美国在 AI 竞赛中犯了什么错误

快速阅读: 据《外事》称，中美在人工智能领域竞争激烈，美国虽有技术优势，但中国开源模型也具价值。美国需加速AI应用，完善监管，平衡风险与收益，促进全球采用，以维持领导地位并推广民主价值观。

多年来，美国与中国在开发先进人工智能方面展开了一场日益加剧的竞争。鉴于人工智能对国家安全、国防以及经济具有深远影响，这场竞赛的重要性不言而喻。然而，要判断谁在这场竞赛中占据优势并不容易。许多回答聚焦于性能：哪个AI模型在速度、推理能力和准确性方面优于其他模型。按照这些指标，美国拥有明显的优势，这得益于世界级工程师的存在、数十亿美元的数据中心投资以及对最先进计算芯片的出口限制。这种对前沿技术的关注正是为何中国公司深度求索（DeepSeek）于今年一月发布了一个名为R1的强大新模型后，引发了全球关注并导致市场震荡。深度求索的成功似乎表明，美国的优势并非如许多人所想那般稳固。

仅关注技术前沿会掩盖这场竞赛的本质。原始性能固然重要，但次优模型也能为用户提供重要的价值，尤其是当它们像深度求索一样价格低廉、开源且广泛应用时。重要启示在于，人工智能竞争不仅仅是哪个国家能开发出最先进的模型，还关乎谁能更快在整个经济和政府中采用这些模型。军事规划者常言道：“业余人士讨论基准测试；专业人士讨论采用情况。”在人工智能领域，业余人士讨论基准测试；专业人士讨论采用情况。

为了保持美国在人工智能领域的领先地位，美国政府需加速在军队、联邦机构乃至更广经济领域的AI应用。为此，它需制定聚焦透明度与选择权的规则，同时增强信任，推动云计算基础设施和新能源的发展。此外，政府还需助力行业将美国AI产品出口至全球其他地区，以支持美国企业，巩固民主价值观，遏制中国的技术主导地位。唯有赢得采用竞赛，美国才能真正收获人工智能带来的经济与军事红利。

谈及军事人工智能时，人们常担忧杀手机器人可能无差别破坏却无人担责。然而，在军事领域和其他领域一样，多数人工智能应用将通过人机协作实现，其中AI工具加速并优化现有工作流程。对于美国军方而言，自主武器——与由人类远程操控的无人系统不同——仍需一个负责任的人类决定是否使用武力。在国家安全背景下，这主要意味着提升军事和情报机构利用数据并决策的速度与效率。人工智能将提升威胁检测的精准度，给人类更多反应空间；助军队开展更详尽且现实的规划演练；缩短危机响应周期；并简化财务和物流等关键后台流程。

全球各地军队已在开发并部署人工智能工具。乌克兰战争为俄罗斯提供了契机，迅速将人工智能融入各类军事系统，例如越来越自主的武器系统和可将传感器数据转化为人类决策者目标信息的系统。伊朗和朝鲜均在投资人工智能工具，用于辅助军事行动、政府监控及网络活动。在美国，五角大楼正于多个应用领域采用人工智能，包括作战规划、预测关键平台何时需要维护以及增强武器系统的自主性。这些应用凸显了规模化采用的重要性：少数指挥官更快做决定的工具与全军普遍应用该工具加速作战活动间存在显著差距。

同样，在经济领域，人工智能的好处将取决于其覆盖范围。麦肯锡咨询公司在2023年的一份报告估计，广泛采用AI可能为全球经济带来数万亿美元的生产力提升。人工智能的进步推动科学、医学、先进制造等领域的创新。但若各国无法获取AI系统，则难以从中获益。富裕国家大概率率先采用AI，因此美国政策制定者需助力本国企业向全球南方出口AI技术。这样做不仅能推动关键发展目标，还能遏制中国的全球影响力，因美国供应商的主要替代品或是中国企业。

在这里，正如在其他地方一样，仅有领先模型并不足够。即便中国模型逊色于其美国对手，深度求索的成功显示低成本开源技术即便稍逊于尖端技术，仍可为用户提供诸多价值。对于众多普通应用场景，如起草法律合同、辅助商业研究及处理客户服务查询，AI应用无需最佳性能模型，而是需要快速、大规模部署的可行方案。中国模型如深度求索可能吸引寻求廉价高效AI工具的国家。与此同时，美国虽拥有最先进的芯片、更多的云基础设施、更优的基础模型及更具实用性的应用，但它需一个策略来推广这些优势。

赢得人工智能扩散竞赛将塑造美国全球领导力的未来。北京借助海外技术投资构建削弱美国利益、扩大中国政治压力的影响力圈。若美国AI系统在全球范围内被采用，则这些系统背后的价值观，包括言论自由、隐私及无偏见，也将扩散开来。若中国模型胜出，则审查制度、监控及偏见很可能接踵而至。

鉴于采用的重要性，美国政府不能仅专注于保护前沿模型的领先地位；它需培育成本更低、效率更高的模型。首先，这意味着要清醒认识拜登政府实施的出口管制对阻止中国获取先进半导体及其他AI技术所能达成的效果。鉴于人工智能属于通用技术，政策制定者不应期待出口管制永久阻止中国获取关键技术。AI模型不同于核武器，其核心成分如钚和铀极为稀缺，严格管控可防止其他国家获取它们。就AI而言，即便硬件至关重要，但模型自身为软件，易于复制和转移。政府永远无法像限制核材料那样严格限制计算能力，因其用途广泛。

最终，出口管制属有限工具。它们可在有限时间内保护特定高端技术，助力美国公司领先于中国竞争对手。但它们无法限制接近前沿的技术发展，且不可避免产生意外后果，包括鼓励外国公司寻找规避之道。问题在于，美国如何善用通过出口管制争取的时间。

华盛顿的政策制定者还需设计AI监管措施以促进负责任的技术传播。这要求美国提供明确替代方案，一种侧重透明度与选择权的方法，而非像欧盟那样对不符合广泛欧盟规则的AI应用施加限制。像欧盟这样的方法确实应对了真实风险，但也抑制创新，削弱使模型更加透明的努力，并鼓励用户寻找规避禁令工具的替代途径，特别是如果这些工具作为开源应用程序可用的话。例如，深度求索应用在欧盟可用，尽管它不符合欧盟《通用数据保护条例》的隐私要求或欧盟AI法案的安全与保障条款。

更好的方法是在鼓励可信工具快速采用的同时降低风险。AI治理框架应结合自愿与监管方法，减少诸如大规模杀伤性武器开发等灾难性风险的可能性，同时鼓励自愿提高安全性和可靠性。例如，采用政府开发的风险管理工具或标准的模型开发者可通过减少因系统造成损害的责任来换取回报。美国监管还应保护知识产权并确保数据隐私，这些措施既能保护美国产业，又能使美国AI产品区别于外国竞争对手。

这样一个框架将有助于推动在美国开发的AI技术的采用。就像更好的刹车使火车和汽车更快更安全一样，清晰、协调一致的治理战略，辅以透明规则、用户选择和狭窄限制，可促进更有效、有用的AI。增强透明度的工具将促进信任，并使消费者和企业更愿意使用AI系统。相反，简单地限制AI工具的使用会减缓创新，并激励用户规避监管要求，促使AI开发者寻找其他市场。

一个更好地平衡风险与收益的AI监管框架，也可能说服中东国家，例如沙特阿拉伯和阿联酋，更专注于投资于美国的数据中心和AI技术。这意味着既要明确他们需要避免什么，比如不与美国的敌对国家共享某些技术，也要明确他们可能获得什么，例如在其自身的主权云数据中心内访问先进的AI模型。海湾国家已经表现出对美国AI技术的浓厚兴趣；关键在于促进他们的访问，同时防止这些技术绕过美国出口管制流入中国。

这需要海湾国家加强流程，以验证其科技公司及公私合营伙伴能够妥善保管和保护可能会流向中国控制实体的美国技术。通过加强与海湾地区的AI合作，华盛顿将鼓励这些国家在更大程度上与美国保持一致，并为美国工业开辟更大的能源获取途径。与海湾地区合作以实现可信访问还将帮助美国公司通过类似去年微软与阿联酋G42公司在肯尼亚宣布的合作，将其AI服务带到全球南方。

如果美国政府不为更多此类合作创造条件，那么像中国的数字丝绸之路这样的竞争对手，旨在向发展中国家提供包括5G和云计算在内的数字技术套件，将会填补这一空白。

为了加速国内采用，美国需要在芯片制造、数据中心建设和能源领域进行基础性投资。正如没有道路汽车的用途会大大受限，导致一些一战时期的军事分析家质疑内燃机对战争的影响一样，AI技术如果没有新的云计算环境、更易获得的计算能力和可用数据，也无法充分发挥其潜力。国家，尤其是政府，需要足够的计算能力和能源来运行AI模型，以及值得信赖的芯片来源。

美国总统特朗普近期宣布计划投入5000亿美元用于私营部门的数据中心建设是一个重要的开始。但新闻报道显示，目前仅有1000亿美元已落实，而且许多工作似乎在公告之前就已经开始了。更多的政府投资可以鼓励额外的商业资金，以实现大规模采用。联邦政府已经承诺投入500亿美元支持半导体的国内生产，包括用于AI数据中心的尖端芯片。这些资金将帮助美国生产开发和部署AI工具所需的芯片，但仅靠这些资金不足以确保AI的采用。政府还需要在解锁大规模能源来源以支持AI数据中心方面发挥主导作用。云服务提供商已经增加了生产投资，但联邦政府也需要扩大和现代化输电和配送基础设施，以便升级后的电网能够有效扩展本地接入和分配。

让电力供应到能源密集型的新数据中心，并以更低廉的成本实现更广泛的接入，对于实现AI的广泛使用至关重要。政府还可以通过优先推动自身机构快速采用AI来进一步加速整个经济中AI的使用。通过将联邦资金引导至AI技术，主要机构如国防部可以向企业发出投资方向信号，并向资本市场表明哪些技术可能更受青睐。

为了产生最大影响，机构需要清楚地解释其优先事项，简化采购流程，并专注于交付具体能力。如果国会能提供持续的年度拨款，而不是通常不允许新合同的持续决议，那将有所帮助。联邦政府的投资也可以增强企业和消费者对AI工具的安全性和可靠性信心。

美国企业在生成式AI技术上的应用落后于最初的投资者预期，部分原因是行业内的风险规避，民意调查显示美国公众对AI持谨慎态度。相比之下，在中国，一些民意调查表明大多数公众对AI的前景感到兴奋，消费和商业采用进展更快。公共部门的应用将有助于消除这些顾虑。

即使没有明确的政府战略，美国公司仍在不断推进AI技术的前沿发展，但目前尚不清楚它们领先多远，又能保持这种领先地位多久。在通用技术如AI领域的竞争一直非常激烈。深度求索的成功表明美国的领先地位远非确定，任何突破都将有众多快速跟进者。特别是因为不清楚拥有最先进的模型将在多大程度上转化为经济效益，AI领导地位的竞争很可能会更多地集中在采用上。

美国军方、政府及私营部门对AI技术的采用，以及美国公司出口AI技术到世界其他地方的能力，将最清楚地展示美国在AI领域的实力。为了实现这一点，美国需要在减少繁文缛节的同时加速基础性投资、更强的能源网络、低成本技术和战略性伙伴关系，使AI的大规模应用成为可能。

(以上内容均由Ai生成)