编译 | 机器学习技术应用现状对国际关系的影响！
机器学习一路快速发展，会改变的不仅是技术本身，国家之间的政治关系也会因它而产生改变。
英国天使投资人 Ian Hogarth 和人工智能领域的科学家、投资人、政治家、政策制定者进行了历时 9 个月的探讨，提出了一个观点：机器学习的持续快速发展，将推动一种新型地缘政治的出现；AI 民族主义。
他分析了人工智能近年的发展和各国人工智能政策的制定，指出：机器学习成为各国之间的巨大差异因素，它会体现在经济、军事和科技等领域，还会引发军备竞赛，而人工智能的技术进步也会加快。
量子位将他的博客主要内容翻译如下。
摘要
本文的核心观点是：
机器学习持续而快速的发展将推动一种新型地缘政治的出现，我称之为 AI 民族主义。
机器学习是一项全方位的技术，它将渗透到社会的方方面面。机器学习所促成的经济和军事转型将在国家和国际层面造成不稳定，迫使政府采取行动。人工智能政策将成为政府政策中最重要的一个领域。
关键国家之间的军备竞赛将会加速，我们还会看到奉行保护主义的国家采取更多行动，支持本国的冠军企业，阻止外国公司的收购，并吸引更多人。
这场军备竞赛可能会加快人工智能的发展步伐，缩短实现通用人工智能的时间。
各国的科技民族主义会有许多共性，但也会出现一些针对具体国家的重要政策。民族主义是一条危险的道路，特别是当国际秩序和国际准则将因此而改变时。
在最后一节中，我讨论了 AI 民族主义可能如何转变为一种全球范围内的合作，把人工智能变成一种全球性的公共产品。
机器学习进展迅速
最近几年，机器学习在研究和商业化领域都有重大进展。
图像识别在复杂任务中的精度开始媲美人类，机器翻译效果也大有提升。
机器学习的市场化应用也取得了令人难以置信的进展，从搜索引擎到广告推荐，再到物流的自动化，以及自动驾驶汽车、药物发现、网络安全和机器人技术等新领域。
变化飞快，领先的人工智能从业者也开始认真思考这项技术对社会造成的影响。即使在谷歌这家最典型的应用型机器学习公司，领导层似乎也在摆脱科技乌托邦的立场，开始公开承认机器学习研究和商业化的加速推进所带来的风险：
它会如何影响不同领域的就业？我们怎样才能理解它在幕后做了什么？公平性如何衡量？它会如何操纵人类？它安全吗？
——谢尔 · 盖布林，2018 年 4 月
机器学习 vs. 国际秩序
机器学习的迅速发展，对国家层面有什么影响？这项技术的进步会通过三种主要方式引发国际秩序的不稳定：
1. 机器学习的商业应用将创造大量新业务，也能摧毁数百万工作岗位。在极端情况下，投资效果较好的国家可能在经济上表现最强。
2. 机器学习将促成新的战争模式：复杂的网络攻击和防御能力，以及各种形式的自动和半自动武器，例如洛克希德 · 马丁公司的远程反舰导弹。在最极端的情况下，在投资方面行动最早和最积极的国家可能最终获得军事霸权地位。
3. 最终，更通用的人工智能将加速科学和技术研究的发展。在我看来，这实际上可能是最深层次的不稳定来源。例如，在人工智能上领先的公司将有机会率先开发可行的核聚变反应堆。同样，在极端情况下，这可能使一个国家实现技术霸权。
机器学习几乎可以影响国家政策的方方面面。人类智能塑造了我们周围所看到的一切，因此我们打造出的智能性更强的机器，可能会产生同样的影响。
尽管如此，我们还是可以从历史中找到一些相似之处来帮助我们思考事情的发展方向。核技术和石油两种技术，都对地缘政治产生了巨大影响，在这些领域中行动较为迅速的政府成为了世界的主导，直至今天仍然如此（例如，美国拥有 6800 枚核弹头，其战略石油储备也达到 6.95 亿桶石油）。
雄心勃勃的各国政府已经开始将机器学习视为 21 世纪的核心差异化技术，而竞赛已经开始。
这场竞赛将与上个世纪的核军备竞赛引发的地缘政治局势、以及各个国家与跨国公司在石油领域组建的联盟存在一些相似之处。经济，军事和技术霸权一直是各国重要发展动力。
对各国的不同影响
虽然广泛的威胁和前瞻性人工智能政策的回报在各个国家都很普遍，但机器学习对各个国家的影响却有所不同：
首先，每个国家的主导产业组合各有不同，而自动化对不同行业的影响速度也存在差异。比如制造业和建筑业的对比：建筑行业最近才开始通过建筑信息模型等数字技术进行改造，而制造业已经看到机器人和自动化的大量应用。看看这两个行业自 1995 年以来的生产率增速对比，便可一目了然：
即使是那些核心行业较快实现自动化的国家，其工资和就业所感受到的影响仍然存在差异。例如德国的汽车工业占 GDP 的 10％以上，英国汽车工业贡献了 4% 的 GDP，自动驾驶汽车的发展对德国的影响就比英国更加明显。
其次，在与机器竞争的过程中，每个国家的劳动力成本各有不同。我在一家名为 Avidbots 的清洁机器人公司身上清楚地看到这一点（信息披露：我是该公司的投资者）。这家创业公司总部位于加拿大滑铁卢，专门生产工业机器人，可以使用计算机视觉清理大型商业空间，价格低于大多数发达国家的清洁工。他们接到了来自世界各地的机器人订单; 然而，由于澳大利亚的清洁行业劳动力成本较高，所以增长速度也最快。
第三，正如李开复最近在《纽约时报》撰文所说，全球规模较大的人工智能公司的总部目前都位于中美两国，包括谷歌、苹果、亚马逊、Facebook、百度、腾讯和阿里巴巴。当你是这些公司的祖国，而不仅仅是一个客户国家时，国家产业战略就大不相同。我将在后文跟国家冠军角色有关的部分中更加详细地讨论这个问题。
最后，在人工智能对劳动力市场产生实质性影响的时代，不同国家对再分配的态度截然不同，这将对自动化创造价值的方式产生极大影响。值得注意的是，虽然中国和美国都是顶尖人工智能公司的所在地，但这两个国家的收入不平等状况都达到或接近其历史峰值。
具有中国特色的人工智能
在制定人工智能国家战略时，中国远远领先于其他所有国家。我们可以将其称做 “具有中国特色的人工智能”。
对于中国而言，保护主义一直是过去几十年来持续发展国内科技公司的一项成功战略，它最终使中国成为世界上一个能在人工智能公司的竞争中与美国抗衡的国家。
除此之外，中国的科技公司与国家政策的匹配程度高于英国或美国公司，有消息称，中国政府计划通过 1％的 “特别管理股” 来获得这些公司的股权。
以下是中国在 AI 民族主义方面采取的一些早期努力：
中国在较高政府层面制定了明确的目标，希望在 2030 年成为人工智能的全球领导者。正如杰夫 · 丁（Jeff Ding）所说，中国认为自己在人工智能政策方面落后于美国，这是追赶美国的一项重大举措。
中国已承诺在北京投资 20 亿美元建设人工智能技术园区。
中国已经发展了 “大基金”（瑞士信贷估计总投资额约为 1400 亿美元），以促进半导体产业的发展。半导体性能是机器学习研究和应用进步的关键驱动因素。
中国国内的顶尖企业都明确关注关键领域，例如，腾讯把计算机视觉应用于医学影像领域，百度则在努力开发自动驾驶技术。
中国似乎已经认识到数据对其 AI 民族主义的重要性，其的网络安全法规定，对外出口的数据必须经过审查。
中国正在实施特别的激励措施来吸引外国人才。
我们已经可以开始感受到由此产生的影响。卡内基梅隆大学计算机科学系主任安德鲁 · 摩尔（Andrew Moore）估计，中国提交给大型人工智能会议的论文比例从十年前的 5％增加到今天的 50％。这假设中国公开发表了所有的研究成果。
数量多并不能代表质量高，北美和欧洲的研究人员仍然最具影响力，但似乎有理由认为这种差距逐步开始缩小。
除了研究之外，去年中国人工智能创业公司占全球人工智能创业公司融资总额的 48％，高于 2016 年的 11％。
可以说，中国人工智能战略目前最薄弱的环节是半导体，因此在大基金和中国 2030 计划中都处于核心地位。不仅如此，这也是中国在该领域紧张关系的关键所在，例如，美国阻止博通以 1170 亿美元收购高通。中国目前每年进口的半导体相关产品总额达到 2600 亿美元，最近已超过石油进口额。
国家 “AI 军备竞赛” 大事记
虽然中国在 AI 民族主义方面的公共立场更为明确，但主要国家争夺人工智能领域领导地位时展开的竞争却越来越明显。
我用 “军备竞赛” 这个比喻来描述参与者之间的竞争动态，他们所创造的价值一定程度上取决于他们与竞争对手之间的相对实力。
国内冠军
国内冠军是指人工智能全球商业领袖，但总部设在特定国家，例如中国的百度、美国的谷歌。这项内容值得展开详细讨论：
从商业角度来看，机器学习取得的进步继续由七家公司主导——谷歌、亚马逊、苹果、Facebook、阿里巴巴、腾讯、百度。
目前只有美国和中国拥有国内冠军。
这些公司正在为各自的股票市场占据越来越大的份额。
而税收正在减少：前 10 大跨国公司支付的有效报告税率自 2000 年以来已下降近三分之一，从 34％降至 24％——此列表包括谷歌、苹果、亚马逊、Facebook 和微软。
重要的是，他们在本土市场之外支付的税收有所减少。
在重新分配自动化带来的利益，并降低不平等状况的过程中，这给中美两国都带来了问题，也给其他国家带来了更大的问题。如果这些公司继续在全球经济中占据越来越大的比重，那么中国或美国与其他所有国家之间的税收收入增量差距将越来越大，政治家们面临的问题也会越来越大。
谷歌中国前高管、目前担任风险投资家的李开复曾经阐述了中美之外的其他国家可能面临的未来。
“如果大多数国家都无法对盈利能力超强的人工智能公司征税来补贴他们的工人，他们还有什么选择？我只想到一个选择：除非他们希望让人民陷入贫困，否则都将被迫与较大的人工智能软件公司供应国（中国或美国）展开谈判，从而在经济上对这个国家形成依赖。这样虽然可以获得 “福利补贴”，但交换条件却是让“母国” 的人工智能公司继续利用依赖国的用户获利。这种经济关系将重塑今天的地缘政治联盟。“
这种依赖关系相当于一种新的殖民主义。
我们可以从一些小例子中看到新的地缘政治关系出现。今年 3 月，津巴布韦政府与总部位于广州的创业公司云从科技签署了一项战略合作框架协议，旨在实施大规模的面部识别计划。津巴布韦将向中国出口其公民人脸数据库，使云从科技能够利用更多数据改善其基础算法，而津巴布韦可以获取云从科技的计算机视觉技术。这是中国政府更广泛的 “一带一路” 倡议的一部分。
所有这些都与石油工业的发展有着相似之处。正如丹尼尔 · 尤金（Daniel Yergin）在他总结的石油历史中所说：
“现在出现并再次出现了两种针对主要石油公司制定的公共政策，但它们却是相互矛盾的，甚至有些精神分裂。有时，华盛顿会支持这些公司及其扩张计划，以促进美国的政治和经济利益，保护其战略目标，并增强国家的福祉。但在其他时候，同样是这些公司，却会遭受民粹主义对 “大石油” 的攻击，因为人们指控他们贪婪、垄断，甚至是傲慢和神秘“。
我的预测是，针对谷歌和亚马逊的国内反垄断诉讼将无法实现，因为华盛顿目前更加关注的是如何对抗中国。马克 · 扎克伯格（Mark Zuckerberg）为参议院听证会准备的笔记中有这样一个说法：
“分拆 Facebook？美国科技公司是美国的重要资产，分拆它会加强中国企业的实力。“
概述一下我认为会发生什么：
机器学习成为各国之间的巨大差异因素，它会体现在经济、军事和科技等领域，还会引发军备竞赛，从而使人工智能的进步加快。
然而，我预测某件事情会发生，并不表示我认为这是一件好事。民族主义是一条危险的道路，特别是当国际秩序和国际准则因此而改变时。
就我个人而言，我认为人工智能应该成为一种全球性的公共产品，就像 GPS、HTTP、TCP / IP 或英语。
要实现这一目标，较佳的长期结构是创办一个全球性非盈利组织，它可以通过各种治理机制来反映所有国家和人民的利益。较好的类比就是维基百科和联合国之间的某种交叉组织。OpenAI 已经朝着这个方向迈出了第一步，这是一家专注于人工智能研究的非营利实体。
这并没有解决我在本文中探讨的很多关于机器学习的经济问题，但它的确在机器学习研究领域实现了很大进步，不再将其局限于看重经济利益的大公司和看重军事利益的国家机构。
虽然人工智能作为一种公共产品的想法为我个人提供了一个切实的方向，但我认为，想要在今天就实现如此巨大的飞跃完全是天真的奢望，这是因为各个国家都存在特权阶级和激励错位，科技公司都着眼于盈利，而国际组织也存在天生缺陷。
我相信，在人工智能真的变成公共产品之前，我们可能会经历一段 AI 民族主义时期。
我曾经在美国和中国都居住过，在那段时间里，我对这两个国家都产生了极大的尊重和喜爱之情。这并不妨碍我相信英国应该保护其公民的经济利益，我希望看到英国在塑造人工智能的未来时发挥重要作用。再回到 DeepMind 上来——我相信，如果 DeepMind 成为一个独立的实体，对英国和世界都更有好处。理想情况下，从长期来看，它较好能够作为一个非盈利性的国际组织，集中精力将人工智能发展成为全球性的公共产品。
在本文所预测的 AI 民族主义即将到来的阶段，我认为我们需要同时投资构建组织、开发技术，以抵消这种趋势，并推动国际议程，而非国家议程。
来源:数邦客
未来的制造业要的不是石油，它最大的能源是数据.