刚刚，李飞飞在美国《国会山报》上发表了一篇文章《美国在全球领导以人为本的人工智能不能只靠工业界》（America's global leadership in human-centered AI can't come from industry alone）。
其中，她提到了起草「国家研究云计算框架」（National Research Cloud ），让学者和科学家获得目前主要由少数科技巨头获得的计算资源——访问他们的云数据中心，以及用于研究的公共数据集。
这一提议得到了斯坦福大学、卡内基·梅隆大学和俄亥俄州立大学等几所大学的支持，另外，在周二，谷歌、亚马逊和 IBM 在内的科技公司也对此表示支持。
而此举的目的仍然是为了应对来自中国的挑战，该法案的发起人、加州的民主党众议员Anna g. Eshoo说，「我们国家在人工智能方面面临着来自中国的真正挑战。」国家云计算立法将作为今年国防预算授权的修正案提出。
现年78岁的Eshoo从1993年起就在国会代表硅谷地区
国家云立法，关注深度学习
「国家研究云」将把重点放在「深度学习」技术上。在语言理解、计算机视觉、游戏和常识推理等任务上取得的惊人进步，都要归功于人工智能的一个分支——深度学习。
深度学习的发展越来越需要巨大的算力。
去年，艾伦人工智能研究所根据OpenAI的数据指出，在过去六年里，要想成为先进人工智能领域的领导者，需要进行的计算量飙升了大概30万倍。训练深度学习模型的成本，无休止地在海量数据中循环，可能达到数百万美元。
对庞大计算资源的成本和需求，使得一些尖端的人工智能研究超出了学术界的能力范围。只有像谷歌、亚马逊和微软这样的科技巨头才能在数据中心上每年花费数十亿美元。
因此，计算机人才被云数据中心和丰厚的薪酬所吸引，他们离开大学加入大型科技公司。
这样，学术研究——创新的源头、未来突破的种子，正受到破坏。
学术研究的重要性不言而喻，有些领域虽然目前没有盈利，就像上世纪80年代深度学习的故事一样，是一小部分学者多年来培育了这一领域，直到2012年，它有了足够的算力和数据，才实现真正起飞。
相比国家投资建设云数据中心，花钱购买更合理，所以李飞飞联合斯坦福HAI另一位主任John Etchemendy共同提出了「国家研究云」。
以下是文章正文：
美国支持以人为本的人工智能
近日，拜登政府贯彻了国会授权，成立美国国家人工智能研究资源工作组（National AI Research Resource Task Force，NAIRRTF）。
NAIRRTF隶属于「国家人工智能计划办公室」，这是川普在下台之前成立，这个办公室负责监督和实施美国国家人工智能战略，并将成为美国政府在人工智能研究和决策过程中与私营部门、学术界进行协调的中心枢纽。
NAIRRTF顶尖的专家分别来自联邦政府、高校及私人组织，致力于加强美国人工智能领域的基础，推动该领域发展。
工作组将向国会提交两份报告，中期报告，2022年5月提交，这将是一份全面的战略和实施计划，2022年11月提交最终报告。
李飞飞是计算机科学家、AI研究员、教育家，同时也是斯坦福大学以人为本的人工智能研究所的联合主任，她大力支持两党立法授权成立该工作组，也成为了组内成员之一。
打造以人为本的AI，美国不可或缺、无法替代
李飞飞认为，从制造业到卫生医疗，从运输业到国防，AI这一技术具有促进创新的巨大潜力。成立NAIRRTF，是团结美国各界人士的重要机会，能够帮助美国巩固在AI领域的世界地位。
她认为，正如所有人类文明拥有的技术一样，「人工智能」对我们而言都是一种工具，AI的应用效果要看我们怎么去创造、怎么去使用。AI能够反映出我们社会以及当下这个时代的「价值观」。
无论公私，各领域都在打造越来越复杂的科技手段，但这样不仅会放慢经济发展，甚至还会监视公民、审查美国人习以为常的自由言论、实行其它社会管控手段。这很可能会形成严峻的「数字独裁主义」，无论人们身在何处，都会威胁到他们的言论、生活、行动的能力，甚至还会威胁到人们思考的自由。
另一方面，李飞飞认为，美国领先发明的技术，如灯泡、飞机、个人电脑和互联网等，都植根于普世的人权和民主的价值观。这些技术能够为更加自由繁荣的未来奠定基础。
AI能处理常规的工作，让人们将精力放在更有意义的工作上。数字工具能够协助医疗诊断与治疗，提高病人看护的水平，也能帮助老年人。AI技术还能抵御勒索软件和其它网络攻击，保障世界各国的安全。
李飞飞认为，美国具有独一无二的创新能力，希望通过打造AI以适应更好的未来，美国行业、大学和联邦政府的领先创新生态系统还有巨大的发展潜力。
美国凭借以上三个优点，足以成为打造以人为中心的人工智能中，必不可少且无法替代的重要角色。
为了确保未来科技能够造福社会，李飞飞表示，我们必须要引领创新，与盟友一起，基于民主与人权，共同开发使用人工智能。
人工智能发展困境
考虑到这一点，NAIRRTF的任务已经确定，它来自于一个明确但困难的问题。
美国在经济、科学和国家安全领域的领导地位，取决于先进科技的能力，包括人工智能领域不断取得更多创新突破。
然而今天，昂贵的算力和人工智能研发所必需的数据只能提供给一小部分最先进的技术公司。
即使在这些强大的技术公司成功探索和推进人工智能应用的同时，投机性的基本和基础学术研究已经放缓，因为资源已经变得遥不可及，老师们也已经加入人工智能行业。如今，许多人工智能博士纷纷进入企业，不仅产生长期创新或造福社会的研究减少，而且培养下一代学者和产业工人的人也更少。
全国性研究云的计划
那么，接下来要怎么做？
答案显而易见：为了保持人工智能的全球领先地位，美国必须建立一个由工业界、学术界、民间社会和联邦政府组成的创新生态系统，组成来源变广泛了、自然更具有包容度。
要实现这一点，关键在于美国是否有能力培养和支持美国学术研究人员对其巨大潜力的开发，他们目前没有机会获得与大型科技公司相同的人工智能R&D基础设施。
如果没有联邦政府对这种基础和基本的人工智能研究的资助，仍然按照传统做法——在大学进行研究，然后在工业中进行商业化，那么人工智能创新之源将很快枯竭。
基于这一迫切需要，NAIRRTF被赋予了起草「国家研究云」（National Research Cloud）框架的任务，该框架将平衡参与人工智能研发的各方需求，并使人工智能研究、教育和创新民主化。
「国家研究云」将帮助现今研究人员领导关键的、基础性研究，还将成为教育下一代人工智能科学家、学者、发明家和行业领导者的宝贵资源。
「国家研究云」是一个好的开端，也很必要，可以刺激人工智能的创新研究和变革性突破。
李飞飞表示：有了NAIRRTF，我希望我们能够把所有类型的人和团体聚集在一起，为真正以人为本的人工智能打下基础。
最后，李飞飞指出：毫不夸张地说，全球技术发展的未来可能取决于我们是否能做好这一点。
目前，「国家研究云」在这个阶段还是一个概念性的蓝图，但这也是大学和科技公司为说服美国政府增加对人工智能研究支持的巨大努力。
