1970年代初期，剛起步的信用卡行業經常要求持卡人對欺詐性交易承擔責任，即使他們的卡丟失或被盜也是如此。因此1974年國會通過了《公平信用計費法案》，以限制持卡人的責任。這種保護增加了公眾對新支付系統的信任，并刺激了增長和創新。法案通過后不再只是將欺詐損失轉移給持卡人，因此支付網絡設計了一個應用程序，以檢測不正常的卡使用情況并減少其欺詐損失。

如上例所示，在新興技術面前脫穎而出的智能監管可以保護消費者并推動創新。然而，在過去的幾十年中，政策制定者已經忘記了監管的這種有益的副作用，而是寧愿讓行業參與者自由控制部署合適的新興技術。

放任自流的嚴峻結果是對科技公司的強烈反對。公眾暗地懷疑這些公司主要是提升自己的主導地位，而不是處理有害的后果。因此，州和地方各級的政策制定者開始考慮對人工智能應用（例如面部識別）實施技術禁令。前進的道路不是放松管制或禁止，而是明智，積極的監管，為公共保護和創新增長建立框架。

不能簡單的把監管理解為阻礙創新

白宮最近發布了有關AI應用程序監管的指南，為未來規則制定或立法建立了一個框架。好消息是，政府致力于采取部門方法。由于AI只是一個可以在整個經濟中使用的統計技術的集合，因此，一個聯邦AI委員會來強制實施“一刀切”的規則是沒有意義的。白宮的報告明智地鼓勵部門監管者為其轄區內的AI應用制定規則。在最近一篇評論文章中，前白宮官員埃德曼（R. David Edelman）也提出了類似的觀點，即不要把人工智能當作一件事來監管。

“在當今世界，AI監管機構的真正任務是建立一個既保護公眾又促進行業創新的規則結構，而不是相互取舍。”

不幸的是，該報告還延續了過時的、不干涉的方法。它鼓勵監管者將其自己的行為視為阻礙創新的行為。監管機構被告知，他們必須“避免不必要地妨礙AI創新和發展的監管或非監管行動。” 監管被視為一種成本、一種阻礙，一種拖延或一種障礙，只有在絕對必要時才必須勉強地將其視為最后的手段。

諸如透明度，問責制和公平性之類的措施可能會促進AI增長和創新，這種想法對于該框架而言是陌生的。但是在當今世界，AI監管機構的真正任務是建立一個既保護公眾又促進行業創新的規則結構，而不是相互取舍。

需要事前立法，而不僅僅是應用現有規則

?許多AI應用程序需要事前立法，而不僅僅是應用現有規則。伊利諾伊州去年通過《人工智能視頻采訪法案》時，一些評論家認為這對科幻小說的猜測反應過度。但是，法律規定了雇主在使用AI分析求職者視頻時，對通知、同意和解釋的要求，已經落后了。許多公司，例如HireVue，已經在使用AI視頻對求職者進行分析評分。

就業篩選充滿了孤立的、群體性的判斷，這些判斷使統一的工作場所長期存在，而不是尋找才華橫溢或富有創造力的類型。公司有權尋求更公平、更準確的算法篩選技術。

不過，除了伊利諾伊州的法律外，人工智能雇用算法缺乏消費者保護。供應商既沒有提供有效性測試來證明這些技術檢測出的與工作績效相關的特征，也沒有提供不同的影響評估來揭示潛在的歧視性影響。雇主可以根據這些篩選結果拒絕求職者，而不必解釋這些不利行為的依據。

決策制定者曾經知道，面對如此有前途的新興技術時該怎么做：他們會圍繞它進行監管以提供增長和保護消費者。當計算機信用局在1960年代后期開始普及時，國會領先于新興技術，并實施了1970年《公平信用報告法》，該法確立了保護消費者的權利并保護了信用局免受誹謗訴訟的侵害。該行業迅速發展，但消費者仍然安全。現在通過一項監管人工智能的國家法律來規范AI驅動的就業測試，可能會為AI公司，雇主和求職者提供雙贏的利益。

人臉識別的激烈爭議折騰監管必要性

?人臉識別的麻煩經歷表明，當公司在沒有監管安全網的情況下將AI應用程序推向市場時可能會發生什么情況。美國國家標準技術研究院的測試表明，目前市場上的技術具有歧視性作用。盡管如此，在幾乎沒有公眾監督的情況下，地方執法機構一直在使用該技術。最新的此類報道涉及執法人員廣泛使用Clearview的照片庫，（非法獲取！）來追捕違法者-顯然忽視了設計的公民自由風險。

由于急于推向市場，人臉識別技術在國內外都陷入了困境。隱私和公民自由團體已敦促聯邦政府停止使用面部識別系統，等待進一步審查。學者呼吁實行禁令，一些州和城市已經實施了部分禁令。

禁令可能會倒洗澡水時把孩子倒掉（譯者注：本意是指事物本身中存在的否定，不是機械地否定，而是辨證地否定。機械的否定，就是把事物本身全部消滅，就像那個糊涂的老太婆一樣，把臟水和嬰孩一起倒掉。辨證的否定則相反，它要求既拋棄舊事物中陳舊的東西，又保持舊事物中一些合理的東西，這樣產生的新事物才是豐富的、活生生的東西。）但是，如果唯一的選擇是事后監管以糾正出現的任何錯誤，則禁止或暫停執行可能是有意義的。值得歡迎的如果發展滯后，關鍵行業參與者已經提出了積極主動的監管框架。

AI需要主動監管

機器學習是“ 我們這個時代最重要的通用技術 ”。要求適度監管、讓行業領先的呼聲是失敗的監管理念的一部分，過去幾十年來，這一理念見證了其自然實驗的缺失。AI太重要了，也太有前途了，無法以一種放任自流的方式進行管理，無法等待問題發展，然后在問題解決后再嘗試解決。

是時候回到我們過去監管新興技術的方式了。像Google首席執行官Sundar Pichai這樣的行業領導者最近已經認識到人工智能應用程序進行部門主動監管的優勢。深思熟慮的，有遠見的決策制定者，例如1970年代監管和啟動新的支付系統和信貸機構的決策者，需要為這項直觀重要的技術設定規則和優先事項，以保護消費者，并提供創新和增長。

本文原載于布魯金斯研究中心網站，作者Mark MacCarthy，清研智庫李梓涵編譯。