许多案例已经说明了 AI 在解决社会问题方面的潜能。人工智能系统可以帮助科学家预测环境变化；例如，康奈尔大学正在使用这种能力预测栖息地的变化，以保护某些鸟类。AI 在医疗方面也具有广泛的适用性。荷兰政府正在使用它来确定某些患者人群的最有效的治疗方法，并通过对数字化健康记录的分析减少医疗失误。在美国，拉斯维加斯正在使用这种技术进行公共卫生监测，利用社交媒体追踪来确定疾病爆发的起源。

　　人工智能系统还可以提高公共交通和交通系统的安全性和效率。有证据表明，无人驾驶车辆可以减少交通事故。阿里巴巴与杭州市政府合作，通过整合了 AI 技术的交通信号灯使城市交通更加智能化，减少了拥堵，在特定区域提升了 11% 的交通流量。AI 也被用来预测能源需求并管理能源消耗。早期的案例包括谷歌降低大量数据中心的能源消耗以及英国政府管理其电网系统激增的需求，显示了 AI 技术能为公司和消费者节省数十亿美元的可能性。

　　这些前所未有的能力提出了许多需要认真考虑的伦理和法律问题。 阿西莫夫著名的机器人三定律是第一次尝试制定机器人与人类互动的基本准则。但是，AI 的出现引发的伦理问题更加微妙，潜在的影响也更大。

　　首先，在传感器和各种 AI 系统无处不在的世界里，企业会不断收集个人数据——不仅使用数字设备，而且通过公共和个人的空间收集。在某些情况下，例如医院，这类个人信息是非常敏感的。这引起了对谁应该拥有这些个人数据，可以怎样分享，以及如何保护数据免受网络安全漏洞风险的质疑。

　　其次，AI 在进行决策时可能无意识地出现歧视。由于“现实世界”充满了各种种族主义、性别歧视和偏见，所以馈送到算法中的现实世界数据也具有这些特征——当机器学习算法那从有偏见的训练数据中学习是，它们会内化这些偏见。

　　除了这些伦理方面的思虑，被社会采用的 AI 也将带来很多法律方面的影响。例如，假如由于 AI 的决策发生了意外甚至犯下罪行，该归咎于谁？谁拥有 AI 系统创造的知识产权？针对 AI 的强大能力，应该制定什么规则？AI 的开发者有什么合法权利和义务。这些以及其他许多问题都需要进行全面的辩论，以创建一个合理的法律和道德框架。

　　AI对地理政治影响：一些国家可能面临新的社会动荡

　　AI 领域的发展是真正全球性的。更进一步的发展将需要国际合作，以促进更广泛地获取数据，算法，资本和人才。但随着全球经济数字化的增长，全球性治理（global governance）的许多方面仍然是真空。具有超过人类智力的自动化系统所带来的许多伦理和安全问题不仅需要在国家层面，而且需要通过国际合作来解决。

　　此外，正如 AI 驱动的自动化可能在个别经济体内创造一个双层的（two-tiered）劳动力市场一样，它可能会扩大全球的“数字鸿沟”（digital pide），而技术进步较慢的国家将更加落后。由于人口大量失业，一些人口快速增长，而且依赖劳动密集型的经济发展模式的国家甚至可能面临新的社会动荡。

　　最后，计算机模拟工具已经在一些战争游戏中得到广泛应用，AI 将进一步提高这种模拟的准确性和能力。AI 的武器化是一个备受关注的方面。美国海军的一份报告认为，随着军事机器人变得越来越复杂，应该更重视其自主决策能力的影响。史蒂芬·霍金、伊隆·马斯克等1000多名人工智能和机器人研究者已经签署公开信，呼吁禁止 AI 战争，警告“自主性武器”（“autonomous weaponry）将带来可怕破坏的可能性。AI 系统，如核能和核武器一般，可能需要有强力的国际协定，以确保其和平使用，维护全球安全。

　　中国的 AI 战略：5大战略建议

　　把今天的技术创新变成中国长期的可持续增长引擎，需要采取精心思考的战略。政府应该奠定坚实的基础，为 AI 发展提供有启发性的目标，刺激私企的创新和新技术应用。战略由强大的工业和经济框架，教育框架，以及社会和国际政策框架组成。

　　工业和经济框架

　　虽然AI的发展还处于早期阶段，但技术似乎不太可能遵循线性增长轨迹。快速上马的可能性迫切需要确保健全的产业政策。否则，中国将面临偏袒激励、过度投资和供过于求的风险，所有这些都会破坏价值。虽然市场将推动 AI 技术及其应用的发展，但正确的政策框架可以为增长创造健康的环境。

　　战略重点1：建立健全的数据生态系统

　　丰富的数据是训练 AI 系统、吸引人才和加速创新的关键因素。为了建立更强大的数据生态系统，中国可以设定和实施数据标准，开放公共数据，用于个体研发，并鼓励国际数据流交换。

　　标准化是系统广泛的数据共享和互动操作性的重要前身，将提高物联网和人工智能技术的价值。鉴于全国各地有可用潜力的数据量巨大，中国具有独特的地位，需要带头确保中文数据标准得以推行。

　　对于特定行业的数据，政府可以呼吁现有的监管机构制定必要的规则。例如在美国，证券交易委员会在 2009 年授权所有上市公司必须以 XBRL（可扩展业务报告语言）格式披露其财务报表，从而确保公共数据具有机器可读性。

　　为了提高可用数据的多样性来支持人工智能开发，政府可以开辟更多的公共数据集，并带头建立一些行业特定的数据集。除了推动 AI 行业的发展之外，这些举措在提高公共服务质量和解读新的政策方面也会产生益处。例如，纽约市市政府启动了自己的开放数据门户，让公民获得有关经济发展、健康、娱乐、公共服务等方面的数据。纽约还于 2012 年颁布了一项开放数据法，要求政府处理机读数据并建立 API（应用程序编程接口），使软件开发人员能够直接连接到政府系统并收集数据。

　　最后但并非最不重要的是，中国政府将需要考虑国际数据的价值。 MGI 研究发现，跨境数据在 2014 年为全球经济贡献了 2.8 万亿美元，对增长的影响比商品贸易的影响更大。 此外，数据的流入和流出都很重要，因为它们反映了全球经济体的思想、研究、技术、人才和最佳实践。数据是未来的货币。例如，在医学研究中，如果不从世界各地大量临床资料中获取数据，就不可能实现 AI 的全部潜力。过多的壁垒可能会妨碍中国 AI 企业，妨碍其在国际市场上开发具有竞争力的产品。

　　战略重点2：扩大传统产业内 AI 的采用比例

　　在中国，实现 AI 在经济中的全部潜力，取决于 AI 系统在传统企业中的实际应用，而不仅仅是技术巨头的应用情况。通过提高广大生产单位的生产力，可以解锁大量的价值。 但中国需要解决几个关键的障碍。

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