人工智能（AI）技术的飞速发展正在重塑各个行业，重新定义社会规范，并引发全球对技术领导地位的争夺。这场竞争的核心在于标准的建立——构成AI系统开发、部署和评估基础的规则和基准。美国认识到这一领域的战略重要性，正日益致力于巩固其在AI全球标准制定者中的地位，国家标准与技术研究院（NIST）在其中扮演着关键角色。然而，这项努力正在内部挑战中展开，包括潜在的劳动力削减和政治优先事项的变化。
当前战略的核心，由科技政策办公室主任Michael Kratsios等官员明确阐述，是NIST回归“基础”。这意味着优先发展和传播“一流标准”，并专注于“关键计量学”，即专为AI模型量身定制的测量科学。重点不仅仅在于评估AI的能力，而在于建立一个严谨的、以科学为基础的框架，用于评估其性能、可靠性和可信度。这种对测量科学的关注被认为是至关重要的，不仅要确保AI系统具有创新性，而且要确保其安全、可靠，并与社会价值观相符。Kratsios 始终强调 NIST 的能力，认为这是创建有效的测试和评估标准的手段，可能导致对 AI 模型提出与安全相关的要求。商业软件联盟也呼应了这一观点，预计 NIST 的作用将是白宫 AI 行动计划的重点。
这种对标准化的推动并非在真空中进行。白宫的 AI 行动计划，涵盖了 90 多项联邦行动，明确旨在确保政府对 AI 的采购不受“意识形态偏见”的影响。这反映了对 AI 算法中潜在偏见的更广泛担忧，以及需要客观、可衡量的标准来减轻此类风险。此外，立法工作，如两党合作的 TEST AI 法案，正在提议能源部的国家实验室与 NIST 合作，开发和完善这些测量标准。目标是创建一个强大的 AI 评估生态系统，涵盖技术专业知识和现实世界的测试场景。NIST 正在积极与私营部门合作，正如其与 Anthropic 和 OpenAI 等公司的合作所证明的那样，以进行 AI 安全性的研究、测试和评估。该机构还积极征求公众意见，以告知其对最近行政命令中概述的 AI 要求的实施，这表明在标准制定过程中致力于透明度和包容性。其中一个关键组成部分是开发一个术语和分类法文件，以帮助各机构了解管理 AI 风险的技术要求。
然而，NIST 在 AI 标准化方面雄心勃勃的愿景面临着重大的逆风。拟议的预算削减和潜在的劳动力削减，包括预计将裁员约 500 人，可能会削弱该机构履行其义务的能力。尽管有保证称 NIST “完全按计划” 满足其 AI 行政命令的要求，但迫在眉睫的削减给其未来蒙上了阴影。这种内部斗争因政治优先事项的潜在变化而变得更加复杂。预计即将上任的特朗普政府将撤销拜登关于 AI 的行政命令，这可能导致缩减的政策方针。最初旨在促进负责任的 AI 开发的 AI 安全研究所，已被更名为 AI 标准与创新中心，这表明其重点可能从安全转向创新。人们担心政府对放松管制的重视可能会优先考虑经济增长，而不是伦理考量和健全的安全标准。这种情况在 Kratsios 的确认听证会上得到了进一步强调，他在听证会上侧重于 NIST 的测量能力，但却不愿谈及该机构即将面临的裁员，这引发了人们对政府是否致力于支持其赖以领导 AI 标准化的机构的质疑。
美国正在积极推行一项战略，以确立自己在 AI 标准领域的全球领导地位，NIST 处于这项努力的最前沿。这包括重新关注基本的测量科学、与私营部门的合作关系，以及致力于为 AI 的性能和可信度制定客观、可衡量的基准。然而，这项战略的成功取决于解决 NIST 面临的内部挑战，包括潜在的劳动力削减和政治优先事项的变化。维护一个强大且资金充足的 NIST 不仅仅是科学进步的问题，也是对美国创新和在全球人工智能时代竞争力的关键投资。为了实现这一目标，以下几个方面尤为关键：
- 加强对基础研究的投入： 尽管“回归基础”听起来令人鼓舞，但如果不增加对基础研究的投入，NIST 将难以开发出真正具有前瞻性的标准。这需要更多的资金，用于支持在 AI 算法、数据处理、模型验证等方面的深入研究。此外，NIST 应积极寻求与其他国家实验室、大学以及私营部门的合作，共同推进 AI 领域的知识前沿。
- 建立更具适应性的标准制定流程： AI 技术的发展速度极快，传统的标准制定流程可能无法及时跟上。NIST 需要建立更加灵活、快速响应的技术标准制定流程，例如，可以探索采用更敏捷的开发方法，以及更频繁的更新机制。此外，鼓励开放的标准制定过程，例如发布草案标准供公众评审，从而促进更广泛的参与和反馈。
- 积极应对劳动力挑战： 削减劳动力无疑会对 NIST 的工作能力造成负面影响。政府应重新审视预算削减计划，优先保障关键技术岗位的稳定。此外，NIST 可以通过提升员工培训，积极吸引和留住人才等方式，应对劳动力挑战。特别关注在人工智能、机器学习和数据科学等领域的专业人才。
- 推动国际合作： AI 标准化是一个全球性问题，单一国家的力量难以完全解决。NIST 应积极参与国际合作，与其他国家和国际组织共同制定 AI 标准，推动全球 AI 治理。这包括参与国际标准组织的工作，与其他国家的研究机构开展合作研究，以及推动全球性的 AI 安全评估框架。
- 优先考虑安全和伦理： 在追求创新和经济增长的同时，NIST 必须始终将安全和伦理置于优先地位。这包括积极制定针对 AI 偏见、隐私保护、透明度等方面的标准。此外，建立有效的 AI 风险评估和管理机制，以确保 AI 系统在设计和部署过程中充分考虑安全和伦理因素。
只有通过以上努力，NIST 才能真正发挥其在 AI 标准化领域的领导作用，确保 AI 技术能够造福全人类，而非带来潜在的风险。
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