在过去几个月里,有关李开复对中国人工智能形势判断的报道标题有一个细微的转变,从“中国有望成为AI世界的中坚力量”、“AI革命可能把世界分为中美两大阵营”,到“中国AI在未来将超越美国”。而在今年5月的一篇新闻报道中,他已经为这场“超车”确定了时间:“中国AI未来5年将赶上美国”。

被称为“中国AI三大教父之一”的李开复在计算机科学、科技企业和风险投资等领域都有丰富经验,而他把对全球AI发展的预测写进了即将出版的新书,书名为《人工智能超级大国:中国、硅谷和世界政治经济新秩序》。

显然,在他的这个“新秩序”中,中国的角色极为重要。

2015年5月,中国在国务院的《中国制造2025》报告中,首次提出“加快发展智能制造装备和产品”。2017年3月,“人工智能”首次被写入政府工作报告。同年7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确指出到2030年使中国人工智能理论、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”。在此期间与之后,还有多项政策规定提到了与人工智能相关的计划。

人工智能在中国发展战略中的上升轨迹清晰可见,它也完全有可能让中国在第四次工业革命这个赛道上实现“弯道超车”的抱负。现在的问题是,中国在AI领域到底存在什么样的潜力和挑战。

前不久,在世界经济论坛举办的一场第四次工业革命研讨会上,中国与全球AI其他领导者成为议程上的主要话题。参会嘉宾讨论认为:中国和美国未来将主导弱人工智能(ANI)领域,而中国在算法训练数据量方面拥有相对优势。此外,中国还有大量工程师、良好的创业生态和有效的政府监管,有利于其成为世界领先的AI创新中心。

在这些优势中,一个不可忽视的因素是“人口”。根据中国互联网信息中心的统计,截至去年12月,中国的网民规模已达7.72亿,互联网普及率为55.8%。这庞大的人口基数为移动支付、网络娱乐、线上政务等网络相关产业提供了巨大的规模优势。比如,中国的移动支付用户在今年1月底达到5.27亿,交易规模居全球第一。

互联网和移动应用的繁盛直接促进了数据产量。据工业和信息化部的数据,目前中国数据量的年均增速超过50%,预计到2020年时数据总量将占全球数据总量的20%,“成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一”。

对人工智能来说,数据是关键部分,因为我们可以教会一个神经网络在没有人力参与的情况下继续学习,但没有数据的话,它就无法训练算法、确定模型了。单从这一点来看,中国享受到了人口红利的“额外价值”。

不过,中国的数据体量并未被认可为一种“绝对优势”。牛津大学未来人类研究所的杰弗里·丁在《解码中国的AI梦》一文中表示,中国目前领先于美国的人工智能指标只有访问数据量,而这些数据都是中国境内收集的数据,因此它的覆盖面仍然有限。

中国人工智能领域一个被广泛认可的挑战在于人才的缺乏。总体来看,中国现有的AI人才资源存在巨大缺口。根据领英的一份大数据报告,截至2017年一季度,全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万,其中美国以85万的数量雄踞榜首,而中国在这个领域的专业技术人才总数仅逾5万,排在全球第七位。此外,国际人工智能协会(AAAI)在27年间评选出的208位院士中,中国籍院士仅为4人。

中国也已经看到这一差距。一方面,中国企业和机构加入了全球“抢人战”,希望从海外挖掘到资深人才。据领英的这份报告,目前中国有海外经历的AI人才数量占9%,其中四成为从美国流入/回流的人才。

另一方面,内部人才供应也在加强。北京大学自2004年即开设了全国第一个AI本科课程,到目前教育部已经正式批准36所高校设立“智能科学与技术”本科专业。市场对人才的需求,直接推动了AI领域求职者数量每年以翻倍的速度增长。

中国在吸引海外人才的同时,本国也不断有人才流向海外。而基础人才的培养和供应无法立即满足高端领域的人力缺口,因此,缺乏AI人才的问题没有短期答案。

“人口基数”此时又能发挥作用。在教育界一股“AI热潮”的席卷之下,各阶段的学生都开始接触相关知识。从第一本中学人工智能教材,到各地小学的AI空间和兴趣课堂,甚至是幼儿园中增设的AI启蒙教育,长远来看,这些努力将为未来中国的AI行业输送人才。

上述两点其实典型地代表了AI在中国的发展现状。当你仔细审视中国在AI领域的所有潜力与挑战时,就会发现其优势中或多或少存在大热行业急进心理而带来的“泡沫”,而其面临的困难将以集中资源的投入或长期规划而得到克服。由此可见,“中国已成AI世界领导者”或者“中国的AI实际水平不到美国一半”等说法均有一叶障目的可能性。

如果我们换一种思路,在谈到问题时,为什么我们的方向总是局限于“领先/落后”的二元选项?为什么这个新世界秩序中的角色一定是“领导者/被领导者”,而非“协调者/伙伴/参与者”等等?或者,我们更应该思考的是,在AI时代我们想要一种怎样的世界秩序。

作者:Karen Liu

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责编:张智

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