英美为进一步对抗中国 在人工智能领域展开合作
据外媒报道,近日特朗普政府将宣布,美国和英国已经签署了一项新协议,在人工智能的研发方面进行合作。
这项合作的主要原因是,美国及其盟友担心中国将在人工智能领域超越他们。这种合作关系表明,美国和英国认为,通过联合,他们有更好的机会击败中国。
美国首席技术官 Michael Kratsios 说,「美国和我们的盟友必须引领世界发展尖端的人工智能技术,保护人类免受威权主义和压迫,我们自豪地与我们的特殊伙伴和盟友联合王国一道,按照共同的民主价值观,为我们公民的福祉推进人工智能创新。」
并非首次!美国5月已加入「人工智能全球伙伴关系」组织
今年5月,美国和其他盟友发起了人工智能全球伙伴关系(Global Partnership on Artificial Intelligence) ,旨在「共同鼓励志同道合的国家按照共同的价值观发展人工智能」,在各国技术部长举行了一次虚拟会议之后,这一伙伴关系正式启动。
除美国外,创始成员国还包括法国、加拿大、澳大利亚、德国、韩国、日本、欧盟、意大利、新西兰、新加坡、斯洛文尼亚、英国、墨西哥和印度共15个国家。
这个联盟组织基于「人权、包容性、多样性、革新、经济增长和社会利益,为联合国实现可持续开发目标」的共同原则和「负责任地处理人工智能相关问题」。
白宫首席技术官Michael Kratsios于2020年5月28日表示:「中国科技公司试图在联合国影响制定关于人脸识别和监控的国际标准」。
特朗普政府最开始反对这种做法,认为过分关注监管会阻碍美国的创新。但是Kratsios说,过去一年的谈判以及该组织规模的变化促使美国加入了该组织。
他同时表示,「我们非常努力地表明,它不会是一个制定标准或决策机构」。
「美国的参与很重要,因为美国的科技公司在全球扮演着重要的角色,而且美国历史上一直在倡导人权」,波士顿东北大学研究计算机伦理的副教授 Kay Mathiesen 说。
美国认为推动对中国制造的人工智能辅助监视工具进行审查,也符合两国争夺技术主导地位的更广泛的贸易战。
不止联盟,全球各国有各自的AI战略路线
中国
中国在 2017 年 7 月颁布了《新一代人工智能发展规划》。该计划是所有国家人工智能战略中最为全面的,包含了研发、工业化、人才发展、教育和职业培训、标准制定和法规、道德规范与安全等各个方面的战略和发展目标。
这是一个三步走策略:第一步,到 2020 年让中国的 AI 产业界与最强竞争者「齐头并进」;第二步,在 2025 年在一些 AI 领域实现「世界领先」水平;第三步,到 2030 年成为全球人工智能创新的「主要中心」。
中国在 2030 年的目标是人工智能产值达到 1 万亿人民币,而相关行业的总产值达到 10 万亿人民币。这一计划还明确了政府将会鼓励招揽全球最优秀的人才,加强对国内 AI 劳动力的培训,并在促进人工智能发展的法律、法规和道德规范方面引领世界。这其中包含了积极寻求全球 AI 领导者的意图。
欧盟
欧盟的整体目标是:
(1)提高欧盟的技术和工业能力,增加公共和私营部门对 AI 的吸收;
(2)让欧洲人为 AI 带来的社会经济变化做好准备;
(3)确保建立适当的道德和法律框架。
主要举措包括承诺将欧盟对 AI 的投资从 2017 年的 5 亿欧元增加到 2020 年底的 15 亿欧元,建立《欧洲人工智能联盟》,以及制定一套新的 AI 道德准则,以解决公平、安全和透明等问题。一个新的「AI 高级别小组」将作为《欧洲人工智能联盟》的指导小组,并将起草道德准则供成员国审议。
印度
印度对其《国家人工智能战略》采取了独特的做法,重点关注印度如何利用 AI 促进经济增长和社会包容。撰写报告的政府智库 NITI Aayog 称这种方法为「AI for All」。
该战略旨在:
(1)使印度人拥有找到高质量工作的技能,并提高这种技能;
(2)投资能够最大限度扩大经济增长和社会影响的研究和部门;
(3)将印度创造的 AI 解决方案推广到其它发展中国家。
日本
日本「人工智能技术战略」的计划对于其工业化路线图很重要,它将 AI 设想为一种服务,并组织 AI 的发展为三个阶段:
(1)在多个领域发展数据驱动的 AI 技术的应用;
(2)在多个领域发展 AI 技术的公共事业;
(3)通过连接多个领域建立 AI 生态系统。
该战略将这个框架应用到日本《社会 5.0》倡议的三个主要领域:生产力、健康和流动能力,并勾勒出了实现工业化路线图的基本轮廓。这些政策包括在研究与开发、人才、公共数据和创业公司上的新投资。
新加坡
「新加坡人工智能战略」计划由 4 个关键倡议组成。
第一,「基础 AI 研究」投资那些能为《新加坡人工智能战略》其它支柱做出贡献的科学研究。
第二,「重大挑战」支持那些能为新加坡和世界面临的主要挑战提供创新解决方案的多学科团队的工作。目前该计划聚焦于健康、城市方案和金融。
第三,「100 个实验」投资可扩展到工业界问题中的 AI 解决方案。
最后,「AI 学徒期」是一个 9 个月结构的计划,将在新加坡培养新一批 AI 人才。
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