剛剛，李飛飛在美國《國會山報》上發表了一篇文章《美國在全球領導以人為本的人工智能不能只靠工業界》（America's global leadership in human-centered AI can't come from industry alone）。

其中，她提到了起草「國家研究云計算框架」（National Research Cloud ），讓學者和科學家獲得目前主要由少數科技巨頭獲得的計算資源——訪問他們的云數據中心，以及用于研究的公共數據集。

這一提議得到了斯坦福大學、卡內基·梅隆大學和俄亥俄州立大學等幾所大學的支持，另外，在周二，谷歌、亞馬遜和 IBM 在內的科技公司也對此表示支持。

而此舉的目的仍然是為了應對來自中國的挑戰，該法案的發起人、加州的民主黨眾議員Anna g. Eshoo說，「我們國家在人工智能方面面臨著來自中國的真正挑戰。」國家云計算立法將作為今年國防預算授權的修正案提出。

現年78歲的Eshoo從1993年起就在國會代表硅谷地區

國家云立法，關注深度學習

「國家研究云」將把重點放在「深度學習」技術上。在語言理解、計算機視覺、游戲和常識推理等任務上取得的驚人進步，都要歸功于人工智能的一個分支——深度學習。

深度學習的發展越來越需要巨大的算力。

去年，艾倫人工智能研究所根據OpenAI的數據指出，在過去六年里，要想成為先進人工智能領域的領導者，需要進行的計算量飆升了大概30萬倍。訓練深度學習模型的成本，無休止地在海量數據中循環，可能達到數百萬美元。

對龐大計算資源的成本和需求，使得一些尖端的人工智能研究超出了學術界的能力范圍。只有像谷歌、亞馬遜和微軟這樣的科技巨頭才能在數據中心上每年花費數十億美元。

因此，計算機人才被云數據中心和豐厚的薪酬所吸引，他們離開大學加入大型科技公司。

這樣，學術研究——創新的源頭、未來突破的種子，正受到破壞。

學術研究的重要性不言而喻，有些領域雖然目前沒有盈利，就像上世紀80年代深度學習的故事一樣，是一小部分學者多年來培育了這一領域，直到2012年，它有了足夠的算力和數據，才實現真正起飛。

相比國家投資建設云數據中心，花錢購買更合理，所以李飛飛聯合斯坦福HAI另一位主任John Etchemendy共同提出了「國家研究云」。

以下是文章正文：

美國支持以人為本的人工智能

近日，拜登政府貫徹了國會授權，成立美國國家人工智能研究資源工作組（National AI Research Resource Task Force，NAIRRTF）。

NAIRRTF隸屬于「國家人工智能計劃辦公室」，這是川普在下臺之前成立，這個辦公室負責監督和實施美國國家人工智能戰略，并將成為美國政府在人工智能研究和決策過程中與私營部門、學術界進行協調的中心樞紐。

NAIRRTF頂尖的專家分別來自聯邦政府、高校及私人組織，致力于加強美國人工智能領域的基礎，推動該領域發展。

工作組將向國會提交兩份報告，中期報告，2022年5月提交，這將是一份全面的戰略和實施計劃，2022年11月提交最終報告。

李飛飛是計算機科學家、AI研究員、教育家，同時也是斯坦福大學以人為本的人工智能研究所的聯合主任，她大力支持兩黨立法授權成立該工作組，也成為了組內成員之一。

打造以人為本的AI，美國不可或缺、無法替代

李飛飛認為，從制造業到衛生醫療，從運輸業到國防，AI這一技術具有促進創新的巨大潛力。成立NAIRRTF，是團結美國各界人士的重要機會，能夠幫助美國鞏固在AI領域的世界地位。

她認為，正如所有人類文明擁有的技術一樣，「人工智能」對我們而言都是一種工具，AI的應用效果要看我們怎么去創造、怎么去使用。AI能夠反映出我們社會以及當下這個時代的「價值觀」。

無論公私，各領域都在打造越來越復雜的科技手段，但這樣不僅會放慢經濟發展，甚至還會監視公民、審查美國人習以為常的自由言論、實行其它社會管控手段。這很可能會形成嚴峻的「數字獨裁主義」，無論人們身在何處，都會威脅到他們的言論、生活、行動的能力，甚至還會威脅到人們思考的自由。

另一方面，李飛飛認為，美國領先發明的技術，如燈泡、飛機、個人電腦和互聯網等，都植根于普世的人權和民主的價值觀。這些技術能夠為更加自由繁榮的未來奠定基礎。

AI能處理常規的工作，讓人們將精力放在更有意義的工作上。數字工具能夠協助醫療診斷與治療，提高病人看護的水平，也能幫助老年人。AI技術還能抵御勒索軟件和其它網絡攻擊，保障世界各國的安全。

李飛飛認為，美國具有獨一無二的創新能力，希望通過打造AI以適應更好的未來，美國行業、大學和聯邦政府的領先創新生態系統還有巨大的發展潛力。

美國憑借以上三個優點，足以成為打造以人為中心的人工智能中，必不可少且無法替代的重要角色。

為了確保未來科技能夠造福社會，李飛飛表示，我們必須要引領創新，與盟友一起，基于民主與人權，共同開發使用人工智能。

人工智能發展困境

考慮到這一點，NAIRRTF的任務已經確定，它來自于一個明確但困難的問題。

美國在經濟、科學和國家安全領域的領導地位，取決于先進科技的能力，包括人工智能領域不斷取得更多創新突破。

然而今天，昂貴的算力和人工智能研發所必需的數據只能提供給一小部分最先進的技術公司。

即使在這些強大的技術公司成功探索和推進人工智能應用的同時，投機性的基本和基礎學術研究已經放緩，因為資源已經變得遙不可及，老師們也已經加入人工智能行業。如今，許多人工智能博士紛紛進入企業，不僅產生長期創新或造福社會的研究減少，而且培養下一代學者和產業工人的人也更少。

全國性研究云的計劃

那么，接下來要怎么做？

答案顯而易見：為了保持人工智能的全球領先地位，美國必須建立一個由工業界、學術界、民間社會和聯邦政府組成的創新生態系統，組成來源變廣泛了、自然更具有包容度。

要實現這一點，關鍵在于美國是否有能力培養和支持美國學術研究人員對其巨大潛力的開發，他們目前沒有機會獲得與大型科技公司相同的人工智能R&D基礎設施。

如果沒有聯邦政府對這種基礎和基本的人工智能研究的資助，仍然按照傳統做法——在大學進行研究，然后在工業中進行商業化，那么人工智能創新之源將很快枯竭。

基于這一迫切需要，NAIRRTF被賦予了起草「國家研究云」（National Research Cloud）框架的任務，該框架將平衡參與人工智能研發的各方需求，并使人工智能研究、教育和創新民主化。

「國家研究云」將幫助現今研究人員領導關鍵的、基礎性研究，還將成為教育下一代人工智能科學家、學者、發明家和行業領導者的寶貴資源。

「國家研究云」是一個好的開端，也很必要，可以刺激人工智能的創新研究和變革性突破。

李飛飛表示：有了NAIRRTF，我希望我們能夠把所有類型的人和團體聚集在一起，為真正以人為本的人工智能打下基礎。

最后，李飛飛指出：毫不夸張地說，全球技術發展的未來可能取決于我們是否能做好這一點。

目前，「國家研究云」在這個階段還是一個概念性的藍圖，但這也是大學和科技公司為說服美國政府增加對人工智能研究支持的巨大努力。