《Nature》近日的一篇分析文章表示，中國(guó)的人工智能研究在質(zhì)量上進(jìn)步很快，但是在高影響的論文、人才和倫理上面還需要追趕美國(guó)。
中國(guó)巨大的人口總量幫助人臉檢測(cè)技術(shù)快速進(jìn)步。
中國(guó)不僅僅是世界上人口最多的國(guó)家，看起來(lái)也即將成為經(jīng)濟(jì)總量最大的國(guó)家。在人工智能領(lǐng)域，中國(guó)似乎也想引領(lǐng)世界。
2017 年，中國(guó)發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，設(shè)定了以 2030 年為期限的 AI 發(fā)展目標(biāo)。為了達(dá)到這一目標(biāo)，到 2020 年，有很多需要達(dá)到的里程碑，包括在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域做出重大貢獻(xiàn)、成為吸引世界新興人才的目的地、以及在人工智能產(chǎn)業(yè)上達(dá)到世界領(lǐng)先水平。規(guī)劃出臺(tái)后，中央部門(mén)、地方政府和私人企業(yè)積極響應(yīng)，為人工智能研究和發(fā)展領(lǐng)域吸引到了數(shù)十億美元的融資。
在這第一個(gè)期限即將到來(lái)的時(shí)候，研究人員注意到，中國(guó)的人工智能研究質(zhì)量有了驚人的進(jìn)步。他們預(yù)計(jì)中國(guó)有能力留住本土人才。一部分原因是因?yàn)檎畬?shí)施了一些成功的人才引進(jìn)計(jì)劃。另一部分原因是惡化的外交和貿(mào)易關(guān)系使得美國(guó)（中國(guó)的主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手）在包括人工智能領(lǐng)域的各方面都變成了一個(gè)相對(duì)不吸引人的目的地。
「如果美國(guó)不再是開(kāi)放的前沿，那就是在冒險(xiǎn)將人工智能人才送到主要競(jìng)爭(zhēng)者手里，包括中國(guó)。」美國(guó)芝加哥保爾森基金會(huì)所屬馬可波羅智庫(kù)副主任 Joy Dantong Ma 表示。
馬可波羅智庫(kù)是保爾森基金會(huì)的內(nèi)部智囊團(tuán)，旨在以敏銳的市場(chǎng)分析和創(chuàng)新性的研究成果來(lái)解讀中國(guó)經(jīng)濟(jì)。
但與此同時(shí)，有觀察家警告說(shuō)，有一些因素可能阻礙中國(guó)的國(guó)家戰(zhàn)略，包括缺乏可以指導(dǎo)領(lǐng)域發(fā)展的理論貢獻(xiàn)成果以及來(lái)自中國(guó)公司的基礎(chǔ)科研投入。
中國(guó)對(duì)于人工智能領(lǐng)域的追求更像是和美國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的形式化表現(xiàn)，一些科學(xué)家說(shuō)。人工智能可以促進(jìn)醫(yī)療、交通和通信領(lǐng)域的發(fā)展，在該領(lǐng)域取得根本性突破的國(guó)家將引領(lǐng)未來(lái)的發(fā)展方向并獲得最大的收益。
「毫無(wú)疑問(wèn)，中國(guó)將人工智能視為一項(xiàng)核心科技，并希望達(dá)到美國(guó)的水平?！古＝虼髮W(xué)未來(lái)人文研究所（the Future of Humanity Institute）的 Jeffrey Ding 說(shuō)。
學(xué)術(shù)影響力
微軟學(xué)術(shù)對(duì)高引用人工智能論文的一項(xiàng)研究表明，中國(guó)的影響力十分強(qiáng)大。來(lái)自艾倫人工智能研究院的分析師發(fā)現(xiàn)，中國(guó)作者在最頂級(jí)的 10% 高引用論文中提升了 10% 的占比，于 2018 年達(dá)到了頂峰（26.5%），接近美國(guó)的 29%，而且美國(guó)的占比在下跌。如果這一趨勢(shì)持續(xù)的話，中國(guó)將在第二年（2019 年）超過(guò)美國(guó)。其他分析則表明，中國(guó)研究者人工智能論文的平均引用率有了大幅度的提升，已經(jīng)超過(guò)了世界平均水平，但是依然低于美國(guó)的研究者。
中國(guó)人工智能論文的引用水平逐年上升，已接近美國(guó)。
在計(jì)算機(jī)科學(xué)排名頂級(jí)學(xué)校排名（CSRankings）上，人工智能等領(lǐng)域上中國(guó)大學(xué)的影響力也在持續(xù)提升。這一排名完全基于研究指標(biāo)，其度量了絕大多數(shù)院校教員在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域各大頂會(huì)所發(fā)表的論文數(shù)量。
除了中國(guó)的學(xué)術(shù)影響力在日益增長(zhǎng)外，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)也在蓬勃發(fā)展。中國(guó)工程院院士、西安交通大學(xué)人工智能和機(jī)器人中心主任鄭南寧教授表示，中國(guó)擁有一批世界頂級(jí)的人工智能公司，如商湯、云知聲、科大訊飛和曠視等，他們?cè)谟?jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理方面成果斐然。
當(dāng)然，中國(guó)在構(gòu)建人工智能核心技術(shù)的工具上依然落后。例如，TensorFlow 和 Caffe 等開(kāi)源平臺(tái)都是由美國(guó)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和公司設(shè)計(jì)的。這些開(kāi)源平臺(tái)可以幫助電腦更像人腦一樣工作，因而被廣泛地應(yīng)用在全世界的工業(yè)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域。當(dāng)然，在快速開(kāi)發(fā)人工智能產(chǎn)品方面使用最多的是百度飛槳平臺(tái)，鄭教授表示。
鄭教授也提到，中國(guó)在人工智能硬件方面也相對(duì)落后。大部分世界領(lǐng)先的人工智能微處理器芯片是由英偉達(dá)、英特爾、蘋(píng)果、谷歌和 AMD 等美國(guó)公司開(kāi)發(fā)的，「我們?cè)谠O(shè)計(jì)先進(jìn)人工智能系統(tǒng)所需的電腦芯片方面也缺乏專業(yè)人才?！?/p>
鄭教授預(yù)測(cè)，中國(guó)需要花 5 到 10 年的時(shí)間才能在基礎(chǔ)理論和算法研究方面達(dá)到英美的水平，但是中國(guó)遲早會(huì)達(dá)到。
能夠貢獻(xiàn)基礎(chǔ)理論和技術(shù)是中國(guó)達(dá)成其長(zhǎng)期人工智能戰(zhàn)略的關(guān)鍵，來(lái)自柏林智庫(kù)的政策科學(xué)家 Kristin Shi-Kupfer 表示。她說(shuō)，如果在機(jī)器學(xué)習(xí)方面沒(méi)有取得突破性的研究進(jìn)展，中國(guó)在人工智能領(lǐng)域可能會(huì)面臨天花板。
人才情況
如何留住人才是中國(guó)發(fā)展 AI 面臨的另一大難題。根據(jù)學(xué)界和業(yè)界聯(lián)合撰寫(xiě)的《2018 年中國(guó) AI 發(fā)展報(bào)告》，截至 2017 年底，中國(guó)的 AI 研究者和工程師數(shù)量達(dá)到了 18,200 人，居世界第二。但在頂級(jí) AI 研究者（高產(chǎn)、高引的研究者）排行榜中，中國(guó)僅排第六。
在美國(guó)數(shù)據(jù)、技術(shù)和公共政策交叉研究智庫(kù) Center for Data Innovation 發(fā)布的一份中、美、歐 AI 實(shí)力對(duì)比報(bào)告中，中國(guó)的 AI 人才狀況同樣令人堪憂。報(bào)告顯示，截至 2017 年，中國(guó)的頂級(jí) AI 人才（h 指數(shù)排名前 10%）還不到美國(guó)的 1/5。
Ma 表示，很多計(jì)算機(jī)科學(xué)家通常在美國(guó)接受教育，畢業(yè)后就會(huì)留在那兒，加入一些全球頂級(jí)的技術(shù)公司。
但有跡象表明，這種情況正在發(fā)生好轉(zhuǎn)。中國(guó)的 AI 機(jī)構(gòu)正嘗試用高薪吸引這些研究者回國(guó)。例如，在鄭南寧教授所在的機(jī)器人中心，一些教授拿到的薪資是其他教授大學(xué)薪水的 2-3 倍。此外，中國(guó)的教育系統(tǒng)也加大了 AI 人才的培養(yǎng)力度，去年有 35 所大學(xué)獲批「人工智能」本科專業(yè)，清華等名校更是設(shè)立了多個(gè) AI 研究和人才培養(yǎng)中心，力爭(zhēng)解決中國(guó)的 AI 人才短缺問(wèn)題。
鄭教授還補(bǔ)充說(shuō)，他所在的機(jī)器人中心還提供了一套更為全面的評(píng)估體系，以提高人才吸引。相比之下，很多中國(guó)大學(xué)傾向于以發(fā)表論文的數(shù)量作為獎(jiǎng)勵(lì)標(biāo)準(zhǔn)。此外，他還創(chuàng)建了一個(gè)招聘系統(tǒng)，可以繞過(guò)大學(xué)集中化的過(guò)程，幫助科學(xué)家更快地組建工程師團(tuán)隊(duì)，該系統(tǒng)現(xiàn)在正在開(kāi)展 AI 方面的本科課程。
中國(guó)發(fā)展 AI 的企業(yè)和人口優(yōu)勢(shì)
Ding 表示，考慮到騰訊、百度和阿里巴巴三家核心科技企業(yè)日益提升的專業(yè)技能和業(yè)界影響力，相信中國(guó)到 2020 年擁有全球領(lǐng)先 AI 公司的計(jì)劃能夠達(dá)成。他說(shuō)道：「盡管尚未達(dá)到谷歌和微軟等美國(guó)科技巨擘那樣的水平，但這三家企業(yè)已經(jīng)成為了 AI 領(lǐng)域的全球領(lǐng)先者?！?/p>
根據(jù)紐約創(chuàng)投研究機(jī)構(gòu) CB Insights 的數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)至少還有 10 家估值超過(guò) 10 億美元的 AI 創(chuàng)投企業(yè)。
此外，雖然在風(fēng)險(xiǎn)投資和私募股權(quán)融資規(guī)模方面不敵美國(guó)，但中國(guó)是成功將 AI 納入公司業(yè)務(wù)流程百分比最高的國(guó)家。2018 年，中國(guó)在這一方面的比例領(lǐng)先全球（32%），高于美國(guó)（22％）和歐盟（約 18％）。另一方面，有 53% 的中國(guó)公司已經(jīng)在開(kāi)展人工智能應(yīng)用的試點(diǎn)，這一數(shù)據(jù)也大大領(lǐng)先第二名美國(guó)（29%）。
Ma 表示，中國(guó)的一大優(yōu)勢(shì)是其巨大的人口規(guī)模，這為訓(xùn)練 AI 系統(tǒng)提供了充足的人員樣本和獨(dú)特機(jī)遇，比如訓(xùn)練疾病預(yù)測(cè)軟件所需的大型患者數(shù)據(jù)集，而這些數(shù)據(jù)集可以為 AI 研發(fā)帶來(lái)很大的優(yōu)勢(shì)。
與西方國(guó)家相比，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司有機(jī)會(huì)收集比美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司更多樣化和更深入的數(shù)據(jù)。這得益于中國(guó)科技公司構(gòu)建的一體化超級(jí)應(yīng)用程序。例如，微信現(xiàn)在已經(jīng)允許用戶「叫出租車、訂餐、預(yù)訂酒店、交手機(jī)話費(fèi)，以及購(gòu)買飛往美國(guó)的航班。相比之下，西方的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)相對(duì)分散：即使是亞馬遜的用戶也不能預(yù)訂酒店。
AI 治理和 AI 原則制定勢(shì)在必行
Ma 表示，如果中國(guó)想要在 AI 領(lǐng)域產(chǎn)生國(guó)際影響，實(shí)施適當(dāng)?shù)闹卫硗瑯右埠苤匾?，只有這樣中國(guó)的 AI 研究者和公司才能建立必要的信任，從而贏得世界各地的用戶，并與其他國(guó)家的研究者展開(kāi)合作。與其他國(guó)家一樣，中國(guó)也已經(jīng)開(kāi)始為 AI 的發(fā)展和應(yīng)用制定倫理準(zhǔn)則。所以，中國(guó) AI 公司需要承諾實(shí)施良好的治理，這樣才能獲得全局?jǐn)?shù)據(jù)。
今年 6 月，中國(guó)國(guó)家新一代人工智能治理專業(yè)委員會(huì)發(fā)布了 AI 開(kāi)發(fā)人員所應(yīng)遵守的《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》，提出了人工智能治理的框架和指南，明確提出了和諧友好、公平公正、包容共享、尊重隱私、安全可控、共擔(dān)責(zé)任、開(kāi)放協(xié)作、敏捷治理等八項(xiàng)原則。這八項(xiàng)原則與經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織 5 月投票通過(guò)且為世界各國(guó)政府所采納的人工智能原則不謀而合。
但應(yīng)當(dāng)注意的是，不同國(guó)家所面臨的的倫理問(wèn)題也不盡相同。所以，各個(gè)國(guó)家會(huì)根據(jù)本國(guó)國(guó)情和實(shí)際情況來(lái)制定相關(guān)人工智能準(zhǔn)則。
此外，所有國(guó)家和地區(qū)所面臨的的另一項(xiàng)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是算法做決策時(shí)的透明度。這方面并沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，因而中國(guó)以及其他國(guó)家依然在探索如何推進(jìn)這一進(jìn)程。例如，歐盟出臺(tái)的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（General Data Protection Regulation）賦予用戶權(quán)利，使他們可以在涉及自身時(shí)詢問(wèn)算法如何做出決策。
