谈到人工智能，各国力争占据优势、确保在未来以数据为导向的价值链中占据一席之地，这一点不难理解。然而，要在减轻人工智能固有风险的同时享受其红利，各国政府与领先的科技企业必须开始开展合作。
发展人工智能（AI）的努力日益被描绘为一场全球竞赛，甚至是一场新的“大博弈”。除了各国之间竞相建设国家能力、确立竞争优势之外，企业也在争夺人工智能人才、利用数据优势并提供独特服务。在这两方面，成功与否都将取决于人工智能解决方案能否实现普及化，并在各行业间推广应用。
全球人工智能竞赛与其他任何全球性竞争都不相同，因为创新由国家、企业部门还是学术界主导，在各国之间存在显著差异。不过总体而言，迄今为止大多数创新都源自学术界，政府则主要通过采购而非内部研发做出贡献。
尽管大宗商品在全球贸易中的占比有所下降，数字服务的占比却有所上升，以至于如今超过60%的贸易由数字化作为支撑。到2025年，一半的经济价值预计将在数字领域创造。而随着各国政府不断寻求在未来价值链中占据一席之地，它们已将目光聚焦于人工智能。
因此，从美国、法国、芬兰、新西兰，到中国和阿拉伯联合酋长国，各国如今都已制定了国家人工智能战略，旨在提升国内人才水平，并为自动化对劳动力市场和社会计划的未来影响做好准备。
不过，人工智能竞赛的真实面貌仍有待观察。它很可能不会局限于任何单一领域，而决定结果的最重要因素，将是各国政府如何选择在国内和国际层面对人工智能应用进行监管与监测。中国、美国及其他参与方不仅在数据、隐私和国家主权问题上持有相互竞争的理念，在二十一世纪国际秩序应当呈现何种模样方面也存在分歧的愿景。
在划定这些界限时，需要牢记的最重要一点是：数据流动与地理边界的吻合只是偶然的，而非根本性的。从地缘政治看，民族国家是主权实体；但在数字经济中，它们的主权只是名义上的，实际中未必如此。全球数据流目前是按照政治主权的界限组织起来的，这一事实并不意味着它们必须如此。
因此，国家化的人工智能计划是一种留有余地的押注。迄今为止，各国政府一直假定，率先抵达终点的国家将攫取人工智能潜在价值的大部分。这一判断似乎是准确的。然而，问题并不在于这一假定是否成立，而在于国家化的做法是否必要，甚至是否明智。
毕竟，若仅从严格的国家视角看待这一问题，便是忽视了人工智能的发展方式。数据集是否在国际间共享，可能决定机器学习算法是否会产生针对特定国家的偏见。某些类型的芯片是否被视为专有技术，可能决定创新在全球范围内能够推进到何种程度。鉴于这些现实，有理由担忧，国家战略的碎片化可能会阻碍数字经济的增长。
此外，在当前环境下，各国人工智能计划正在争夺有限的人才库。尽管这一人才库会随时间推移而扩大，但日益由人工智能驱动的经济所需的能力也将发生变化。例如，对网络安全专业知识的需求将会更加强烈。
迄今为止，依托主要研究中心和大学开展工作的人工智能开发者已找到了可靠的退出路径，并拥有一个规模庞大、急于购买的市场。由于企业不断抬高研究人员的价格，如今顶尖企业与其他所有机构之间的全球人才差距正在扩大。此外，由于主要科技公司掌握着庞大而丰富的数据储备，这些数据是新进入者和较小参与者无法获取的，市场早已高度集中。
在此背景下，显而易见，孤立主义措施——尤其是贸易和移民限制——从长远看将在经济上造成不利影响。正如全球贸易构成的变化所表明的，未来的大部分经济价值将不是来自商品和服务本身，而是来自附着于其上的数据。因此，能够接入全球数据流的企业和国家将获得最大收益。
从根本层面看，新的全球竞争是为了争夺能够梳理备选方案并做出最优决策的应用。最终，适应此类技术的负担将落在公民身上。但在那一时刻到来之前，关键的人工智能开发者与各国政府必须协调行动，确保这项技术得到安全、负责任的部署。
在航海和导航技术最为先进的国家称霸世界的年代，机械钟表只是少数人才能拥有的技术。这一次则不同。如果我们要拥有超级智能，那么它就应当成为全球公共产品。
