” 

7。时间表和采用的不确定性：

• 收养S-Curve：讨论承认，AI的广泛采用可能遵循S-Curve，可能需要比目前快速进步所表明的要长的时间。
• AGI时间轴不确定性：实现AGI的时间表仍然高度不确定，影响了不同政策方法的相关性。
• 专注于基础元素：尽管时间表不确定性，无论AI开发的具体速度如何，对基础研究，数字基础设施和能源解决方案的投资被认为是至关重要的。
• 比较和绝对优势：讨论强调，即使在某些任务中具有绝对优势，AI的采用也将受到现有解决方案的成本，实用性和比较优势等因素的影响。

总而言之，圆桌会议强调了对AI治理的积极和协作方法的迫切需求，重点关注部门专业知识，适应性，并解决了对能源基础设施和工作未来的重大影响。创新的快速速度需要政策制定者，行业领导者和研究人员之间的持续学习和参与。