中國不僅擁有世界最多的人口，而且有望成為最大的經濟體，它還希望在人工智慧（AI）領域處於世界領先地位。
2017年，中國共產黨將2030年設定為實現這一雄心勃勃的人工智慧目標的最後期限，並且為了實現這一目標，它制定了到2020年要達成的若干里程碑。其中包括對基礎研究做出重大貢獻，成為世界最優秀人才的首選目的地，以及擁有一個可以與該領域全球領導者相媲美的人工智慧產業。
隨著第一個截止日期的臨近，研究人員注意到中國的人工智慧研究質量取得了令人矚目的飛躍。他們還預測，該國在留住本土人才的能力方面會出現轉變。部分原因是政府實施了一些成功的留才計劃，部分原因是日益惡化的外交和貿易關係意味著美國——在包括人工智慧在內的大多數事情上，美國是中國的主要競爭對手——已經成為一個吸引力較差的目的地。
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保爾森研究所（位於伊利諾伊州芝加哥的智庫，旨在促進美中關係）的人工智慧分析師馬丹彤表示：“如果美國失去了開放優勢，那麼該國就有可能將人工智慧人才推回到包括中國在內的競爭對手的懷抱。”
但是，觀察家警告說，有幾個因素可能會阻礙該國的計劃，包括對用於開發該領域基礎工具的理論缺乏貢獻，以及中國公司不願投資於進行根本性突破所需的研究。
科學家說，該國對人工智慧主導地位的追求不僅僅是與美國的一場象徵性競賽。人工智慧技術有望在醫療保健、交通和通訊領域取得進展，在該領域取得根本性突破的國家很可能會塑造其未來的發展方向並獲得最大的利益。
英國牛津大學人類未來研究所研究中國人工智慧發展的丁傑弗裡（Jeffrey Ding）表示：“毫無疑問，中國將人工智慧視為這個時代的關鍵技術之一，並希望與美國相提並論。”
2017年釋出的這項名為《新一代人工智慧發展規劃》的倡議，促使各部委、省政府和私營公司制定了無數政策，並在研發方面投入了數十億美元。
根本性影響
根據對學術搜尋引擎微軟學術上索引的引用率最高的人工智慧論文的分析，中國正在取得重大影響。位於華盛頓州西雅圖的艾倫人工智慧研究所的分析發現，中國在引用率最高的10%論文中的作者份額穩步增加。它的份額在2018年達到峰值，為26.5%，與美國的29%相差不遠，而且美國的份額正在下降。如果這種趨勢繼續下去，中國明年可能會在這項指標上超越美國。其他分析表明，中國作者的人工智慧論文的平均引用次數一直在穩步增加，高於世界平均水平，但低於美國作者的論文。
西安交通大學人工智慧與機器人研究所所長鄭南寧表示，中國還在計算機視覺、語音識別和自然語言處理方面擁有世界領先的公司，包括商湯科技、雲知聲、科大訊飛和曠視科技。
但該國在塑造人工智慧的核心技術工具方面仍然落後。例如，美國學者和公司開發的開源平臺TensorFlow和Caffe，用於設計、構建和訓練使計算機功能更像人腦的演算法集，在世界各地的工業界和學術界被廣泛使用。鄭南寧說，中國公司百度開發的主要開源平臺之一PaddlePaddle主要用於快速開發人工智慧產品。
他說，中國在人工智慧硬體方面也落後。世界上大多數領先的人工智慧半導體晶片都是由美國公司製造的，例如英偉達、英特爾、蘋果、谷歌和超微半導體。“我們還缺乏設計能夠支援高階人工智慧系統的計算晶片的專業知識，”鄭說。
鄭預測，中國可能需要5-10年的時間才能達到美國和英國在基礎理論和演算法方面的創新水平，但它會實現這一目標。
位於柏林的智庫墨卡託中國研究中心的政治科學家克里斯汀·施-庫普費爾說，為這些基礎理論和技術做出貢獻將是中國實現其長期人工智慧目標的關鍵。她說，如果機器學習的研究沒有取得進展以實現真正的突破，那麼中國在人工智慧領域所能取得的增長可能會受到限制。
人才爭奪戰
對於中國的進步來說，同樣重要的一個因素是留住有才華的研究人員的能力，而在這方面似乎更有希望。根據2018年由學者和行業共同撰寫的《中國人工智慧發展報告》，到2017年底，中國擁有第二大人工智慧科學家和工程師隊伍，約18200人，僅次於美國，美國約有29000人。但中國在頂尖人工智慧研究人員數量方面僅排名第六——根據他們的h指數，是最高產和被引用最多的作者。
馬丹彤說，計算機科學家通常在美國接受培訓，然後留在那裡為全球科技公司工作。
然而，有跡象表明情況正在發生變化。中國的人工智慧研究機構正在嘗試以高薪吸引一些研究人員回到中國大陸。例如，鄭的機器人中心的一些教授的薪水是大學裡其他教授的2-3倍，他說。
鄭說，該中心還為員工提供比許多中國大學更全面的評估系統，這些大學往往會獎勵高發表率而不是其他標準。他還實施了一種招聘系統，該系統繞過了大學集中程式，並允許科學家快速組建工程師團隊，並且現在開設了人工智慧本科課程。
部署的藝術
丁傑弗裡說，鑑於中國三大核心科技公司騰訊、百度和阿里巴巴的專業知識日益增長，中國到2020年擁有全球領先的人工智慧公司的計劃也指日可待。“這些公司已成為人工智慧領域的全球領導者，儘管它們仍未達到與谷歌和微軟等美國公司相同的水平，”他說。
根據紐約研究公司CB Insights的資料，中國至少有十家價值超過10億美元的私營人工智慧初創公司，包括面部識別公司商湯科技。
馬丹彤說，中國的一個巨大優勢在於其龐大的人口，這創造了龐大的潛在勞動力和訓練人工智慧系統的獨特機會，包括用於訓練軟體預測疾病的大型患者資料集。今年2月，中國研究人員表明，他們的自然語言處理系統可以從電子健康記錄中診斷出常見的兒童疾病，其準確性與經驗豐富的兒科醫生相當1。該資料集包括近60萬名到一家醫院就診的兒童；在許多其他國家/地區，獲取如此大量的資料將很困難。
中國的人工智慧法律
馬丹彤說，如果中國要在人工智慧領域擁有全球影響力，那麼擁有適當的治理也很重要，因為這將使中國研究人員和公司建立在全球範圍內獲得使用者所必需的信任，並與其他國家的研究人員建立合作。與許多國家一樣，中國已經開始為人工智慧的開發和使用制定道德原則。馬丹彤說，如果中國公司不承諾良好的治理，他們將無法訪問全球資料。“公平競爭符合他們的利益。”
今年6月，國家新一代人工智慧治理委員會發布了人工智慧開發人員必須遵守的八項原則。其中包括和諧、公平和正義、尊重隱私、安全、透明、問責和協作，這與經濟合作與發展組織5月份釋出的原則相似，丁傑弗裡說。
但道德問題可能因國家/地區而異。例如，中國因涉嫌使用面部識別技術跟蹤新疆維吾爾族（一個以穆斯林為主的社群）成員而受到人權倡導者的批評。儘管如此，中國當局並不是唯一將人工智慧用於執法目的的國家——美國聯邦調查局在其調查中使用面部識別技術。
所有團體面臨的關鍵挑戰之一是演算法如何做出決策的透明度。但是，對此沒有統一的標準，因此與許多國家一樣，中國仍在研究如何進行。歐盟的《通用資料保護條例》允許使用者在演算法與自己的生活相關時詢問演算法如何得出其決策，這是良好的人工智慧治理的一個例子，馬丹彤說。
本文經許可轉載，並於2019年8月21日首次釋出。