原文标题：Taking the Wrong Lesson from China’s AI Strategy 

中文摘要：加拿大国际治理创新中心高级研究员苏珊·阿里尔·阿伦森（Susan Ariel Aaronson）和乔治·华盛顿大学数字贸易与数据治理中心人工智能及数据治理研究员迈克尔·莫雷诺（Michael Moreno）在《从中国人工智能战略中学到错误的做法》一文中表示，中国近期已成为首个建立官方数据市场的国家。中国政策制定者制定了标准，允许私营实体将数据作为资产纳入资产负债表。尽管特朗普政府一直致力于阻挠中国在人工智能领域占据领导地位，但其政策却在某些方面效仿中国的数据治理方式，例如要求创建统一的联邦数据库。

作者认为，这样一个数据库危及美国人的隐私，并可能违反美国法律。此外，统一的联邦数据库还给美国人带来其他问题。首先，入侵单一的统一数据库远比入侵分散在多个机构的数据库容易。其次，如果没有明确的规则来规范此类数据库的创建和使用，美国政策制定者可能会利用这些数据构建美国公民的详细档案。第三，从长远来看，如果美国人觉得自己的数据被不当利用或滥用，他们可能会谎报数据或停止共享数据，而这可能会损害联邦数据库的准确性、完整性和代表性。如果企业对联邦数据的完整性失去信任，它们可能就不太愿意投资美国国债。最后，任何一家公司都不应被允许访问美国公民的个人信息，否则将获得不公平的竞争优势。

但作者也指出，特朗普政府试图创建统一数据库的努力也可能带来好处。这可能会促使国会最终更新信息时代的隐私法律，并禁止创建此类数据库。

作者表示，美国在人工智能领域的领导地位对国家经济和安全至关重要。但要想在人工智能领域取得并保持国际领导地位，其先决条件是在国内有效保护美国公民的个人数据。（编译：潘立华、秦川）