近日，IBM Watson 和云平台高级副总裁David Kenny 向全体美国国会议员发出了一封公开信，概述IBM就人工智能技术兴起所引发相关政策问题的观点。在Kenny先生即将向新成立的众议院人工智能核心会议发表的就职演说中也会支持同样的观点。公开信全文如下：
尊敬的国会议员、行业领导以及政策专家：
人工智能 (AI) 正在重塑这个世界。这是一个激动人心的时刻，但也促使我们思考一些问题。由马里兰州众议员John Delaney和得克萨斯州众议员Pete Olson主持召集的针对人工智能的核心会议让我深受鼓舞，这说明美国国会的领袖们已经认识到了这种技术的强大所在。我期待在最近访问华盛顿时，就AI相关的一些重要的议题和机会展开讨论。
有关 AI 社会意义的争论充分体现了它所带来的影响，其中不乏一些危言耸听的预言，鼓吹 AI 技术会造成大规模失业，甚至最终人类会被 AI 所统治。我必须向这些反乌托邦观点提出反对意见。正如我们在 IBM 打造开创性的认知运算系统 Watson 一样，当你真正投身于机器智能科学领域，并且将其真正应用到商界和社会中时，你就会明白这项技术与当下争论中那些制造恐慌的观点完全无关。
没有充分实现认知技术的潜力就执言放弃或加以约束，这才是人类真正的灾难。由于不具备一些本来可以掌握的知识，无法确知病人的病情，不知去何处获得关键的自然资源，或不能甄别全球经济的风险所在，人类每天都在为这些本可以解密的未知付出高昂的代价。
是时候迈出恐惧的怪圈，重新关注有关 AI 的对话了，我认为以下三个优先事项是这次讨论的核心：出发点、技能和数据。
出发点：增强人类智能而非替代人类
技术进步与对大规模失业的恐惧和担忧一向如影随形。但历史表明，AI 将与过去的革命性技术一样，不会在劳动力队伍中取代人类。相反，它会在不同工种中增强人类智能。我们应该记得条形码扫描器和 ATM 等技术也曾引起人们对大范围失业的担忧，但它们最终都提高了生产力，改变了人类的生活方式，并增加了就业机会。
此外，一些高价值的AI系统是为了增强人类智能所专门设计，而并非替代人工。在这些 AI 系统中，有的让网络安全分析员每天可以评估的隐患数量大幅增加，有的在帮助医生从海量的学术刊物和先例中获得洞察，从而作出更准确的诊断。
但最终这些系统还是需要人类制定决策。AI 系统发现问题或者提出建议后，仍然要由人类选择最佳的行动方案。关键决策离不开人类的判断、道德和直觉，AI 的出现并不会改变这一点。
技能培训和教育
这并不代表政策制定者或者行业领袖可以袖手旁观。我们必须采取措施，来确保现有劳动力做好迎接AI时代的准备，并适应 AI 技术增强经济的方式。目前我们的政策显然没有充分考虑这一点。
首先，我们不应考虑任何对自动化技术进行征税的动议。对技术进步加以惩罚会扼杀创新并削弱竞争优势。我们也不能自欺欺人地认为，普遍提高基本收入将能解决由某些工作被自动化完成所带来的挑战。
诸如此类的提议都是在短期内寻找借口以逃避真正的问题：我们缺乏具备与AI系统协同工作所需技能的劳动力。
我们应该关注的是如何重整教育体系，强调技能而不是学历。目前，大量AI应用领域的职位都要求具备一些特定的技术能力，但不一定需要学士学位。
因此，如果我们想拥有一支可充分实现AI经济前景的劳动力队伍，就必须让更多的学生和职员做好准备去胜任那些有较好回报的‘新领‘工作。
算法透明性和数据治理
我们也必须了解AI系统的推理过程。人们有权知道智能系统是如何提供某些决策建议的，特别是将这种技术应用到医疗、银行和网络安全等行业时。对此，我们所在的科技行业负有提供答案的责任。
我们必须帮助大众了解AI技术的工作原理，让他们认识到AI的宗旨在于消除误解，而非滋生误解。相关企业则必须有能力清楚地解释其算法的决策过程。做不到这一点的AI系统是不应该上市的。
我们始终保证能解释所拥有AI技术的推算过程。随着 AI系统的不断演化，我们也将继续这样做。
我们还必须保证那些与 AI 协作共事的人员能够负责地管理公共和私人数据。
我们应该有信心，当即使最基本的AI设备都能捕获一个人所有的声音和影像数据，我们的数据和权利也会得到应有的保护。正因如此，IBM 始终认为，个体的数据为个人所有，相关的数据政策应公平合理、优先考虑开放性、并尊重知识产权。
以上议题是我们认为展开AI相关讨论的基础。我期待近期与国会议员、行业领袖以及政策领导人就此展开探讨。
鉴于公司的创立初衷，IBM很乐意为希望了解AI实际工作方式的政策制定者和相关人士提供技术专业知识和洞察。这项革命性技术具有巨大的潜力，但首先，我们必须确保对它的认知是基于实际，而非凭空想象。
David Kenny
IBM Watson 和云平台高级副总裁
