중국의 스타는 수십 년 동안 꾸준히 상승해 왔습니다. 슬래싱 외에 극심한 빈곤율 불과 88년 만에 2%에서 30% 미만으로 감소한 이 나라는 제조 및 기술 분야에서 세계적인 강국이 되었습니다. 그것의 속도 성장이 느려질 수 있습니다 인구 고령화로 인해 중국은 그럼에도 불구하고 여러 첨단 기술 분야에서 세계 최대 규모의 플레이어 중 하나입니다.
이러한 분야 중 하나이자 아마도 가장 중요한 분야는 인공 지능입니다. 중국 정부는 2017년에 AI의 세계적 리더 2030년까지 수십억 달러를 AI 프로젝트와 학계, 정부 및 민간 산업 연구에 투입했습니다. 정부의 벤처 캐피털 펀드는 AI에 30억 달러 이상을 투자하고 있습니다. 톈진의 동북 도시 예산 $ 16 억 AI 발전을 위해 그리고 2억 달러 AI 연구단지 베이징에서 건설되고 있습니다.
이러한 막대한 투자 외에도 중국의 정부와 민간 기업은 시민의 건강에서 스마트폰 사용에 이르기까지 모든 것에 대한 전례 없는 양의 데이터에 액세스할 수 있습니다. WeChat, 사람들이 채팅, 데이트, 지불금 보내기, 우박 타기, 뉴스 읽기 등을 할 수 있는 다기능 앱으로 CCP는 요청 시 사용자 데이터에 대한 전체 액세스 권한을 부여합니다. 하나로 BBC 기자가 넣어, WeChat은 “글로벌 무대에서 게임을 앞서고 있었고 사람들의 존재의 모든 구석으로 진출했습니다. 그것은 시민과 외국인을 막론하고 이 나라의 거의 모든 사람들의 인생 지도를 공산당에 제공할 수 있습니다.” 그리고 그것은 단지 하나의 (비록 크긴 하지만) 데이터 소스일 뿐입니다.
많은 사람들은 이러한 요인들이 중국에 심각한 AI 개발에 한 발짝 다가서다, 심지어 그 진전이 미국을 능가할 만큼 충분한 추진력을 제공합니다.
그러나 AI에는 데이터보다 더 많은 것이 있으며 수십억 달러를 투자하는 것보다 더 발전해야 할 것이 있습니다. AI 또는 지속적인 혁신이 필요한 모든 기술에서 세계 리더가 될 수 있는 중국의 잠재력을 여러 각도에서 분석하면 중국의 강점과 한계에 대한 미묘한 그림을 얻을 수 있습니다. 2020년 XNUMX월 기사에서 외교, 옥스퍼드 펠로우인 Carl Benedikt Frey와 Michael Osborne은 중국의 큰 이점이 실제로는 장기적으로 그다지 유리하지 않을 수 있으며 그 한계가 매우 제한적일 수 있다고 주장했습니다.
AI 바늘 이동
누가 AI를 주도할 가능성이 있는지 파악하려면 기술이 현재 상태를 넘어 어떻게 발전할 것인지 먼저 고려하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
간단히 말해서 AI는 현재 다소 정체되어 있습니다. 알고리즘과 신경망은 계속해서 새롭고 인상적인 업적을 달성합니다. 딥마인드의 알파폴드 단백질 구조를 정확하게 예측하거나 OpenAI의 GPT-3 짧은 프롬프트를 기반으로 설득력 있는 기사를 작성하지만 대부분의 경우 이러한 시스템의 기능은 여전히 좁은 지능으로 정의됩니다.
(여기서 주의할 점은 일부는 추측했다 OpenAI의 GPT-3는 예외일 수 있습니다. 기계 지능의 첫 번째 예는 "일반"은 아니지만 "협소"의 정의를 능가; 이 알고리즘은 텍스트를 쓰도록 훈련되었지만 결국에는 언어 간 번역, 코드 작성, 이미지 자동 완성, 수학 계산 및 특별히 훈련되지 않은 다른 언어 관련 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 그러나 GPT-3의 모든 기능은 언어 영역(구어, 문어 또는 프로그래밍 언어)에서 학습한 기술로 제한됩니다.
AlphaFold와 GPT-3의 성공은 주로 그들이 훈련받은 방대한 데이터 세트에 기인합니다. 혁신적인 새로운 교육 방법이나 아키텍처가 포함되지 않았습니다. AI를 발전시키는 데 필요한 모든 것이 이 패러다임의 연속 또는 확장(입력 데이터가 많을수록 역량이 향상됨)이라면 중국이 유리할 수 있습니다.
그러나 AI가 아기 단계가 아닌 비약적인 발전을 위해 해결해야 하는 가장 큰 장애물 중 하나는 바로 이러한 광범위한 작업별 데이터에 대한 의존입니다. 다른 중요한 과제에는 현재 컴퓨팅 성능의 한계에 대한 기술의 빠른 접근과 엄청난 에너지 소비.
따라서, 동안 중국의 데이터 수집품 지금 이점을 줄 수 있습니다. 하지 않을 수 있습니다 의 많은 장기 발판 AI로 올라가는 중 지배력. I통합하거나 의존하는 제품을 구축하는 데 유용합니다. 오늘의 AI, 하지만 인공 지능 시스템이 학습하는 방법에 대해 바늘을 누르는 것은 아닙니다. 예를 들어 사용자의 소비 습관에 대한 WeChat 데이터는 사람들이 돈을 절약하도록 돕거나 구매하고 싶은 항목을 제안하는 AI를 구축하는 데 유용할 것입니다. 그것은 제작자와 그것을 사용하는 회사가 많은 돈을 벌 수 있는 고도로 맞춤화된 제품을 가능하게 할 것입니다(이미 가능하게 했습니다).
그러나 데이터 양이 AI를 발전시키는 것은 아닙니다. 프레이와 오스본 넣어, "데이터 효율성은 인공 지능의 발전을 위한 성배입니다."
이를 위해 학계 및 민간 산업의 연구팀은 AI가 데이터에 덜 굶주리게 만드는 방법을 연구하고 있습니다. 다음과 같은 새로운 교육 방법 원샷 학습 과 XNUMX 미만-샷 학습 만들기 위한 수많은 노력과 함께 등장하기 시작했습니다. 학습하는 AI 더 좋아 인간의 뇌.
사소하지는 않지만 이러한 발전은 여전히 "아기 단계" 범주에 속합니다. AI가 이러한 작은 단계를 넘어 어떻게 발전할지는 아무도 모릅니다. Frey와 Osborne의 견해에 따르면 이러한 불확실성은 중국이 AI 우위를 차지하기 위한 빠른 속도로 나아가는 데 큰 장애물입니다.
혁신은 어떻게 일어나는가
많은 위대한 발명이 일어났습니다. 사고로, 그리고 세계에서 가장 성공적인 회사 중 일부는 차고, 기숙사 또는 유사하게 저예산의 평범한 환경에서 시작했습니다(예: 구글, 페이스북, 아마존및 Apple, 몇 가지 예를 들자면). 저자는 혁신이 종종 "발명가와 기업가가 상호 작용하고 아이디어를 교환할 때 뜻밖의 발견과 재조합을 통해" 발생한다고 지적합니다.
프레이와 오스본은 중국이 많은 인재를 보유하고 있고 다른 곳에서 고안된 기술을 기반으로 구축한 역사가 있지만 아직 혁신 측면에서 빛나는 실적을 보유하고 있습니다. 그들은 100년부터 현재까지 가장 많이 인용된 2003개의 특허 중 없음 중국에서 왔습니다. 거인 Tencent, Alibaba 및 Baidu는 모두 중국 시장에서 큰 성공을 거두었지만 미국에서 나온 기술이나 비즈니스 모델에 뿌리를 두고 있으며 중국 인구에 맞게 조정되었습니다.
"가장 혁신적인 사회는 항상 사람들이 논쟁의 여지가 있는 아이디어를 추구하도록 허용하는 사회였습니다."라고 Frey와 Osborne은 썼습니다. 인터넷에 대한 중국의 강력한 검열과 시민들에 대한 감시는 논쟁의 여지가 있는 아이디어를 추구하도록 장려하지 않습니다. 나라의 사회 신용 시스템 보상하는 사람들 규칙을 따라 그리고 선을 넘는 사람들을 처벌합니다. 프레이 추가 문제 해결의 하향식 실행은 당면한 문제가 명확하게 정의되었을 때 효과적이며 AI의 다음 큰 도약은 그렇지 않습니다.
사회적 순응주의 문화가 기술 혁신에 얼마나 강력한 영향을 미칠 수 있는지는 논쟁의 여지가 있으며 물론 예외도 있을 수 있습니다. 그러나 관련된 역사적 예는 소련입니다. 소련은 과학 기술에 대한 막대한 투자에도 불구하고 원자력 및 우주 탐사와 같은 분야에서 잠시 미국과 경쟁했습니다. 훨씬 뒤떨어져 주로 정치적, 문화적 요인 때문입니다.
마찬가지로 중국의 에 집중하다 컴퓨터 과학 그러나 Frey가 이메일에서 말했듯이 “최고의 학생이 반드시 최고의 연구자인 것은 아닙니다. 훌륭한 연구자가 되려면 새로운 아이디어를 생각해 내는 것도 필요합니다.”
승자가 모두 가져가나요?
중국이 AI를 달성할 것인가의 문제를 넘어 지배력 강력한 기술을 어떻게 사용할 것인가의 문제입니다. 중국이 이미 AI를 구현한 몇 가지 방법은 사용된 안면 인식 시스템에서 도덕적으로 의심스러운 것으로 간주될 수 있습니다. 공격적으로 소수민족에게 경찰을 위한 스마트 안경 착용자가 보는 사람에 대한 정보를 가져올 수 있습니다.
이것은 미국이 순전히 윤리적인 목적으로 AI를 사용할 것이라고 말하는 것이 아닙니다. 군대의 프로젝트 메이븐, 예를 들어 중고 예술i이라크와 시리아, 미국 l아우 집행 기관 are 또한 사용 (대부분 규제되지 않음) 얼굴 인식 시스템.
"라고 생각할 수 있다.권세" AI에서는 그렇지 않습니다 한 나라로 가십시오. 각 국가는 다른 방식으로 이정표를 달성하거나 다른 이정표를 달성할 수 있습니다. 양국의 연구원들은 적어도 학문적 영역에서는 지금까지 많은 프로젝트에서 수행한 것처럼 계속 협력하고 작업을 공유할 수 있습니다.
한 국가가 주도권을 잡으면 그 결과 분명히 몇 가지 중요한 이점을 보게 될 것입니다. Brookings Institute 동료 Indermit Gill은 2030년에 AI를 주도하는 사람은 누구나 2100년까지 "세상을 지배하라". 그러나 Gill은 각 국가의 강점을 고려하는 것 외에도 약점을 개선하려는 의지를 고려해야 한다고 지적합니다.
중국이 투자를 주도하고 미국이 혁신을 주도하는 동안 양국은 기술 발전에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 엄청난 경제적 불평등과 씨름하고 있습니다. “신기술에 수반되는 사회적 변화에 대한 태도는 기술 못지않게 중요합니다. 보완 정책 경제와 사회를 형성하는 것,” Gill 쓰기.
중국의 지도부는 혁신을 촉진하기 위해 통제력을 완화할 용의가 있습니까? 미국의 비즈니스 환경이 중국의 데이터, 투자 및 교육 이점과 경쟁하기에 충분할까요? 그리고 양국이 기술의 경제적 이익을 보다 공평하게 분배할 수 있는 방법을 찾을 수 있을까요?
시간이 지나면 알겠지만 우리가 할 일이 잘린 것 같고 중국도 마찬가지입니다.
