中国AI能在2030年赶超世界吗？
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原文作者：Sarah O’Meara
虽然中国AI的研究质量不断提升，但在高影响力论文、科研人员素质和伦理准则方面仍与美国存在差距。
作为世界上人口最多的国家，中国成为全球最大经济体似乎指日可待。同时，中国也希望能在人工智能（AI）方面领先世界。
中国庞大的人口基数有利于人脸识别技术的快速发展。
中共中央在2017年提出要在2030年前实现这一宏伟的AI目标，并为此制定了需要在2020年完成的一系列重大项目，包括全力支持基础研究，吸引全球最顶尖的人才以及建设具有全球竞争力的AI产业。
随着2020年的临近，业内人员看到了中国AI研究质量的巨大进步。他们也相信中国能够留住越来越多的本土人才，一是因为政府为挽留人才出台的各项措施收效良好，再来是因为是中美外交和贸易关系的持续恶化，让中国在AI等各个领域的主要竞争对手——美国——对于中国人才的吸引力逐渐减弱。
保尔森研究所（Paulson Institute）的AI分析师Joy Dantong Ma说：“如果美国失去了开放的优势，那就等于将AI人才拱手让给它的竞争对手，这其中包括中国。”位于美国芝加哥的保尔森研究所是一家旨在促进美中关系的智库。
但观察人士警告说，个别因素可能会阻碍中国的AI计划，比如中国研究人员对AI行业的基础理论贡献不足，中国企业对于基础性研究的投入力度不够。
一些科学家表示，中国不遗余力地发展AI并不只是为了和美国一决胜负。AI技术还能极大地带动医疗保健、交通运输和信息通讯方面的发展；此外，在AI领域取得根本性突破的国家很有可能重塑AI未来发展的格局，收获最大的既得利益。
英国牛津大学人类未来研究所（Future of Humanity Institute）的Jeffrey Ding专门研究中国AI的发展现状，他说：“毫无疑问，中国将AI看作这个时代最为关键的技术之一，并希望在这方面赶超美国。
2017年《新一代人工智能发展规划》发布后，国家各部委，省市政府和私营企业相继推出大量政策以及数十亿美元的研发投入。
基础实力
一项针对“微软学术”（Microsoft Academic）搜索引擎对引用量最高的AI论文的分析报告显示，中国的AI基础研究正在高歌猛进。根据这份由西雅图艾伦人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence）编制的报告，引用次数排名前10％的论文中，中国研究人员的占比稳步增加，并在2018年创下了26.5％的新高，距离美国29％的成绩已然不远，而美国的表现却在下降。如果保持这种势头，预计明年中国就能超过美国。其他分析也显示，中国作者的AI论文平均引用次数一直稳中有进，高于世界平均水平，但并没有达到美国作者的平均引用次数。
西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁院士说：“中国的计算机视觉、语音识别和自然语言处理公司正在引领全球，如商汤科技、云知声、科大讯飞和旷视。”
但是，中国在打造AI核心技术工具方面仍然落后。比如由美国研究人员和企业联合开发的开源平台TensorFlow和Caffe，可以用来设计、构建和训练能实现类脑计算的算法集，在全球产业界和学术界都应用广泛。“而中国百度推出的大型开源平台飞桨，则主要用于快速开发AI产品。”郑院士说道。
郑院士还表示：“中国在人工智能硬件方面也需要追赶。” 世界上最先进的支持AI的半导体芯片大多由美国公司制造，如英伟达、英特尔、苹果、谷歌和AMD。“我们在设计能支持高级AI系统的计算芯片方面还欠缺专业知识。”
郑院士预测，中国可能还要5到10年才能达到美英两国目前在基础理论和算法上的创新水准，但他相信中国会到达那个高度。
墨卡托中国研究所（Mercator Institute for China Studies）是一家位于柏林的智库，研究所的政治学家Kristin Shi-Kupfer认为，发展基本理论和技术将是中国实现其长期AI目标的关键。她说，如果没有基础研究成果推动机器学习的实质性突破，那么中国在AI领域的发展将遇到瓶颈。
招贤若渴
另一个同等重要但更有希望的因素是中国的人才库正在不断扩充。根据中国学术界和产业界共同编制的《2018年中国人工智能发展报告》，到2017年底，中国拥有世界第二大的AI科学家和工程师队伍，约有18200人，仅次于美国（约29000人）。但如果只看h指数（h-index）排名，即学术上最多产、引用数最高的论文作者数量，中国的顶尖AI人才排在全球第六位。
Ma说，美国是培养计算机科学家的主要阵地，这些人才毕业后会留在美国的跨国科技公司继续工作。
然而，这种状况正在发生转变。中国的AI研究所正设法以高薪吸引研究人员回国。比如在郑院士的机器人研究中心，一些教授的薪酬是同校教授的2-3倍。
郑院士表示，中心实行的人员评价体系比多数中国大学更为全面，不会只奖励发表论文，而忽视了其他方面。他采用的聘用系统也可以避免学校集中化的行政流程，让科学家快速组建自己的工程师团队。此外，他还在学校开设了面向本科生的AI课程。
全面部署
Ding说，随着中国三大科技巨头腾讯、百度和阿里巴巴的技术实力不断增长，中国计划在2020年拥有全球领先的本土AI企业似乎势在必得。他说：“尽管这些公司尚不足以与谷歌和微软之类的美国公司平起平坐，但它们已经是AI领域的全球领导者。”
来自纽约创投研究机构CB Insights的数据显示，中国至少还有10家估值超过10亿美元的AI初创企业，其中包括人脸识别公司商汤科技。
Ma认为，人口规模是中国的一大优势，它为中国创造了大量潜在劳动力和训练AI平台的独家资源，比如将大型患者数据集用于训练疾病预测软件。今年2月，中国研究人员展示了如何让自然语言处理系统根据电子病历诊断常见的儿科疾病，其准确性堪比经验丰富的儿科医生[1]。该训练数据集囊括了近60万名儿童的就医数据，全部来自一家医院——这个数据量在许多国家是难以做到的。
人工“治理”
Ma说，中国如果想在AI领域发挥全球影响力，就需要建立适当的治理机制，只有这样才能为中国的科研人员和企业赢得全球用户的重要信任，与其他国家的科研人员建立合作关系。与许多国家一样，中国已经开始为AI发展和使用制定伦理道德准则。Ma表示：“如果中国企业不能保证完善的治理机制，他们就无法获得全局数据。公平竞争符合他们的利益。”
6月，国家新一代人工智能治理专业委员会发布了AI开发人员应遵守的八条原则，包括和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作以及敏捷治理。Ding表示，这些原则类似于经合组织5月份发布的相关准则。
不过，道德问题需要视国家具体情况而定。中国当局不是唯一将AI用于执法的机构；实际上，美国联邦调查局也在调查中使用人脸识别技术。
在AI上，全球面临的共同挑战之一是算法决策的透明度。在这一点上各国尚未达成一致，中国和许多国家一样都在“摸石头过河”。Ma说，欧盟的《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation）让用户有权了解与其生活相关的算法是如何进行决策的，这为AI治理树立了一个好榜样。
参考文献：
1. Liang, H. et al. Nature Med. 25, 433–438 (2019).
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Nature|doi: 10.1038/d41586-019-02360-7
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