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1. 国际电信规则
1.1. 美国坚持互联网自由和极少的内容限制，这一立场肯定会遭到许多国家的反对
1.2. 除去两个各方针锋相对、无法妥协的议题，比如内容限制规定，实际上所有国家都已在打击垃圾邮件和常见网络安全威胁方面达成了广泛共识
1.3. 伊朗的核心提议就是让各国政府都有权以自己的管理方式对本国的互联网进行监管
1.4. 美国属于少数派，不愿接受或签署该文件
1.4.1. 互联网并没有美国所希望的那样实现世界范围内的自由开放
1.5. 美国和欧洲的利益从某种程度上说在国际社会中仍然占少数
1.5.1. 美国可能会利用其联盟中的55个国家来解决其他国家提出的问题，通过贸易谈判等其他手段来获得影响力
1.6. 如果由GDP（1美元等于1票）来决定，那么发达国家和发展中国家之间将存在巨大的鸿沟
2. 共识
2.1. 世界各地的文化规范、政治需求和数据各不相同，人们担忧这些情况的相互交织将影响人工智能的未来发展，许多观察人士呼吁制定一套能够被普遍接受的标准
2.2. IEEE从技术的角度出发，出台了IEEE P7000标准化项目，它与《人工智能设计的伦理准则》和《自主与智能系统的伦理准则全球倡议书》中涉及的议题密切相关，后者着重倡导在人工智能和机器人开发的所有阶段考虑伦理问题
2.3. 世界各地的行动都在朝着相似的目标努力，但标准必须走出实验室，走出工作室，走出公司董事会
2.4. 当企业因为不慎使用个人数据而承受公众压力时，企业甚至会采纳“抛开GDP”的建议，让经济增长与人类发展保持一致
2.5. 人们永远无法完全模拟政府机构的反应，而这些反应可能危害或促进农业生产
2.6. 除了对专业工程师和正在发展的算法伦理思想流派的期望之外，民族国家将继续在地缘政治层面上争夺霸权
2.7. 人工智能不仅仅是一场军备竞赛，尽管它有非常明确的军事和防御特征
2.7.1. 在军事领域推动更大规模的数字创新并不是一个新奇的概念
2.7.2. 是一场政治文化竞赛、一场争夺认知权的战争，比拼的是影响思维、社会和经济的能力
2.7.3. 参赛者包括各国政府机构和关心政治的民间人士，也包括一些有共同志向的个人、民营企业及其他机构，比如工会和教育工作者
2.7.4. 人类将价值观撰写在人工智能的代码中，因为我们允许这些算法替我们做出更多的决定，所以这些系统及其缔造者的想法将营造我们的生活
2.7.5. 人工智能也许有助于解决部分问题，但它不能解决所有问题
2.7.6. 人工智能的突破将在某些方面造福全人类，无论哪个国家
2.8. 技术在解决社会问题、研究人类行为
2.8.1. 虽然认知机器可以处理规模惊人的巨大阵列，但没有一台机器能给出任何深层次的理解
2.8.2. 没有一个可行的替代模式来实现技术经济发展，而这正是世界未来的发展方向
3. 各显身手
3.1. 各国将在多个维度对未来人工智能主导权展开争夺
3.1.1. 国家实力及其背后的驱动力，包括向科学家和企业家提供的资金量、人工智能稀缺人才的聚集程度、科研水平和企业生态系统的流动性，以及一个国家建立并输出其社会价值体系和信任的能力
3.1.2. 融入了个人力量
3.1.2.1. 公民自由行使并改变自己的角色和选择的能力
3.1.2.2. 面对人工智能系统犯下的错误采取补救措施的能力
3.1.2.3. 关闭开关或选择退出的路径的存在
3.1.2.4. 公民帮助塑造人工智能治理的方式
3.1.2.5. 不遏制其发展为前提，这当然是一种难以把握的平衡
3.1.3. 有一些推动人工智能发展的制度的力量
3.1.3.1. 数据集是否足够庞大准确，是否在统计上有效，是否符合当地的利益代表的准则？
3.1.3.2. 程序员、公司和政府是否有决心以一种平衡个人和集体利益的方式来编写系统？
3.1.3.3. 这些人和机构能否保护个人隐私，代理并捍卫一个人的真实身份？
3.1.3.4. 这些人和机构是否有足够的专业技术知识和能力来代表公民以公开透明的方式管理人工智能，促进其发展，防止滥用职权？
3.2. 国家、个人和制度性权力的混合模式并非新鲜事物
3.2.1. 当今大多数政治经济互动的核心内容，自社会契约和民族国家出现以来就一直存在
3.3. 人工智能从根本上改变了这些人类固有的互动
3.3.1. 在此之前，人类的互动迫使我们思考人际关系和制度关系，反思我们的价值观和他人的价值观，训练批判性思维能力，磨炼创造力，以改善伙伴关系
3.4. 个人和机构将不得不探寻新的方式，在追求效率和便利的同时兼顾教育，培养适应社会的公民
3.4.1. 机构面临的压力将越来越大，它们被要求降低门槛，为数据建立更通畅的渠道，利用人类的本能为那些能够抓人眼球并登上头条的关系、投资和声明打开渠道，提供流量
3.4.2. 能够促进这种平衡的国家将会吸引那些重视精心设计、深思熟虑、寻找共同利益的公司和个人
3.4.2.1. 并不一定意味着民主政府或自由市场经济具有优势
3.5. 民众、机构和国家对这些维度的处理方式的看法各不相同，尤其在监管和数据保护方面
3.5.1. 人工智能的政治和战略方向导致了一些更具影响的、更为强大的差异，这些差异将对未来的认知竞赛产生重大影响
3.6. 三个主要的人工智能大国将带着自身的历史传统、特质和思想进入未来
3.6.1. 美国的做法是“强壮的男爵”式的，即重度依赖自由市场资本主义、强大的私营部门及其形成的浓厚的创业氛围
3.6.1.1. 对基础研究和高端研究的核心资金来自政府部门，但大部分的创新和控制权都掌握在美国的初创企业和数字巨头手中
3.6.2. 在中国，政府会更加强力地支持先进技术的发展
3.6.3. 欧洲
3.6.3.1. 落后于美国和中国
3.6.3.2. 建立一块“共同体公地”（Community Commons）
3.6.3.3. 欧洲几乎没有数字巨头，政府的干预程度也是节制适度的，这使得整个欧盟形成了平衡创新和保护个人隐私的氛围
3.7. 在争夺人工智能领导权的竞赛中，军事术语是没有意义的
3.7.1. 这不是一场战争。这不是一场军备竞赛
4. 欧盟
4.1. 共同体公地
4.2. 虽然欧盟曾多次试图通过反垄断诉讼来限制谷歌和微软，并在极权主义方面积累了丰富的历史经验，但欧盟仍然担心美国或中国企业可能挖掘其公民数据，将这些信息保存在不那么关心个人隐私保护的司法辖区
4.3. 有越来越多的关于民营企业数据外泄或者超越用户信任和隐私范围主动分享个人信息的报告出现
4.3.1. 欧盟在这方面已经比其他国家和地区都更进了一步，对数据和人工智能提出了更严格的个人隐私保护要求
4.4. 欧盟新出台的《通用数据保护条例》（GDPR）让公民对个人数据拥有更大的支配权
4.4.1. 如果有人要求删除自己的个人数据，那么公司必须这样做，否则将面临巨额罚款
4.4.2. 该条例还要求公司能够解释系统为何对特定的人做出特定的决定
4.5. 从经济的角度来看，这会破坏这些神经网络设计者的竞争优势，从而削减对相关应用的投资
4.5.1. 还可能导致开发和应用仅限于少数种类的可解释的人工智能系统，而使更为强大好用的应用程序流入监管更松的市场之中
4.5.2. 早期的监管也可能会严重限制实验研究。
4.6. 人工智能按需服务
4.6.1. 把人工智能看作数字经济的基础设施，类似于输电线或光纤电缆
4.6.2. 更像是绿色能源计划的额外步骤
4.6.3. 该计划将努力实现新人工智能模型的普及，建立大型的数据库
4.7. 欧盟福利国家的数字化也可能为欧洲的人工智能发展进一步打开大门
4.7.1. 许多欧洲人信任政府对颠覆性技术的管理能力
4.7.2. 丹麦政府与公民已经建立了良好的数字信任关系
4.7.3. 瑞典，有着很高的数字信任评级
5. 俄罗斯
5.1. 特别关注人工智能在维护地缘政治权力方面的作用
5.2. 那些想要从事太空或国防事业的人在俄罗斯有很好的职业前景
5.2.1. 美国要利用俄罗斯的火箭运送物资到联合空间站
5.3. “开放又难以管理”的市场大门慢慢关上，迫使非政府组织和领英等公司退出
5.3.1. 政府还开始要求服务器为其访问开设后门
5.4. 俄罗斯对西方互联网公司仍然比较开放
5.5. 需要与俄罗斯联邦储蓄银行或俄罗斯天然气工业公司这样的大型国有企业合作
5.5.1. 要么留在学术界从事基础研究
5.5.2. 要么只从资助资金中赚取更少的钱
5.6. 限制了那些科学家为颠覆性的新企业带来前瞻性见解和前沿性技术的可能性
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