当前，人工智能技能对科学研究变革性创新效益逐渐显现，催生一系列生物、材料、物理、化学等领域打破性研究创新，使人类社会进入新的快速发展期。
美国作为人工智能强国，已将人工智能纳入政府政策管理的核心，在发展人工智能技能的同时，正全力推动人工智能对科研创新效果的提升，以期形成人工智能对科技前沿探索的最大乘数效应，保持美国未来科技上风。
本文全面回顾近一段期间美国政府人工智能管理政策，从政策设计、机构管理、配套举动步伐平分歧维度剖析美政府如何引发人工智能赋能科研创新的计策性举措，以期带来新的思考与启迪。

技经不雅观察丨从美国政府政策看：若何激发人工智能驱动科研立异潜力_人工智能_数据 计算机

一、美政府对人工智能驱动科研创新的理解

美政府在推广人工智能技能过程中对技能赋能的实质理解不断加深，既关注正向创新浸染，也关注研究风险与安全，笔者剖析近一段期间美国政府期间政策，总结其对人工智能促进科技创新的理解。

理解一：人工智能对科技实验的变革是颠覆性的

美总统科技顾问委员会2024年4月提出“负任务地运用人工智能，将从根本上改变科学研究办法，人类科学家有望办理当下社会最为紧迫的寻衅”。
科研领域运用人工智能可以拓展人类知识的边界，对人类科技研究将产生颠覆性变革。
从实验层面看，人工智能对科技创新的提升可表示在三个方面：

一是人工智能快速迭代，作为科研工具的实用性大幅增强。
随着人工智能技能研究不断深入，处理问题的能力不断提升，深刻带动科技研究创新升级。
以深度学习为例，谷歌旗下DeepMind在2018年推出AlphaFold 1后，6年间版本迭代三次，2024年推出的AlphaFold 3能力大幅升级，已可赞助科学家预测蛋白质与其他分子相互浸染时的构造。

二是人工智能运用深入，作为创新工具的效率进一步提升。
一方面，机器人科学家或成为现实。
2023年11月，美国劳伦斯伯克利国家实验室发布基于机器人的自主材料实验室（A-lab）最新成果， A-Lab可处理比人类实验员多50-100倍的材料样本，并可在没有人为干预的情形下自主进行24小时不间断实验；另一方面，模型大范围运用后，本钱更低。
例如景象预测领域，美科学家创造人工智能算法演习完成后，运行本钱低于传统打算公式建模的景象系统。

三是人工智能创新加速，有利于拓宽科技研究边界。
2023 年7月，Google前CEO埃里克·施密特在MIT Technology Reviews揭橥评论称：“目前，跨领域知识领悟与天生式人工智能或超大型深度学习模型已扩展科学的可能性”。
例如，深度神经网络、深度强化学习等人工智能已运用于托卡马克核聚变的等离子体研究，拓宽科研边界，缩短科学家对前沿未知领域认识过程；基于现有材料数据演习人工智能，可快速研制创造未知的材料构造。

理解二：人工智能推动科研创新关键在于数据

2023年5月，美发布《国家人工智能研究与开放计策操持（2023版）》提出，要“推进以数据为中央的知识创造方法”。
构造化数据演习直接影响模型利用结果，在科研领域，人工智能驱动创新成为新科技范式，关键在于数据利用。

一方面，采取统一原则推广数据集。
美学界目前普遍认可“可查找性、可访问性、互操作性、可重用性”（FAIR）原则，并基于此开拓相应政府所辖领域数据库。
例如，美国国立卫生研究院数据科学计策办公室在2021年至2023年间基于FAIR原则，帮助83家机构共108个项目，为研究职员供应生物与医疗领域数据资源研究项目。
并且，美国国立卫生研究院基于大数据到知识（BD2K） 操持设立bioCADDIE、CEDAR等生物数据领域研究社区，推广数据利用与研究。

另一方面，高度关注科研领域人工智能数据管理。
2023年10月，美总统拜登在“关于安全、可靠和可信地开拓和利用人工智能的行政命令”中，针对科技研究中的数据管理向各主管机构提出多项哀求：一是向公众年夜众供应联邦政府数据访问；二是加强数据清单审查与管理，防止数据被应于危害安全的研究；三是进一步向研究领域开放涉及高性能和数据密集型打算的资源；四是探索提高生物与医疗领域数据质量的举措，在确保隐私与安全条件下，进一步放开临床研究所需的数据；五是在法律许可框架下向小企业开放研究所需的数据集。

理解三：人工智能在科研领域运用或产生安全风险

只管人工智能发展迅猛，现阶段人工智能对科技实验并非都是正向结果。
2023年10月，美国国家人工智能咨询委员会（NAIAC）发布一份最新的人工智能未来潜在风险调查结果，对人工智能研究与运用持谨严态度。

其一，囿于对人工智能根本运算理解不深入，人工智能在科研领域运用存在“黑箱问题”，导致人工智能运用在实验领域存在谬误。
美国国家科学院在2022年提出“学术界在利用人工智能工具过程中，人工智能质量难以评估，可能对科学领域及其运用造成危害”。
2023年6月，美国政府问责局提示天生式人工智能在利用中存在“幻觉征象”，科研职员在构建人工智能系统过程中每每面对的是未知的运用结果，在演习模型的数据中或存在偏见，会放大天生式人工智能输出造成危害的可能性。

其二，随着人工智能遍及，多数职员在人工智能安全管理存在不专业征象，导致人工智能算法安全漏洞与外泄风险。
美国国家人工智能咨询委员会指出，在人工智能利用中存在规避安全征象，有些安全规避征象并非本人主不雅观意愿，是利用职员对安全理解不到位，编辑和利用过程中存在运用“绕过”监管的风险。
并且，美国国家人工智能咨询委员会提出，开源模型在生物、化学、网络等领域运用被恶意利用或产生新的国家安全风险。

其三，人工智能成果推广是一个别系工程，需严格界天命据与模型伦理道德边界。
美国国家人工智能咨询委员会在2024年5月就促进人工智能在科技领域运用发布研究报告，个中将数据利用“知情赞许”纳入关键政策建议，提出要在尊重数据利用人与被利用人知情权的条件下，许可日常数据网络及运用于科学研究领域。

此外，面对人工智能快速运用，美国民众对政府人工智能管理存在一定焦虑。
美国皮尤中央2023年11月在全美发起一项人工智能运用调查，结果显示：超过60%受访者对医疗过程中利用人工智能感到不适；在利用ChatGPT受访者中，约67%人希望政府采纳更加严厉监管举措；78%受访者对人工智能运用造成的风险感到不安。

二、美已开展一系列举措加强人工智能驱动科研创新

为进一步将人工智能上风转化为实际科研创新成果，美政府已开展一系列举措，促进人工智能驱动科研创新。

举措一：启动国家人工智能研究资源试点项目

美政府推出国家人工智能研究资源 (NAIRR) 试点项目，机构事情组由白宫科技政策办公室与美国国家科学基金会共同管理，环绕人工智能研究与科研创造所需资源进行统筹，侧重于支持美学术界研究和教诲。
NAIRR试点项目于2024年1月24日启动，为期两年。

详细来看，NAIRR试点项目旨在通过增加对各种人工智能干系根本举动步伐资源（打算能力、数据集、预演习模型、软件系统、平台）访问，知足研究职员需求。
第一阶段，NAIRR将为美科研职员供应高性能打算机、人工智能特定资源（如：预演习模型、数据集等）。

目前，NAIRR 试点项目已涵盖14家政府机构（国防部、能源部、航空航天局、国立卫生研究院等）与26家科技企业（微软、谷歌、OpenAI、IBM、亚马逊、英伟达、AMD等）。

根据NAIRR 事情组建议，目前NAIRR 试点项目履行以下管理和管理构造：

图1：NAIRR 试点项目管理框架

举措二：简化联邦政府数据访问程序

人工智能科研领域模型演习须要相应领域科研数据，美政府已在《国家人工智能研究与开放计策操持（2023版）》中，将数据访问与开拓列入关键举措之一，进一步鼓励并促进联邦数据开放。

对付政府拥有研究数据，美政府已将可公开数据放置在data.gov、science.gov等公开网站。
对付非敏感可公开的数据，已经开放在各大政府网站。
例如，国家航空航天局已将地球科学等数据集开放在网站中，供研究职员利用；国家科学基金会推出共访问操持2.0，个中进一步提高科研数据开拓与公共访问便捷性。
对付须要申请或授权利用数据，在履行身份访问管理根本上，也进一步支持与研究职员共享数据；根据癌症登月操持，国立卫生研究院正培植并扩大癌症研究数据生态系统，鼓励数据间共享，以支持对个体患者癌症治疗，并推动新疗法创造；美国家科学技能委员会表示，出于隐私或安全须要，联邦政府可以供应政府数据安全平台，目前干系部门正研究涉及国家安全数据做事授权。

举措三：加强人才培养与学科培植

人工智能驱动科技创新对科学家与人工智能专家提出新的需求，广泛须要大量交叉领域复合人才。
计策层面，美国人工智能研发计策将人工智能人才培养拆分为十项详细事情，分别牵头履行。
个中，既考虑自身劳动力再教诲、学生多元化培养、学科培植等问题，也涉及如何吸引环球人工智能人才赴美事情。

各联邦机构也积极开展相应STEM人才培养。
美国国家科学基金会2023年10月宣告拨款 1600 万美元加强和多样化人工智能研究能力；2023年12月启动未来人工智能劳动力教诲操持（EducateAI），进一步扩大人工智能领域教诲规模，覆盖K12及本科生阶段。
美能源部与国家科学基金会合作，依托高性能打算网络，为科学家及研究职员供应人工智能学习做事，目标到2025年培训500名研究职员，知足研究领域人才需求。

举措四：进一步加大项目与投资勾引

美政府多部门已设立基于人工智能科研项目，进一步通过政府资金勾引人工智能推动科研创新。

勾引人工智能赋能科技创新方向

一方面，设立投资项目勾引人工智能与科技方向。
例如，2023年国家科学基金会投资7250万美元，用于推动办理重大社会寻衅所需的前辈材料的设计、创造和开拓；2023年美国能源部已在未来五年内为量子科学中央供应1.15亿美元帮助，个中包括支持人工智能赞助量子材料创造和设计；2024年，国家标准与技能研究院启动人工智能在制造业领域运用研究项目并宣告设立新机构，将在未来五年投资7000万美元加强人工智能在制造业领域研究；国立卫生研究院设立“通向人工智能桥梁”（Bridge2AI）基金项目，推动生物医药与人工智能结合领域研究发展。

另一方面，政府部门就所统领领域可开展人工智能研究进行剖析并发布方向报告，为各机构研究供应方向性参考。
例如，美能源部2024年发布《人工智能与能源：当代电网和清洁能源经济机遇》《能源领域人工智能高等研究方向》，进一步勾引能源领域人工智能科研创造方向。

2.加强人工智能根本举动步伐投资

公共做事方面，2024年美能源部宣乐成立“人工智能和数据中央根本举动步伐供电事情组”。
将在今年年中发布关于知足人工智能等根本举动步伐培植能源供给政策研究报告；能源部宣告在今年内召开电力负荷增长利益干系者会议，涉及公用奇迹公司、数据中央、清洁能源开拓及运行企业。
此外，美政府正研究量化全美数据中央能耗与水耗。
受美能源部委托，劳伦斯伯克利国家实验室目前正在对全美数据中央区域能源和水资源利用情形剖析与调研。

数字根本举动步伐方面，拜登政府从容朝以来，大力推动根本举动步伐投资项目，依托《两党举动步伐投资法案》《芯片和科学法案》《通胀减少法案》等一系列法规，在高性能打算、数据中央、宽带、电网等领域持续投资并为其供应税收抵免，加强数字根本举动步伐培植。
例如，能源部2023年拨款4000万美元，用于提高数据中央冷却效率；卫生与"大众做事部推出数据中央优化多年期操持（2023-2026），进一步提高数据中央运行效率，整合更换优化其统领数据中央。

举措五：勾引学术界与其他互助伙伴开展多元化研究

美政府高度重视人工智能研究领域互助生态培植。
自2016年奥巴马政府首次发布国家人工智能研发计策方案以来，如何创建和培养适应人工智能发展创新环境一贯是美政府管理者高度关注

政策方面；2019年特朗普政府首次修订国家人工智能研发计策方案，个中增加一项计策重点，将进一步促进人工智能研究与运用领域公私伙伴关系，重点是“政府—大学—家当研发伙伴”关系；2023年拜登政府第二次修订国家人工智能研发计策方案，个中互助生态培植是修订重点，在原有计策根本上，将“政府—大学—家当研发伙伴”计策方向扩大为“与学术界、家当界、国际伙伴和其他联邦实体互助”，并新增“建立原则性和折衷性人工智能研究国际互助方法，优先开展人工智能研发国际互助”。

各联邦部门积极通过细分领域研究操持，加快推动美人工智能研究互助生态构建。
例如，美国家科学技能委员会在2021年修订“材料基因组操持计策操持”（MGI）提出，为美研究职员创建一套统一的跨学科研究工具与方法，包括：打算（理论、建模、仿照）工具、实验（合成、特性、处理）工具、综合研究平台、数据根本举动步伐等。
美国家科学基金会整合2016年至2020年间研究资源，创建材料创新平台，由一套实验和打算工具组成，支持全国研究职员访问，可对晶体成长、材料与生物学领悟开拓等领域开展研究。

举措六：勾引科研职员加强人工智能风险管理

环绕人工智能运用风险，美政府已开展一系列举措，从科研角度看，美政府正逐步勾引和规范科研职员利用人工智能。

一是行业主管部门明确道德边界。
人工智能运用风险最多领域目前集中在生物研究中，2022年10月，美国卫生及公共做事部针对人体实验中人工智能利用原则制订明确规定，并环绕规则阐明进行详尽解释。
例如，数据网络层面，人类受试者或数据供应者应被明确奉告信息范围。

二是环绕研究伦理问题展开项目培训。
美国国家科学基金会已启动国家研究培训（NRT）操持，个中就人工智能伦理问题展开多学科研究与培训。
例如，德克萨斯大学奥斯汀分校NRT操持涉及“负任务利用合乎道德人工智能”，涉及打算机科学、机器人技能、航空航天工程等领域。

三是针对运用推出风险管理手册与指南。
2022年8月，美国能源部人工智能和技能办公室（AITO）发布人工智能风险管理手册 （AI RMP），鼓励人工智能研究职员与运用者采纳主动风险管理方法；2023年12月，美国国家科学基金会就研究成果评估中天生式人工智能利用发布规则解释，哀求审查环节不得将成果内容上传至未经批准的大模型中；2024年4月，美国国家标准与技能研究院发布人工智能风险管理框架，建议研究职员按照管理框架就天生式人工智能风险进行合理管控，个中就“获取与化学、生物、放射性或核武器干系的信息”风险进行详细剖析，并提出相应管理方法。

三、总结与思考

人工智能驱动科研创新是未来技能创新关键路径，已成为环球创新前沿，更是影响大国科技竞争关键之一。
美国作为环球人工智能强国之一，在发展人工智能的同时也在全面推动人工智能在科技研究中的创新运用。
梳理美政府人工智能驱动科研创新领域的政策、方案后，创造：

一是加强人工智能对科技创新赋能的过程与机理研究。
如何理解人工智能赋能科技创新的过程与实质机理，直接影响政府机构对人工智能事情的管理分工，也影响对人工智能的风险管理。
目前，美国已开展“人工智能安全”培植，以期建立完全的研究框架，剖析人工智能在各种运用中浸染机理与风险传导机制，以便更有针对性管理人工智能风险。

二是勾引数据适度开放。
在保障隐私安全的条件下，美国将各研究领域数据进行分批开放，进一步促进美材料、生物、医药等领域人智能运用发展。
人工智能赋能科技创新的核心在于“以数据为核心的知识创造”，随着人工智能技能创新加速，许多不同的模型算法不断呈现，可以创造新的知识，为科学家在高不愿定性的前沿研究中供应高确定性的办理路径。

三是供应成熟工具。
在保障自身需求的条件下，美国将干系领域成熟打算工具与研究平台适度对外开放，一方面，有利于集约化开拓成熟人工智能模型，减少美研究职员研究壁垒、研发本钱，提高研究有效性；另一方面，将成熟工具适度对外开放，有利于美政府层面管控人工智能研究，勾引科技创新，减少安全风险。

四是丰富研究生态。
在保障技能创新的条件下，美国通过交叉领域项目投资、发起研究同盟、促进国际互助等形式加强交叉领域运用创新与培训，一方面，可以勾引科技互助与研究方向，有利于巩固美人工智能环球创新领导地位；另一方面，借政府资金勾引研究职员规范人工智能利用，特殊是按照美政府人工智能原则开展人工智能实验，减少人工智能利用风险。

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作者简介

白路 国务院发展研究中央国际技能经济研究所研究一室

研究方向：科技计策、科技安全

编辑丨郑实

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