第六章：政策与治理

　　决策者对人工智能的兴趣正在上升;一项对127个国家立法记录的人工智能指数分析显示，通过成为法律的包含“人工智能”的法案数量从2016年的仅1项增加到2022年的37项。对81个国家关于人工智能的议会记录的分析同样显示，自2016年以来，在全球立法程序中提到人工智能的次数增加了近6.5倍。

　　从谈判到制定——美国通过的人工智能法案比以往任何时候都多;2021年，美国所有联邦人工智能法案中只有2%被通过成为法律。这一数字在2022年跃升至10%;同样，去年有35%的州一级人工智能法案被通过成为法律。

　　说到人工智能，政策制定者们有很多想法;对不同国家群体的议会进程进行的定性分析显示，政策制定者从广泛的角度考虑人工智能。例如，2022年，英国的立法者讨论了人工智能主导自动化的风险;日本人认为在面对人工智能时保护人权的必要性;赞比亚的人研究了使用人工智能进行天气预报的可能性。

　　美国政府继续增加在人工智能方面的支出;自2017年以来,美国政府与人工智能相关的合同支出增加了约2.5倍.法律界正在意识到人工智能。2022年，美国州法院和联邦法院有110起与人工智能相关的法律案件，大约是2016年的7倍。这些案件大多起源于加利福尼亚州、纽约州和伊利诺斯州，涉及民事、知识产权和合同法等问题。

　　法律界正在意识到人工智能;2022年，美国州法院和联邦法院有110起与人工智能相关的法律案件，大约是2016年的7倍。这些案件大多起源于加利福尼亚州、纽约州和伊利诺斯州，涉及民事、知识产权和合同法等问题。

　　第七章：多样性

　　北美的学士、硕士和博士水平的计算机科学学生正变得更加种族多样化;尽管白人学生在新常驻学士、硕士和博士学位的计算机科学毕业生中仍然是最具代表性的种族，但来自其他种族背景(例如，亚裔、西班牙裔、黑人或非裔美国人)的学生的比例越来越高。例如，2011年，71.9%的新住院CS学士毕业生是白人。到2021年，这一数字降至46.7%。

　　新获得的人工智能博士仍然绝大多数是男性;2021年，78.7%的新人工智能博士为男性。只有21.3%为女性，比2011年增加了3.2个百分点。在更高层次的人工智能教育中，仍然存在着性别失衡。女性在CS、CE和信息教师的招聘中所占的比例越来越大。

　　自2017年以来，新女性CS、CE和信息教师的招聘比例从24.9%上升到30.2%;尽管如此，北美大学的大多数CS、CE和信息学院都是男性(75.9%)。截至2021年，只有0.1%的CS、CE和信息教师认为这是非二进制的。

　　美国的K-12计算机科学教育在性别和种族方面已经变得更加多样化;女学生参加AP计算机科学考试的比例从2007年的16.8%上升到2021年的30.6%。同样，亚裔、西班牙裔、拉丁裔和黑人/非裔美国学生的比例也有所增加。

　　第八章舆论

　　中国公民是那些对人工智能产品和服务感觉最积极的人之一;美国人……并没有那么多。在2022年IPSOS的一项调查中，78%的中国受访者(受访国家的比例最高)同意这样一种说法，即使用人工智能的产品和服务利大于弊。在中国的受访者之后，来自沙特阿拉伯(76%)和印度(71%)的受访者对人工智能产品感到最为积极。只有35%的抽样美国人(在被调查国家中最低的国家中)认为，使用人工智能的产品和服务利大于弊。

　　男性往往比女性对人工智能产品和服务的感觉更积极;男性也比女性更有可能相信人工智能主要是帮助而不是伤害。根据2022年IPSOS的调查，男性比女性更有可能报告人工智能产品和服务让他们的生活变得更容易，信任使用人工智能的公司，并认为人工智能产品和服务利多于弊。盖洛普和劳埃德船级社基金会在2021年进行的一项调查同样显示，男性比女性更有可能同意这样一种说法，即在未来20年里，人工智能将主要帮助而不是伤害他们的国家。

　　世界各地的人，尤其是美国各地的人，仍然不相信自动驾驶汽车;在一项全球调查中，只有27%的受访者表示在自动驾驶汽车中感到安全。同样，皮尤研究表明，只有26%的美国人认为无人驾驶乘用车对社会来说是个好主意。

　　引起兴奋和关注的不同原因;在接受调查的美国人样本中，那些对人工智能感到兴奋的是改善生活和社会(31%)、节省时间和提高效率的潜力(13%)。那些报告感到更担心的人担心失业(19%);监视、黑客攻击和数字隐私(16%);以及缺乏人际关系(12%)。

　　NLP研究者……也有一些强烈的观点;根据一项广泛分发给NLP研究人员的调查，77%的人同意或不同意私人人工智能公司的影响力太大，41%的人认为NLP应该受到监管，73%的人认为人工智能可能很快导致革命性的社会变革。这些都是NLP研究界所持有的许多强烈观点中的一些。