议程

人工智能治理格局的大部分都集中在一个共同的议程上：让人工智能系统安全、合法和负责任。这些是通过跨系统适用的标准、要求和执法来追求的目标。除此之外还有第二组担忧，通过监管的方法也无法达到，因为结果不是一个统一的阈值，而是各方之间形成的分配：一个系统运行需要消耗什么，它产生的效果是否值得这种吸引力，谁获取了人工智能创造的价值，谁承担了它的成本， 一个系统基于谁的数据、劳动力和计算，基于什么条件，谁对它的设计目标有真正的发言权，以及它所针对的社区是否随着它的条款的变化而继续存在。这种担忧无法通过事先为一个管辖区内的所有AI系统设定的要求来解决;随着价值链的形成，它们是动态配置的，并与其社会、经济和自然环境相关联，往往是跨国界的。这是私人订购的领域：配置是通过商业决策完成的，是私人和商业利益采取的，没有一方负责公共利益的利益。每一方都为自己的交易负责;没有人回答这些交易加起来的模式，因此在整个经济中形成的形状似乎不是任何人的责任。然而，除了词汇之外，它还是一个治理领域：真正具有公共后果的决定是在其中不断做出的，没有共同的工具来使其公共后果清晰易懂和可治理。

人工智能共享（AIC）框架是针对这些法律文书的提案。它借鉴了知识共享和开源的先例——标准化的、自愿采用的术语，通过积累和普通的法律可执行性而变得系统化，没有法定授权——并将相同的机制扩展到人工智能部署的条件。采用者从一组配置文件（互惠、可持续性、开放性、治理、访问、价值）中撰写一份承诺，并将其写入能力已经遵循的合同中。一旦达到这一目标，该承诺可作为一项要求扩展到价值链中的其他部分，因此一个节点上的标准化承诺可以成为下一个节点的横向要求，协调在没有任何中央授权的情况下累积起来。每个配置文件设定部署与其周围世界之间一种关系的术语。系统建立在他人提供的数据、劳动力和知识之上;互惠承认这些上游贡献，并将系统产生的部分价值返还给背后的人，他们仍然在继续工作。它的运行消耗能源和计算，并留下环境足迹;可持续性衡量尺度影响每个节点，并将其与系统所做工作的现实影响进行权衡，使部署保持至少是中性的净平衡，并在可能的情况下实现再生。开放性要求操作透明，以便独立方能够检查系统的实际行为。治理为社区和利益攸关方提供了一个在决策中具有重大影响的系统，这些决策塑造了它的运作方式和变化方式。接入使功能在用户类型之间、无论支付能力如何，都是公开可用的。价值将自动化产生的收益的一部分转化为无条件的基本收入，这些收入在许多采用者之间聚合起来，可以到达更广泛的社区。

该框架与WSIS更广泛的相关性在于，因为这些是合同条款，它们在每个国家已有的法律和商业结构中运作，并穿越跨境价值链，而不需要司法管辖区调整其法律。这使得该框架成为一条不依赖于国家监管基础设施的实施途径：任何区域的采购商或创新者都可以立即开始管理人工智能的影响，而无需等待监管部门解决这些问题。这是实现本周聚会分享的目标的一条具体途径——人工智能转型，其好处惠及所有人，而不仅仅是技术最先进的人。