全美各州正在开发“沙箱”并鼓励开展人工智能试验，以实现更高效、更有效的运营——也许可以说是具有明确目标的AI。然而，在政府内部推动创新本身存在着固有的风险。 科罗拉多州首席信息官大卫·埃丁格报告称，他的办公室已审查了大约120份关于潜在州政府应用的人工智能相关提案。他详细说明了他们对机构提交内容的甄别流程。在根据国家标准与技术研究所（NIST）框架被判定为“高”风险的想法中，大多数被拒绝的方案都存在一个共同问题：数据操作未能达到州的隐私标准。 科罗拉多在评估潜在AI合作伙伴时，将数据处理作为优先考虑的因素，并非唯一。 在上个月的国家州首席信息官协会（NASCIO）半年会议上，与政府技术公司的一次讨论中，加利福尼亚州首席技术官乔纳森·波拉特指出，指导该州评估AI用例的三个关键因素。除了评估用例是否适合州政府外，官员们还会审查技术的以往表现，并仔细检查提案中涉及的数据。 “我们使用的数据是否适合生成式人工智能系统？”波拉特问道，“它们是否得到了适当的治理和保护？” 视频稿： “我想我们到目前为止已经审查了大约120个提案，覆盖各个机构所有可能的用途，按照NIST框架进行分类为中等、高或禁止风险。我们 outright 禁止禁止使用的用途；对于中等风险的用途，我们直接部署；而高风险用途则会进行更为全面的评估。当我们拒绝提案时，几乎总不是因为预期用途本身，而是由于数据共享方面的担忧。具体来说，是与提供商在标准合同下共享的数据，而这些数据受到州法律禁止使用，比如PII（个人身份信息）、HIPAA（健康保险携带与责任法案）或CJIS（犯罪信息系统网络）数据。我们不得不拒绝这些，并不是因为工具的用途，而是因为数据共享安排不可接受。这个问题实际上是核心——而且让我们感到意外——问题不在于使用本身，而在于数据隐私的处理方式。” 诺埃尔·内尔是e. Republic的执行主编，负责管理包括政府技术、治理、Industry Insider、紧急管理和数字教育中心等平台的整体编辑策略。她自2011年以来一直在e. Republic工作，拥有数十年的写作、编辑和领导经验。作为加州本地人，诺埃尔曾在州政府和地方政府工作，拥有加州大学戴维斯分校的政治学和美国历史学位。