Yueying Yu, candidate à la maîtrise en affaires mondiales à la Munk School of Global Affairs and Public Policy, commence une recherche sur la manière dont les stratégies nationales peuvent renforcer la sécurité de l’intelligence artificielle. Son projet comparera les approches de gouvernance aux États-Unis et en Chine et examinera comment les décideurs cherchent à réduire les risques liés à des technologies d’IA en évolution rapide.
Faits clés
- Yu est candidate à la maîtrise en affaires mondiales à la Munk School of Global Affairs and Public Policy.
- Elle est boursière Lupina-IPL au sein de l’Innovation Policy Lab.
- Sa recherche porte sur les stratégies nationales de sécurité et de sûreté de l’IA.
- Le projet comparera les cadres de gouvernance de la sécurité de l’IA aux États-Unis et en Chine.
- L’étude passera en revue des travaux universitaires, des cadres gouvernementaux, des lois d’État et des déclarations officielles.
Pourquoi cette recherche compte-t-elle pour les étudiants en politique publique et les chercheurs en IA?
Le projet de Yu vise une question de politique publique qui concerne les gouvernements, les chercheurs et les étudiants qui travaillent sur la gouvernance des technologies: comment élaborer des règles capables de suivre le rythme du développement rapide de l’IA sans perdre de vue la sécurité. L’intérêt de cette étude comparative tient à ce qu’elle éclaire la manière dont deux grands systèmes nationaux organisent leurs priorités politiques.
Cette recherche intéresse aussi toute personne qui suit les politiques sur les technologies émergentes. Les intérêts académiques de Yu couvrent la politique de l’IA, l’écosystème des startups et l’histoire de la technologie, et son parcours professionnel comprend un travail de communication lié à des initiatives philanthropiques et de politique publique dans l’éducation de la maternelle à la 12e année ainsi que dans les technologies éducatives. Cet ensemble montre que le projet se situe à l’intersection de la technologie, des politiques publiques et des décisions institutionnelles concrètes.
- Domaine principal: gouvernance de la sécurité et de la sûreté de l’IA.
- Pays comparés: les États-Unis et la Chine.
- Matériaux étudiés: travaux universitaires, cadres gouvernementaux, législation au niveau des États et déclarations officielles.
- Superviseur: le professeur Aaron Gluck-Thaler.
Que va examiner la recherche?
Le projet de Yu examinera des stratégies nationales conçues pour renforcer la sécurité et la sûreté des technologies d’IA. Il comparera les cadres de politique publique utilisés aux États-Unis et en Chine, puis mettra en lumière les différences entre leurs priorités et les façons dont chaque pays tente de gérer le risque.
Plutôt que de se limiter à des déclarations de principe, l’étude s’appuiera sur une base documentaire plus large, comprenant des travaux universitaires, des cadres gouvernementaux, des lois d’État et des déclarations officielles. Cette structure montre une volonté de relier la conception formelle des politiques aux mesures concrètes prises actuellement par les gouvernements.
Qui est Yueying Yu?
Yu est candidate à la maîtrise en affaires mondiales à la Munk School et boursière Lupina-IPL au sein de l’Innovation Policy Lab. Elle détient un baccalauréat ès arts en anglais et en littérature comparée, avec une concentration en écriture créative, de l’Université de Caroline du Nord à Chapel Hill, où elle a obtenu son diplôme avec la plus haute distinction.
Avant de rejoindre la Munk School, Yu a travaillé comme associée aux communications pour une société de conseil basée à Washington, D.C. Elle y a soutenu la planification et la mise en œuvre d’initiatives philanthropiques et de politique publique dans l’éducation de la maternelle à la 12e année et dans les technologies éducatives. Cette expérience a contribué à nourrir son intérêt pour les technologies émergentes et les dynamiques politiques qui les entourent.
Quelle contribution cette recherche pourrait-elle apporter?
Le projet doit produire une vue comparative de la gouvernance de la sécurité de l’IA qui puisse aider à expliquer comment les acteurs nationaux atténuent les risques créés par le développement rapide de l’IA. En examinant des priorités politiques distinctes aux États-Unis et en Chine, la recherche pourrait aider à repérer à la fois des tendances communes et des différences dans les stratégies de gouvernance.
Pour les lecteurs qui suivent la politique de l’IA, l’enjeu pratique est clair: cette étude ne porte pas seulement sur la réglementation abstraite. Elle traite de la manière dont les gouvernements peuvent intégrer la sécurité et la sûreté dans leurs approches nationales de l’un des secteurs technologiques qui évoluent le plus vite.
