AI洗牌國際關(guān)系格局，中國或?qū)㈩I(lǐng)跑
人工智能可能促使國際秩序重新洗牌，而中國可能具備顯著且持久的優(yōu)勢(shì)。在中國，有更多的數(shù)據(jù)用于實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化各類有價(jià)值的應(yīng)用，采集、分享這些數(shù)據(jù)的障礙很少，并且政府具有強(qiáng)大的推動(dòng)創(chuàng)新能力。
最近，人工智能（AI）研究不斷取得新突破，幾乎每周都有新型的應(yīng)用出現(xiàn)，從智能化網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)到如何幫助顧客挑選合適時(shí)裝等，將給人們的生活、工作和娛樂方式帶來深刻影響。然而，仍有公眾對(duì)人工智能存在認(rèn)識(shí)上的誤解，需要予以澄清。特別是政策制定者們?cè)谌斯ぶ悄芗夹g(shù)革新的推動(dòng)、管理等方面將發(fā)揮重要作用，更應(yīng)避免一些誤解。
第一、對(duì)人工智能認(rèn)識(shí)的誤區(qū)
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人類制造的機(jī)器正在變得越來越智能，它不斷掌握新技能，能力越來越強(qiáng)大。因此很多人擔(dān)心，在不久的將來，人工智能很有可能威脅到人類的統(tǒng)治地位。持這種觀點(diǎn)的人認(rèn)為，如果人工智能聰明到可以開車、識(shí)別圖片、打敗世界圍棋冠軍、確定癌癥病變以及完成語言翻譯，那它不久就有能力完成人類所能做的任何事情。
其實(shí)，這種觀點(diǎn)存在誤區(qū)。他們將最近人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新進(jìn)展，理解為AI已經(jīng)取得能夠復(fù)制人類智能的飛躍式發(fā)展。對(duì)于人工智能進(jìn)展更恰當(dāng)?shù)睦斫鈶?yīng)該是人類在信息處理能力方面的提升。當(dāng)前，所有人工智能應(yīng)用的共性是發(fā)現(xiàn)龐大數(shù)據(jù)集中的各種微妙模式，而這一過程被稱作機(jī)器學(xué)習(xí)。當(dāng)然，庫卡機(jī)器人何服電機(jī)維修，數(shù)據(jù)種類千差萬別，它們可能是行車記錄儀的字節(jié)流、數(shù)以百萬計(jì)的計(jì)算機(jī)圍棋游戲、數(shù)字化X光片，也可能是龐大的人工翻譯文件等。但我們應(yīng)明白，這遠(yuǎn)未達(dá)到復(fù)制人類洞察能力的程度。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫給我們提供了結(jié)構(gòu)化信息（主要以二維表形式呈現(xiàn)）的組織和分析方式。同樣，新型的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使我們能夠?qū)Ψ墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行組織和分析。這本身是一項(xiàng)重大的科技進(jìn)步，再加上信息采集和傳輸龐大數(shù)據(jù)能力的大大提升，其潛在影響是巨大的，未來幾十年，這種影響還會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大。
對(duì)于這種即將到來的技術(shù)進(jìn)步，人們會(huì)很自然地問道：人工智能對(duì)于國內(nèi)或國際間的競(jìng)爭(zhēng)和商業(yè)會(huì)產(chǎn)生何種影響？有些國家領(lǐng)導(dǎo)人已經(jīng)在對(duì)新型軍備競(jìng)賽發(fā)出警告。比如，最近俄羅斯總統(tǒng)普京在一次講話中提到：誰可領(lǐng)導(dǎo)人工智能的發(fā)展，誰就可成為世界的統(tǒng)治者。這聽起來有點(diǎn)夸張，但又確實(shí)向我們提出了新問題，即人工智能會(huì)促使國際秩序重新洗牌嗎？如果確實(shí)如此，那哪個(gè)國家又將具有持續(xù)的優(yōu)勢(shì)？
顯然，美國已經(jīng)搶先一步。當(dāng)前很多人工智能的重大進(jìn)展源于美國，美國在人工智能教育項(xiàng)目上發(fā)展快速，同時(shí)，各個(gè)行業(yè)也都在致力于將這項(xiàng)新技術(shù)應(yīng)用到自身業(yè)務(wù)中去。不過，這種優(yōu)勢(shì)很有可能是短暫的。
首先，這種新技術(shù)并非憑空而來，而是在軟件工程技術(shù)基礎(chǔ)上的創(chuàng)新，就像分布式計(jì)算技術(shù)或計(jì)算機(jī)動(dòng)畫制作技術(shù)一樣，都是基于原有信息技術(shù)的綜合集成與創(chuàng)新發(fā)展。因此，隨著各種工具的不斷完善，人們可以很方便地開發(fā)、部署各類應(yīng)用，從而降低投資成本。
另外，人工智能并不依賴某些保密技術(shù)，以形成持續(xù)優(yōu)勢(shì)或構(gòu)成準(zhǔn)入門檻。相反，即使在美國的各企業(yè)之間，人工智能技術(shù)本身（不同于數(shù)據(jù)）算不上競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，小公司可以和大公司一樣，毫不費(fèi)力地有效開展創(chuàng)新。無論是在國內(nèi)還是在國際，今天的技術(shù)秘方很容易被人復(fù)制或分享，且不說許多公司還提供、出售各種人工智能工具。如果美國想試圖控制人工智能工具的出口或銷售，這種努力必定是徒勞的，因?yàn)槿藗兛梢詮娜蚱渌麃碓传@得類似工具，比如中國。
回顧歷史，我們可以看到，即使在需要特定設(shè)施（如超潔凈車間）或豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的信息技術(shù)領(lǐng)域，其他國家也在快速趕上美國，這些領(lǐng)域包括高密度集成電路和平板顯示器等。在人工智能方面，獲取自然資源或?qū)I(yè)材料已不成競(jìng)爭(zhēng)障礙。
再次，新型人工智能應(yīng)用的首要價(jià)值在于數(shù)據(jù)，而不是算法。人工智能研究人員通常認(rèn)為，在機(jī)器學(xué)習(xí)方面，數(shù)據(jù)越多越有利。解決某個(gè)特定問題的方法也許有很多，但對(duì)大量相關(guān)數(shù)據(jù)的采集總是不可或缺的，工業(yè)機(jī)器人維修，而且數(shù)據(jù)越整潔越好。數(shù)據(jù)集規(guī)模越大，訓(xùn)練結(jié)果就會(huì)越精確、越好用。當(dāng)你將機(jī)器學(xué)習(xí)看作模式發(fā)現(xiàn)的過程，就會(huì)很容易理解這一點(diǎn)了。掌握的實(shí)例越多，在數(shù)據(jù)集中區(qū)分噪音和漸行變?nèi)醯男盘?hào)也會(huì)更為容易。
第二、中國發(fā)展人工智能的優(yōu)勢(shì)
中國在人工智能領(lǐng)域可能具備顯著且持久的優(yōu)勢(shì)。比如：在中國，有更多的數(shù)據(jù)用于實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化各類有價(jià)值的應(yīng)用，并且采集、分享這些數(shù)據(jù)的障礙很少。此外，政府具有更強(qiáng)大的推動(dòng)創(chuàng)新應(yīng)用的組織動(dòng)員能力。
1）中國產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量大。眾所周知，相比于世界上其他國家，中國有更多的人口，這會(huì)直接或間接生成大量數(shù)據(jù)，而且隨著中國工業(yè)化、城鎮(zhèn)化和網(wǎng)絡(luò)化的提高，這種優(yōu)勢(shì)還會(huì)繼續(xù)增加。在美國，谷歌等公司研發(fā)了很多基于文字指令或口頭語言進(jìn)行控制的新產(chǎn)品。通過用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)大量英語文本和語音消息進(jìn)行分析，能夠大大提高應(yīng)用程序的指令接受范圍和精確度。在美國約有2億人使用短信發(fā)送服務(wù)，占美國總?cè)丝诘?0%（不同于中國，美國人很少發(fā)語音消息）。
在中國，僅微信就有超過6.5億的活躍用戶，而微信還只是諸多常用消息業(yè)務(wù)中的其中之一。騰訊擁有的可用數(shù)據(jù)量高達(dá)谷歌的3倍多，因此在研發(fā)可直接理解書面和口頭自然語言的應(yīng)用方面，明顯比谷歌更具優(yōu)勢(shì)（谷歌僅占美國2/3的市場(chǎng)）。
中國人口是美國的4倍多，中國在這方面將獲得的優(yōu)勢(shì)不僅僅體現(xiàn)在人們從手機(jī)和計(jì)算機(jī)上發(fā)送的文本信息量。實(shí)際上，人們的很多活動(dòng)都將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。共享單車使用數(shù)據(jù)、生日派對(duì)快照、診斷用醫(yī)療掃描、汽車事故數(shù)據(jù)、銀行存取款、農(nóng)田衛(wèi)星圖像等，所有這些數(shù)據(jù)都將推動(dòng)人工智能應(yīng)用的發(fā)展。
2）中國有著對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)共享的文化認(rèn)同。相比于許多其他國家，中國擁有的另一個(gè)長(zhǎng)期優(yōu)勢(shì)是對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)共享的文化認(rèn)同。在美國和歐洲，法律嚴(yán)格限制對(duì)個(gè)人信息的采集，限制個(gè)人數(shù)據(jù)的保留時(shí)間，并對(duì)數(shù)據(jù)共享人員作出嚴(yán)格限定。的確，這有助保護(hù)個(gè)人隱私，但同時(shí)也限制了通過機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建人工智能應(yīng)用的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。比如，在美國，個(gè)人醫(yī)療信息為個(gè)人所有，未經(jīng)許可，不可被雇主、保險(xiǎn)公司，甚至自己的家人共享使用。
這在人工智能診斷研究方面構(gòu)成巨大障礙，因?yàn)檠芯咳藛T很難或無法獲得足夠數(shù)據(jù)，開展算法研究。另外，這也給對(duì)潛在分子的追蹤（這也是美國重要的人工智能研究領(lǐng)域之一）帶來重重困難，因?yàn)槊绹鞔_禁止在美國境內(nèi)采集或追蹤個(gè)人信息，除非有法庭指令，而獲得該指令并非易事。