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中美人工智能的未来分歧：为何两国不在同一赛道上竞争
长期以来，关于中美两国在人工智能领域竞争的讨论一直被“人工智能军备竞赛”的叙事所主导。这种描述暗示着一场零和博弈和共同的终点线，常常引发人们对速度和安全的担忧。然而，对两国人工智能发展努力的深入分析揭示了一个更为细致的现实：两大全球强国并非在同一条跑道上竞争，而是受各自不同的经济和战略需求驱动，正在开辟截然不同的人工智能未来。
为科技投资者、前谷歌首席执行官埃里克·施密特领导中国和人工智能政策研究的徐丽娜强调，“美国和中国正在非常不同的赛道上奔跑。”她解释说，美国正在“大力扩展”，积极追求通用人工智能（AGI）——一种能够执行人类任何智力任务的人工智能形式。这种对AGI的关注反映了对广泛、变革性能力的雄心，通常体现在大型语言模型（LLM）和面向服务业的应用开发中。
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相反，据徐丽娜称，中国采取了一种更为务实的方法，其重点“更多是提高经济生产力和实际影响”。鉴于中国房地产、信贷、消费和青年失业等问题导致的经济持续放缓，中国有迫切的动力利用人工智能作为即时生产力引擎。清华大学人工智能政策研究员郑亮将中国的人工智能描述为“改善现有产业，如医疗保健、能源或农业的赋能者”，其主要目标是“造福普通民众”。
这种理念转化为中国在将人工智能融入制造业、物流、能源、金融和公共服务方面的巨大投资。中国的“人工智能+”倡议进一步支持这一方向，鼓励企业，包括中小型企业，采用人工智能以提高效率。MATS研究员、专注于中国人工智能创新和治理战略的骆晶晶强调，关键目标是“确保[这些工具]能够满足中国经济的需求，即更快地工业化，进行更多智能制造，确保通过有竞争力的流程生产产品。”
这种战略在采用智能机器人的“黑暗工厂”中显而易见，截至2024年，中国的工厂机器人使用量约为美国的五倍。计算机视觉系统检测错误，软件预测设备故障，农业模型为农民提供建议。在医疗保健领域，人工智能工具分诊患者、解释医学图像，甚至在“智能医院”中进行试点，医生与虚拟临床助手合作，简化预约并缩短等待时间。这些应用中的许多都依赖于为特定任务设计的“狭义人工智能”。
在美国方面，虽然人工智能也已融入各行各业，但重点倾向于服务导向和数据驱动的应用。大型语言模型（LLM）因其处理非结构化数据和自动化通信的能力而被广泛利用。例如，银行使用基于LLM的助手进行账户管理和处理日常请求，医疗保健专业人员从医疗记录中提取信息。人工智能政策与战略研究所的中国研究员卡森·埃尔姆格伦指出，“LLM作为一种技术，自然更适合美国服务业经济，而非中国的制造业经济。”
然而，中美两国在某些领域仍存在更直接的竞争。作为人工智能基础的芯片或半导体是关键焦点，两国都在努力控制其供应链以确保国家安全，正如最近的贸易争端所示。斯坦福大学中国研究员格雷厄姆·韦伯斯特解释说，“[对中国而言]最高层面的主要竞争因素是摆脱美国对半导体的胁迫。他们希望拥有独立设计、制造和封装先进半导体的能力。”
人工智能的军事应用也是一个重要的竞争领域，两国政府都旨在加速决策、提高情报能力并增强武器系统的自主性。美国国防部最近启动了其人工智能加速战略，中国也已明确将人工智能整合到其军事现代化战略中。
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理解这些不同的道路对于避免“军备竞赛”的“自我实现预言”至关重要，这种预言可能导致忽视必要的安全保障措施。当美国专注于服务创新并迈向AGI时，中国正在推动人工智能的边界以巩固其工业和经济部门。认识到这些差异不仅能制定更有效的政策，还能促进对复杂全球人工智能技术格局的更深入理解。
