加州州長Gavin Newsom稍早否決加州政府於6月2日投票通過的SB-1047號提案《前沿人工智慧 模型安全創新法案》 (Safe and Secure Innovation for Frontier Artificial Intelligence Act)，意味先前諸多科技業者認為此法案將對人工智慧技術發展產生「寒蟬效應」，並且讓人工智慧技術發展受限的問題不再存在。

Gavin Newsom表示，雖然SB-1047號提案立意良好，但未考慮人工智慧技術是否都是用於高風險環境，以及是否涉及影響關鍵決策，或是處理機敏資訊，甚至僅以規模大小、建置成本作為約束衡量基準，顯得有些偏頗，同時有可能讓公眾認為這樣的管理建立在虛假安全感之上。

在進一步指出看法中，Gavin Newsom認為即便是規模較小，僅針對特定領域使用的人工智慧模型依然可能會有其風險，因此僅以簡略條件作為管理並不恰當。

先前加州政府針對人工智慧模型管理方式，是將以1026次整數或浮點運算能力進行訓練、成本超過1億美元的大型人工智慧模型，以及透過1025次整數或浮點運算三倍以上能力，針對特定模型進行微調後所創建人工智慧模型，都會被列為具潛在風險，必須額外列管監督。

而此規範之下，目前市場使用的大型自然語言基本上都會被列為具風險、必須列管監督，因此不少人工智慧技術研究者認為此法案將造成技術發展限制，同時認為僅以片面管制方式，實際上無法有效解決人工智慧技術產生偏見或深度偽造 (deepfake)等問題，反而會產生限制人工智慧技術發展的「寒蟬效應」。

不過，在此次Gavin Newsom否決SB-1047號提案通過，顯然將使多數發展人工智慧的科技業者鬆口氣，但不少人也認為人工智慧技術發展依然需要有更明確管理辦法，例如曾在2018年與被稱為卷積網絡之父的楊立昆 (Yann LeCun)一同在2018年獲得圖靈講，並且被稱為深度學習教父的Yoshua Bengio與Geoffrey Hinton則贊成通過SB-1047號提案。

但包含李飛飛、吳恩達在內人工智慧研究者責任為，SB-1047號提案將對人工智慧技術發展產生「寒蟬效應」，並且迫使人工智慧技術發展面臨受限。

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