人工智能作为一门正式的学科，已有60多年的历史。在这段时间里，该领域的突破已经产生了在需要创造力和复杂推理的任务中与人类相比或优于人类的技术。AI不断增长的应用程序和方法目录有可能通过产生监管不足以应对社会面临的问题（也称为监管缺口）的实例，深刻影响公共政策。
本文的目的是提高我们对人工智能如何影响美国公共政策的理解。它首次系统地探讨了人工智能在产生监管缺口中的作用。具体来说，它解决了两个研究问题：
- 由于人工智能方法和应用，美国存在哪些监管缺口？
- 当审视第一个研究问题中发现的所有差距时，哪些趋势和见解能够帮助利益相关者规划未来？
这些问题是通过对四个硬科学和社会科学文献学术数据库的系统回顾来回答的。它的实现是由一个协议指导的，该协议最初确定了5240篇候选文章。筛选过程将该样本减少至241篇与回答研究问题相关的文章（发表于1976年至2018年2月）。
本文通过改编Bennett-Moses和Calo的工作，对美国AI造成的监管缺口进行了有效描述，为文献做出了贡献。此外，本文发现，大多数缺口：不需要新的监管或创建治理框架来解决，在联邦和州政府层面上都可以发现，人工智能应用被认为是其原因，而不是方法。
本文件于2020年1月作为论文提交，部分满足了英国公共政策分析博士学位的要求兰德研究生院监督和批准论文的教员委员会由Dave Baiocchi（主席）、Nidhi Kalra、John Seely Brown和William Welser IV组成。这项工作由墨西哥政府、霍洛维茨社会政策基金会和帕迪兰德研究生院通过其重新设计论文奖资助。
本出版物是兰德论文系列的一部分。Pardee RAND学位论文由Pardee TRAND研究生院的研究生研究员撰写，该研究生院是全球领先的政策分析博士生培养机构。论文由负责监督每份论文的帕迪兰德学院委员会监督、审查和批准。
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