本报综合外媒报道 近日，加拿大国际治理创新中心高级研究员迪特尔·厄恩斯特（Dieter Ernst）在该中心官网发文表示，尽管各国政府和企业正在将发展人工智能技术作为赢得全球技术竞争的重要方向，但人工智能监管框架及行业标准的发展，远落后于人工智能技术的研发与应用。

　　当前，在智能交互机器人、汽车、无人机等领域，机器视觉、语音识别等人工智能技术应用已普及。厄恩斯特表示，与人类智能相似的人工智能技术发展仍有很大提升空间。目前，业内正在大力发展机器学习技术，如生成模型、无监督和强化学习，以及设计先进的人工智能芯片等。同时，人工智能研究正在试图解决此前悬而未决的问题。例如，用较少的数据进行学习、基于云计算的人工智能、将人工智能与量子计算相结合。未来，在应对医疗保健、不平等和气候变化等方面的挑战时，人工智能技术将发挥更大作用。

　　厄恩斯特认为，开发人工智能技术前景广阔。但是，为人工智能治理设计强有力的监管框架同样重要。政府和企业应采取多方面举措，有效监管人工智能的研发和应用。需要确定如何分享人工智能发展带来的红利，尤其在数据领域。制定规章制度减少人工智能的负面影响，同时可以提高透明度与安全性。通过知识共享和国家人工智能治理标准的协调，促进国际合作。各国孤立地推行本国人工智能治理政策，将严重阻碍人工智能研究的进展。对于人工智能开发行业人员而言，通过标准化和增强数据分析能力提高数据质量至关重要，同时，要建立人工智能研究人员和工程师人才库。此外，建设第五代电信基础设施是提高算法数据传输速度的必然要求。（赵媛/编译）