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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>中(zhong)國(guo)的(de)生(sheng)成(cheng)式(shi)AI有(you)多(duo)強(qiang)？《經(jing)濟(ji)學(xue)人(ren)》剖(pou)析(xi)中美(mei)差(cha)距(ju)

從(cong)百(bai)度(du)的文(wen)心(xin)壹(yi)言(yan)開(kai)始(shi)，生成式AI成為(wei)中国的互(hu)聯(lian)網(wang)及(ji)科(ke)技(ji)公(gong)司(si)進(jin)發(fa)的新(xin)高(gao)地(di)，阿(e)裏(li)巴(ba)巴的通(tong)義(yi)千(qian)問(wen)、騰(teng)訊(xun)的混(hun)元(yuan)、華(hua)为的盤(pan)古(gu)、科大(da)讯飛(fei)的星(xing)火(huo)到(dao)昨(zuo)天(tian)360发布(bu)智(zhi)腦(nao)，国產(chan)的生成式AI产品(pin)頻(pin)繁(fan)曝(pu)光(guang)，AI在(zai)国內(nei)已(yi)经儼(yan)然(ran)科技新風(feng)口(kou)，也(ye)在海(hai)外(wai)引(yin)发關(guan)註(zhu)。

“中国在生成式AI上(shang)有多强？”這(zhe)是(shi)近(jin)日(ri)英(ying)国時(shi)政(zheng)雜(za)誌(zhi)《经济学人》发文的標(biao)題(ti)。文章(zhang)从論(lun)文數(shu)、系(xi)統(tong)数、算(suan)力(li)和(he)芯(xin)片(pian)硬(ying)件(jian)幾(ji)個(ge)基(ji)礎(chu)層(ceng)面(mian)的4張(zhang)圖(tu)表(biao)，比(bi)對(dui)了(le)兩(liang)国的實(shi)力。文章認(ren)为，目(mu)前(qian)中国的大模(mo)型(xing)落(luo)後(hou)於(yu)美国两到三(san)年(nian)，原(yuan)因(yin)在于两国在訓(xun)練(lian)数據(ju)、芯片等(deng)硬件及科技人才(cai)上的距離(li)。

文章也指(zhi)出(chu)，这些(xie)差距都(dou)有各(ge)自(zi)的解(jie)決(jue)方(fang)式，最(zui)終(zhong)，差距不(bu)會(hui)太(tai)大，而(er)美国真(zhen)正(zheng)的優(you)勢(shi)地帶(dai)是將(jiang)技術(shu)高效(xiao)應(ying)用(yong)和擴(kuo)散(san)的能(neng)力。以(yi)下(xia)为这篇(pian)《经济学人》文章的編(bian)譯(yi)節(jie)選(xuan)：

从北(bei)京(jing)和华盛(sheng)頓(dun)唱(chang)的高調(tiao)來(lai)看(kan)，中国和美国正在全(quan)力投(tou)入(ru)一場(chang)爭(zheng)奪(duo)科技霸(ba)主(zhu)的較(jiao)量(liang)。

“从根(gen)本(ben)上說(shuo)，我(wo)們(men)相(xiang)信(xin)少(shao)数几項(xiang)技术将在未(wei)来十(shi)年发揮(hui)極(ji)其(qi)重(zhong)要(yao)的作(zuo)用。”美国總(zong)统拜(bai)登(deng)的国家(jia)安(an)全顧(gu)问傑(jie)克(ke)·沙(sha)利(li)文(Jake Sullivan)去(qu)年9月(yue)这樣(yang)说。今(jin)年2月，中国領(ling)導(dao)人同(tong)样呼(hu)应了这一觀(guan)點(dian)稱(cheng)“我们迫(po)切(qie)需(xu)要加(jia)强基础研(yan)究(jiu)，从源(yuan)頭(tou)和底(di)层解决关鍵(jian)的技术问题”，以“应对国際(ji)科技競(jing)争、实現(xian)高水(shui)平(ping)的自立(li)自强”。

當(dang)下，沒(mei)有哪(na)项技术比人工(gong)智能(AI)更(geng)能吸(xi)引太平洋(yang)两岸(an)决策(ce)者(zhe)的关注。ChatGPT等生成式AI能力的迅(xun)速(su)提(ti)升(sheng)，愈(yu)发加强了这種(zhong)关注。这類(lei)大模型分(fen)析网絡(luo)上所(suo)有的文本、图像(xiang)或(huo)聲(sheng)音(yin)，然后創(chuang)造(zao)出越(yue)来越真实的仿(fang)造物(wu)。

如(ru)果(guo)生成式 AI真的像其支(zhi)持(chi)者说的那(na)样具(ju)有革(ge)命(ming)性(xing)，那麽(me)善(shan)于運(yun)用它(ta)的国家就(jiu)可(ke)能在21世(shi)紀(ji)重要的地緣(yuan)政治(zhi)竞争中獲(huo)得(de)经济和軍(jun)事(shi)上的优势。西(xi)方和中国的戰(zhan)略(lve)家已经在討(tao)论AI军備(bei)竞賽(sai)。这场竞赛中，中国能贏(ying)嗎(ma)?

過(guo)去几年，中国在某(mou)些衡(heng)量AI实力的指标上领先(xian)于美国。2019年，中国的AI论文占(zhan)比超(chao)过了美国。2021年，全球(qiu)26%的AI论文来自中国，而来自美国的占比只(zhi)有17%。按(an)AI论文发表量計(ji)算，全球排(pai)名(ming)前十的機(ji)構(gou)中有九(jiu)个在中国。根据一个常(chang)用的基準(zhun)，计算机視(shi)覺(jiao)领域(yu)排名前五(wu)的实驗(yan)室(shi)也都在中国。

中美AI相关指标的对比

然而，在“基础模型”这种賦(fu)予(yu)生成式AI智慧(hui)的领域，美国的优势明(ming)顯(xian)。

ChatGPT及其背(bei)后先进的模型(最新版(ban)本为GPT-4)是美国创業(ye)公司OpenAI研发的。其他(ta)美国公司也有自己(ji)强大的系统，其中既(ji)有Anthropic或 StabilityAI等小(xiao)公司，也有谷(gu)歌(ge)、Meta和微(wei)軟(ruan)(持有部(bu)分OpenAI股(gu)份(fen))等科技巨(ju)头。文心一言是中国互联网搜(sou)索(suo)巨头百度打(da)造的对标ChatGPT的产品，人们普(pu)遍(bian)认为它的智能程(cheng)度没有ChatGPT高。

中国、美国、歐(ou)洲(zhou)的机器(qi)学習(xi)系统的数量对比

这使(shi)业内人士(shi)得出了这样的結(jie)论:中国在建(jian)立基础模型方面比美国落后两到三年。

造成这一差距的原因有三个。第(di)一个原因涉(she)及数据。例(li)如，商(shang)湯(tang)科技、曠(kuang)视科技等AI公司获得来自政府(fu)部門(men)的数据后，在其领先的计算机视觉实验室的幫(bang)助(zhu)下开发出了一流(liu)的面部識(shi)別(bie)系统。这项优势到了生成式AI上卻(que)没有那么强大了，因为基础模型是用网络上大量的非(fei)结构化(hua)数据训练的。

根据互联网研究网站(zhan)W3Techs的数据，全球56%的网站是英文的，而只有1.5%的网站是中文的，这有利于美国的建模者。

斯(si)坦(tan)福(fu)大学的傅(fu)亦(yi)沁(qin)博(bo)士指出，中国人主要是通过微信和微博等App上网互動(dong)。这些App屬(shu)于“圍(wei)墻(qiang)内的花(hua)園(yuan)”，其中大部分内容(rong)都没有在搜索引擎(qing)上建立索引。这讓(rang)AI模型在训练时難(nan)以吸收(shou)这些内容。例如，北京智源人工智能研究院(yuan)于2021年推(tui)出的模型“悟(wu)道(dao)2.0”盡(jin)管(guan)在计算层面上有可能比GPT-4更復(fu)杂，但(dan)未能引起(qi)轟(hong)动，缺(que)乏(fa)数据也許(xu)是一个原因。

各大半(ban)导體(ti)公司的芯片生产能力

中国在生成式AI上的表现平平的第二(er)个原因與(yu)硬件有关。去年，美国对一些AI领域的关键技术实施(shi)了面向(xiang)中国的出口管制(zhi)，其中包(bao)括(kuo)雲(yun)计算数据中心(基础模型在其中学习)所用的微處(chu)理(li)器，以及可以让中国自行(xing)制造此(ci)类半导体的芯片制造工具。

这打擊(ji)了中国的大模型研发。英国智庫(ku)AI治理中心分析了26个中国大模型后发现，超过一半的模型的芯片都要依(yi)賴(lai)美国芯片公司英偉(wei)達(da)。一些報(bao)告(gao)表明，中国最大的芯片制造商中芯国际的产品只比行业领导者臺(tai)積(ji)電(dian)晚(wan)一两代(dai)，但中芯国际目前只能大規(gui)模生产台积电在三四(si)年前就量产了的芯片。

另(ling)一样中国AI公司难以从美国引入的東(dong)西是人才。目前，美国对全球科技人才仍(reng)然极具吸引力:在期(qi)刊(kan)上发布论文的美国AI專(zhuan)家中有三分之(zhi)二在国外出生。2019年，华裔(yi)工程師(shi)占到这个頂(ding)尖(jian)群(qun)体的27%。许多中国的AI研究人員(yuan)曾(zeng)在美国学习或工作，然后带著(zhe)专业知(zhi)识回(hui)国。不过，新冠(guan)疫(yi)情(qing)和中美关系緊(jin)张加劇(ju)导致(zhi)这一群体的人数下降(jiang)。2022年上半年，美国向中国学生发放(fang)的簽(qian)證(zheng)数量是2019年同期的一半。

数据、硬件和人才的三重短(duan)缺对中国的AI发展(zhan)造成了障(zhang)礙(ai)，但这些因素(su)是否(fou)会在更長(chang)时間(jian)内阻(zu)碍中国的AI雄(xiong)心則(ze)是另一回事。

先说数据问题。今年2月，在聚(ju)集(ji)了中国近三分之一AI公司的北京，当地政府承(cheng)諾(nuo)开放115个政府下属單(dan)位(wei)的数据，为建模机构提供(gong)15880个数据集。前美国駐(zhu)华外交(jiao)官(guan)，现就職(zhi)于牛(niu)津(jin)大学的凱(kai)拉(la)·布洛(luo)姆(mu)奎(kui)斯特(te)(Kayla Blomquist)表示(shi)，中国政府此前曾表示希(xi)望(wang)拆(chai)除(chu)中国App的围墙，这样可能会釋(shi)放出更多数据。

另外，近期这批(pi)大火的生成式大模型能夠(gou)将机器学习的成果从一种語(yu)言轉(zhuan)換(huan)为到另一种语言。OpenAI表示，尽管在训练数据中缺乏中文材(cai)料(liao)，但GPT-4在中文任(ren)務(wu)上的表现非常出色(se)。喬(qiao)治华盛顿大学的杰弗(fu)里丁(ding)(Jeffrey Ding)指出，百度的文心接(jie)受(shou)了大量英语数据的训练。

在硬件方面，中国也在尋(xun)找(zhao)變(bian)通辦(ban)法(fa)。英国《金(jin)融(rong)时报》3月报道称，被(bei)美国列(lie)入黑(hei)名单的商汤科技利用了中间商规避(bi)出口管制。另一些中国AI公司正通过位于其他国家的云服(fu)务器使用英伟达的芯片。還(hai)有一个办法是購(gou)買(mai)更多英伟达不太先进的产品。为了繼(ji)續(xu)服务廣(guang)大的中国市(shi)场，英伟达設(she)计了符(fu)合(he)制裁(cai)规定(ding)的产品，这些产品的速度比顶級(ji)产品慢(man)10%到30%。对于中国客(ke)戶(hu)来说，这增(zeng)加了处理能力的成本，但至(zhi)少还够用。

中国还可以用开源模型让缺乏芯片和人才的问题得到一定程度的緩(huan)解。任何(he)人都可以下載(zai)开源模型的内在工作机制，並(bing)針(zhen)对特定任务进行微调。这当中包括了模型參(can)数，这些数字(zi)决定了模型的结构，是经由(you)成本高昂(ang)的大量训练得出的。斯坦福大学的研究人员使用Meta的基础模型LLaMA的参数构建了一个名为Alpaca的模型，成本不到600美元，而训练GPT-4这样的模型可能需要1億(yi)美元。Alpaca在某些任务上的表现不遜(xun)于ChatGPT的最初(chu)版本。

考(kao)慮(lv)到上述(shu)因素，很(hen)难想(xiang)象(xiang)美国或中国能够在AI大模型方面建立不可逾(yu)越的领先优势。两国可能最终将擁(yong)有能力类似(si)的 AI，即(ji)使中国在过程中会因为美国的制裁而付(fu)出額(e)外代價(jia)。但是，如果大模型的竞争势均(jun)力敵(di)，那么美国的另一个优势有可能让它成为AI大赢家，那就是它有能力在经济体系中广泛(fan)应用其尖端(duan)科技。歷(li)史(shi)上，正是新技术在大範(fan)围内的高效应用帮助美国在与蘇(su)联的科技竞赛中取(qu)得领先，尽管苏联在上世纪50年代培(pei)養(yang)的理科博士数量是美国的两倍(bei)。

中国遠(yuan)比苏联善于应用新科技。它的金融科技平台、5G电信和高鐵(tie)都是世界(jie)一流的。尽管如此，杰弗里·丁表示，这些成功(gong)可能只是例外，而不是常態(tai)，尤(you)其是中国在部署(shu)云计算和商业软件方面的表现没那么出色，而这两者都是AI的配(pei)套(tao)设施。

尽管美国的出口管制可能并不会阻碍中国所有的大模型进展，但会在更广的范围里限(xian)制中国的科技产业，从而減(jian)缓对新科技的采(cai)用。比如，中国企(qi)业整(zheng)体而言缺乏积极推动新技术扩散的技术专家，以及資(zi)金流向AI行业的不確(que)定性。去年，对中国AI创业公司的私(si)人投资为135亿美元，不到流向美国竞争对手(shou)的资金的三分之一。据数据供应商PitchBook称，在2023年的前四个月，这一投资的差距似乎(hu)又(you)进一步(bu)扩大了。

無(wu)论生成式AI是否真的具有革命性，自由市场已经把(ba)賭(du)注押(ya)在能充(chong)分利用它的玩(wan)家身(shen)上。返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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