近日，《自然》杂志发布了一篇名为《到 2030 年，中国能否在 AI 世界中成功领军？》的文章，文章认为：中国的人工智能研究不仅在质量层面越来越高，同时也开始在高影响力论文、从业人员数量以及道德研究等方面快速缩小与美国之间的差距。
中国不仅是世界上人口数量最多的国家，同时也在一步步成长为规模最大的经济体。除此之外，中国还希望在人工智能（AI）方面领导全球。
2017 年，中国政府决定将 2030 年定为这轮雄心勃勃的人工智能发展计划的最后期限；为了实现这个目标，中国要求在 2020 年首先完成一系列里程碑。其中包括在基础研究层面做出重大贡献，成为世界范围内最具吸引力的人才科研中心，以及建立起足以与全球领导者相媲美的 AI 产业集群。
随着 2020 年这一日期的日益临近，研究人员们注意到中国的 AI 研究质量确实迎来了显著飞跃。根据预测，中国在保留本地人才方面的能力也在快速加强。部分原因是中国政府实施了一系列效果显著的人才吸引计划，另一部分原因则在于中美之间的外交与贸易关系正在快速恶化。作为包括 AI 在内的多个领域内的直接竞争对手，美国在中国人才眼中已经不再是当初那个值得为之奋斗的终极目的地。来自伊利诺伊州芝加哥市智库 Paulson 研究所的人工智能分析师 Joy Dantong Ma 表示，“如果美国失去其开放性优势，那么人才就有可能重新回到其竞争对手的怀抱当中，当然也包括中国。”
但观察人士警告称，中国也面临着几大可能阻碍这项国家计划的负面因素，包括缺少对 AI 领域工具开发的理论性贡献，中国企业在推进根本性突破方面投入的资金也相对比较有限。
科学家们表示，中国对于 AI 主导地位的追求不仅仅是为了与美国开展国际竞争。事实上，AI 技术承诺在医疗保健、运输以及通信等领域取得进步，而这些领域中出现的根本性突破将有望帮助中国塑造自身未来发展方向，并在新的时代下获得最大利益。
英国牛津大学人类未来研究所中国 AI 发展研究员 Jeffrey Ding 指出：“毫无疑问，中国将 AI 技术视为这个时代下最关键的技术之一，并希望能够与美国正面抗衡。”
此项发展倡议于 2017 年公布，被称为新一代人工智能发展计。中国不仅面向各部委、省级政府以及私营企业发布了无数政策，同时为其准备了数十亿美元的研发资金。根本影响 根据微软学术这一学术搜索引擎对高引用 AI 论文的分析，中国确实取得了令人瞩目的进展。华盛顿西雅图艾伦人工智能研究所在这项分析当中发现，在引用率最高的 10% 顶尖论文当中，中国作者的比例正在稳步增加，在 2018 年已经达到前所未有的 26.5% 峰值，仅略低于美国的 29%——而且美国作者的相关占比已经呈现下降趋势。如果这种趋势继续持续，明年中国就有可能超越美国。其它分析结果也显示，中国作者在 AI 论文领域的平均引用率一直在稳步上升，高于世界平均水平，且仅低于美国学者。
此外，中国还拥有全球领先的计算机视觉、语音识别以及自然语言处理企业。西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁表示，其中包括商汤科技、云知声、科大讯飞以及旷世科技等等。
但郑南宁同时表示，中国在 AI 的核心技术工具开发方面仍然落后。例如，目前用于设计、构建以及训练能够让计算机获得类似于人脑功能、且广泛得到世界各地行业与学术界应用的 TensorFlow 及 Caffe 等各类开源算法平台，全部由美国的学者及企业开发而成。不过由中国公司百度开发的 PaddlePaddle 也已经成为开源平台中的一大重要成员，可用于快速开发 AI 产品。
中国在 AI 硬件领域的进度也较为落后。目前全球大部分领先的 AI 支持型半导体芯片都来自美国企业，包括英伟达、英特尔、苹果、谷歌以及 AMD 等等。郑南宁表示，“我们在设计可支持高级 AI 系统的计算芯片方面，仍然缺乏专业知识。”
他预测称，中国可能还需要 5 到 10 年才能在基础理论与算法的创新层面达到美国与英国的高度——但这仍是一项切实可行的发展目标。
柏林智库 Mercator 中国研究所的政治学家 Kristin Shi-Kupfer 则表示，中国接下来的长期发展目标，正是为 AI 的基础理论与技术做出贡献。她指出，如果无法在能够实现机器学习现实突破的层面获得研究进展，那么中国的 AI 发展将很快走入死胡同。人才问题 再来看另一个对中国进步拥有重大影响的因素——对顶尖研究人员的吸引力。就目前来看，中国在这方面的潜力似乎更大。根据学术界与工业界共同撰写的《2018 年中国 AI 发展报告》，到 2017 年年底，中国已经成为全球第二大 AI 科学家与工程师的家园，从业者总数约为 18200 名，仅次于拥有 29000 名从业者的美国。然而，中国的 AI 研究人员数量仅排在全球第六位——这一结论来自 h 分析指数，即具有高生产力与高引用量的论文作者。
Joy Dantong Ma 表示，计算机科学家以往一般在美国接受教育，而后留在美国加入来自世界各地的科技企业。
然而，有迹象表明这样的稳定状态正在发生变化。中国的 AI 研究机构正试图以高薪吸引一大批研究人员回到国内。例如，在郑南宁所在的机器人中心，一部分教授的薪酬已经达到高校其他教授平均工资的 2 到 3 倍。
郑南宁指出，该中心还为员工提供远超中国多数高校的全面评估制度，这类制度非常关注研究人员的论文发表数量。他还采用了一套招聘机制，其直接绕过原本的高校管理程序，允许科学家快速建立工程师团队并开设 AI 相关的本科课程。部署的艺术Jeffrey Ding 表示，凭借着腾讯、百度以及阿里巴巴三大互联网巨头在专业知识场面的不断积累，中国确实有望在 2020 年建立起全球领先的 AI 企业。他指出，“虽然与谷歌及微软等美国厂商相比仍有差距，但这些企业确实已经逐步成为 AI 领域的全球龙头。”
根据纽约研究公司 CB Insights 的报告，中国还拥有至少 10 家市值超过 10 亿美元的私营性质 AI 初创企业，其中包括人脸识别技术厂商商汤科技。
Ma 表示，中国的一大优势在于可观的人口规模，这能够创造大量的潜在劳动力供给空间，并给 AI 系统的训练带来独特的机会——包括利用大型患者数据集训练可预测疾病的软件方案等。今年 2 月，中国研究人员表示，他们的自然语言处理系统已经能够通过电子健康记录诊断常见的儿童疾病，其准确性与经验丰富的儿科医生相当 1。该数据集包含同一家医院接诊过的近 60 万儿童患者；对于大多数其他国家，如此规模的数据根本无法想象。中国的 AI 法律Ma 强调称，如果中国想在 AI 领域获得全球范围内的影响力，那么必须对这一技术施以合理的治理。只有这样，中国的研究人员与企业才能够建立必要的信任，从而赢得全世界用户的肯定并与其他国家的研究人员建立合作关系。与许多国家一样，中国已经开始为 AI 的发展与使用制定道德原则。Ma 指出，如果中国企业不承诺加以良好治理，则将永远无法获得全球数据资源。“这是一种符合自身利益的公平条件。”
今年 6 月，国家新一代人工智能治理委员会发布了 AI 开发工作必须遵循的八项原则。Ding 表示，其中包括和谐、公平与正义、尊重隐私、安全、透明度、问责制以及协作等，这些内容与今年 5 月世界经济合作与发展组织发布的要求非常相似。
不过道德问题在不同的国家有着不同的表现形式。尽管如此，中国政府并不是唯一将 AI 用于执法的政府当局——美国联邦调查局目前也开始将人脸识别技术作为其调查流程中的组成部分。
目前，算法决策的透明度也是各国面临的主要挑战之一。但是，由于尚未达成一致性标准，中国和众多其他国家一样，仍在积极研究如何应对这个难题。Ma 解释称，欧盟发布的通用数据保护条例提出，用户有权询问算法在处理与其自身日常生活相关的问题时采取怎样的决策方法，这无疑给良好的 AI 治理之路开了一个好头。
