Redaktørens merknad: Dette er en lett redigert transkripsjonsversjon av Barbara's nylig Optimistic Outlook-podcast samtale med USAs kongressmedlem Jay Obernolte: Abonner på podcasten på favorittplattformen din.
Kongressmedlem Jay Obernolte representerer California og er styreleder for underkomiteen for forskning og teknologi i House Science, Space and Technology, og medlem av komiteen for energi og handel, som jeg vitnet for i februar.
I fjor gikk han i spissen for topartiet Husrapport om kunstig intelligens som utforsker ansvarlig AI-adopsjon på tvers av sektorer.
Kongressmedlem Obernolte er også grunnleggeren av FarSight Studios, en amerikansk videospillutvikler.
Barbara Humpton:
Kan du gi lytterne våre et overblikk over hvordan du ser på mulighetene og risikoene ved kunstig intelligens i amerikanske bedrifter.
Kongressmedlem Obernolte:
AI kommer til å være fullstendig transformerende, ikke bare for amerikansk virksomhet, men for det amerikanske samfunnet. Og dessverre tror jeg vi har gjort en veldig dårlig jobb med å artikulere den optimistiske saken for AI. Vi som amerikanere har hatt vår mening om ulempene ved AI farget av de siste 50 årene med science fiction og popkultur. Så hvis du spør noen om AI, får du noe ut av Terminator filmer der hæren av onde roboter reiser seg for å overta verden, men du får ikke den optimistiske saken.
Og det optimistiske tilfellet er dette: For det første er AI allerede det kraftigste verktøyet for formidling av menneskelig kunnskap som menneskeheten noensinne har oppfunnet. Det kan lære deg alt du vil lære om, uansett hvilken læringsstil som er optimal for deg. For det andre kommer det til å demokratisere tilgangen fullstendig, ikke bare til informasjon og utdanning, men ekspertuttalelser. Og det kommer til å forandre samfunnet vårt fullstendig.
Men det som også skjer er at AI snart vil bli det kraftigste verktøyet for forbedring av menneskelig produktivitet som menneskeheten noensinne har oppfunnet. Og det kommer til å være utrolig bemyndigende. Jeg tror at det kommer til å skape en stigende bølge av velstand som bokstavelig talt løfter alle båtene i Amerika.
Barbara Humpton:
Du ledet den topartiske innsatsen i kongressen for å produsere husets rapport om kunstig intelligens, og utforsket AI-bruk på tvers av flere sektorer fra helsetjenester til finans til landbruk. Og rapporten ga også en visjon for ansvarlig AI-adopsjon, innovasjonen og styringen som må balanseres når denne teknologien kommer inn i vår verden. Når du tenker på rapporten nå, hva er høydepunktene som virkelig hopper ut for deg?
Kongressmedlem Obernolte:
Arbeidsgruppen vår fikk jobben med å komme med, innen utgangen av 2024, en rapport som foreslo et føderalt regelverk for AI. Så jeg hadde 24 veldig talentfulle og dedikerte medlemmer, 12 på hver side av midtgangen. Og vi hadde 25 høringer i fjor og leverte en 270-siders rapport i desember som oppfylte kravet vårt.
Bare treffe høydepunktene i denne rapporten: Amerikanerne er under misoppfatningen at AI er uregulert i vårt land. Det er helt usant. Vi har tatt en helt annen tilnærming enn andre enheter som EU når det gjelder å omfavne desentralisert sektorregulering.
Det betyr at vi tror på å regulere resultater, ikke verktøy. AI er et veldig kraftig verktøy, men på slutten av dagen er det bare et verktøy. Og når du tenker på risikoen ved AI-distribusjon, som er det du må forstå for å kunne snakke om hva vår forpliktelse er som regulatorer for å redusere disse risikoene, betyr det veldig mye hva du skal gjøre med den AI. En algoritme som er uakseptabelt risikabel i en brukskontekst - for eksempel AI i et medisinsk utstyr som skal implanteres i noens kropp, for å nevne en spesielt høyrisikodistribusjon - kan være helt godartet i en annen bruk, som i et videospill. Sektorregulatorene vet dette.
Vi har allerede AI som brukes i sammenhenger som medisinsk utstyr. Faktisk er mange mennesker sjokkert når jeg forteller dem at US Food and Drug Administration (FDA), som åpenbart er vår regulator som har myndighet over reguleringen av medisinsk utstyr, allerede har behandlet over tusen søknader om bruk av AI i medisinsk utstyr.
Så en av tingene i rapporten vår som vi omfavner, er å fortsette denne desentraliserte, sektorielle tilnærmingen til regulering. Her er grunnen til hvorfor.
EU har tatt en helt annen tilnærming. De har sentralisert alt; de har sine sektorregulatorer, men de skaper en ny regulator for AI. Som et resultat vil du trenge en annen lisens fra den regulatoren for alt annet enn lavest risikobruk av AI.
Vi tror at det er feil tilnærming fordi vi tror det er mye lettere å lære FDA, for eksempel, hva den kanskje ikke allerede vet om AI enn det ville være å lære en helt ny enhet alt FDA har lært gjennom flere tiår med å sikre pasientsikkerhet.
Det gjelder også andre sektorregulatorer. National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) arbeider allerede med bruk av AI i autonomt drevne kjøretøy. Federal Aviation Administration (FAA) arbeider med bruk av AI og flyelektronikk. Listen fortsetter og fortsetter.
Barbara Humpton:
Jeg tror det gir en verden av mening. Det som også er interessant er når vi tenker på det fra sluttbrukerens perspektiv, ofte er vi ikke engang klar over AIs eksistens. Se på eksempler på kartleggingsalgoritmene vi bruker, eller ærlig talt bare de enkle søkefunksjonene vi alle har blitt vant til. Dette er den første teknologien som faktisk kommer til folk i stedet for at folk må gå til teknologien for å innlemme den.
Kongressmedlem Obernolte:
Det er interessant at ingen har kommet med en føderal definisjon i lov for hva AI faktisk betyr, eller hva AI er. Og det er fordi AI er i betrakterens øye. Er det et nevralt nettverk? Er det en algoritme som får en datamaskin til å virke som en person? Alle har en annen definisjon.
For meg er AI alt du samhandler med en maskin, men som virker som om du samhandler med et menneske. Når du koker det ned til det, kan du se hvorfor AI kommer til å være så innflytelsesrik, fordi det kommer til å skape en måte som gir oss et veldig menneskelig grensesnitt for å håndtere komplisert teknologi.
Barbara Humpton:
Jeg var begeistret over å ha muligheten tidligere i år til å vitne for komiteen din for å snakke om AI og produksjon. Du fordypet deg virkelig i virkningen av AI på produksjonen. Og vi hadde virkelig prøvd å skille mellom det vi på den tiden kalte «forbruker-AI» - AI-en som vi bruker i våre private liv, i våre kommersielle liv, i våre underholdningsliv - og AI som blir introdusert i produksjonsverdenen, der vi har kontroll over dataene som brukes til å trene de grunnleggende modellene, og hvor vi har kontroll over hvordan det brukes og over menneskelig inngripen i produksjonsmiljøet. Den dagen jeg vitnet, fulgte du opp med et spørsmål som gjorde det klart at du tenkte på denne måten mot sektortilnærmingene.
Kongressmedlem Obernolte:
Og det er et utmerket poeng at en sektoriell tilnærming til regulering lar deg skille mellom disse to bruksområdene, fordi tingen med industriell AI er at miljøet det opererer i er veldig begrenset. Hvis du forestiller deg at AI kontrollerer et par robotarmer på et produksjonsgulv, med forsiktighetsbåndet lagt rundt det for å sikre at mennesker ikke går inn der, og robotarmene bygger en widget, er det et flott eksempel på industriell AI.
Det vi som regulatorer ville gjøre når vi vurderer risikoen ved det, er å spørre: «Hva er de verste tingene som kan skje?» Hva er, som advokatene sier, paraden av forferdelige? Og hva skal vi gjøre for å dempe disse? Vel, fordi miljøet er begrenset, er tingene som kan gå galt mye smalere. Så lenge du gjør kvalitetskontroll på widgeten som AI bygger, har du virkelig kontrollert for mange risikoer ved AI-distribusjon i så fall.
Hvis du kontrasterer det med en mer forbrukerapplikasjon av AI, som i en chatbot, har du ingen anelse om risiko. Kan chatboten hjelpe noen med å bygge et biologisk våpen? Kan det føre til at en tenåring adopterer en selvmordstanker? Kan det vise noen virkelig urovekkende rasemessige skjevheter? Fordi distribusjonen av AI i forbrukersammenheng er så mye mer åpen, må vi bekymre oss for disse tingene, mens det i industriell AI er mye enklere å få armene rundt.
En balansert visjon for å regulere AI
Av: Barbara Humpton, administrerende direktør, Siemens USA
For meg er AI alt du samhandler med en maskin, men som virker som om du samhandler med et menneske. Når du koker det ned til det, kan du se hvorfor AI kommer til å være så innflytelsesrik, fordi det kommer til å skape en måte som gir oss et veldig menneskelig grensesnitt for å håndtere komplisert teknologi.
Barbara Humpton:
Jeg har ofte hørt deg snakke om viktigheten av offentlig-private partnerskap for å fremme amerikansk AI-ledelse. Når vi ser på dette landskapet, er et av våre nasjonale mål å opprettholde den lederrollen. Som jeg husker, har arbeidsgruppens AI-rapport en flott seksjon som diskuterer viktigheten av regjerings-, universitets- og industriøkosystemer for FoU. Jeg vil gjerne høre ditt syn på hvordan bedrifter og myndigheter kan samarbeide for å utvikle og utvide disse økosystemene.
Kongressmedlem Obernolte:
Jeg tror det kommer til å kreve at vi alle jobber sammen og presser i samme retning for å opprettholde USAs dominans innen AI-utvikling og distribusjon. Noe av det vi er veldig bekymret for er at det vil være mangel på konkurranse innen AI-utvikling på grensen. Det har blitt så dyrt når det gjelder datakraft og data å utvikle en Frontier-AI-algoritme at vi er bekymret for at bare de største teknologiselskapene vil kunne ha ressursene til å gjøre det.
Det er veldig usunt, spesielt når det gjelder akademia og entreprenørskap, fordi det er to av kreftene som virkelig har drevet fremskritt innen amerikansk vitenskapelig oppdagelse de siste hundre årene, og vi ønsker å sørge for at den tradisjonen fortsetter. Når du snakker om akademia, spesielt, kommer forskning utført i akademiske omgivelser sammen med noen veldig ønskelige ting som åpenhet, publisering og fagfellevurdering. Det er ting du mister hvis forskningen bare gjøres bak lukkede dører av de største selskapene.
En av tingene vi sier i oppgaveforce-rapporten er å anbefale kodifisering av et pilotprogram som vi for tiden kjører kalt NARE, National AI Research Resource, som gjør datamengder tilgjengelig for akademikere og gründere for å sikre at slik forskning fortsetter å gjøres utenfor de store selskapene. Dette er veldig viktig.
Og, forresten, for å gjøre poenget - gitt at jeg selv er en konservativ liten regjering - er alle disse ressursene donert. Alt den føderale regjeringen gjør er å være portvokter for å ordne tilgang til disse ressursene. Det er fordi leverandørene av disse ressursene deler vårt mål om å sørge for at gründere og akademikere fortsetter å ha tilgang til dem.
Barbara Humpton:
Det er dette innovasjonsøkosystemet som virkelig har brakt USA til dette punktet med globalt lederskap. La oss nå bytte fokus i bare et minutt og snakke om hvilken innvirkning AI vil ha på mennesker.
Du har hørt meg si i mitt eget vitnesbyrd at jeg tror AI ikke kommer til å erstatte mennesker. Vi vet at hver bølge av nye verktøy og teknologi som er introdusert, faktisk har utvidet det som er menneskelig mulig.
Jeg vil dele med deg en rask historie om bruken av AI i selskapets virksomhet.
Vi hadde forskere som jobbet med hvordan man setter en copilot inn i et produksjonsmiljø. På en fabrikk i Tyskland, hvor det var et første og andre skift i drift, installerte forskerne den nye copiloten, og folk begynte å bruke den. I tilfredshetsundersøkelser var tilbakemeldingene fra både første og andre skift gode. Men forskerne la merke til noe rart i dataene. Andre skift brukte det mer enn første skift. Hvorfor var det det?
Så forskerne gjorde faktisk intervjuer med andre skiftpersonell, som sa: «I tidligere tider, hvis noe hadde gått galt under andre skift, måtte vi ringe ekspertene - her er det, midt på natten, og vi vil ikke plage dem, så vi bruker copiloten.»
Dette er den typen ting der, ja, AI absolutt endrer måten vi jobber på, men det gjør også virkelig folk mer produktive og øker kompetansenivået. Hører du historier som dette?
Kongressmedlem Obernolte:
Veldig mye. Vi har et helt kapittel i vår arbeidsstyrkerapport om utdannings- og arbeidsstyrkespørsmål. Og poenget som vi gjør veldig sterkt er at vi tror at, som du sier, AI kommer til å skape mye flere arbeidsplasser enn den fortrenger, men det vil være forstyrrende som nye teknologier alltid er.
Helt tilbake til trykkpressens fremkomst er teknologier forstyrrende, men de har skapt langt flere arbeidsplasser enn de har forstyrret. Vi, som samfunn, kommer til å ha en forpliktelse til først og fremst å utstyre våre unge mennesker med verktøyene de trenger for å lykkes i et AI-drevet arbeidsområde. Vi trenger en forpliktelse til omskolering fordi det vil være noen jobber som er fordrevet, og folk kommer til å trenge hjelp for å bli omkvalifisert på andre felt. Vi må styrke deres sosiale sikkerhetsnett for å sikre at ingen faller gjennom sprekkene.
Men på slutten av dagen kommer vi til å skape flere arbeidsplasser enn vi fortrenger. Jeg tror at mye av angsten rundt dette emnet er feilplassert. Jeg vil gi deg et spesifikt eksempel fra hjemstaten California.
Vi hadde en veldig forstyrrende streik av Hollywood-manusforfattere i fjor. Et av de sentrale spørsmålene i streiken var at manusforfatterne protesterte mot bruk av AI av filmstudioer for automatisert skriving av filmmanus. Litt uuttalt i dette var antagelsen om at større bruk av AI ville skape færre jobber for Hollywood-manusforfattere.
Jeg tenkte, hvor kortsiktig er det? Når jeg ser på fremtiden, ti år fra nå, ser jeg for meg å slå på Netflix og se et show som er laget av generativ AI i sanntid bare for meg, basert på hva jeg har lyst til å se i dag og hva jeg har hatt glede av å se tidligere - i stedet for å se på et show som ble laget en gang for alle. Vi kommer til å ha teknologien til å gjøre det. Og jeg er sikker på at det kommer til å være innovative gründere som drar nytte av det.
Det er mange, mange flere jobber for manusforfattere. Og ja, manusforfattere vil vite hvordan de bruker AI for å styrke produktiviteten. Det gjelder mange forskjellige felt.
Jeg skal gi deg et annet eksempel. Det er en årlig undersøkelse av uteksaminerte videregående studenter. Et av spørsmålene er: «Hvilken karriere streber du mest etter?» Da jeg vokste opp, var jeg på slutten av Apollo-romprogrammet, og karrieren nummer én som unge mennesker ønsket var astronaut. Vi ønsket alle å bli astronaut. Svært få av oss ble faktisk astronauter, men det drev en hel generasjon amerikanere inn i STEM-feltene, noe som var utrolig nyttig for landet vårt.
Kan du gjette i fjor hva det viktigste svaret for uteksaminerte videregående skoleelever i Amerika var?
Barbara Humpton:
Jeg har ingen anelse.
Kongressmedlem Obernolte:
Influencer på sosiale medier.
Så, ignorere et øyeblikk de noe urovekkende tingene som svaret sier om ungdommene våre, tenk på dette: Før internett kom, hvordan vil du artikulere for noen hva en sosial medieinfluencer er, hva de gjør, og hvorfor de gir en verdi til et samfunn som folk vil betale dem for?
Tenk hvor vanskelig det ville være å ha den samtalen. Du har ikke ordforrådet med mindre du forstår internett og måten det har brakt mennesker sammen og koblet mennesker og måten folk lever sine liv via internett nå, Ikke sant?
Så raskt fremover - det kommer til å være et helt spekter av jobber som skapes på grunn av AI. Vi har ikke engang ordforrådet nå til å beskrive hva disse jobbene kommer til å bli, men vi kan se tilbake gjennom historien, ikke bare internett, men den industrielle revolusjonen, trykkpressen - alle disse teknologiske revolusjonene har skapt fortrengning, men også muliggjort menneskelig suksess og skapt mange, mange flere jobber enn de har fortrengt. Jeg er 100 prosent sikker på at det kommer til å være sant for AI også.
Teknologier er forstyrrende, men de har skapt langt flere arbeidsplasser enn de har forstyrret. Vi, som samfunn, kommer til å ha en forpliktelse til først og fremst å utstyre våre unge mennesker med verktøyene de trenger for å lykkes i et AI-drevet arbeidsområde. Vi trenger en forpliktelse til omskolering fordi det vil være noen jobber som er fordrevet, og folk kommer til å trenge hjelp for å bli omkvalifisert på andre felt. Vi må styrke deres sosiale sikkerhetsnett for å sikre at ingen faller gjennom sprekkene.
Barbara Humpton:
Jeg har ofte blitt spurt av foreldre hvilke råd jeg ville gi barna deres. Hva skal de studere for å være forberedt på fremtiden? Og jeg har sagt til folk: be barna dine spille videospillene sine. Hva synes du om denne teorien?
Kongressmedlem Obernolte:
Jeg vil si: Bli vant til å kunne artikulere til en maskin hvordan du løser et problem, og deretter la maskinen gå til å gjøre det.
Vi pleide å kalle det dataprogrammering. Jeg tror at nå når vi sier programmering, refererer vi mer til det min generasjon pleide å kalle skripting. Det er et mye høyere nivå. Da jeg begynte å programmere, var det på et veldig lavt nivåspråk kalt «assemblingsspråk», som er språket som sjetongene snakker. Senere fikk jeg språk på høyere nivå som C, og deretter objektorienterte språk.
Med AI kommer det til å være et annet lag over det der du vil kunne prosessuelt artikulere til AI hva du vil at den skal gjøre. Menneskene som er mest effektive når det gjelder å bruke AI, vil være de som er best til å artikulere hva de vil at AI skal gjøre og hvordan de skal gjøre det. Og det kommer til å være utrolig nyttige ferdigheter å ha.
Men la meg også koble det sammen med noe annet. Som noen som har ansatt tusenvis og tusenvis av mennesker i min karriere, både i privat sektor og de siste 20 årene på regjeringskontor, kan jeg fortelle deg dette: Vær så snill, barn, lær hvordan du skriver. Det er en av de mest etterspurte jobbferdighetene akkurat nå. Men unge mennesker blir ikke uteksaminert med evnen til å kunne ta noe de vil si og kommunisere det. Og det kommer fortsatt til å være veldig viktig med AI.
Dette er et interessant poeng fordi det er denne enorme angsten blant skolelærere om barn som bruker AI til å skrive essays. Det er nesten som debatten vi hadde da jeg vokste opp om hvorvidt vi skulle få lov til å bruke kalkulatorer for å gjøre lang deling. Og vi ble fortalt, nei, du må lære denne mystiske prosessen med desimaltegn og hvordan du bærer ting. Men vi hadde den siste latteren fordi det viser seg at nå har alle en kalkulator med seg som en del av mobiltelefonen. Sannsynligvis vet ingen hvordan de skal gjøre lang deling lenger når de blir voksne.
AI vil være lik. Vi kommer til å sette pris på at det er ting som AI gjør for oss som frigjør oss til å tenke på konsepter på et høyere nivå. Så i stedet for å tenke på hvordan du skal artikulere et bestemt poeng, tenker du på hvordan du kan overtale.
Du og jeg har en samtale. Hvordan skal jeg overbevise deg om at mitt synspunkt er riktig? Jeg vil fortelle deg en historie; Jeg vil fortelle deg denne oppdagelsesreisen som jeg tok for å prøve å få deg til å bli med meg. Og så kan jeg bruke AI til å hjelpe meg med muttere og bolter for å lage saken min. Menneskene som kommer til å lykkes mest med AI, vil vite hvordan de skal gjøre det.
Barbara Humpton:
1980-tallsversjonen av meg som brukte datamaskinbokskort, omfavner absolutt denne nye epoken vi går inn i. Utover det lurer jeg på om en liberal kunstutdanning på et eller annet nivå kommer tilbake på moten.
Når vi snakker med lærere, lærer vi om personlig utdanning. Hver av oss kan ha AI-veiledere som lærer vår læringsstil og deretter er i stand til å bringe oss langs en vei i vår egen hastighet. Det er bare så mange muligheter tilgjengelig for oss at det bringer meg til det jeg elsker å spørre hver av gjestene mine på podcasten, fordi jeg elsker å lære av gjestene mine om deres optimistiske syn.
Som medlem av Kongressen har du en utrolig mulighet til å påvirke amerikansk innovasjon. Hva er du mest optimistisk om i AI-tiden?
Kongressmedlem Obernolte:
Jeg vil først ta opp spørsmålet du reiste om en liberal kunstutdanning. Og svaret mitt er: ja og nei.
AI kommer til å revolusjonere vår tilnærming til utdanning fullstendig. De siste 150 årene har vi imidlertid omfavnet denne modellen som sier at når du er ung, får du denne tingen som vi kaller en utdanning. Du gjør det ved å begynne på videregående, og så går du på college, og så fortsetter du kanskje på forskerskolen. Så uteksamineres du, og du bruker den utdannelsen gjennom resten av en karriere.
Den modellen, gjennom linsen til AI-styrket læring, er helt utdatert av to grunner.
En, vi kommer til å få muligheten til å være livslange elever. Vi kan lære hva vi vil, når vi vil. Så hvorfor i all verden skulle vi bruke all denne tiden når vi er unge, bare å lære ting, når læring i seg selv er noe vi skal gjøre hele livet vårt?
To, det kommer til å være nødvendighet å omfavne livslang utdanning. Tempoet i teknologien kommer bare til å fortsette å akselerere, og det kommer ikke til å være noen mulig måte som man kan tilegne seg helt fra begynnelsen, i ungdommen, alt man trenger å vite og ikke ha en forpliktelse til å lære mens de går. Statistikken sier akkurat nå at den gjennomsnittlige videregående skolen i år vil ha tre karrierer i løpet av livet - ikke tre forskjellige jobber eller tre forskjellige arbeidsgivere, men tre forskjellige karrierer, som er en utrolig ting.
Men du ba om den optimistiske saken. Så tenk på dette:
I løpet av de 250 årene som USA har vært et land, hvis du går tilbake og ser på vår økonomiske historie, vil du oppdage at hver større utvidelse av vårt bruttonasjonalprodukt har blitt varslet av en tilsvarende økning i produktiviteten til arbeidsstyrken vår. De to er direkte bundet sammen. Produktiviteten til den amerikanske arbeideren driver veksten i økonomien vår.
I de siste seks årene, siden begynnelsen av COVID, har vi vært i en gradvis nedgang i arbeidernes produktivitet. Jeg tror at AI kommer til å bli den neste katalysatoren for en enorm eksplosjon i produktivitet som ikke bare løfter bruttonasjonalproduktet vårt i økonomien vår, men løfter de økonomiske formuene til alle i Amerika. Det er en utrolig kraftig ting.
Publisert: 26. august 2025