纽约市AI战略 ③︱人工智能和大苹果：探索纽约AI研究、教育和商业机遇

栏目：小说资讯时间：2023-08-14

　　原标题：纽约市AI战略 ③︱人工智能和大苹果：探索纽约AI研究、教育和商业机遇

　　导读：本篇继续围绕人工智能涉及的两大领域讨论其发展与机遇：1）合作关系，纽约市拥有大量的人工智能研究活动和人才，但通常城市需求和这些组织的合作途径是不明确的，政府积极尝试与促进与学术界、工业研究实验室、企业、非营利组织和社区的外部伙伴关系；2）商业、教育与劳动力，人工智能在招聘和管理中的使用越来越广泛，其涉及工作角色多种多样。纽约市拥有健全的教育和培训基础设施，目前已经有众多项目可以满足人工智能技能的需求。纽约市对于人工智能教育和人才培养的方法应充分考虑，使纽约人能够在受到人工智能增长影响的各种工作场所和角色中蓬勃发展，并支持公平获得机会。

　　原文｜纽约市长办公室首席科技官办公室

　　翻译｜冀希希、管含硕、东方、钱晓璐、王思羽、绳彤、戴晓天、邱同春、薛昊天、杨偌醴、庞澍、张沁雨、徐颖、沈德瑶、毛凯蒂、郝乾炜、张鹤鸣、刘博宇

　　校核｜众山小排版｜刘安迪

　　编辑｜众山小文献｜刘小美

　　三、发现与机遇（续）

　　合作关系

　　AI NYC

　　调查发现

　　纽约市拥有世界级的人工智能研究和人才来强大纽约市的能力。但机构和外部利益相关者都希望有更强的合作渠道。

　　城市利用人工智能的能力也可以通过与一系列外部团体的合作得到有效加强。正如上述生态系统描述中所指出的，本市拥有大量的人工智能研究活动和人才，涉及学术界、非营利组织和私营部门。此外，由于许多围绕人工智能的关键政策和伦理问题仍然是开放性的研究议题（见附录A），应用研究合作是必不可少的。

　　如今，城市和这些组织在确定和引导合作关系方面都面临着困难。城市的需求和组织结构对外部团体来说往往是不透明的，而且参与的途径也不明确。同样地，市政府也常常不知道外部的项目和资源。在处理这类合作关系时，可能会有一系列的行政和后勤挑战。行政和法律审批过程可能是漫长的，涉及多个实体和步骤，同时，各方的时间线也无法保持一致，这是因为对产出有不同的时间需求或者因为学生们被学校学制的安排限制了参与城市工作的时间。外部合作伙伴也经常有不同的需求或方法来分享数据或公布结果。目前，纽约市和其他城市都有一些组织架构和项目可以解决其他领域的一些挑战，并且可以当做一个普世性的方法基石。

　　案例：Town+Gown

　　纽约市和学术研究服务采购

　　Town+Gown：NYC是一个全市性的研究项目，于2009年由设计和建设部（DDC）建立，该项目创建了各种结构和活动，以协调城市研究需求和大学与建筑环境相关的能力。这包括一个全市范围内的主学术联盟合同（Master Academic Consortium Contract），这个项目向所有城市机构开放，用于支持来自于15个机构由教师主导的学术研究服务，包括纽约市立大学、哥伦比亚大学、纽约大学、福特汉姆大学和其他许多机构。

　　Town+Gown:NYC还有一个体验式学习的部分，促进机构与来自学术联盟和其他学校的学生之间的“实物交流”，并在教师和学生主导的工作基础上开展知识共享活动。虽然Town+Gown自称专注于建筑环境，但该项目可以作为一个更广泛的学术合作模式应用在数据科学和人工智能等领域。事实上，许多机构的研究需求已经可以在主学术联盟合同本身中得到满足，因为DDC认为“建筑环境”是一个广泛的“跨学科”领域，而科技是其关键组成部分。

　　图一、Town + Gown 活动现场。（照片来源：纽约市设计和建设部）

　　图二、Town+Gown NYC最近两个项目的成果。第一个是“通往纽约市碳中和的道路”，它提供了自本世纪中叶以来对纽约市的能源供应和需求最全面的情景分析。第二项是“纽约市雨水恢复计划”，这是全市范围内首次对基于降雨的洪水进行分析，使该市能够制定新的计划。来源：纽约市设计和建设部

　　案例：德克萨斯州奥斯汀市，Good System和地区间主协议（Master Interlocal Agreement）

　　与此相关的是，奥斯汀市和德克萨斯大学奥斯汀分校（UT Austin）有一系列正在进行的合作，但发现众多的合作方式难以被追踪记录。此外，他们发现，将研究协议作为商业或采购合同来处理，大大减慢了合同谈判的速度，研究合作没有达成最佳做法的共识，因此错失了许多将政府机构与研究专家合作的机会。

　　除了直接建立在ILA基础上的项目外，UT Austin还创建了一个名为Good Systems的项目，这是一个为期7年、价值1000万美元的合作应用研究工作，旨在设计有益于社会的人工智能技术。其中许多项目都与奥斯汀市的不同机构有合作关系。

　　除了像Town+Gown这样的现有项目，像这样的倡议以及其他城市和司法管辖区的类似伙伴关系，都为纽约市提供了可以借鉴和学习的模板。

　　案例：NYC[x] 创新研究员和志愿者人才

　　纽约市政府还执行了一系列成功的计划，将私营部分的从业人员短期引入其工作，以满足内部需求，同时向外部志愿者提供宝贵的公共利益经验。例如，纽约市CTO与非营利组织US Digital Response合作，在2020年建立了NYC[x]创新研究员计划，嵌入三到五人的团队，为广泛的机构开展项目服务，通过使用精益、敏捷和以用户为中心的方法迅速解决具体挑战。这些项目涉及的主题包括仇恨犯罪、公平的宽带采用、语言翻译、老龄化服务和CityPay——一个每年处理210亿美元交易的财政部支付门户。

　　案例：公共利益技术和其他研究实验室

　　如前所述，大学（或大学集团）有许多当地的研究实验室，旨在解决公共利益方面的问题，其中许多问题与人工智能相关。这些实验室包括纽约大学的GovLab、城市科学与进步中心（Center for Urban Science and Progress）和AI Now研究所；康奈尔科技的城市技术中心和公共利益技术工作室（Urban Tech Hub and Public Interest Tech Studio）；以及哥伦比亚大学国际和公共事务学院和数据科学研究所的一系列项目。还有其他领先的组织，如芝加哥大学的纽约犯罪实验室和Ideas42，这两个组织都与市政府在刑事司法项目上进行了合作，具体合作在第2章节中有所描述。

　　除了大学之外，工业研究实验室承载了大量的人工智能研究。纽约市有许多国际知名的实验室，包括Facebook人工智能研究（FAIR）、微软研究院（其中包括一个专注于“人工智能的公平、问责、透明和道德”的杰出团队）和谷歌大脑（Google Brain）。除了出版刊物之外，这些实验室还发布了关键的开源软件——特别是TensorFlow和PyTorch——为更广泛的人工智能生态系统提供动力。这些实验室不仅与大学合作，还吸引了来自世界各地的顶级人工智能人才在纽约市生活和工作。

　　如上所述，纽约市立大学作为全国最大的城市公立大学系统，由于其规模庞大，教育和研究项目范围广泛，学生群体极为多样化，在当地生态系统中发挥着关键和独特的作用。此外，公共利益技术大学网络（PIT-UN）是几十所高等教育机构的合作，包括纽约市立大学、哥伦比亚大学、康奈尔大学和纽约大学，以及哈佛大学、麻省理工学院、斯坦福大学和全国其他领先的学术机构，致力于通过“培养新一代有公民意识的技术专家和精通数字技术的政策领导者”来建立公共利益技术领域。

　　案例：NYCEDC 对纽约市负责任人工智能中心

　　2019年5月，纽约市经济发展委员会（NYCEDC）发布了一份意向书（RFEI），以确保纽约市负责任人工智能中心（NYC Center for Responsible Artificial Intelligence）的发展和运营，这个中心是一个创新、合作和应用研究空间，旨在支持在纽约市创建负责任的数据科学和人工智能。该中心旨在为纽约市不断增长的人工智能生态系统提供负责任的创新纽带和驱动力，并远高于纽约市作为包容性和注重道德性使用高科技领导者的名誉。

　　这些目标将通过一个容纳四个关键活动的物理空间来实现，这些活动将道德作为人工智能和数据应用的核心组成部分：1）应用研究实验室，创造最佳实践和工具，在开发和测试真实世界的人工智能应用时，将道德融入其中；2）数据合作组织，开发和测试数据共享模式，以保护隐私并实现负责任的创新；3）人才和教育计划，为数据和计算机科学学生和行业专业人士开发严格的道德课程；以及4）人工智能公益计划，提供空间和资源，支持创造和使用人工智能的公司，为社会公益服务。

　　市政府计划与当地和全球领导人合作，投资高达700万美元以支持这些计划，并确保数据和人工智能技术的创新惠及纽约居民。在COVID-19大流行之前，NYCEDC与RFEI应答者进行了讨论，但由于COVID相关的预算打断进度，该中心的采购被暂停，直至进一步通知。

　　机遇

　　（1）指定一个中央城市团队，将机构需求与学术机构的能力相匹配，并支持持续的合作关系。

　　在大学里，集中的研究办公室通常隶属于大学的研究副教务长办公室。这些办公室可以为大学带来巨大价值，例如作为一个中央联络点为大型大学导航。在本市设立类似的中央联络点，将大大减轻外部利益相关者和本市机构的行政负担，并可仿效Town+Gown:NYC计划或其他此类倡议。

　　这个团队的组建应在人口结构方面优先考虑多样性和包容性，但也要考虑到不同类型的机构、领域和学科；应该包括公立大学和社区学院，以及非技术学科和纽约市各种背景的学生和教员。

　　（2）培养与外部专家的合作机会。

　　城市可以利用纽约市丰富的本地研究和从业人员社区，通过促进与外部专家的合作机会，扩大其使用和规划人工智能的能力。如本节结论所述，通过中央协调，可以减轻建立和管理这些合作关系的难度。

　　此外，合作关系的设计可以实现互利，以支持持续的价值和使用：为当地研究人员和从业人员提供宝贵的应用研究或公民技术机会，同时为城市工作提供所需的专业知识。这样的合作关系提供了额外的好处，即促进各部门的参与，这可以支持更多的意识和围绕共同目标的协调。

　　市政府可以探索扩大成功的模式，如MOCJ与Luminosity和CLNY的合作，以及NYC[x]创新研究员计划，以扩大它可以引入的组织和专业知识领域。

　　（3）为城市人工智能生态系统中的不同团体以及城市机构创建持续的参与结构。

　　为了加强和深化各部门之间的关系和任务的一致性，城市可以作为当地生态系统的召集人——聚集研究人员、公民技术和宣传团体、行业从业者和社区团体，以双向分享工作，并讨论新出现的问题和机会。在这方面，城市可以使用各种模式，所有这些模式都应强调跨学科、公平和包容。例如，重要国际人工智能会议正越来越多地转向混合模式，在世界各地将有多个“观察中心”，供与会者在当地与其他研究人员聚集，同时以虚拟方式参加会议本身。这一趋势在大流行期间明显加快。城市可以考虑提供物理空间，并召集当地的ML社群参加这些会议，从而演变为主要的聚会活动，并从各个渠道使整个生态系统有机发展。由于广泛的利益相关者群体对人工智能的高度兴趣，这些会议有成千上万的人参加，还有大量的公司、创业公司和其他组织，因此，这些会议不仅可以展示学术研究，还可以承办主要的招聘和社交活动。

　　图三、一个先进的机器学习和人工智能会议——神经信息处理系统（NeurIPS）的参与者。NeurIPS和其他主要会议吸引了全球成千上万的与会者。（来源：Mila - 魁北克人工智能研究所。）

　　商业、教育和劳动力

　　AI NYC

　　调查发现

　　目前有多项努力正在推动本地的人工智能人才培养，而该城市也拥有雄厚的机构和项目可供利用；对这些努力进行战略和业务协调可以提高其的影响力。

　　“让新的领域对所有美国公民开放以促进发展符合美国传统，这正是使美国强大的原因之一。”-- Vannevar Bush, 《科学：无尽边界》，前美国科学研究和开发办公室主任

　　人工智能在招聘和管理中的使用越来越广泛，任务和角色的自动化程度也日益增加，同时与人工智能和相关系统的创造、集成和管理有关的工作职位也在扩大。人工智能以各种方式影响着纽约人的工作生活，而这些影响在未来几年只会有增不减。因此，纽约市对于人工智能教育和人才培养的方法应该考虑到人们一生中的各种需求，使纽约人能够在受到人工智能增长影响的各种工作场所和角色中蓬勃发展（有关人工智能在招聘和劳动力中使用的一些讨论，参考文献1和2，请后台留言联系我们下载）。

　　人工智能在纽约市的K-12教育、数字扫盲计划、再就业倡议、实习项目、高等教育培训等中都具有重要意义。不断变化的环境也使得对协调、战略性的方法的需求特别迫切。COVID-19疫情加速了其中一些方面的行动。例如，过去一年来，激励许多公司提升自动化水平，这可能会影响白领和蓝领的工作安全和工作质量。此外，有研究表明，受疫情影响最严重的人群也最有可能因自动化而失去工作，例如，那些从事食品制备和其他一线职业的人员。就整个纽约市的各项努力中，解决人工智能在工作场所的影响以及在获得信息、技能和机会方面存在的不平等现象将是关键。

　　重要的是，纽约市的努力认识到“人工智能工作”是多种多样的，其工作内容不仅包括专注于建立人工智能模型，还包括数据清洁，设计研究，产品和项目管理以及其他内容。这些角色通常被赋予各种非标准的工作头衔，并且在各个领域的公司中都存在，这不仅仅局限在技术公司。这可能使整个劳动力市场对雇主和求职者来说都具有挑战性。此外，对现有的和职业生涯中期的工人进行再培训或提高技能是一个关键的需求，也是在当地生存环境中培养“双语”素养的重要工具。支持个人和团队的发展，将技术技能与领域专业知识相结合，也是有效和负责任地利用人工智能的一种有影响力的方式。

　　纽约市本身的劳动力并不能免于这一更为广泛的转型，他们将不断需要发展和保持相关技能，以有效和负责任地使用、管理和规划人工智能。事实上，这一战略所概述的许多机遇将取决于城市工作人员是否不断提升技能和能力。因此，将公务员队伍纳入纽约市的考虑是至关重要的。

　　纽约市拥有健全的教育和培训基础设施，从公立学校到一流大学，再到以社区为基础的培训项目，都可以为这些努力发挥杠杆作用。目前已经有众多的项目可以满足人工智能技能的需求。如今有机会，可以更好地联系现有的这些项目，以确保居民在走向或通过就业机会时能够逐步培养技能并在其中获得资源，并且雇主可以随时接触到各种人才。

　　图四、根据城市未来中心（Center for an Urban Future）2021年的一项分析，高度可自动化的工作更常由有色人种担任。(来源：摘自“为公平的复苏而提高技能”（Upskilling for an Equitable Recovery），城市未来中心（CUF），2021年。)

　　案例：CS4All

　　2015年，纽约市教育部门启动了“计算机科学普及计划”（Computer Science for All，简称CS4All）。该计划旨在于到2025年将计算机科学教育引入每所小学、中学和高中，其中重点关注女性、黑人和拉丁裔学生。该计划为教师和管理人员提供培训，并提供可根据各个学校的目标进行整合的课程材料——广泛关注基础技能和概念，包括数据和算法等。

　　案例：Tech Talent Pipeline

　　纽约市的Tech Talent Pipeline（TTP）与当地科技行业的利益相关者接触，以了解他们的劳动力需求，并建立一个具有包容性的纽约人才输送计划以填补这些需求。这包括制定培训计划，努力增加纽约市立大学计算机科学毕业生的数量，并将纽约人与科技实习和工作联系起来。纽约市立大学的许多学院还通过Tech-in-Residence Corps（技术驻校团队）提供培训，该团队与TTP合作，将行业实践者引入学校开展课程, 并教授进入劳动力市场所需的紧缺技能。迄今为止，TTP在解决人工智能相关需求方面的重点是提供与行业接轨的高级课程，如人工智能基础、数据科学、机器学习、深度学习、伦理的人工智能、自然语言处理、毕业设计等。

　　案例：支持当地科技劳动力的多样性

　　康奈尔科技公司的“突破人工智能”项目认识到“黑人、拉丁裔、原住民、低收入、第一代移民和其他边缘化人群在人工智能和机器学习方面存在历史性和系统性障碍”，鼓励纽约地区的女性和非二元性别的大学生接受培训，建立行业相关的经验组合，帮助他们获得初级工作。该项目对参与者免费，还在求职过程中提供指导和支持。该计划是更广泛的全国性“突破技术”（Break Through Tech，BTT）计划的一部分，该计划在学术和产业的交叉点上工作，推动更多的女性和被边缘化社群进入技术学位和职业。“突破科技的纽约城”是康奈尔科技大学和纽约市立大学之间的旗舰BTT合作项目，它提供了一系列更广泛的实习和培训计划，以支持女性进入该市的技术岗位。

　　同样，在PIT-UN和New America基金会的支持下，纽约市立大学斯坦顿岛学院（CSI）的圣乔治分校建立了以公共利益技术为重点的有意学习社区，旨在建立从高中到高等教育的有形途径。这项工作的目标是在技术人才管道中建立多样性，并为学生准备在当前和未来劳动力市场上有竞争力的技术技能。学生大部分通识教育课程（包括学士学位及更高）均注重公共利益技术。该项目为学生提供了机会，让他们通过CSI科技孵化器与关注社会公正的科技创业者进行互动。

　　案例：LifeSci NYC

　　在纽约市经济发展委员会（NYC EDC）的领导下，对生命科学研究和开发（R&D）及相关创新的10亿美元投资项目，预计到2026年将创造近16,000个新工作岗位，其中许多可以让没有高级学位的纽约市民获得。其建立在现有的市生态系统基础之上，包括9个主要研究中心、50多家医院、100多个研究中心，这些中心总共获得了超过20亿美元的年度美国国立卫生研究院（NIH）联邦研究资助，其拥有一支才华横溢、多元化的员工队伍，以及一些其他的引领行业的企业，这些企业每年吸引了超过10亿美元的风险投资。这项工作的重点是将现有的研究人员和机构与提高项目商业化水平所需的资源联系起来，为生命科学公司在城市内的发展释放空间，并为在五个行政区内支持这些公司所需的人才和劳动力建立一条有力途径。

　　案例：分析交换服务（Analytics Exchange）和其他城市专业发展项目

　　MODA的分析交换服务（AnEx）是一个内部实践社区，每季度召开一次，为城市分析方面的专业人士提供机会，来展示他们的成果，学习新技能，并讨论共同的兴趣和关注点。此外，还有一系列的外部资源可以用来培养城市工作人员的能力，比如技术公司提供的在线课程或公开的培训材料，DCAS也提供了一系列全市范围的专业发展资源。

　　政府、专家和广大公众目前对私营部门公司如何或在多大程度上使用人工智能、他们的职工如何工作、哪些职位会因自动化而改变、以及公司在哪些方面可能有新的需求和利益等方面的了解程度有限。

　　此外，可能很难辨别和跟踪私营部门通过人工智能影响纽约市民生活的方式。例如，确定人工智能在哪里以及如何影响纽约市民的工作质量，它如何对人群产生不同的影响，以及人工智能系统的社群价值观如何在不同的环境下进行转变，这些对于政策和设计决策都是至关重要的，但由于缺乏专门的研究，往往是不透明的。（关于透明度的预期值，在不同背景下也会有不同。例如,研究人员发现，人们期望不同的透明度系统用于医学诊断而不是雇佣决策）。我们有机会更多地了解私营部门使用人工智能的情况及其影响、人工智能劳动力的情况，从而推动更好的规划和决策，支持有效的劳动力发展举措，并提升该领域的透明度。

　　案例：人工智能和劳动力数据

　　已经有一些重要的初步工作，来解决一些人工智能在私营部门出现的盲点（参考文献3，请后台留言联系我们索取）。在过去的几年里，斯坦福大学以人为本的人工智能研究所（HAI）每年都会编制一份 "人工智能指数 "报告，跟踪和整理关于世界各地人工智能活动的数据。同样，乔治城大学的安全和新兴技术中心（CSET）已经制作了一系列关于人工智能和劳动力的报告。在最近的一份报告中，他们发现“雇用人工智能专业人员的主要地区是旧金山（27%）、纽约（13%）、西雅图（9%），以及洛杉矶、波士顿和华盛顿-巴尔的摩（大约各占5%）。虽然旧金山承载了最大比例的人工智能劳动力，但该地区的人工智能劳动力增长率最低，为18%，而东海岸中心的增长率在30-57%之间。此外，西海岸吸引了很大一部分来自美国东部的大学的人才。相比之下，纽约、波士顿和华盛顿-巴尔的摩地区从西海岸吸引的人才只占5%左右。”

　　尽管能够获得这些有价值的统计数据，CSET也观察到，“由于缺乏关于美国人工智能劳动力的良好数据，限制了针对增长和培养这一人才骨干的政策的潜在有效性。”同样，布鲁金斯学会的一份报告指出，“迄今为止，在美国还没有关于机器人和人工智能如何影响单个公司或机构的生产力和劳动力的大规模、系统的研究...。这是因为数据匮乏。[......]虽然[一些新获得的]数据是很有价值的，但仍然需要对多个经济部门的技术使用情况进行大规模调查。国会应该资助美国人口普查局收集这些数据。”与此相呼应，《国家科学院院刊》最近的一份报告也讨论了“阻碍科学家衡量人工智能和自动化对未来工作影响的障碍，[其中]包括缺乏关于工作性质的高质量数据”。

　　如前所述，《2020年国家人工智能倡议法》包含了承诺研究人工智能对美国各部门劳动力的当前和未来影响（参考文献4，请后台留言联系我们索取）。这将包括调查 "研究缺口和所需数据"，以更好地理解和规划，使其成为一项有前景的尝试。

　　对人工智能的监管和执法方法刚刚起步，需要用慎重的方式来处理，并考虑到产生意外的负面效应的可能性。

　　纽约市可以发挥重要的政策作用，推动当地私营部门在人工智能方面的积极措施，并在纽约市民与人工智能的互动中保护他们。此外，纽约市与全国乃至全世界的其他城市都有接触，可以分享优秀实践，并确定协调和合作的机会。

　　市政府也有长期建立的结构和计划，以保护作为消费者和工人的纽约市民，并促进小企业的利益，包括那些少数民族和妇女拥有的商业企业（M/WBEs）。随着人工智能和相关技术在这些领域对纽约市民的影响越来越大，有机会将这些能力结合起来，以确保城市的行动与技术的发展和行业实践持续保持一致。

　　机遇

　　（1）持续监测劳动力趋势和需求，并从战略上支持现有的或新建立的项目。

　　第一步，纽约市有机会建立一个关于人工智能使用状况及其对城市劳动力影响的强大、持续的数据源。通过技术人才通道（Tech Talent Pipeline）和其他努力，与持续的行业参与相结合，这些数据可以支持纽约市的工作，以设计并满足不断变化的行业需求和实践的方案，预测和规划人工智能对工作和技术的取代，并有效地解决当地人工智能劳动力的公平和代表性不足的问题。在这里，纽约可以探索各种选择--包括进行自己的调查，或寻找机会利用现有或新出现的资源，如美国人口普查，或国家人工智能倡议研究的后续行动。纽约可以进一步参与有针对性的研究工作，以更好地了解人工智能的影响以及居民和工人在关键领域的经验和期望。

　　（2）增加少数民族、妇女和其余弱势群体对人工智能的参与。

　　纽约应密切关注公平和包容，并支持建立和维护纽约市民的社会和经济福祉的途径。在人工智能的各种角色和功能中，公平和包容性的参与对生态系统的健康有益。它可以支持创新的方法和服务于新的细分市场，使广泛的地方人工智能更加公平和具有前瞻性，并有助于确保社会和经济收益的公平性。

　　纽约可以继续通过纽约市立大学（CUNY）、技术人才通道（Tech Talent Pipeline）、突破技术计划（Break Through Tech program）等现有努力，支持纽约市人工智能劳动力的多样性和包容性。市政府还可以寻找机会，让当地的M/WBE供应商参与自己的人工智能工作。2019年，市政府的宪章被更新，将M/WBE合同的自由裁量权上限从15万美元提高到50万美元--为城市机构采购M/WBE供应商提供便利。

　　（3）建立内部员工评估、使用和处理人工智能方面的能力。

　　城市可以扩展现有的机构，以提高机构领导和工作人员的能力，负责任地利用人工智能。一组适当的具有人工智能经验的城市专家，包括，例如，纽约市首席技术官、AMPO和网络指挥部，应与各机构合作，解释人工智能、机器学习、统计和其他术语之间的区别，并建立一个共同的理论框架，以避免不同机构出现临时性的程序和方法。这种方法可以建立在现有的网络上，如MODA的Analytics Exchange，并应积极主动地寻找机会，以扩大全市的专业发展资源。

　　（4）保护纽约市民的数字权利。

　　城市可以寻找机会，开发或利用关于人工智能对当地劳动力的影响的数据，并让利益相关者参与到解决人工智能相关问题的未来工作规划中--包括市政府内部和外部。该市还可以进一步发展它如何保护消费者、工人、小企业等在人工智能方面的数字权利。

　　四、下一步计划

　　八十年前，电影制作人查理·卓别林写道：“这个世界中，每个人虽有空间，但我们却迷失了方向……机器带给人富足的生活却留下难填的欲望。我们获取知识的同时变得愤世嫉俗；我们聪明却又冷酷无情。我们想得太多，感觉太少。我们需要的不仅仅是机器，更重要的是人性；我们需要的不仅仅是智慧，还有善良和温柔。没有这些品质，一切都是空谈。”

　　尽管人工智能是一个技术领域的话题，但其最紧迫的问题，至少在与政府和社会相关的问题上，本质上根本不是技术问题。人工智能的问题从本质上是关于探讨人类、生活和社会关系，以及人类文明将如何进化的问题。这就是为什么这些问题如此困难，有时甚至会引起争议。在着手开发以数字权利为中心的“广泛生态系统”人工智能框架的过程中，纽约市正在采取重要措施来处理这些问题，并有机会在本地和世界范围内发挥领导作用。

　　这些努力的基础是对人工智能是什么和不是什么的细节基础，以及对人工智能如何工作和如何出错的基本理解。附录A对这些问题进行了详细讨论。纽约市敦促整个生态系统中的领导者和从业者审查这份摘要，以期建立一个共同的认知基础，并为未来的工作建立有效的共识。

　　纽约市欢迎任何感兴趣的个人和组织对这一人工智能战略提出意见：

　　https://our.cityofnewyork.us/a/ai-strategy-feedback

　　现代化城市的数据基础设施

　　发展富有成效的外部合作伙伴关系

　　纽约市将召集在建立有效的学术和应用研究合作伙伴关系方面具有相关经验的机构，作为主要机构成员单位。该小组将共同努力制定全市范围的方案来简化此类伙伴关系，并考虑建立新的结构以持续吸纳外部参与。

　　确定并追求能够通过人工智能获益的领域

　　纽约市将召集已经在应用人工智能的机构和处于起步阶段的机构，为彼此的利益提炼实践经验教训。此外，将选择几个机构作为内部审查的一部分，以确定如何在机构层面最好地实施本战略中描述的方法，包括确定关键机构问题和需求。

　　保护纽约市民的数字权利并促进整个生态系统的公平机会

　　将探索开发或利用有关人工智能对当地劳动力影响的数据的机会，并让利益相关者参与解决与人工智能相关的问题，以在市政府内外更广泛地规划未来工作。纽约市将进一步制定如何保护消费者、工人、小企业等在人工智能方面的数字权利。

　　加强纽约市确保有效和负责任地使用人工智能的能力，包括强有力的公众参与

　　纽约市将针对该战略开展公众参与流程。此外，纽约市将确定可以从包括外部合作在内的更具迭代性的实验方法中受益的关键政策领域，将制定战略以在市政府内部提供相关的人工智能培训和教育，并将探索试点参与式和其他方法的机会。