人工智能

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美国的战略试图 营造支持人工智能研发的国际环境

《论坛》员工

美国在人工智能(AI)方面领先世界。中国尽管充满抱负,却未能占据头把交椅,但竞争在加剧。

专家预测,人工智能除了为世界未来的经济基础提供动力外,还将使机器能够在无人监督的情况下采取行动,处理和解读大量数据,以及加强对战争的指挥控制,从而彻底改变未来战场。人工智能厉害攸关在于经济和军事优势以及对可用于社会控制的技术的控制。为此,美国已着手应对中国的威胁,并维护其在人工智能领域的支配地位。

2019 年 7 月,白宫人工智能政策协调员林恩·帕克 (Lynne Parker)对美国政治新闻网站 Politico 表示:“只要看看行业产出情况,看看引领和推进先进人工智能发展的领先学术机构,便会发现他们是美国的行业、美国的学者。”

2019年8月,时任美国能源部长里克·佩里(Rick Perry)在一个论坛上谈到美国在人工智能领域的领导地位和公私伙伴关系的重要性。 美联社

“显然,我们正在制造最具影响力的商业产品。当然,这并不是说世界其他地区还没有意识到人工智能带来的巨大机遇——但很明显,美国处于领先地位。”

总部设在华盛顿特区的全球性智库——数据创新中心 (CDI)于 2019 年 8 月发布的一项研究证实了美国在人工智能人才、研究、开发和硬件等领域的领导地位。

这篇长达 106 页、题为《谁将赢得人工智能竞赛:中国、欧盟还是美国?》的报告指出,“尽管中国大力发展人工智能,但美国仍然保持绝对领先,欧盟则落后更远。”

中国国务院于 2017 年发布了一项战略计划,预计到2020 年要在人工智能领域与美国竞争,到 2025 年要占据全球领先地位。但该计划并未具体说明这种领先地位会是怎样的。数据创新中心的报告指出,尽管中国计划在2030 年前投资 1500 亿美元用于发展人工智能(这是中国国家主席习近平推动中国制造发展计划的一部分),但他们在许多指标上都落后于美国。

数据创新中心报告指出,美国“拥有最多的人工智能初创企业,其人工智能初创生态系统获得了最多的私募股权和风险资本投资”。美国“在传统半导体和电脑芯片开发,为人工智能系统提供动力的芯片开发方面均保持领先。虽然美国发表的人工智能学术论文比欧盟或中国要少,但其论文平均质量是最高的”。中国在大多数指标上依然落后——特别是按人均计算的话。

此外,报告还发现,尽管欧盟的人工智能人才更多,但美国的人才全球领先。中国在人才方面落后于美国和欧盟。

报告指出,中国收集的民用数据多于美国和欧盟,中国国民正在更迅速地采用人工智能。但报告指出,中国的军民融合等政策将阻碍他们在全球市场获得成功,因为中国的做法会加大其他社会的不信任。

在弗拉基米尔·普京总统的领导下,俄罗斯也一直在对人工智能进行投资,特别是在军事用途方面。但分析师认为,俄罗斯落后于世界其他地区,因为他们未能建立所需的创新文化。普京曾公开宣称,“无论谁成为这一领域的领导者,都将成为世界的统治者。”据 Defense One 网站 2019 年 6 月的一篇报道,具有讽刺意味的是,俄罗斯许多业内领先的创新者都逃离俄罗斯前往美国和欧洲。

2019 年 3 月,中国河南省佳县,村民排队等候为一款人工智能应用的人脸数据采集项目拍照。路透社

美国的人工智能战略

为了保护美国在人工智能技术方面的竞争优势,美国国防部(DOD)在 2019 年 2 月推出了人工智能战略,他们与白宫联合发布了关于启动美国人工智能倡议的行政命令。该倡议要求当局“投入联邦政府的全部资源”来推动人工智能创新。白宫还成立了一个人工智能国家安全委员会,该委员会首次会议于 2019 年 3 月召开。

美国与其盟国和伙伴国家必须采用人工智能来主宰未来战场,不仅确保自由和开放的印太秩序,还要确保国际秩序。美国五角大楼 2020 年预算为人工智能项目分配了 9.27 亿美元,为人工智能驱动的无人和自主能力项目分配了约37亿美元。与此同时,近年来美国领先的科技公司在人工智能领域的投资合计已达数百亿美元。例如,据《经济学人》杂志报道,2016 年大型科技公司在人工智能方面的投资约为 200 亿至 300 亿美元。

美国国防部首席信息官丹·迪西(Dan Deasy)表示:“我们的人工智能举措的成功将取决于与内外部伙伴的稳固关系,机构间合作、行业、盟友和学术界都将在执行我们的人工智能战略方面发挥关键作用。”

联合人工智能中心(JAIC)主任约翰·N.T.·沙纳汉 (John N.T. Shanahan)中将补充道:“以适当的紧迫感和敏捷感在整个国防部运行人工智能的确非常重要。”该中心于 2018 年 6 月开始运营,旨在推动发展美国国防部的人工智能能力。“联合人工智能中心所做的一切都将专注于加强与产业界、学术界以及与盟友和国际合作伙伴的关系。”

加利福尼亚州爱德华兹空军基地三架无人驾驶飞行器升空。美国五角大楼将开发依靠人工智能实现在高威胁环境中开展无人类接触协作的船只。瑞秋·西蒙斯上士/美国空军

沙纳汉之前负责领导五角大楼的人工智能和机器学习探路者智能项目——Project Maven。

数据创新中心董事丹尼尔·卡斯特罗(Daniel Castro)呼吁扩大美国人工智能战略,以涵盖数字自由贸易、数据收集做法及其他相关问题。
作为 2019 年 8 月人工智能竞争力报告的主要作者,卡斯特罗对美联社表示: “如果当局希望其人工智能倡议具有变革性,那么他们不仅是需要重新规划人工智能研究、技能发展和基础设施发展的现有资金。”数据创新中心报告还建议国防部设立一个政府和行业利益攸关方机构,加快军方采用军民两用人工智能技术的速度。

卡斯特罗向《论坛》表示:“通过加强专业能力,国防部能更好地确定项目的优先次序,专注于解决规模化问题,并在国防部内培养人工智能驱动的创新文化。”“此外,美国政府应考虑与全球盟友实施联合拨款举措,以促进研究合作。”

一些分析师担心,中国在数据收集方面具有超越美国及其盟国和伙伴国家的优势。这在很大程度上是由于中国为控制社会而努力收集本国公民的数据。这种优势可能会延伸到未来战场。但其他人则认为,民用数据在关键军事应用中的用途可能有限。

“回头考虑时间和决策周期的问题时,我不想看到的未来是潜在对手拥有充分运用人工智能的军队,但我们却没有。我没有几个小时或几天那么长的时间去做出决定。可利用人工智能获得竞争优势的时间可能只有几秒钟、几微秒,”联合人工智能中心的沙纳汉在 2019 年 8月下旬的国防部简报中表示。“关于国防部采用人工智能的问题,我怀疑我永远都无法对进展速度是否足够快感到满意。我的紧迫感仍然很明显。”

伦理和监督

许多国家担心未来如何使用人工智能技术——不仅是在战斗中,还有政府和专制政权如何使用该技术。据美联社报道,美国承诺按照美国价值观部署人工智能,五角大楼将与行业和学术界合作,为人工智能应用制定伦理准则。

雷神公司情报部门的高管托德·普罗伯特(Todd Probert)于 2019 年 2 月对美联社表示:美国将“使用人工智能技术来帮助加快流程,而非取代现有指挥架构”。他的公司正在与五角大楼合作开展各种人工智能项目,包括 Project Maven——该项目正在使用深度学习及其他技术来分析视频,获取可行动情报。

许多西方国家政府正在努力确保人类在指挥流程中的继续存在。但鉴于新出现的能力可能超过人类的认知能力,部分军事专家对这种技术可能引向何方保持警惕。那时,联网人工智能系统可能会让战场发展到新的自动化水平。

2019 年 9 月,皇家空军情报官基思·迪尔(Keith Dear)向《经济学人》表示:“看起来人类可能会越来越多地脱离从战术到战略的决策流程。”

经济合作与发展组织(OECD)于 2019 年 5 月采用了第一个人工智能国际标准,用于指导技术的演变和应用方式。包括美国在内的 42 个国家同意经合组织的原则。2019 年 6 月,20 国集团采纳了借鉴经合组织原则的以人为本的人工智能原则。与此同时,中国通过其国家新一代人工智能治理专业委员会发布了与经合组织类似的原则。但许多专家担心,中国及其他一些国家对科技界伦理问题的解释往往有别于国际准则。例如,中国在科技研究和应用方面受到许多伦理方面的批评——从广泛使用欺诈数据到对人类基因编辑能力和猴人杂交进行不明智的实验,不一而足。

据《纽约时报》及其他媒体组织报道,中国已经利用人工智能人脸识别和语音识别技术来监控本国维吾尔族群体(一个在新疆省占多数的穆斯林群体)使中国能够歧视对待这个少数民族,追踪维族人在该国的移动情况,将他们的个人资料存储在单独的数据库中,并将他们安置在所谓的再教育营。

监控政权

随着中国经济增长放缓,社会动荡迹象不断增加,中国共产党不仅力求加紧对 1100 万维吾尔人的控制,还寻求加紧对本国广大民众的控制。例如,中国于 2016 年推出了“雪亮”(Sharp Eyes)项目,以加强全国的视频监控,目标是“到 2020 年实现全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”。全球性咨询公司 IHS Markit 指出,当时中国约有 1.76 亿台视频监控摄像机监控着街道、建筑物和公共空间,而美国为 5000 万台。据《洛杉矶时报》报道,摄像头已覆盖“北京的每一个街区”。

中国还利用人工智能应用去支持他们的社会信用评分系统——该系统是中国控制本国公民的另一个工具,其目标是到 2020 年全面投入使用。该系统已使用秘密方法部分落实到位,它将监控人们的行为,分析收集到的数据,并通过限制旅行、限制购买奢侈品和限制其他类似享受来实施惩罚——所有这一切都将基于人们的评分。

中国不仅利用人工智能技术来控制本国少数群体及广大民众,令人感到非常不安,而且他们还在向其他专制政权和国际社会成员出口这种人工智能能力。

与此同时,美国政府将制定一个框架去监管人工智能。

“我们始终希望以符合公民自由和隐私,符合美国价值观的方式使用人工智能。很显然,我们不希望成为像中国这样的监控国家, ”白宫人工智能政策协调员帕克向 Politico 表示,“另一个极端是过度监管,以至于我们根本无法使用它。”

分析师认为,其他因素也可能阻碍中国实现其在人工智能领域的抱负,比如他们对创造该领域所依据的工具缺乏理论贡献,以及中国公司不愿投资基础研究。

比如,中国在人工智能硬件方面仍落后于美国;世界上大多数人工智能半导体芯片是由美国企业制造。2019 年 8 月,西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁在《自然》杂志上表示,中国还缺乏“可支持先进人工智能系统的计算机芯片的设计专业知识”。

此外,迄今为止,中国的大规模投资尚未转化为实际成果。“集中资源方法的缺点是,很快就达到可能是错误的最终目标。美国创新生态系统的优点是,我们可以深入探索许多好的想法,可以发现哪些想法将会富有成果,”帕克向 Politico 表示。

空中交通管制工程师测试高清摄像头。这款摄像头与人工智能和机器学习工具结合使用,用于提高伦敦希思罗机场的降落能力。法新社/盖蒂图片社

AI Next

美国政府的国防高级研究计划局(DARPA)历来是通过与国内领先研究人员和创新中心合作创造改变游戏规则的技术而取得成功——从互联网到全球定位系统和自动驾驶汽车等,皆是如此。国防高级研究计划局将继续在人工智能领域应用其致胜的研发公式。2018 年,国防高级研究计划局推出“AI Next”项目,他们计划在五年内投资 20 亿美元用于人工智能相关研究。该项目将战略性地分配资源,帮助引领下一波人工智能,创造能够在情境中进行理解和推理的机器。

国防高级研究计划局局长史蒂文·沃克(Steven Walker)博士表示:“借助 AI Next,我们正在进行多项旨在将计算机从专业工具转变为一起解决问题的伙伴的研究投资”。“今天,机器缺乏情境推理能力,它们的训练必须涵盖每一种可能性,这不仅昂贵,而且最终是不可能的。我们希望探索机器如何获得类似人类的沟通和推理能力,并能够辨识新情况、新环境及做出适应。”

据 Politico 报道,国防高级研究计划局信息创新办公室副主任约翰·埃弗雷特(John Everett)表示:“在我们将要投入的这 20 亿美元中,它涵盖范围广泛的项目——当中没有哪两个项目是一样的——因此,我们将对未来可能出现的技术下大量战略性投注。”“中国很多用于研究的资金似乎都用于模式识别领域。因此,通过投入大量金钱,他们将逐渐能够更好地进行模式识别。但增加开支的回报却在下降。”

沃克表示:“在当今技术飞快进步的世界中,我们必须努力快速建立项目和落实想法。”

国防高级研究计划局前几代的人工智能研究工作已经取得成果。例如,该机构已成功开发了实时敌对情报和决策(RAID)软件,可预测敌军未来五小时的目标、行动和可能的情绪。这款软件应用博弈论的一个方面,将问题减至较小的博弈中,从而减少实现解决方案所需的计算能力。近期测试中,该软件在速度和准确性方面优于人类规划者,已接近交付美国陆军使用。

美国的意见领袖仍然乐观地认为,在塑造未来人工智能全球应用方式这个问题上,美国创造力、美国价值观将占据主导地位。

“假设美国确实学会了如何利用其所有才能并接受反映世界的民族认同,那么美国的个人主义、开放、反叛和人文主义的传统(更还有对 STEM [科学、技术、工程和数学]的全国性痴迷)将为利用人工智能为人类服务,而不是为私人利润或公共权力服务,提供最佳机会——或者,至少比中国更有可能,”致力于在数字时代振兴美国的 New America 智库的总裁兼首席执行官安妮·玛丽·斯劳特(Anne Marie Slautter)博士 2009 年 3 月在slate.com 网站上发表的一篇文章中总结道。


人工智能 倡议

 《论坛》与数据创新中心董事丹尼尔·卡斯特罗(Daniel Castro)探讨关于美国的竞争力问题

《论坛》:美国需要做些什么才能保持在人工智能(AI)方面的领导地位?

卡斯特罗:美国需要制定全面的人工智能国家战略,当中应包括增加研发(R&D)拨款,采取针对性举措去提升劳动力队伍技能和提升教育管道,努力招募并留住外国人工智能工作人员,以及制定监管政策去促进增加人工智能使用方面的战略努力。监管方面,尤其需要修改政策,让私营部门和公共部门能够收集、使用和分享数据。

《论坛》:你对美国人工智能战略的印象如何?

卡斯特罗:本届政府的努力正在开始产生影响。行政命令启动了一系列行动,由此联邦政府为今后人工智能工作奠定基础的方式将出现有意义的改进。此外,最近的(2019 年 9 月)白宫人工智能峰会是一个重要的催化事件,可激发各联邦机构独立开展人工智能工作的热情和势头。当局明确表示这项工作得到高级别支持,因此,更多政府人员将开始把这项工作列为优先事项。同时,创建 AI.gov 也会有所帮助。

 

2019 年 1 月在内华达州拉斯维加斯举办的电子展览 法新社/盖蒂图片社

《论坛》:您认为美国的战略能够怎样拓展?

卡斯特罗:永远会有更多的工作要做。其中一个领域是拨款。即便不是不可能,也很难清楚地了解其他政府投入到人工智能研发的资金有多少,但肯定非常多。国会需要优先考虑追加资金,以补充私营部门提供的资金及已向计算机科学和相关学科提供的“常规”资金。还需要在不同机构之间更好地跟踪这种拨款情况,特别是在当局确定的各种人工智能研发优先事项方面。许多人工智能研发将不是来自美国国家科学基金会,而是来自能源部、卫生与公众服务部、交通运输部及其他联邦机构。“此外,美国政府应考虑与全球盟友实施联合拨款举措,以促进研究合作。”

《论坛》:联合人工智能中心(JAIC)对于美国在人工智能领域的竞争力有多重要?

卡斯特罗:近期内该中心将特别重要,因为国防部缺乏人才,这限制了国防机构的人工智能工作。通过加强专业能力,国防部能更好地确定项目的优先次序,专注于解决规模化问题,并在国防部内培养人工智能驱动的创新文化。

《论坛》:数据创新中心近期报告的基本观点是什么?

卡斯特罗:美国在人工智能方面拥有早期领先地位,但中国正在快速发展,如果美国不投入必要的资源来竞争,我们将浪费这种领先地位。如果在人工智能方面落后,可能会对美国的经济、国家安全和全球整体竞争力产生严重的负面影响。许多其他国家正在将人工智能作为优先事项,美国也需要这样做。

《论坛》:大多数人是否意识到美国仍然绝对领先于中国?你们的调查结果是否在哪些方面令人感到惊讶?

卡斯特罗:中国在某些领域比我原先想象的要落后得多。但需要注意的是,这只是简介,虽然我们使用最近期的数据,但其中一些数据仍然过时了一年左右。即使在过去几年里,我们也看到中国取得了重大进步,所以两国之间的差距正在迅速缩小。此外,美国和中国都很注重人工智能的军事运用,其中大部分工作无法公开比较。

但最重要的因素之一是中国在人工智能采用方面保持领先,特别是在技术试验方面。民意测验表明,中国公民对人工智能普遍持乐观态度。因此,中国在试图开展更加雄心勃勃的人工智能举措时背后充满了动力。相比之下,美国公众对人工智能的潜力较为悲观,这可能会限制议员们追求发展这项技术的意愿。

《论坛》:俄罗斯在这一竞争处于什么状况?特别是在军事技术领域?

卡斯特罗:俄罗斯也是一个重要玩家,尽管没到中国、欧盟或美国的规模。但从地缘政治角度来看,更令人关切的是,如果中俄在人工智能领域建立更密切的联系会对美国有何影响。这就是为什么美国需要与澳大利亚、加拿大、法国、德国、日本、韩国和英国等盟友就人工智能建立密切伙伴关系的原因之一。

《论坛》:欧洲将在人工智能领域扮演什么角色?

卡斯特罗:欧洲是人工智能研究的重要力量,他们正在为此投入大量资源。从经济学角度来看,欧洲现在并不对美国在这一领域的领导地位构成威胁。但如果欧洲领导人调整人工智能战略,更加专注于商业化和采用,他们可以成为一个更强大的玩家。

《论坛》:中国在人工智能采用和数据方面的领先地位有哪些重要意义?

卡斯特罗:人工智能的采用是颠覆行业的关键因素。中国对大多数国家的威胁不仅在于他们在人工智能开发方面处于领先,还在于通过成为领先的人工智能采用者,他们将在金融服务或医疗服务等贸易行业中更具竞争力。中国在数据方面胜过许多其他国家,部分原因是他们规模大,但也归功于其政策。但中国仍然有很大机会增加数据共享,特别是政府对私营部门的数据共享。因此,在这个领域,像美国这样的国家不仅应该着眼于国内的改善,也应该认识到,为了与中国竞争,需要与盟国建立国际伙伴关系,确保美国企业能够访问全球数据集。

《论坛》:您是否认为需要成立一个关于人工智能的国际伦理委员会?

卡斯特罗:关于人工智能的许多伦理问题将高度针对具体情况。也就是说,关于人工智能伦理的问题将与人工智能如何用于自动驾驶车辆或信用风险评分或与其他特定场景相关联。因此,各国不应试图建立讨论人工智能伦理的单一论坛,而应认识到,人工智能产生变革性影响的部门需考虑使用这项技术造成的伦理影响。但即便是在这些部门,也不太可能把重点放在人工智能伦理上,而是会放在正在使用的大系统或大流程的伦理上。人们在谈论人工智能伦理问题时常常会成为井底之蛙,而忽视每个特定问题相关的大的伦理问题,又或是从这个问题上转移注意力。

《论坛》:您对联合国或国际上其他对所谓杀人机器人的禁令有何看法?您是否觉得人类应维持在决策流程中的存在?

卡斯特罗:人工智能将越来越多地融入军事和国防系统。在这个阶段,对这项技术实施禁令的尝试可能被误导。几乎所有人都同意,任何国家都不应在世界上推出无法追责的杀手机器人。更棘手的问题是确定多大程度的问责、在哪些条件下问责是适当的,以及确认这些选择会有哪些后果。幸运的是,我们还有时间去研究这一问题,去努力达成全球性共识和规范。

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