中国在人工智能国际竞争中所处地位与优势塑造

刘 晓 麒

(中国社会科学院大学 国际政治经济学院, 北京 102488)

人工智能诞生于1956年,由约翰·麦卡锡在美国新罕布什尔州举行的达特茅斯夏季讨论会上提出,并将其界定为制造智能机器的科学与工程的交叉学科。当时他使用“人工智能”一词来替代“思维机器”,因为与会者认为机器可以模仿人类智能[1]。将近70年后的今天,人工智能已经发展成为一种新型的生产力形态,它以大数据、云计算、互联网为技术支撑,以数字化和智能化为核心特征,并以满足人的美好生活需要和实现人类自由全面发展为最高价值目标。人工智能目前在世界主要经济体中得到普及,并且给人类的生活带来了极大便利,人们的生活质量因人工智能应用而不断提升。与此同时,这一新兴技术的快速发展也给人类社会带来了不少困扰和挑战。近年来,随着人工智能及其产业蓬勃发展,越来越多的国家把人工智能的创新、发展和应用作为衡量其国家实力的重要指标。世界主要大国纷纷出台政策、报告甚至战略来抢占人工智能领域的高地,各国都日益强调人工智能的重要性,并不断在与人工智能相关的项目上投入大量资源和资金,力求从新一轮科技和产业革命中获益。人工智能对国家竞争优势的塑造至关重要,因为它不仅是一国经济和社会发展的重要驱动力,而且可以为国家带来更大的外交影响力,通过在国际机构和组织中展示先进的人工智能技术,一个国家可以赢得国际社会的尊重和重视,从而提高其在国际舞台上的话语权和影响力。决定一国人工智能国际竞争力的因素有很多,主要包括技术研发和创新能力、政策和法规环境、人才储备和培养、数据资源和数据隐私保护、产业发展和应用场景、国际合作与合作伙伴关系等等。不同国家在这些方面的表现和优势各不相同,因此在全球人工智能竞争中也存在着差异化。本文将简要分析中国在人工智能领域的发展现状及其在国际上所处的地位,最后探讨中国应采取何种措施来塑造自身在人工智能领域的国际竞争优势。

一、 近年来中国人工智能的发展现状

进入21世纪的第二个10年后,中国的人工智能发展一直处于上升态势,为经济社会发展带来了很多的机遇和变革。中国庞大的市场和政府的支持不断推动着人工智能产业创新,中国人工智能应用的广泛落地促进了数字经济和实体经济的加速融合。国内外的学术研究、政策研究、智库研究一直对中国人工智能的发展密切关注且实时更新,本文仅从以下3个方面做概括性梳理:

(一) 中国人工智能的政策规划和产业发展

中国近年来一直在持续加大对人工智能的投入和支持,并且逐步构建了“国家+部委+地方”的政策体系(见表1)。2017年7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》对人工智能进行系统布局,提出了“三步走”目标,即到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,到2025年人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。[2]113部委层面相继出台的一些政策、方案及意见为人工智能与经济社会发展深度融合确定了行业风向标。国家发改委明确将人工智能确定为“新基建”七大领域之一[3]59,至少在未来10年,中国人工智能发展的重点将是打造人工智能产业集群和深入赋能传统行业。在地方上,北上广深等一线城市都发布了行动计划或实施方案,有些地方不止一次研究制定政策规划,支持当地人工智能技术及产业加快发展力度。一些政府出台了税收优惠政策,为人工智能相关企业提供财政扶持,降低其运营成本,还有一些地方政府建立了人工智能产业基金,用于资助当地的人工智能企业和项目,提升其创新能力和市场竞争力。

表1 中国人工智能政策规划(1) 表1所列出的地方层面政策仅选取了部分具有代表性的一线城市和直辖市的人工智能发展规划,还有很多城市也先后出台了相关政策,由于篇幅所限,因而没有全部列出。

总体来看,“国家+部委+地方”的政策体系为中国人工智能的变革和创新制定了科学的发展规划,提供了强有力的支撑,并且明确了赶超国际一流水平的努力方向,中国人工智能产业近些年来也得到了迅速发展。人工智能产业生态通常包含基础层、技术层、应用层三大板块:基础层包括芯片、传感器、数据资源、云计算、大数据支撑平台等[4]3;技术层包括各类算法与深度学习技术,以及通过深度学习框架和开放平台对技术和算法的封装,如智能语音语义、计算机视觉、机器学习等;应用层是人工智能技术与各行业的深度融合,细分领域众多、领域交叉性强,包括智能医疗、智能安防、智能教育、智能家居等。虽然目前中国在人工智能的产业发展主要集中于应用层,但是近年来在基础层和技术层也取得了很大进步。中国作为世界上最大的市场之一,对人工智能的应用需求也非常巨大。中国企业正在不断地探索如何将人工智能应用到商业模式中,并不断推出新产品和新服务。中国电商、金融、医疗等行业都已经开始使用人工智能来提高效率、降低成本和增强服务质量。中国政府也在积极推进人工智能的应用,比如在城市交通管理、环境监测和公共安全等方面都已经开始使用人工智能来提升政府治理效能。与此同时,应用层的迭代需求也促进了中国人工智能基础层和技术层的创新发展。在基础层,中国大数据和云计算平台服务拥有强大的实力。中国超算能力排名世界第一,这为深度学习算法的训练提供了重要的支持。阿里巴巴和腾讯在大数据和云计算方面已经成为行业领导者,并向其他行业提供了基于云计算和大数据的解决方案。在技术层,中国的自然语言处理、人脸识别、目标检测和语义分割等技术近年来取得了诸多突破性进展。

(二) 中国人工智能的市场规模及增速

根据多家市场研究公司(2)国内外多家研究机构和市场咨询公司都有此方面的研究,比如埃森哲(Accenture)、普华永道(PwC)、互联网数据中心(IDC)、中国电子学会等,本文选取了国内艾瑞咨询集团的研究结果和数据,因其连续5年发布中国人工智能的相关报告,连贯性较强,得到业内认同。的数据显示,中国人工智能市场规模目前正处于高速增长阶段。2020年,中国人工智能市场规模在疫情环境下达到约1 500亿元人民币(合210亿美元);2022年,这一规模上升至近2 000亿元人民币(合280亿美元),年增长率为7.8%。预计到2026年,中国人工智能市场规模将增至6 000亿元人民币(约合840亿美元),五年复合增长率(CAGR)约为24.8%。[5]12人工智能是数字经济时代的核心生产力,同时数字经济的快速发展也进一步推动了人工智能的产业化。随着人工智能技术深入各个领域,不断推动行业变革和创新,实体经济与数字经济正在步入深度融合阶段,中国人工智能企业数量及竞争力也在不断上升。目前,我国人工智能企业分布主要集中在应用层的企业,以京津冀地区、长江三角洲地区、珠江三角地区居多。研究表明,京津冀地区和长江三角洲地区基础层及技术层企业数量占比高于珠江三角洲地区,此外,川渝地区近几年也有一些人工智能初创企业崭露头角。[5]10这些现象表明,人工智能企业主要集中在经济发达、人才聚集、营商环境好的城市和地区,京津冀地区和长江三角洲地区表现了其人工智能产业布局完善、发展动力强劲的区域优势。相反,在一些经济不发达地区,人工智能技术的普及率很低,民众难以享受到人工智能带来的福利。早期采用人工智能技术和应用的城市优势显著,其市场规模也要比后来者更大,前者在技术积累和应用场景方面具有优势,并且能够吸引更多的投资和人才。然而,随着人工智能技术的不断发展和应用的逐渐普及,越来越多的城市将都开始关注并投入人工智能产业的发展,这也使得市场竞争越来越激烈。尽管如此,人工智能技术和应用的市场潜力仍然非常巨大,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,中国人工智能产业的市场规模依然有望继续保持较高的增长。

(三) 中国人工智能的科研及论文发表情况

斯坦福大学自2017年起,连续(除2020年外)发布《人工智能指数报告》,每年报告的第一部分都会涉及主要人工智能大国的研发情况。报告指出,2007—2017年的10年间,中国人工智能的论文发表数量增长为150%,并在2017年超过美国,成为世界人工智能发文数量最多的国家。中国产出论文数量最多的是学术机构(包括大学),其次是政府,然后才是私营部门。2021年,中国在人工智能期刊、会议和文献库3种类型的出版物数量上比美国的总和高出63.2%,全球各领域人工智能出版物排名前十的机构中,前九所全部来自中国,分别是中国科学院(5 099篇)、清华大学(3 373篇)、中国科学院大学(2 904篇)、上海交通大学(2 703篇)、浙江大学(2 590篇)、哈尔滨工业大学(2 016篇)、北京航空航天大学(1 970篇)、电子科技大学(1 951篇)、北京大学(1 893篇),第十名是麻省理工学院(1 745篇)。[6]44-48但是,中国在突破性论文成果和论文引用数量方面仍有待加强,这是因为中国在人工智能研究领域相对起步较晚,需要更多的时间来建立强大的科研团队和符合时代需要的研究设施。值得注意的是,近年来中国的一些私营部门和商业机构已经开始加强对人工智能技术的研发,尤其是一些处于互联网、金融等行业的领先企业。这些企业通过自身的实际应用和探索,不断推动人工智能技术发展和创新,并取得了一些不错的成果。随着人工智能技术的快速发展和普及,未来私营部门和商业机构对科研的投入将会大幅度增加,从而能够更好地促进人工智能技术应用的创新和落地。

二、 中国在人工智能国际竞争中所处的地位

中国人工智能的发展可以说处在世界领先行列。国内外研究均表明,美国是人工智能领域的早期领跑者,但是近年来中国正在逐步缩小与其差距。欧盟、日本、韩国、新加坡等发达经济体虽然也在不断加大对人工智能的支持和投入,在个别领域有所创新或突破,但是目前从整体来看还无法与中美人工智能的发展相比肩。本文将从国家战略、产业发展、市场规模、企业潜力、科研产出、人才储备等方面分析和比较中国人工智能目前所处的地位。

(一) 国家战略布局

美国在2016年奥巴马政府时期就相继出台了《为人工智能的未来做准备》《国家人工智能研究与发展战略计划》《人工智能、自动化与经济》3份国家文件,强调人工智能对于经济社会发展和生产率提高的重要作用。特朗普时期,美国成立了国家人工智能安全委员会,负责指导和统筹国家人工智能的发展。[7]75伴随特朗普“美国优先”执政理念的推行,《维持美国在人工智能领域领导地位的行政命令》《美国人工智能倡议》《人工智能与国家安全》等于2019年较为密集地发布。[8]30从这些政策性文件中不难发现,这一时期美国尤其强调要在人工智能研发部署、军事安全、人才培养、资金投入等各个方面保持全面优先趋势。美国白宫科技政策办公室于2021年1月成立国家人工智能倡议办公室,作为拜登政府负责实施国家人工智能战略的核心部门。2022年10月,拜登政府发布《人工智能权利法案》。虽然该法案没有规定具体的执法行动,但是提出了让人工智能更加透明、更少歧视、更加安全的使用方法,反映了美国政府对人工智能监管的态度,预示着政府将采取更多行动建立人工智能伦理规范。拜登政府和特朗普政府的相似之处在于,他们都将人工智能作为美国国家安全战略中的一个重要组成部分,致力于确保美国在这一领域保持全球领先地位和主导地位,并且都将中国视为美国在人工智能发展中所面临的重大挑战。美国历届政府一直强调要引领人工智能技术的相关标准或规则设定。有学者指出,2016年以来,美国国家标准技术局已经参与国际标准化组织、国际电工技术委员会、电气与电子工程师协会等多个国际机构的人工智能标准制定。[9]44技术标准制定对于一个国家的经济和政治利益具有重要意义,因为它可以成为其他国家制定政策和规则的基础,美国也因此想在人工智能领域占据足够多的话语权和影响力。

欧洲各国政府也一直在关注人工智能技术的发展趋势,2018年4月25日,欧盟所有的成员国共同签署《人工智能合作宣言》。尽管当时许多成员国已经宣布了自身的人工智能国家战略,但它们还是决定联合起来采用欧洲方法来共同迎接人工智能带来的机遇,并应对挑战。不久后,欧盟委员会发布了《人工智能协调计划》,该计划汇集了欧盟国家和地区层面的一系列具体和互补的行动,目的是在可靠、可信、包容和可持续的环境下,确保欧洲经济和社会最广泛、最有效地利用人工智能。欧盟很早就意识到,人工智能的日益普及将引发技术失业、行为歧视、知识产权归属等一系列社会伦理问题,直接或间接影响人类道德和价值观,甚至造成社会秩序的失衡。人工智能技术和应用越是领先的国家,面临的此类风险就越大。欧盟一直十分注重为人工智能的开发和使用实施明确的道德准则,因此在制定全球人工智能道德标准、伦理规范、技术监管等领域,欧盟处于世界领先地位。

日本政府对于人工智能国家战略的部署和规划也十分积极。日本政府2015年发布《机器人新战略》,2016年发布《日本复兴战略2016》,都明确将人工智能作为重点扶持的产业之一。2017年,日本政府发布《下一代人工智能推进战略》,这是日本首个人工智能国家战略。在此后的2019年、2021年和2022年,日本政府都发布了《人工智能战略》报告。此外,日本政府还成立了专门的机构,如“人工智能战略小组”“人工智能战略会议”等机构进行跨部门、跨行业的协调合作,从国家层面推动人工智能产业的发展。虽然日本也想成为人工智能的国际领导者之一,但是与中美相比,其人力资源、技术体系还相对欠缺。因此,日本政府更加关注如何通过人工智能应用实现其“社会5.0”建设构想,为克服日本社会面临的困难和解决全球性问题作出贡献。

总体来看,美国、日本、欧洲等世界发达经济体的政府都非常重视人工智能技术的开发和应用,不断强化其人工智能国家战略布局,而且纷纷采取了一系列措施用于支持本地区人工智能产业的发展。中国政府在此方面不输于这些发达国家,先后出台了一系列政策和规划来促进人工智能的发展,通过政策引导、资金投入、重点研发和鼓励产业集群等方式积极推动人工智能的发展,进而实现社会生产力和国家经济发展的新跃升。但是,中国在人工智能标准制定、伦理规范、技术监管等方面的布局还是弱项,需要从美国、欧洲等发达国家的人工智能经验中不断汲取教训,进一步明确努力和改进方向。与美国相比,中国在参与人工智能国际标准的制定上近几年才表现得较为活跃,但在制度性话语权方面与美国还存在一定差距。随着中国在人工智能领域的持续发展和与国际合作的不断推进,相信中国在未来将能够进一步缩小与美国的差距,并在人工智能国际标准制定中发挥更大的作用。与欧盟相比,中国对人工智能产品所造成的伦理和道德风险存在一定程度上的认知滞后,目前个人隐私、数据安全、算法偏见等问题日益显现,因此中国应该通过加强监管机制、问责机制等方式,尽快完善人工智能伦理规范,将人类共同价值观融入人工智能的发展,最大限度地避免此类问题的发生。与日本的人工智能专门协调机构相比,中国虽然也有科技部、工信部等国家部委牵头的人工智能发展规划推进办公室,起到协调各行业、各部门、各地方的作用,但是运作机制还不够灵活,专家学者、研究人员、企业负责人无法参与决策,也很难起到横向联动的有效作用。

(二) 产业发展速度

美国在人工智能基础层的产业布局较早,发展也较为迅速,尤其是其芯片技术世界领先,牢牢把控了全球产业核心。谷歌、英伟达、英特尔、国际商业机器公司(IBM)、微软等科技巨头很早就自行研发了智能芯片。[10]66目前,欧美日韩的芯片企业在高端市场上占据主导并一直处于垄断地位。芯片技术的研发直接影响的是人工智能的算力,也就是人工智能处理指令的速度,可以说芯片是人工智能产业发展的基石。当前,美国正在联合日韩和欧洲一些国家加大对中国的芯片出口限制,虽然从长远来看会促使中国走向芯片独立自主之路,但短期来看还是影响了中国的国家安全。智能传感器是万物互联互通的基础,美国、欧洲等企业占据了全球智能传感器市场的主要份额,高通、博世、意法半导体等巨头厂商发展迅猛。中国在医疗电子、工业电子、汽车电子等领域所需的高端传感器90%以上需要进口。虽然近年来国家部委连续发布政策支持智能传感器行业的发展,但是中国的智能传感器企业大都属于中小型企业,研发投入不够,研发水平有限,缺乏核心竞争力。数据是人工智能的燃料,因而数据的质量和数量对人工智能的能力和效果产生直接影响。从目前来看,人工智能数据的采集、管理和使用需要进一步规范。在美国,脸书、谷歌等企业曾多次因为数据安全与隐私问题受到国会与民众的高度关注,甚至被起诉或召开听证会。

在技术层,美国在算法与算力、深度学习框架等方面要领先于中国和其他人工智能大国,谷歌与脸书拥有张量流图(TensorFlow)与开源火炬(PyTorch)等行业主流框架。在智能语音语义、计算机视觉、机器学习等领域,美国苹果、微软、脸书、谷歌等老牌行业巨头兼具软硬实力。伴随着2022年末ChatGPT的问世,自然语言处理技术引起了人们广泛的关注。这款应用发布短短5天内的注册用户就达到了100万,2个月内活跃用户突破1亿,成为史上增长最快的一款消费者应用。微软随即推出了采用ChatGPT技术的搜索引擎和浏览器,谷歌紧随其后宣布推出Bard(巴德)聊天机器人与ChatGPT进行较量。ChatGPT之所以如此火爆,是因为它代表了自然语言生成技术的突破性进展,其背后的大型语言模型使人工智能正在从感知智能发展到认知智能层面,它自动生成的文本拥有和人类所撰写文本一样的流畅度,甚至比“差等生”写出的文章更吸引人。中国百度和阿里云对标ChatGPT也在2023年3月和4月分别推出了生成式人工智能产品“文心一言”和“通义千问”。微软总裁史密斯表示,中国的研究机构和企业将成为ChatGPT的重要竞争者,中国在生成式人工智能的发展方面不会落后于美国科技巨头。[11]很多人认为生成式人工智能可能会沦为考试作弊和论文剽窃工具,也会使诗人、作家、编剧等变得没有创造力,而且会有侵犯版权和制造虚假信息的嫌疑。因此,人工智能大国需要特别注意在技术开发过程中的伦理和价值观问题。

在应用层,各国均有各自的优势和特点。美国人工智能产业发展较早,因而整体实力领先,已经在智能机器人、医疗保健、智能家居、自动驾驶等领域深耕多年,有的应用还取得了较好的商业化成果。欧洲市场的人工智能应用也在不断发展和壮大。一些欧洲城市运用人工智能技术来实现智能交通、垃圾分类和能源管理等方面的创新,从而提高城市的智能化程度。欧洲的银行和其他金融机构也在积极探索人工智能技术的应用,以实现更加精准的风险评估和客户服务,同时提高数据监测和风险预警能力。在智能机器人领域,日本是全球领先的大国,拥有很强的机器人技术基础。随着人工智能技术的不断发展,日本的智能机器人应用也越来越广泛,特别是在医疗保健和养老护理方面。此外,各国政府都很注重人工智能在军事和安全方面的应用,把人工智能视为主导未来战争形态的决定性力量,因此各国都在加快人工智能在军事领域的实际应用部署。

总体上看,与美国、欧洲和日本相比,中国的人工智能产业发展速度非常快。在过去的几年里,中国的人工智能产业取得了巨大的进展,尤其在应用层面呈现出强大的竞争力。中国在智能安防、自动驾驶等行业的人工智能应用可以与美国比肩,海康威视、大华股份等企业在智能安防的产业应用上位居世界前列,但是在农业等传统领域没有取得创新性突破,暂时无法与美国、日本和欧洲一些发达国家相媲美。这也反映了虽然中国人工智能应用呈现全方位爆发态势,但是发展结构性失衡也比较突出。在技术层方面,百度与华为推出的飞桨(PaddlePaddle)与昇思(MindSpore)学习框架在全球占据了一席之地,但美国的张量流图(TensorFlow)和开源火炬(PyTorch)仍是主流[12]。阿里巴巴、腾讯、科大讯飞、商汤科技等中国企业在计算机视觉、自然语言处理、语音识别和数据挖掘等人工智能关键技术领域,具备了和美国企业一决高下的实力。尤其在计算机视觉技术领域,中国具有绝对领先优势,凭借庞大市场需求倒逼生产技术研发,中国是这一领域的第一大技术来源国,且计算机视觉技术也占据了中国人工智能市场最大的份额。在基础层方面,美国数年来深耕基础理论研究和创新,而且牢牢把控芯片等核心产业。中国芯片企业大多面向国内,且只在中低端市场上有一定优势。中国近年来一直在芯片研发上尽力追赶,在细分领域推出了专用芯片,如华为、寒武纪、中星微等企业推出的推理芯片产品可以对大规模计算进行加速,满足更高的算力需求。由于基础研究所耗费的时间周期长,且需要持续性资金和人才投入等原因,目前中国人工智能基础层产业缺乏标志性成果,基础层底层技术和高端产品基本被欧美日韩等国主导。但是,中国在基础层的数据资源方面相较其他国家具有一定优势。据国家信息中心预测,到2025年,我国数据总量将占全球27%,成为世界第一数据资源大国。[13]作为数据资源大国,高价值的数据可以提高人工智能预测的准确性,从而促进人工智能技术在多场景的深度应用,中国应对此高度重视。

(三) 市场规模及企业潜力

美国目前在全球人工智能市场规模中占据了最大份额。虽然近年来全球范围内人工智能技术的发展速度很快,但美国仍然是全球人工智能市场的领导者,其市场规模远超其他国家。这主要得益于美国在人工智能技术研发、投资和应用方面的优势以及丰富的人才资源。从报告领客(ReportLinker(3)报告领客(ReportLinker)是一个致力于提供大量关于行业和公司报告的专业检索平台。所有的行业报告、公司信息和市场统计数据均可通过报告领客(ReportLinker)统一的检索界面进行获取。需要注意的是,由于统计口径的不同,这里提到的人工智能产业年复合增长率与上文艾瑞咨询集团的数据会有差异。一般国内会倾向于使用艾瑞的数据,国际横向比较时,使用报告领客(ReportLinker)、统计学家(Statista)等数据库比较多。)发布的《全球人工智能产业》报告来看,美国2022年的人工智能产业占据了超过43%的全球市场份额,排名第一;中国作为世界第二大经济体,预计2022—2030年期间人工智能的复合年增长率为31.1%;其他值得注意的地区市场包括日本和加拿大,预计2022—2030年期间它们将分别增长21.3%和23.4%;在欧洲,德国的复合年增长率最为显著,预计为26.9%[14]。普华永道(PwC)预测,中国将最大限度地发挥人工智能的潜力,到2030年中国将因使用人工智能使国内生产总值(GDP)增长26.1%;人工智能对美国国内生产总值(GDP)的影响仅为14.5%,对北欧地区和南欧地区的国内生产总值(GDP)影响分别为9.9%和11.5%[15]7。日本、韩国、新加坡等成熟经济体都将不同程度地从人工智能的发展中获利。

风险投资在上可以反映人工智能初创企业的创新能力和发展潜力。从经合组织统计的各国对人工智能的风险投资金额(表2)来看,从2012年至2022年,美国的投资累计达到了373亿美元,中国、欧盟(不含英国)的累计投资分别为207亿美元和43.3亿美元,其次对人工智能风险投资比较多的国家依次是英国、以色列、德国、印度、加拿大和法国,日本在风险投资方面的表现并不抢眼。美国风险投资产业非常发达,为初创企业提供了必要的资金支持和资源整合,使得这些企业在人工智能领域得以迅速发展。美国拥有全球最多的人工智能初创企业,这些企业拥有强大的创新能力和充满活力的创业文化。

表2 世界主要大国人工智能风险投资额 单位:百万美元

虽然现阶段美国人工智能市场规模居于世界首位,中国位列第二,但是由于中国经济的增速较快,加之整体经济增长更具活力,未来中国的人工智能市场规模有望超越美国。随着中国人工智能市场规模的不断扩大,越来越多中国企业的利润将被用于提高人工智能能力和回报,中国人工智能产业将向价值链上游移动,并开始逐渐赶上美国的步伐。随着全球经济和人工智能的快速发展,未来各个国家之间的市场竞争也将会更加激烈。中国虽然在风险投资额上逐年增多,但在知识产权保护、法规制度以及人才流动等方面仍然存在一些局限,这也影响了国内初创企业在全球范围内的竞争力。

(四) 科研产出及人才储备

据斯坦福大学发布的《2023年人工智能指数报告》,2021年中国人工智能的期刊出版物总量占全球39.8%,欧盟和美国分别占15.1%和10.0%;人工智能会议出版物仍然是中国所占份额最大(为26.2%),欧盟、美国分别占20.3%和17.2%;美国占全球人工智能知识库出版物的23.5%,其次是欧盟和中国,分别是20.5%和11.9%。值得注意的是,因斯坦福大学的该项统计从十多年前就开始进行了,所以这里欧盟的数据是包含英国在内的。另外,印度在人工智能期刊和会议出版物中的份额近年来也在不断增加,分别占到了5.6%和6.8%。在出版物引用方面,中国仅在期刊出版物的引用中占据首位,美国在人工智能会议和知识库出版物的引用中所占份额最大,保持了对中国和欧盟的领先优势。见图1。

在所有国家的科研产出中,私营部门参与水平最高的是美国,然后是欧盟,教育主体在每个地区的人工智能科研中虽然占据主导地位,但是自2010年以来,各地区教育行业发表的人工智能出版物份额一直在下降。这也反映了各国均在加大企业和私营部门参与人工智能研究的力度,因为只有企业、政府、高校等单位联合,才能实现以市场为导向的产学结合,最终有利于人工智能科研成果的转化落地。自2010年以来,国家间最多的人工智能科研合作发生在中国和美国之间,其次是英国和中国以及英国和美国之间。中美科研合作过去12年里增长了大约4倍,然而2020年和2021年仅增长了2.1%,这是自2010年以来最小的增长。作为世界头两大经济体的美国和中国,对人工智能领域的投入不断加大,技术主导权之争也更加突显,传统的地缘政治竞争正在不断演变为技术政治竞争,因此导致了合作受限。

人工智能领域人才和科研专家最多的国家是美国,其次是英国、加拿大、德国、法国、西班牙,中国仅仅排名第七(在印度和日本之前),全球五大人工智能人才中心也因此与中国无缘,它们分别在美国的旧金山湾区、纽约、波士顿、西雅图和印度的加尔各答[16]。入选2022年全球人工智能最具影响力的2 000名学者中,美国有1 146人,占据了57.3%,是中国的5倍;中国虽然排名第二,却仅有232人入选;其他入选十强的国家依次是英国、德国、加拿大、瑞士、新加坡、法国、意大利和日本。在这2 000人中,华人学者共628人,占比31%,遗憾的是在美国任职的华人学者超过了中国,还有一些分布在新加坡、英国、加拿大等十几个国家。入选学者最多的前二十强机构中,美国有16所,中国仅有2所,加拿大和新加坡各有1所;企业占据8所,美国的谷歌、元公司(Meta)、微软、深度思考(DeepMind)、苹果、亚马逊、国际商用机器公司(IBM)等均榜上有名,中国企业阿里巴巴排名第二十,其余12所全部为大学的人工智能研究机构[17]3-5。仅谷歌入选的人数就是阿里巴巴入选人数的13倍,这一方面验证了顶尖企业对顶级人才的吸引力,另一方面也说明国外企业创新环境对人才培养的推动作用。

以上数据从不同层面说明,虽然中国在人工智能的科研产出数量上位居世界之首,但是仅在期刊出版物方面具有显著优势,期刊的数量和质量都远远高出其他国家和地区;在知识库出版物方面,中国还与美国存在一定差距,产出数量和引用量都需要继续提升。中国缺乏人工智能研究的高端人才,特别是那些具有全球领先水平的顶尖人才。人才的流失问题需要引起高度关注,华人人工智能人才的63%都在海外任职(其中49%在美国),美国是世界人工智能人才的聚集地。中国要注重政府、企业和高校的多方面合作,特别要加大力度支持企业参与人工智能研究,在加快科技创新转化速度的同时,提升企业的创新能力和竞争力,吸引人才回流。

三、 中国在人工智能国际竞争中全面优势的塑造

中国的人工智能虽然已经处于世界领先水平,在市场需求、政府支持、数据资源等方面具有明显优势,但是在市场规模、基础研究、人才储备等方面还与美国存在差距。在中美战略竞争日渐激烈的背景下,中国政府和企业应该时刻保持紧迫感和前瞻性,全方位积累和塑造更加有利于中国人工智能发展的竞争新优势。

(一) 优化人工智能发展的创新生态

人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防等商业和应用生态系统。[18]通过前文分析不难看出,中国对技术创新生态的布局较美国相对滞后,尤其在算法、芯片、基础研究方面还需要尽全力追赶。随着人工智能研究的前沿转向计算密集型人工智能模型,特别是ChatGPT的诞生以及美国现阶段联合盟友对中国的芯片管控,不免让人产生美国对中国具有不对称优势的担忧。未来,中国需要不断优化人工智能发展的创新生态,在以下几个方面持续发力: 一是在政策层面,要建立健全人工智能发展的科学评价体系和激励机制,以便为相关的研究和开发工作提供更好的指导和支持。评价体系应该包括技术的可行性和扩展性、市场前景、社会影响、用户体验、安全保障、成本效益等多个方面的考虑,以确保人工智能技术的发展符合社会需求和公共利益。激励机制要用力破除行业壁垒和行政障碍,充分激发科研人员和企业的创新动力,积极调动和发挥企业、个人在创新决策和成果转化方面的主体作用。同时,政府要建立健全的知识产权保护体系,保护人工智能企业和机构的知识产权,促进技术转移和商业化应用,维护行业的良性竞争和发展。二是要加强并加快人工智能领域的技术创新人才培养,建立起完善的人才培养体系。当前,中高端人才短缺已经成为我国人工智能技术创新的一大瓶颈,人才培养的速度赶不上人工智能技术迭代更新的速度。政府需要继续增加对人工智能领域的教育投入,尽快在中小学基础教育阶段设置人工智能课程,高校要引进有行业企业经历的人工智能人才对该专业的学生进行有针对性的培养,确保学生就业后能够快速适应市场需求和行业发展趋势。此外,政府还应该加强对人工智能领域的科研投入,加大对人工智能领域研究院所和实验室的支持力度,支持企业、机构及个人进行基础研究和应用开发,从而为人工智能领域的创新人才提供更多的机会。中国培养了世界上最顶尖的人工智能科学家,中国最好的人工智能本科生中有一半以上到美国攻读研究生然后留下来,90%以上赴美攻读人工智能博士学位的中国学生毕业后选择留在美国,中国人才的最大受益者不是中国,而是美国[19]。人才流失的很大一部分原因是美国有世界顶级的人工智能科研机构和创新企业,它们拥有先进的科技、更多的资金和更高的待遇,这使得美国成为全球最具吸引力的科技创新中心。要完善人才培养体系,就必须加大对人才的吸引和留存力度,为人才提供更广阔的发展空间和机会,中国政府、高校、企业需要共同采取系列措施,吸引更多的优秀人才留在国内,为中国的人工智能技术发展注入源源不断的人力资源。三是促进人工智能与其他前沿科技的跨界融合,构建政府、行业、企业、学校深度融合的人工智能产业创新体系。虽然中国在人工智能应用方面已经走在世界前列,但是必须意识到商业和应用生态的竞争依然很激烈,切不可掉以轻心。中国要通过培育人工智能产业集群,努力创造更多新的商业模式和产业生态;通过推广应用场景,鼓励更多的企业和机构尝试利用人工智能技术进行创新探索,共同开发人工智能应用的新产品和新服务;政府要给研究机构和企业赋权,通过建立完善的体制机制使各行业专家、人工智能私营部门负责人能够有效参与政府决策,从而实现各方融合、上下联动的人工智能创新体系。

(二) 搭建共享包容的数字经济平台

人工智能是数字经济高质量发展的重要载体和战略抓手。通过提高生产效率以及创造新的商业模式,人工智能技术将推动各行各业的数字化转型和升级。这将产生巨大的经济价值,并可能导致行业结构的重塑。人工智能已经成为带动数字经济蓬勃向上的重要驱动力。但是,目前除极少数国家外,全球多数国家普遍缺乏良好的科学创新环境和高素质的人工智能技术人员,这导致一些国家对人工智能技术发展领先的国家严重依赖,一些发展中国家在数字化进程中,其自主研发能力反而被进一步削弱,增加了其数字经济发展的成本[20]3。人工智能采用的领导者(主要在发达国家)通过增加他们对发展中国家的领先优势,可以获得额外的20%—25%的净经济效益,而发展中国家仅能获得约5%—15%的净经济效益。[21]3各国在人工智能领域的竞争将促进技术创新和产业升级,但也可能导致数字保护主义,引发全球产业链和供应链的重构。跨国公司更加关注人工智能竞争对于其商业战略和运营模式的潜在影响,采取更加符合自身利益的保护政策,加之多数国家本就在数字经济方面的基础设施水平低、技术研发能力弱、人才缺乏,数字经济国际合作的难度因此不断增大。当前,全球经济遭受重创,复苏之路任重道远,任何一个国家都不可能独善其身。中国应积极与更多的发展中国家就数字合作进行接触,创造更加包容的符合各国利益的数字环境。近几年不同国家间签订的《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》《区域全面经济伙伴关系协定》《美墨加协定》等自由贸易协定都涉及数字贸易章节,但是它们对于未来数字经济发展有各自的方向和目标在很多问题上并没有达成共识。2020年新加坡、智利和新西兰共同签署了《数字经济伙伴关系协定》,2021年韩国和中国相继宣布申请加入。该协定是全球第1个关于数字经济的重要规则安排,作为一个模块式的开放性协定,具有很强的互操作性。[22]80中国不妨以此协定为范本,推动创设多方参与的数字经济共享平台,为更多的国家提供高质量和具有包容性的数字公共产品,努力缩小国家间的数字差距,实现数字经济时代全球供应链的稳定、开放和安全,并以此增加中国自身的国际竞争力。人工智能是全球性的挑战和机遇,国际合作和建立良好的合作伙伴关系对于提升一个国家的人工智能竞争力至关重要。通过搭建数字经济平台共享知识、资源、经验和实践可以加速人工智能的创新和发展。

(三) 提升人工智能标准制定话语权

如果一个国家的技术标准能够得到广泛接受,那么他的相关政策很可能会被其他国家采纳或模仿,这有极大可能会导致其他国家逐渐向该国的政治模式靠拢,从而影响他们的政治进程。当前,美国为了确保其在人工智能领域的绝对领导权,联合北美、欧洲和印太地区的盟友打造所谓的“民主技术联盟”,制定遏制中国特定技术和企业发展的“小院高墙”战略,极力阻断中国在人工智能等核心技术领域的实力优势,目的是要占据科技高地,运用技术权力进一步扩张自身的政治权力,确保其国际霸权地位不动摇。美国口中的“民主”国家是其自己圈定的,无任何标准可言,只是为了纠集最大力量形成对华技术优势,制定一套把中国排除在外的人工智能技术标准和规则。中国对此必须有清醒的认识和果断的决策,积极参与国际标准制定和修订工作,引领人工智能技术和应用的全球标准化进程,不断提升中国在国际人工智能标准制定中的话语权和影响力。首先,中国应主动加强与其他国家和地区的交流和合作,包括美国圈定的西式“民主”国家,通过分享经验、学习互鉴,了解人工智能国际标准化的趋势和最新发展,增进彼此之间的互信和合作。同时,中国需要把握时机并利用好关键重大场合,在金砖国家组织、上海合作组织、东盟地区论坛等以发展中国家为主的国际机制中倡导关于人工智能国际标准的议程设置和高级别外交,逐步形成发展中国家主导的一套人工智能规则体系。其次,在国际标准的制定过程中,要善于引导各国政府和企业共享和相互获取有关资源,共同开拓更大的人工智能市场,通过扩大比较优势,促进循环经济的形成,最终使各国都能实现更低的成本和更高的效率。再次,中国还应注重在国内加强宣传引导,不断提升公众对国家在人工智能标准制定方面的认知度和支持度,防止西方意识形态渗透对中国人工智能恶意抹黑造成的公众误解和话语权丧失。最后,中国可以将《新一代人工智能伦理规范》中提出的增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养等6项基本伦理要求[23]1推广至国际社会,在国内外促进人工智能技术的良性发展和创新,通过推动人工智能应用的社会伦理研究和法律制度建设,不断提高中国人工智能技术的透明度和可信度,从而增强自身在国际标准制定中的权威性和话语权。

(四) 健全数据安全与隐私保护体系

数据是人工智能的燃料,海量数据中蕴含着丰富的信息和知识,通过对其进行挖掘和训练,可以提高人工智能算法的准确性和精准度;可以帮助人工智能技术更好地理解和模拟现实世界。海量数据中还包含了大量的用户行为、偏好和需求等,通过对这些数据进行分析和使用,人工智能应用可以提供更加个性化、智能化的服务,提升用户体验和满意度;可以为各个行业和领域带来更多的机遇和发展空间,推动产业升级和创新发展,提升市场配置效率和社会经济效益。然而,数据安全及隐私保护问题也是人工智能面临的重要挑战。随着数据规模的不断增加和数据来源的多元化,数据泄露、数据滥用和数据误用等问题日益凸显。这些问题可能会导致用户隐私受到侵犯,从而引发社会舆论和法律风险,损害人们对人工智能技术的信任程度。因此,健全数据安全与隐私保护体系便是保障人工智能可持续发展的必要条件。中国可以从几个方面入手增强自身的优势:第一,建立信息披露机制,让用户清楚地了解自己的信息被收集和被使用情况,增强信息透明度;第二,建立数据使用责任制度,明确企业和个人在数据使用过程中的责任和义务,并对相关违法行为进行打击和制裁;第三,推动数据分类管理,将不同类型的数据按照不同的安全级别和隐私等级进行保护和使用,对于重要的数据资源,应采取多层次的安全防护措施,包括物理安全、网络安全、数据加密等技术手段,增加数据被泄露和攻击的难度;第四,提高公众对数据安全和隐私保护的意识,鼓励公众和媒体积极参与到数据安全和隐私保护的监督中来,通过舆论监督、曝光和举报等手段,推动企业和政府更好地履行数据保护职责。目前,各国出于种种原因对数据跨境流动进行不同程度的限制。一些国家试图从人工智能中获取经济利益的努力正在推动其形成重商主义政策,欧盟最高数字战略官员就表示,欧盟必须确保欧洲自己的公司能够优先使用其境内产生的数据,旨在以数字主权的名义促进欧盟的人工智能发展[24]。其他很多国家对数据跨境传输的限制大都出于国家安全的考虑,或担心敏感数据的泄露引发公众信任危机。作为数据资源大国,中国应积极参与和引导数据自由使用的规则制定,增强数据在全球范围内的共享性,同时加强数据采集、存储、传输和使用环节的安全管理,确保数据在整个生命周期中得到充分保护和控制,防止数据遭受恶意攻击和非法利用。

(五) 塑造协同均衡的国际治理规范

过去几年,人工智能开发和部署的空前进步导致了全球政策制定者和其他利益相关者的焦虑。在围绕人工智能形成的复杂动态背景下,各方需要采取多边方法来平衡国际竞争环境,对人工智能进行有效、及时治理,以确保这些新技术带来广泛的社会效益,并将其潜在危害降至最低。人工智能的全球治理应该是预见性和敏捷性的,目前的全球治理框架是在人工智能技术出现前几十年建立的,它很难应对现有国际形势的复杂挑战。如果没有新形式的治理机制能够在人工智能驱动的变革时代来发挥有效作用,那么就存在破坏世界秩序稳定性的极大风险。人工智能会引发消费者信任危机、顾客隐私泄露等问题,还可能会对全球就业市场产生影响。ChatGPT的发布和使用引起了人们对该问题更加广泛的讨论,开放式人工智能(OpenAI)公司自己发布的报告称,在大约80%的美国劳动力中,10%的工作任务受到了生成式人工智能的影响,同时在大约19%的美国劳动力中,至少有50%的工作任务受到影响。[25]人工智能还会加剧地区间的贫富分化并塑造全球竞争格局。中国的人工智能发展已经处于国际领先地位,应该在全球治理的规范塑造方面发挥引导作用,确保开发和使用人工智能的能力在世界范围内均衡分布,让所有国家本着平等、民主、负责的原则接受人工智能和其带来的福祉与挑战,防止人工智能沿着不同的技术标准和市场发展而分裂整个世界。而且,人工智能治理的主体不仅仅是国家政府,还包括政府间国际组织、非政府组织、企业和私营部门,因此中国应该加强与这些主体的交流合作,以协同治理和均衡治理为导向,尽量使人工智能能够满足全球发展需求,而不仅仅是局限于某些发达国家。一直以来,中国都秉持共商共建共享的全球治理观,中国的人工智能治理中蕴含了“和合”的价值理念和“善智”的价值追求。“和合”就是各国在人工智能的发展上和而不同,通过相互尊重和交流互鉴,可以实现对话合作和求同存异。“善智”是指人工智能的发展要进一步增强全球社会中的平等和正义,各国之间也应承担平衡分配的义务,这意味着人工智能的进步应当有助于解决全球性问题,而不是加剧这些问题。[26]39中国的人类命运共同体理念将成为人工智能发展的凝结剂,因为人工智能的技术鸿沟可能会导致一些国家丧失比较优势,难以参与国际分工,进而出现被永久边缘化的风险,而人类命运共同体理念会产生一种凝聚力,把人类社会当成一个整体保存下来并加以维系[27]47。在人类命运共同体理念的引领下,中国有责任协同各方构建均衡的人工智能国际治理规范,这样做不仅可以为人工智能的全球治理提振信心,而且也有利于中国人工智能国际竞争优势的塑造。

总之,加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手,要确保我国在人工智能这个重要领域的理论研究走在前面、关键核心技术占领制高点。[28]1若要达成这样的战略目标,与国际人工智能领先国家的竞争便必不可少,即使中国不是主动竞争者,也会由于诸多因素和外部压力被塑造为竞争者。与其这样,不如积极夺取竞争优势,以科技竞争力在国际社会为国家赢得更多的战略主动权。今后10年,中国很有可能超过美国,成为人工智能创新的领先中心。但是近年来,美国越来越多地采用出口管制、撤资令、拒绝许可、签证禁令、制裁、关税等来限制措施来阻碍中国人工智能的发展。为了夺取竞争优势,中国需要致力于构建完整的人工智能产业链,在硬件、软件、算法、数据等方面进行全面布局,重点发展芯片设计、高性能计算、大数据处理等关键技术,将对人工智能的投入与相关新兴技术集群联系起来,提升中国人工智能产业的核心竞争力。同时,中国应该积极寻求与其他国家和地区的合作机会,将促进政策和保护政策结合起来,通过共享技术、资源和市场,更好地吸收外部优势,提升自身的研发实力,以此摆脱美国及其盟友对中国的科技围堵,牢牢把握发展主动权,在人工智能的国际竞争中占领制高点。未来,ChatGPT等新兴人工智能技术将扮演越来越重要的角色,传统上需要人类花费大量时间和精力去完成的任务,如数据分析、图像识别、语音处理等工作现在利用人工智能短时间内就能迅速完成。这些技术将帮助人类更专注于战略性和批判性思维,让人们有更多的时间和精力去关注更重要的问题,实现更大的创新和发展。但是,人类不能忽视其对社会结构、人类价值观念等方面所带来的影响,如信息过载和可信度问题、就业结构的改变、隐私和道德问题等。因此,作为人工智能大国,中国需要充分认识生成式人工智能所带来的机遇和挑战,用一种负责任的态度来确保人工智能在平衡技术创新和社会效益的同时,实现可持续发展和良性实践,从而增强国内外市场对中国人工智能产品和服务的信任度,提升中国在国际人工智能竞争中的地位和影响力。