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在全球 50 家领先的 Al 公司中，加州拥有 32 家，它们是现代史上重要的技术进步的先驱。我们在这一领域处于领先地位，这得益于我们的研究和教育机构、多元化和积极进取的劳动力，以及我们对思想自由的自由奔放的培养。作为未来的管理者和创新者，我认真对待监管这一行业的责任。
SB 1047 夸大了关于部署 Al 可能带来的威胁的讨论。辩论的关键在于，监管的门槛是应该基于开发 Al 模型所需的成本和计算数量，还是应该不考虑这些因素而评估系统的实际风险。这一全球性的讨论是在 Al 的能力以惊人的速度不断扩展的情况下进行的。与此同时，应对灾难性危害风险的战略和解决方案也在迅速发展。
SB 1047 法案只关注最昂贵和最大规模的模型，它建立的监管框架可能会让公众对控制这种快速发展的技术产生错误的安全感。与 SB 1047 所针对的模型相比，较小的、专业化的模型可能同样危险，甚至更危险。
在我们争分夺秒监管一项仍处于起步阶段的技术时，适应性至关重要。这需要一种微妙的平衡。尽管 SB 1047 法案的初衷是好的，但它并没有考虑到 Al 系统是否部署在高风险环境中、是否涉及关键决策或敏感数据的使用。相反，该法案甚至对最基本的功能也采用了严格的标准 —— 只要大型系统部署了这些功能。我认为这不是保护公众免受该技术实际威胁的最佳方法。
我同意作者所说的我们不能等到发生重大灾难时才采取行动保护公众。加州不会放弃自己的责任。必须采纳安全协议。应该实施主动的防护措施，对于不良行为者必须有明确且可执行的严厉后果。然而，我不同意的是，为了保证公众的安全，我们必须满足于一种没有对人工智能系统和能力进行经验轨迹分析的解决方案。最终，任何有效规范 AI 的框架都需要跟上技术本身的步伐。
对于那些说我们没有解决问题，或者说加州在监管这项技术对国家安全的潜在影响方面没有作用的人，我不同意。只在加州采用这种方法可能是有道理的，尤其是在国会没有采取联邦行动的情况下，但这种方法必须建立在经验证据和科学的基础上。
隶属于美国国家科学技术研究院（National Institute of Science and Technology）的美国 AI 安全研究所（The U.S. Al Safety Institute）正在根据实证方法制定国家安全风险指南，以防范对公共安全的明显风险。
根据我在 2023 年 9 月发布的一项行政命令，我的政府内部各机构正在对加州关键基础设施使用 AI 的潜在威胁和脆弱性进行风险分析。
在专家的领导下，我们正在开展多项工作，向政策制定者介绍植根于科学和事实的 AI 风险管理实践，这些只是其中的几个例子。
通过这些努力，我在过去 30 天内签署了十多项法案，对 AI 造成的已知具体风险进行监管。
30 天内签署十多项法案，加州的密集 AI 安全举措
在声明中，Newsom 提到他在 30 天内签署了十多项法案。这些法案涉及面非常广，包括打击露骨的 Deepfake 内容，要求对 AI 生成的内容添加水印，保护表演者的数字肖像、已故人物的声音或肖像版权、消费者隐私，探讨人工智能纳入教学的影响等多个方面。
法案列表链接：
针对 SB 1047 对 AI 风险的评估缺乏科学分析这个问题，州长宣布，他已要求全球领先的生成式 AI 专家帮助加州开发部署生成式 AI 的可行护栏。
除了李飞飞，美国国家科学院计算研究社会和伦理影响委员会成员 Tino Cuéllar 以及加州大学伯克利分校计算、数据科学和社会学院院长 Jennifer Tour Chayes 也是该计划的成员之一。
他们的工作重点是对前沿模型及其能力和随之而来的风险进行经验性的、基于科学的轨迹分析。这一工作任重道远。
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