Credit: Gilles Sabrie/NYT/eyevine

中国不仅拥有世界上最多的人口，而且还有望成为全球最大的经济体——它还希望在人工智能(AI)方面引领世界。

为了实现在2023年中国能在人工智能领域引领全球的目标，中国制定了一系列要在2020年前实现的里程碑。这包括对基础研究做出重大贡献、成为全球顶尖人才青睐的地方、以及拥有一个可与该领域全球领导者相匹敌的人工智能产业。

随着第一个期限的临近，研究人员注意到中国人工智能研究的质量出现了非常大的飞跃。他们还预测，中国留住本土人才的能力将发生转变。其中部分原因是中国政府实施了一些成功的“挽留计划”，另一部分原因是持续不稳定的外交和贸易关系，这意味着美国——中国在人工智能等大多数领域的主要竞争对手——已经成为一个不再那么具有吸引力的人才选择地。

保尔森研究所(Paulson Institute)的AI分析师马丹东(Joy Dantong Ma)表示:“如果美国失去开放优势，那么这个国家就有可能把人工智能人才重新推回到竞争对手的怀抱，包括中国。”保尔森研究所位于伊利诺伊州芝加哥市，是一家旨在促进美中关系的智库。

但观察人士警告称，即便目前看来，中国具有很大的优势，但仍有几个因素是中国实现在人工智能领域做出突破必须要面对的问题，这其中包括缺乏对用于开发支撑该领域的工具的理论贡献，以及中国企业不愿投资于实现根本性突破所需的研究。

科学家们表示，中国对AI的追求不仅仅是与美国的一场象征性竞赛。人工智能技术有望在医疗、交通和通信领域取得进步，在这些领域取得根本性突破的国家可能会决定其未来的方向，并从中获得最大的利益。

英国牛津大学人类未来研究所(Future of Humanity Institute)研究中国人工智能发展的Jeffrey Ding认为“毫无疑问，中国将人工智能视为这个时代的关键技术之一，并希望与美国匹敌”。

2017年中国公布的这一目标被称为新一代人工智能发展计划(New Generation Artificial Intelligence Development Plan)，这一激化刺激了众多政策的出台，以及来自政府和私营企业的数十亿美元研发投资。

根本性的影响

一项对学术搜索引擎微软学术(Microsoft Academic)收录的AI相关论文的分析显示，中国正朝着产生更加重大影响的方向稳步前进。这项由位于华盛顿西雅图的艾伦人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)进行的分析发现，在被引用最多的前10%的论文中，中国的作者比例稳步上升。其份额在2018年达到了26.5%的峰值，与美国的29%相差不远，而美国的份额正在下降。如果这一趋势继续下去，中国明年在这方面可能会超过美国。其他分析显示，中国AI论文的平均引用量一直在稳步增长，高于世界平均水平，但低于美国作者的论文。

西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁表示，中国在计算机视觉、语音识别和自然语言处理方面也拥有世界领先的公司，包括SenseTime、Unisound、科大讯飞和Face++。

但在打造AI的核心技术工具方面，中国仍然落后。例如，由美国学者和企业开发的开源平台TensorFlow和Caffe，就在世界各地的工业和学术界得到了广泛的应用。郑南宁表示，作为中国百度公司开发的主要开源平台之一，paddleblade主要用于人工智能产品的快速开发。

他表示，中国在AI硬件方面也落后。全球领先的人工智能半导体芯片大多由英伟达(Nvidia)、英特尔(Intel)、苹果(Apple)、谷歌和高级微设备(Advanced Micro Devices)等美国公司制造。郑南宁说:“我们在设计支持先进人工智能系统的计算芯片方面也缺乏专业知识。”

郑南宁预测，中国可能需要5-10年的时间才能达到美国和英国在基础理论和算法方面的创新水平，但这是可以实现的。

柏林智库墨卡托中国研究所(Mercator Institute for China Studies)政治学家Kristin Shi-Kupfer表示，为这些基本理论和技术做出贡献，将是中国实现其长期AI目标的关键。她表示，如果在机器学习方面没有取得真正突破的研究进展，中国在AI领域可能会面临一个增长上限。

人才计划

对中国的AI发展同样重要的一个因素是如何能留住有才华、有能力的的研究人员。而中国在这方面目前看来似乎更有希望。根据学术界和业界联合撰写的2018年《中国人工智能发展报告》(2018 China AI Development Report)，截至2017年底，中国拥有全球第二大人工智能科学家和工程师群体（约1.82万），仅次于美国（约2.9万人）。但在顶尖人工智能研究人员的数量上，中国仅排在第六位。

马丹东认为，中国的计算机科学家通常在美国接受培训，然后留在那里为全球科技公司工作。

然而，有迹象表明，情况正在发生变化。中国的人工智能研究机构正试图以高薪吸引其中一些研究人员回国。例如，在郑的机器人中心，一些教授的工资是大学其他教授的2-3倍。

郑南宁说，该中心还为员工提供了一个比中国许多大学更为全面的评估体系，相比其他标准，中国的大学往往会很看重论文的发表情况。他还实施了一个招聘系统，绕过了大学的集中程序，允许科学家快速组建工程师团队，目前正在运行人工智能的本科课程。

未来布局

Jeffrey Ding表示，考虑到腾讯、百度和阿里巴巴这三家核心科技公司日益增长的专业技能，中国到2020年拥有全球领先的人工智能公司的计划也是可以实现的。他表示:“这些公司已成为人工智能领域的全球领导者，尽管它们仍未达到谷歌和微软等美国公司的水平。”

纽约研究公司CB Insights的数据显示，中国至少还有10家估值超过10亿美元的私营人工智能初创企业。

马丹东说，中国的一大优势是其人口规模，这为训练人工智能系统创造了巨大的潜在劳动力和独特的机会，包括用于训练预测疾病的软件的大型患者数据库。今年2月，中国研究人员表示，他们的自然语言处理系统能够从电子健康记录中诊断出常见的儿童疾病，其准确性堪比经验丰富的儿科医生。该数据集包括了近60万访问同一家医院的儿童疾病信息;在许多其他国家，获取这么多数据是相当困难的一件事。

人工智能伦理规则

如果中国要拓展在人工智能领域的全球影响力,对于这部分的政策管理及制定也同样的重要。Ma说,因为这需要研究人员和公司在中国建立必要的信任以及建立与其他国家的研究人员的合作来赢得世界各地的用户。与许多国家一样，中国已经开始为其开发和使用人工智能在制定伦理原则。马丹东说，如果中国企业没有良好且完善的人工智能领域规则，他们将很难获得全球数据。

今年6月，中国新一代人工智能治理委员会发布了人工智能开发人员应遵守的八项原则。Jeffrey Ding表示，这些措施包括和谐、公平和正义、尊重隐私、安全、透明、问责和合作，与经济合作与发展组织(oecd)今年5月发布的措施类似。

所有群体都面临的一个关键挑战是算法决策的透明度。但这方面目前全球范围内没有达成一致的标准，因此，中国和许多国家一样，仍在研究如何推进这一进程的发展。马丹东说，欧盟的《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation)是良好的人工智能治理的一个例子。该条例赋予用户在涉及自己生活时询问算法如何做出决策的权利。

doi: 10.1038/d41586-019-02360-7

Additional research by Kevin Schoenmakers.

参考文献：
Liang, H. et al. Nature Med. 25, 433–438 (2019).

来源：Nature 572, 427-428 (2019) 

https://www.nature.com/articles/d41586-019-02360-7