政府和监管事务

变更管理概述

从 AI 和量子计算到贸易和劳动力政策,我们利用 IBM 员工的专业知识,帮助政府在瞬息万变的世界中抓住新机遇。

在 IBM,我们参与政策制定,而不是政治。我们直接与全球政策制定者合作,始终致力于提出新颖、深思熟虑和务实的想法。

了解 IBM 的信任与透明度原则

了解 IBM 的政策立场和关联

IBM 的政策议程

在技术飞速发展和全球竞争激烈的时代,促进创新、确保供应链弹性、加强网络安全和提高对技术的信任,对世界各国政府来说至关重要。IBM 始终致力于倡导具有前瞻性的公共政策,以弥合分歧并应对新出现的挑战。

IBM 认为,世界各国政府应重点关注这五个关键优先事项,以提高全球竞争力和管理新兴技术。

实施明智、有效的 AI 政策

作为下一个计算前沿领域的领导者,IBM 与世界各国政府合作进行量子研究与开发并部署系统。通过在全球范围内支持量子技术的发展和民主化,IBM 旨在让全世界的研究人员、企业和开发人员更容易使用这项技术。

IBM 认为,政府应优先考虑对量子计算投资,以促进公私合作并为量子时代做好准备。IBM 还支持开放式研究,并在世界各国政府内为量子硬件和软件制定高标准。

继续投资美国芯片创新和制造

对美国的创新能力和新兴产业建设进行投资,例如《芯片与科学法》,可以创造更多的就业机会和更有弹性的经济,为在尖端科技领域的全球竞争做好准备。

二十多年来,IBM 一直是纽约奥尔巴尼纳米技术公司和研究型大学生态系统的领军企业。去年,即 2023 年,名为 NY CREATES 的组织获选在该州建立国防部微电子共享中心。这些中心对于加强国内芯片劳动力和提高研发能力至关重要。

IBM 正敦促国会:

  • 发放所有 CHIPS 法案资金,以推动未来几十年的芯片创新。
  • 优先考虑对国家科学基金会 (NSF) 进行投入。对 NSF 研究的投资不足可能导致美国在关键的创新领域落后,从而对我们的经济、国家安全和全球地位造成潜在影响。
员工队伍发展现代化,促进终身学习

AI 的迅猛发展凸显了人们需要做好与技术并肩工作的准备。各行各业都需要新的数字技能,这使得人才争夺战更加激烈,同时也有可能使许多人落伍。

要想取得进步并不断学习,需要改变思维方式。全球机构和各国政府在制定正确的框架方面发挥着至关重要的作用,而企业也有责任让员工队伍为技术变革做好准备。

长期以来,IBM 一直倡导高等教育与劳动力发展法律之间实现更好的协调,以促进热门技能、技能提升、技能再培训和终身学习。鉴于技术采用推动了劳动力市场变化,教育和职业培训系统必须灵活并适应当今的市场需求,同时为人们提供高薪工作和实现职业生涯做好准备。

在全球范围内,我们还倡导各国政府将教育与劳动力发展政策更好地结合起来,改革学生资助和其他激励措施,以提升技能和技能再培训,并推进以技能为基础的招聘。

加强网络安全实践

为应对网络威胁态势,世界各国政府越来越重视 AI、事件报告、漏洞监控、基准网络安全要求和公司治理。网络安全政策必须在技术上可行且具有针对性,才能取得成效。过于宽泛和繁琐的规则会浪费资源,阻碍了解、缓解和应对不断变化的威胁环境所需的灵活性和创新性。

IBM 鼓励各国政府:

  • 在国家和全球层面实现协调的政策环境。在制定新政策之前,监管机构应首先利用国际标准,包括关键基础设施标准,以降低合规的复杂性。在国家层面,需要在各机构和部门之间,以及在全球范围内进行这种协调。地理位置特定要求和本地化政策与网络安全最佳实践相冲突。
  • 以负责任的态度对待事件报告立法。事件报告立法应侧重于在 72 小时内报告已确认的网络事件,并为报告实体提供保密和责任保护。漏洞披露与报告不同,应通过漏洞披露管理 (VDM) 计划和确定优先顺序的最佳实践来提供,而不是在漏洞得到相应修补或修复之前披露漏洞细节。
  • 通过行业主导的标准,促进弹性软件供应链。通过了解和洞悉软件组件(有时称为“软件物料清单”)提升安全性,有助于开发人员依靠它们识别和解决漏洞。重点应该放在它们的使用上,而不仅仅是报告要求。
  • 避免可能削弱安全性和弹性的公司治理新要求。作为受托和监督职责的一部分,公司董事会已经确保对网络风险进行适当管理。任何附加要求都应在与业界协商后制定,以免无意中误用资源和造成新的风险。
  • 避免将以消费者为中心的网络安全政策应用于企业业务中。监管机构应采取基于风险的网络安全方法,在制定网络安全要求时考虑买方的事实情况、环境和复杂程度。将对消费品的相同要求应用于企业领域,既低效又无效。
加强对技术的信任

要打造具有竞争力的技术经济,我们必须加强社会对技术的信任。消费者对当今瞬息万变的技术及其数据的使用感到担忧,这是可以理解的。

政府必须制定全面的法规来保护个人隐私并解决技术偏见问题。随着技术快速发展,侵犯隐私、错误信息和算法歧视等问题变得更加紧迫,这凸显了在开发和实施人工智能等技术时需要考虑道德问题。

监管框架应制定明确的数据保护标准,并要求算法决策的透明度,以确保公平性。加强对技术的信任需要强有力的问责机制,包括对算法进行定期审计和公开报告其影响。公共和私营部门之间的合作对于创造一个让个人感到受到保护和重视的安全数字环境至关重要。

我们可以通过以下方式推动进步,加强消费者保护和企业创新:

  • 在美国推进国家隐私立法,通过州法律的优先权和常识性国家隐私标准,为消费者数据提供强有力的一致保护,从而实现数据的有益使用。
  • 避免带有私人诉讼权的条款,因为这些条款会给消费者和企业带来不确定性,无法为消费者提供强有力的保护,也会破坏国家隐私标准的可预测性。国家隐私法的最大受益者应该是人民,而不是原告律师。
认识团队
Diego Bassante

拉丁美洲 GRA 高级经理兼地区负责人

Stephen Braim

亚太地区政府与监管事务副总裁

Daniela Combe

新兴技术宣传副总裁

Frank Cristinzio

总监,北美团队负责人

Michael DiPaula-Coyle

贸易、企业风险和供应链复原力

Roslyn Docktor

技术与科学政策副总裁

Tammy Horn

监管政策高级顾问

Jean-Marc Leclerc

欧盟事务、政府和监管事务总监

Christina Montgomery

副总裁、首席隐私与信托官兼政府与监管事务临时负责人

Adam Pratt

问题与政策沟通部总监

Thomas Reynaert

欧洲、中东和非洲地区政府与监管事务副总裁

后续步骤

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