斯坦福大学计算机科学家李飞飞在人工智能行动峰会前夕，提出了人工智能政策制定的三大基本原则。她强调政策制定应基于科学而非科幻小说，关注人工智能的现实现状，避免沉迷于不切实际的未来设想。同时，她主张政策应务实而非意识形态化，旨在减少意外后果，激励创新，平衡风险与机遇。此外，她还强调政策必须赋能整个人工智能生态系统，包括开源社区和学术界，开放获取人工智能模型和计算工具对于进步至关重要。

🔬政策制定应基于“科学，而非科幻小说”，关注人工智能的现实现状，而非沉迷于乌托邦或末日式的未来设想。政策制定者需要明确理解，聊天机器人和辅助程序“并非具有意图、自由意志或意识的智能形式”，从而避免被不切实际的场景分散注意力。

⚖️政策应“务实而非意识形态化”，旨在“尽量减少意外后果，同时激励创新”。政策的制定应当注重实际效果，平衡风险与机遇，不应仅仅基于某种理念或偏见。

🌱政策必须能够“赋能整个人工智能生态系统，包括开源社区和学术界”。人工智能模型和计算工具的开放获取对于进步至关重要，限制这些资源的获取将制造障碍，阻碍创新，特别是对于资源相对匮乏的学术机构和研究人员。

IT之家 2 月 9 日消息，斯坦福大学计算机科学家、被誉为“人工智能教母”的李飞飞，在即将于下周在巴黎举行的人工智能行动峰会前夕，阐述了“人工智能政策制定的三大基本原则”。

首先，李飞飞指出，政策制定必须基于“科学，而非科幻小说”。她强调，政策制定者应关注人工智能的现实现状，而不是沉迷于宏大而遥远的未来设想，无论是乌托邦式的美好愿景，还是末日式的灾难场景。IT之家注意到，她特别提到，政策制定者需要明确理解，聊天机器人和辅助程序“并非具有意图、自由意志或意识的智能形式”，从而避免被那些不切实际的场景分散注意力，而是集中精力应对“真正关键的挑战”。

其次，她主张政策应“务实而非意识形态化”，即政策的制定应当旨在“尽量减少意外后果，同时激励创新”。这意味着政策不应仅仅基于某种理念或偏见，而应注重实际效果，平衡风险与机遇。

最后，李飞飞强调，政策必须能够“赋能整个人工智能生态系统，包括开源社区和学术界”。她指出，“人工智能模型和计算工具的开放获取对于进步至关重要。限制这些资源的获取将制造障碍，阻碍创新，尤其是对于那些资源相对匮乏的学术机构和研究人员来说，他们与私营部门的同行相比，往往处于不利地位。”