真正可行的AI监管策略

 
当甚至开发AI的公司自己也同意监管的需求时，就该停止讨论抽象原理，而开始研究如何监管快速发展的技术领域。
显然，我们的监管系统需要更新。如果我们尝试使用21世纪的技术来规范21世纪的技术以及其他方面，那么我们将不会获得监管带来的好处以及所有不利因素。
因此，如果我们需要重新制定规则以跟上Google，Amazon和Facebook之类的技术变革的步伐，那么我们从哪里开始呢?
Google的Sundar Pichai正确地说，技术公司不能简单地构建AI并将其留给市场。
但是我们能做的是尝试利用市场的最佳特征(竞争，透明度，快速迭代)来改革我们的监管体系。具体而言，这意味着将强大的政府监管与私营部门的“监管市场”相结合。
我们已经看到，政府实质上将其作为监管者的角色外包了，从而使事情越来越多地由自我监管。例如，欧洲各国政府在GDPR之前的搜索引擎上创建了被遗忘的权利后，就将强制执行这项权利的任务留给了搜索引擎本身。原因?政府本身缺乏技术能力，资源和政治上的连贯性。
监管市场是针对民族制造业时代发明的传统监管机构能力有限的问题的新解决方案，以跟上全球数字时代的步伐。
它结合了市场创造出的激励机制，从而发明了更有效，更轻松的方式来提供具有政府严格监督的服务，以确保无论监管市场产生什么，它都能满足民主政府设定的目标。
因此，政府没有制定详细的规则，而是由政府制定目标：自动驾驶汽车可接受的事故率是多少?机密数据集中的泄漏量有多少?必须从算法决策中排除哪些因素?
然后，技术公司不再自己决定如何实现这些目标，而是由进入监管领域的独立公司来承担这项工作，他们被激励发明简化方法以实现政府设定的目标。
这可能涉及进行大数据分析以识别自动驾驶汽车事故的真正风险因素，使用机器学习比当前方法更有效地检测洗钱交易，或者构建可检测其他应用违反其隐私政策的应用。
独立的私人监管机构将竞争提供政府要求科技公司购买的监管服务。
私人监管机构试图以尽可能宽大的态度彼此竞标，这又怎么会成为底线竞赛呢?这种方式可能会导致持续的自我监管?
答案是政府将监管转移到监管者身上。私人监管机构将需要许可证才能竞争，并且只有在继续证明其已达到要求的目标时才能获得并维持该许可证。
这种方法的智慧在于政府的严格监督。私人监管机构必须担心如果他们作弊，被其监管的高科技公司劫持或者干得不好，就会失去执照。
当然，政府监督失灵是我们首先面临的挑战，就像波音公司对命运多Max的737 Max飞机进行自我调节的安全标准一样。
但是，与传统环境相比，与传统企业相比，监管市场中的政府监督挑战通常更容易解决，因为监管机构的数量少于科技公司，这是激励监管机构保持执照的诱因以及整个行业的数据。
而且，由于监管机构可以在全球范围内运作，并向多个政府寻求许可，因此当它们面临丧失其在全球范围内运营能力的风险时，它们不太可能响应少数几家国内公司的利益。
这种方法可能无法解决所有监管难题，也可能无法在每种情况下都适用。 但这可以将AI法规转变为更易于管理和透明的问题。
至少，创建监管市场可能会吸引一些风险投资和精明的工程师，他们现在正在努力为独立的公司打造AI，这些公司致力于发明使AI与时俱进的技术。
这个模型不是我们可以探索的唯一新颖的想法，并且它并非在所有地方都有效。 但是我们需要更好的解决方案来满足监管AI的需要，我们很快需要它们，然后我们需要构建它们。