首先，提高儿童的早教水平。研究显示儿童早期基本技能的缺失很难在之后的教育过程中追赶同龄人。美国对于早期教育领域尤其是对于来自贫困家庭的儿童进行投入是更为重要的。美国在经济合作与发展组织（OECD）中对于学前教育入学率的排名位于38个经济合作和发展组织中的第28位，因此，美国需要在这方面进行追赶。

　　其次，重视中学生的教育和高等教育培养方式向技术型方向转化。如果中学生在其受教育阶段掌握了必要的技能，就可以在就业时获得一份好的工作而非被人工智能所取代。需要确保学生在受教育阶段都接受到计算机或计算机相关的课程学习。研究显示，3/4的快速增长的职业要求从业者具备高等教育水平。为了进一步提高高等教育水平，总统批准了名为“美国学院未来”（America’s College Promise）两年的社区免费大学的项目，旨在鼓励那些刻苦学习的学生获得教育，这一项目将会使9百万的学生受益。这对于未来寻找以技术驱动的人工智能相关工作的从业者来说至关重要。

　　第三，提高培训和再培训的范围。目前，美国从业者接受培训的人数每年在175,000人，占到美国2014年GDP的比例约为0.1%，低于OECD国家平均0.6%的比例，未来要加大培训和再培训的人数和范围。未来，为了确保这一制度和政策的落实，需要政府制定劳动力创新和机会法案，通过法律的形式保证对教育和培训的投资，分析相关的结果数据，保证项目成果。

　　战略三：为处于转型中的工人提供帮助并赋予其权利，确保其可以广泛的共享增长

1、加强社会安全纽带
　　首先，应加强失业保险制度。由人工智能驱动的自动化所引发的失业问题可能是其最严重的消极影响。失业保险将会是其降低失业为家庭带来的损失的最有力的工具。失业保险计划将会进一步加强，由于工人可能会遭受到更长的失业期，因此应提高失业保险所包含的期限。

　　其次，可以通过减少工作时间的方式取代裁员，进而减少失业带来的损失。对于有长期工作经验的工人（20年以上工龄），政府通过工资保险的方式可以弥补其因失业造成的一半工资损失。再次，政府应为工人提供转型指引。政府需要为工人提供寻找工作的帮助、教育和培训的建议、集中的咨询服务等保证个人可以迅速找到工作。同时，人工智能可以帮助将工人信息和岗位需求的技能等信息进行匹配，从而帮助工人就业。美国启动的失业保险、医疗和营养补充救助计划（Unemployment insurance, Medicaid, Supplemental Nutrition AssistanceProgram, SNAP）以及贫困家庭临时救助（Temporary Assistance for NeedyFamilies, TANF）等计划在政府的资金支持下位失业人员提供帮助。

2、针对不同的地理区域的影响制定政策
　　人工智能驱动的自动化可能因为本地政策、资本因素、创新者因素、劳动力因素等在不同的区域发展速度不同。为了减少因地域影响造成的不公平，我们需要通过减少地域工作壁垒和寻求因地制宜的解决方式。首先，如果工人可以在不同的区域间自由流动获取更多的就业机会地区的不平等就可以减少。但是，如果以人工智能驱动的自动化所创造的新工作主要集中在城市，而低收入家庭因无法负担城市的高价住房租金而难以获得该就业机会。政府通过提供廉价住房、提升公共交通设施等方式可以降低地域壁垒。其次，降低职业准入门槛，消除区域间同一职业准入条件的差别，使得更多的人可以从事那些需要准入的工作，可以促进劳动力资源区域间的转移和流动。第三，通过让不同地区的管理者参与制定适应与本地区的政策方针，可以寻求到最佳的解决方案。

3、使税收政策更加现代化
　　税收政策在减少收入不平等方面有积极的作用。一个更加积极的税收系统可以确保因经济增长而带来的收益可以被广泛共享，从而调节税前收入的不平等。此外，加强税收信用机制，促进人们积极纳税。过去几十年，随着人工智能的发展，投资资本更加集中于高收入人群，引发了收入不平等的加剧。未来将在税收制度方面做出进一步的改革从而促进财富的转移。

  三、结论

人工智能驱动的自动化所带来的经济影响是未来政府面临的重大挑战。人工智能已经开始改变了美国的工作场景，改变了人们可以工作的种类以及工人们所需要的工作技能。所有的美国人民都应该有机会参与到这些挑战中，无论是学生、工人、管理者、技术领导者抑或是普通公民都应在公共政策的辩论中发声。

人工智能引发了很多新的政策问题，这些问题是未来的政府、国会、私营部门和公众都应继续讨论和思考的话题。政府、产业界、技术和政策方面的专家以及公众的持续性参与将会在推动国家政策朝着创作更加广泛的共同繁荣方面发挥重要作用，从而释放美国公司和工人的创造潜力，确保国家在人工智能的创造和使用方面的持续领导地位。