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AI洗牌國際關系格局,中國或將領跑

日期:2024-11-29   人氣:  來源:互聯網
簡介:AI洗牌國際關系格局,中國或將領跑 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勢。在中國,有更多的數據用于實現和優化各類有價值的應用,采集、分享這些數據的障礙很少,并且政府具有強大的推動創新能力。 最近,人工智能(AI)研……

AI洗牌國際關系格局,中國或將領跑

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勢。在中國,有更多的數據用于實現和優化各類有價值的應用,采集、分享這些數據的障礙很少,并且政府具有強大的推動創新能力。

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用出現,從智能化網絡攻擊檢測到如何幫助顧客挑選合適時裝等,將給人們的生活、工作和娛樂方式帶來深刻影響。然而,仍有公眾對人工智能存在認識上的誤解,需要予以澄清。特別是政策制定者們在人工智能技術革新的推動、管理等方面將發揮重要作用,更應避免一些誤解。

第一、對人工智能認識的誤區

隨著人工智能技術的不斷發展,人類制造的機器正在變得越來越智能,它不斷掌握新技能,能力越來越強大。因此很多人擔心,在不久的將來,人工智能很有可能威脅到人類的統治地位。持這種觀點的人認為,如果人工智能聰明到可以開車、識別圖片、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,這種觀點存在誤區。他們將最近人工智能領域的創新進展,理解為AI已經取得能夠復制人類智能的飛躍式發展。對于人工智能進展更恰當的理解應該是人類在信息處理能力方面的提升。當前,所有人工智能應用的共性是發現龐大數據集中的各種微妙模式,而這一過程被稱作機器學習。當然,庫卡機器人何服電機維修,數據種類千差萬別,它們可能是行車記錄儀的字節流、數以百萬計的計算機圍棋游戲、數字化X光片,也可能是龐大的人工翻譯文件等。但我們應明白,這遠未達到復制人類洞察能力的程度。

關系型數據庫給我們提供了結構化信息(主要以二維表形式呈現)的組織和分析方式。同樣,新型的機器學習技術,使我們能夠對非結構化數據進行組織和分析。這本身是一項重大的科技進步,再加上信息采集和傳輸龐大數據能力的大大提升,其潛在影響是巨大的,未來幾十年,這種影響還會繼續擴大。

對于這種即將到來的技術進步,人們會很自然地問道:人工智能對于國內或國際間的競爭和商業會產生何種影響?有些國家領導人已經在對新型軍備競賽發出警告。比如,最近俄羅斯總統普京在一次講話中提到:誰可領導人工智能的發展,誰就可成為世界的統治者。這聽起來有點夸張,但又確實向我們提出了新問題,即人工智能會促使國際秩序重新洗牌嗎?如果確實如此,那哪個國家又將具有持續的優勢?

顯然,美國已經搶先一步。當前很多人工智能的重大進展源于美國,美國在人工智能教育項目上發展快速,同時,各個行業也都在致力于將這項新技術應用到自身業務中去。不過,這種優勢很有可能是短暫的。

首先,這種新技術并非憑空而來,而是在軟件工程技術基礎上的創新,就像分布式計算技術或計算機動畫制作技術一樣,都是基于原有信息技術的綜合集成與創新發展。因此,隨著各種工具的不斷完善,人們可以很方便地開發、部署各類應用,從而降低投資成本。

另外,人工智能并不依賴某些保密技術,以形成持續優勢或構成準入門檻。相反,即使在美國的各企業之間,人工智能技術本身(不同于數據)算不上競爭優勢,小公司可以和大公司一樣,毫不費力地有效開展創新。無論是在國內還是在國際,今天的技術秘方很容易被人復制或分享,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,因為人們可以從全球其他來源獲得類似工具,比如中國。

回顧歷史,我們可以看到,即使在需要特定設施(如超潔凈車間)或豐富實踐經驗的信息技術領域,其他國家也在快速趕上美國,這些領域包括高密度集成電路和平板顯示器等。在人工智能方面,獲取自然資源或專業材料已不成競爭障礙。

再次,新型人工智能應用的首要價值在于數據,而不是算法。人工智能研究人員通常認為,在機器學習方面,數據越多越有利。解決某個特定問題的方法也許有很多,但對大量相關數據的采集總是不可或缺的,工業機器人維修,而且數據越整潔越好。數據集規模越大,訓練結果就會越精確、越好用。當你將機器學習看作模式發現的過程,就會很容易理解這一點了。掌握的實例越多,在數據集中區分噪音和漸行變弱的信號也會更為容易。

第二、中國發展人工智能的優勢

中國在人工智能領域可能具備顯著且持久的優勢。比如:在中國,有更多的數據用于實現和優化各類有價值的應用,并且采集、分享這些數據的障礙很少。此外,政府具有更強大的推動創新應用的組織動員能力。

1)中國產生的數據量大。眾所周知,相比于世界上其他國家,中國有更多的人口,這會直接或間接生成大量數據,而且隨著中國工業化、城鎮化和網絡化的提高,這種優勢還會繼續增加。在美國,谷歌等公司研發了很多基于文字指令或口頭語言進行控制的新產品。通過用機器學習算法對大量英語文本和語音消息進行分析,能夠大大提高應用程序的指令接受范圍和精確度。在美國約有2億人使用短信發送服務,占美國總人口的60%(不同于中國,美國人很少發語音消息)。

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務中的其中之一。騰訊擁有的可用數據量高達谷歌的3倍多,因此在研發可直接理解書面和口頭自然語言的應用方面,明顯比谷歌更具優勢(谷歌僅占美國2/3的市場)。

中國人口是美國的4倍多,中國在這方面將獲得的優勢不僅僅體現在人們從手機和計算機上發送的文本信息量。實際上,人們的很多活動都將產生大量數據。共享單車使用數據、生日派對快照、診斷用醫療掃描、汽車事故數據、銀行存取款、農田衛星圖像等,所有這些數據都將推動人工智能應用的發展。

2)中國有著對個人數據共享的文化認同。相比于許多其他國家,中國擁有的另一個長期優勢是對個人數據共享的文化認同。在美國和歐洲,法律嚴格限制對個人信息的采集,限制個人數據的保留時間,并對數據共享人員作出嚴格限定。的確,這有助保護個人隱私,但同時也限制了通過機器學習構建人工智能應用的技術創新活動。比如,在美國,個人醫療信息為個人所有,未經許可,不可被雇主、保險公司,甚至自己的家人共享使用。

這在人工智能診斷研究方面構成巨大障礙,因為研究人員很難或無法獲得足夠數據,開展算法研究。另外,這也給對潛在分子的追蹤(這也是美國重要的人工智能研究領域之一)帶來重重困難,因為美國政府明確禁止在美國境內采集或追蹤個人信息,除非有法庭指令,而獲得該指令并非易事。

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