从反应到预防：WPS与人工智能

执行摘要

人工智能，当有意识地与“妇女、和平与安全”（WPS）议程的预防支柱相结合时，可以成为预测冲突、保护个人安全和加强民主韧性的强大工具。

现有安全框架内的人工智能实施在很大程度上是被动的，侧重于运营或危机后响应而非预防，而开发预警指标或建立社会凝聚力和社区韧性的举措在范围和实施方面都受到限制。将人工智能作为预防工具需要刻意的选择和理解，不仅要重新思考人工智能的使用方式，还要重新思考更广泛的安全范式，这些范式决定了哪些风险被优先考虑、技术系统如何治理，以及谁的安全被视为可采取行动的。

WPS 议程为冲突预防提供了一个经过验证的模型。将 WPS 模型及其借鉴的更广泛的人道主义原则应用于人工智能治理和政策结构，将有助于制定更全面、更具情境敏感性的冲突预防方法。将人工智能从被动解决方案重新定义为跨政府、民间社会和私营部门的预防手段，为减少数字和物理冲突路径，同时推进更具包容性和可持续的安全成果提供了关键机遇。

政策建议

全球目前的人工智能治理和政策方法仍然是碎片化的，很大程度上是自愿的，并且主要导向创新、风险管理或事后减损，而非预防。现有框架，包括经济合作与发展组织（OECD）等机构提出的原则以及欧盟内部新兴的监管努力，建立了关于透明度、问责制和安全性的重要规范。然而，它们并未系统地将预警、冲突预防或保护个人和社区安全作为核心目标。

没有任何全面的治理框架将性别分析、冲突预防研究和 WPS 议程整合到安全人工智能系统的生命周期和应用中。人工智能的能力与其在预防冲突和减轻风险方面的应用之间的这种差距正在扩大。解决这一问题需要跨部门和跨问题领域的协调行动，以便从被动治理转向以预防为重点的方法。

针对美国政府和国会倡议

预防必须作为人工智能使用和国家安全的核心目标。部门和机构必须根据现有法律和战略（如《2018年埃利·威塞尔种族灭绝和暴行预防法案》和《2017年美国妇女、和平与安全法案》），对治理、安全和信息环境中部署（及正在开发）的人工智能系统建立并执行对性别敏感和了解冲突的风险评估要求，确保在伤害发生前识别并减轻风险。《WPS 法案》、《埃利·威塞尔法案》和其他现有政策框架提供了预防冲突和通过提升及实施全社会方法来制定负责任政策和实施举措以促进社会凝聚力的机制和途径。

• 人工智能治理应建立在这些结构之上，而不是完全独立的流程。这需要强制要求在将人工智能作为外交、外交政策参与和安全规划工具时，整合 WPS 预防原则。联邦资金应投向有针对性的研究，研究人工智能如何影响预警指标、个人安全和民主韧性。

针对智库、学术机构和非营利组织

推进应用型、跨学科研究，直接将发展中的人工智能治理结构与 WPS 及冲突预防成果联系起来，以弥合技术开发与政策实施之间持久存在的差距。

• 组织和领导者应将技术风险转化为政策制定者可以实施的可行工具，超越抽象分析，提供操作指南。战略对话研究所（ISD）关于仇恨女性的激进化路径的研究是这一动态的一个有力例子。
• 通过超越某些平台算法中缺乏针对 TFGBV 的性别分类数据的现状，ISD 提出了具体的政策要求，包括标准化的透明度报告要求、以幸存者为中心的标准，以及人工智能风险评估中强制性的交叉性分析。
• 除了分析和拟议工具外，智库、学术机构和非营利组织还可以充当召集者，将技术领袖、安全从业者和 WPS 专家聚集在一起，分享见解并协调应对措施。合作伙伴关系是这一努力的关键。