揭秘SB-州长否决背后的新使命揭晓-1047最新进展

标题：加州州长否决SB1047：在AI监管中寻找平衡

报道编辑：张倩

一场激烈的讨论终于尘埃落定——刚刚，加州州长Gavin Newsom否决了备受争议的SB1047法案。
这个被誉为《前沿人工智能模型安全创新法案》的法案旨在针对高风险的ai模型建立明确的安全标准，以防止其滥用或引发灾难性后果。
但经过一系列激烈的争论后，最终被州长以存在诸多问题为由否决。

SB1047全称《SafeandSecureInnovationforFrontierArtificialIntelligenceAct》，其主要目标是从模型层面对人工智能进行监管，特别是针对那些在特定计算和成本阈值之上训练的模型。
按照法案规定的标准，现在市面上所有主流的大型模型都被认为存在“潜在危险”。
同时，该法案要求模型背后的开发公司对其模型的下游使用或修改承担法律责任，这被认为会对开源模型的发布带来“寒蝉效应”。

该法案于今年2月份在参议院被提出后，一直争议不断。
李飞飞、Yann LeCun、吴恩达等知名人工智能专家都对其持反对态度。
他们指出，该法案可能会给人工智能公司带来过重的负担，限制创新，并可能导致一系列不良反应。
而加州大学数十名师生更是签署了联名信以反对这一法案。

也有一部分人支持该法案，如马斯克、Hinton、Bengio等。
他们认为，对AI的监管是必要的，以防止其被滥用。
在法案提交给加州州长之前，双方展开了多次激烈论战。

如今，一切尘埃落定。
在给出的否决声明中，州长Newsom强调了他在做出这个决定时考虑的多个因素。
他担心该法案会给人工智能公司带来过重的负担，影响创新和竞争力。
他强调了加州在人工智能领域的领先地位，以及对该法案可能过于宽泛的担忧。
最后，他还提到了制定AI法规的必要性，但也强调了需要找到一种平衡。

对于SB1047的具体问题，Newsom指出该法案夸大了关于部署AI可能带来的威胁的讨论，并强调监管的门槛应该基于系统的实际风险，而不是开发AI模型所需的成本和计算数量。
他认为，较小的、专业化的模型可能同样危险，甚至更危险。
因此，在监管AI时，应该考虑到模型的实际能力、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等因素。

Newsom还提到，他已经在30天内签署了十多项与AI相关的法案，这些法案涵盖了多个方面，包括打击露骨的Deepfake内容、保护表演者的数字肖像、消费者隐私等。
这表明加州在AI安全方面已经采取了一系列措施。

针对SB1047对AI风险的评估缺乏科学分析的问题，Newsom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。
他们将重点对前沿模型及其能力和风险进行基于科学的轨迹分析。

加州的这一决策展现了对AI监管的深入思考。
Newsom意识到，在制定AI法规时，需要找到保护公众免受技术威胁和保证技术创新之间的平衡。
他强调，任何有效的AI监管框架都需要跟上技术的发展步伐，建立在经验证据和科学的基础上。
这一决策也体现了加州在人工智能领域的领导地位和对公众利益的关注。

对于支持者和反对者来说，这是一个重要的转折点。
虽然有人对结果感到失望，但这也提醒我们，在AI的监管问题上，没有绝对的胜利或失败。
这是一个长期而复杂的讨论过程的一部分，旨在确保人工智能技术的安全、公平和负责任的发展。
对于人工智能社区来说，这可能是制定更有效、更具包容性和前瞻性的监管政策的开始。

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