機器智能（Machine Intelligence，MI）是指機器所具有的一種能力，它使得機器能夠執行通常需要人類智能才能完成的任務。在過去的五年里，MI取得了極為快速的發展，從AlphaGo打敗圍棋世界冠軍李世石，到全自動無人駕駛汽車首次在公共道路上行駛，這一系列的事件讓公眾對計算機系統的能力刮目相看。如今，MI系統已經廣泛應用到商業、政府和個人生活等社會各方面，鑒于其對經濟、社會和國家安全的影響，必須牢牢把握該技術變革所帶來的機遇。目前，美國在MI領域的技術實力與資金投入都處于全球領先地位，與此同時，其他國家已相繼制定MI相關國家戰略。為保持全球領先地位，美國應制定一份合理的MI國家戰略，用于指導美國的政策制定和相關投入。

　　該國家戰略應包含兩大總體目標：一是促進MI技術安全、可靠的發展。具體舉措包括對MI技術的持續研發予以資金支持，培養MI時代的新型勞動力，建立靈活開放的數據生態促進MI發展，預測并管控MI技術帶來的風險等。二是保持美國在MI領域的全球領先地位，具體舉措包括制定合理的政策促進MI創新應用，以及與部分國家建立戰略性合作關系等。

　　支持MI技術的持續研發

　　加強政府對MI研發的投入，與私有部門在MI領域的研發投入共同發揮作用。政府應積極發揮作用，對私有部門投資偏少但對于國家至關重要的領域予以資金投入，包括國防領域的創新研究、MI道德倫理與管控研究、高社會效益但高風險且商業回報不確定的長期研究等。政府在MI領域的投入應不僅僅面向于算法、計算芯片等當前熱點，還應包括材料、電池、量子計算、機器人、傳感器等領域。必須確保美國國防部（DoD）和國家安全部門能夠順應MI時代的發展，并應用MI相關系統。

　　培養MI時代的新型勞動力

　　政府必須幫助全社會的勞動力為未來的就業形勢做好充分準備。明確面向未來社會的勞動力培養的兩條并行途徑，一是培養未來社會所需關鍵技術的開發和運行維護相關人才，二是提升人們與智能機器協同工作所需的數字素養和軟性技能。圍繞于此，應加強計算機學科教育以及開發與維護MI系統所需技能的培養。同時，應加強對人們的創造力、思考力、情商和適應能力等素質的培養，提高勞動者“軟素質”，彌補MI系統的不足。此外，政府應聯合企業加強對就業人員的MI培訓與繼續教育。為充分應對MI的發展對社會就業結構所帶來的巨大變化，完善失業保險、社會福利等項目，為失業人員提供充分保障。為吸引全球頂尖級MI人才前往美國就業和定居，政府還需擴大面向國外專業技術人員的技術簽證規模。

　　建立靈活開放的數據生態

　　海量的高質量訓練數據是MI系統研發所必需的輸入，為促進MI系統的發展，政府應營造良好的數據生態環境。一方面，促進美國國內的數據開放與共享。推動政府數據向社會開放，并在保護隱私的基礎上鼓勵企業間實現數據共享，為促進政府與企業之間的數據共享，政府組織企業研究制定統一的數據格式標準。另一方面，發揮Google、Facebook等具有全球用戶的科技企業作用，收集全球數據，當前歐盟等地區和國家已在研究制定當地的數據保護政策，防止數據的跨境流動，對此，美國政府必須制定相關策略予以有效應對。

　　健全法律及政策體系

　　當前美國企業的MI技術使用率較低，據麻省理工大學2017年的調查問卷顯示，在其調查的企業中僅有5%廣泛使用了MI。企業應用MI的一個關鍵障礙是缺少支撐應用MI所需的云計算平臺和大數據平臺等IT基礎設施。美國政府應聯合貸款方和技術公司共同開展貸款擔保項目，對企業的云計算和大數據予以資金支持，幫助企業對其戰略性業務使用MI。企業應用MI的另一個重要障礙是當前的法律與監管政策沒有與MI應用相關的內容，對于MI的應用存在大量不確定性。政府應與企業主動協商，設法消除監管方面的不確定因素，以自動駕駛為例，國會正在商議制定新的國家安全標準，增加了自動駕駛汽車相關安全規定。對于法律的不確定性，應建立專家委員會，審查與MI應用相關的法律，并對法官和檢察官開展MI技術和相關法律原則的培訓。

　　制定管控MI風險的策略

　　MI系統將引發諸多新問題。首先，以人類行為數據驅動的大規模機器學習使MI表現出與人類相似的偏見和歧視，如Google的廣告軟件更傾向于向男性網民發放高收入職位廣告。另外，使用MI也給人類的人身安全帶來潛在危險，如自動駕駛汽車發生交通事故等，最受關注的是對于MI是否始終受人類有效控制。政府應在MI風險管控中發揮主導作用。成立專家咨詢委員會，負責向政府提出MI相關決策建議。美國國家標準與技術研究院（NIST）應制定MI系統的安全、道德和控制標準，并與私有部門展開合作，制定MI系統的測試和認證規范。此外，為避免MI引發安全事故，政府應當明確MI研發方的職責。最后，由于企業研發MI需要大量數據，由此引發民眾個人隱私安全問題，政府需要在保護公眾隱私和促進企業創新之間取得最佳平衡。

　　建立戰略伙伴關系

　　首先，美國應與同盟國家建立戰略合作伙伴關系，共同開展MI技術研發。另外，美國在機器學習和其他MI軟件領域領先于其他國家，但在智能制造、智能機器人等領域仍然落后于德國和日本，需要與這些在MI賦能技術具相對優勢的國家加強合作。其次，中國在擁有大量鋰資源的南非開展了大量投資，為其無人電動汽車的發展提供了資源條件，美國也應與擁有豐富自然資源的發展中國家加強合作。最后，美國應積極參與MI技術與管理相關國際標準的制訂，引導全球MI技術的發展軌跡。