美中人工智慧爭霸戰最新戰況分析(上)－精選報告解碼#9
前言：本文作者Paul Scharre 是偏民主黨智庫新新美國安全研究中心(Center for a New American Security) 的副執行長和研究主管，他剛出的新書《四大戰場：人工智慧時代的權力》，會是本政經本月要介紹的好書。他的上一本書《吾人軍隊：自動化武器與未來的戰爭》，入選比爾∙蓋茲2018的五本年度選書，也被《經濟學人》選入當年五本要搞懂戰爭的五本必讀好書之中。
他曾在美國國防部長辦公室工作過，在擬定關於自動化、無人操作武器和新興武器科技政策上發揮過重要角色。此外還帶領國防部的工作小組草擬出國防部第3000.009號命令，訂定了關於武器自動化的政策。他也曾參與2012國防戰略指引(Defense Strategic Guidance)的草稿撰寫，以及2010年的四年度國防檢討(Quadrennial Defense Review)。
在他加入國防部長辦公室之前，他是美國陸軍遊騎兵部隊第三營的特種任務偵蒐小組組長，曾多次派駐伊拉克和阿富汗。他還是陸軍空降兵遊騎兵狙擊手學院的畢業生並且是第75遊騎兵團遊騎兵訓練計畫的榮譽畢業生。
他曾在《紐約時報》、《華爾街日報》、CNN、MSNBC、福斯電視台、《外交事務》、《外交政策》等媒體上發表文章。也曾在國會兩院的軍事委員會上作證。他在倫敦國王學院拿到戰爭研究的博士學位，還有政治經濟學與公共政策的碩士學位，大學則是在聖路易的華盛頓大學拿到物理學的學士。本文是介紹他在最新一期《外交事務》上撰寫美中AI競爭的優勢比較的好文的上篇，重點在人才、AI晶片供應鏈和資料上。原文連結在此。
一、總覽
作者先做了個簡單的關於科技如何改變歷史的回顧：德國和英國在19世紀快速的工業化，在經濟實力上超越了俄國。而整個歐洲的工業化更是含意深遠：在1790年左右，歐洲、中國和印度佔全世界GPD的份額是差不多的，但是到了1900年，歐洲雖然只佔世界人口的1/4，但掌握了全世界62﹪的製造業，中國只剩下6﹪，印度剩下連2﹪都不到。結果就是歐洲把經濟力量轉化為軍事實力，展開殖民征服，到了1914年，歐洲人控制了全世界超過80﹪的陸地。
而今天全世界正驚覺人工智慧的突飛猛進效果可能和當年的工業化一樣，就像工業革命創造出比人類要強壯的多的機器，現在的人工智慧革命創造出了在認知上比人更聰明的機器，而且AI還在快速進化，已經改變了從程式設計師到戰鬥機駕駛員等職業，之後還會對更多工作產生衝擊。要去評估哪一個國家在AI的發展上領先並不容易，畢竟這種新科技背後的演算法很容易擴散到各地，不過研究這問題的人很清楚是什麼推進了AI的發展：大量的資料和”算力”、天分足夠的AI科學家和工程師、還有足夠推進AI的資源。
各國可以在上述三個關鍵要素中累積出明顯的優勢，研究者也可以根據這些來衡量各國在AI上的國力。目前很清楚是美國在AI上是老大，在計算能力和人才庫上沒有國家能與之批敵。但中共追趕的速度很快。這和AI的生態系是高度開放、有新的突破時也很容易在國境間擴散有關，畢竟中共有比美國更好的官方政策來推進AI。此外中共在AI的應用上也領先美國，國內AI人才庫的還正不斷擴大和提升質量。另外中共還意外受惠於美國的移民限制而能留住更多人才，同時美國想斬斷中共和美國科技的連結可能會加速中共擺脫對美國製計算能力設備的依賴。
二、美國獨霸製造AI晶片的設備供應鏈
在尋求稱霸AI的競賽中，美國目前還是佔上風。美國的公司佔住了生產先進半導體設備的關鍵節點，這給了美國在AI供應鏈上無可比擬的槓桿優勢。這項優勢還因為另一項AI智慧產業的趨勢而得到增強：要訓練最先進的深度學習模型所需要的計算力每六個月便會增加一倍。最複雜的AI模型會用上數以千計的特製尖端晶片，而要製造這些晶片只有靠美國的科技。
為了好好運用這種優勢，去年10月拜登政府宣布禁止出售給中共先進的半導體製造設備和人工智慧晶片。這種禁令對北京來說是災難性的：中共高度依賴從國外進口晶片，現在每年進口4000多億美金的晶片。現在中共不論是購買高階AI硬體和自己想辦法做出來的管道都被堵住了。今年年初，連其他兩個重要的半導體設備製造國－日本和荷蘭－都加入了禁止對中出口的行列(雖然兩國願意配合的細節內容還沒有公布）。三國聯手的禁令只要一發揮效果，就是控制了全球90﹪的半導體製造設備市場，確保中共國內的晶片生產無法受惠於業界的最新進展。
不過在AI研究變得越來越需要大量算力下，美國還是需要在算力相關的資源上進行更大量的投資才是有效的運用了自身的領先優勢。現在要訓練最大型的機器學習模型所需的數千片最先進晶片往往要價數百萬美元，這不是一般的研究機構所能負擔。而現在頂尖的AI實驗室背後都有口袋很深的科技巨頭的財務支持如DeepMind(研發出打敗韓國圍棋冠軍的AlphaGo軟體)和Google Brain 都是隸屬於谷歌的母公司Alphabet。在ChatGPT問世之後，OpenAI又得到微軟10億美金的投資。
但學界的AI研究者就無法負擔的起龐大的研究經費。對此美國政府已經提出了一項國家人工智慧研究資源(National Artificial Intelligence Resource)的計畫以提供學界額外的資料和計算能力，不過這還需要國會提供運作的經費來讓美國學界保持在AI研究的尖端。
三 、美中雙方的人才競爭
美國相對於中共還有一項優勢就在人才，15家發表深度學習研究的頂尖機構中只有一家清華大學屬於中共。美國的大學和企業吸引了全世界最優秀的人才來效力，所以目前在美國的頂尖AI科學家中，高達2/3不是在美國拿到大學學位，這包括許多來自中共境內的AI科學家。不過這不代表中共沒有AI研究的人才：中共國內的AI研究社群是成長最快的，中共發表的AI研究論文數目已經超過了美國，文章發表在頂尖AI期刊的中共科學家人數從2009到2019成長了12倍，發表文章的中共科學家總人數大約是美國科學家的2.5倍了。
不過幸好美國的論文在品質上還是領先，被引用的次數比中共科學家的文章多出70%，而且中共正在流失人才：美國一家智庫Marco Polo 2020年公布了一項研究，研究是以一個頂尖AI研討會所接受論文作者的流向為基礎，發現雖然這些作者在中共境內完成大學教育的人數最多，但之後就出國念更高等的學位，有超過一半是到美國來唸，來美國念的有超過9成畢業之後留在美國。所以中共可是說是AI最大的人才庫，但美國才是中共這個人才庫的最大受惠國。
四、中共的AI資料優勢有多大
而人才流失不是中共這個世界人口第一大國未能在AI領先的唯一原因，擁有14億人口應該讓中共的研究者有更多資料可用。但美國主要的科技公司，也就是AI突破性研究的出資者，在全球的勢力大於中共的公司。比方說臉書有27億使用者、Youtube也有超過20億。而中共最大的社交軟體微信的使用人數是12億。美國的科技巨頭還擁有背景更多元的使用者資料庫。除了抖音之外，中中共的其他主要社交媒體都很難在海外攻城掠地，這讓它們在取得背景多元的使用者資訊上處與不利的位置。所以這些社交媒體也許很適合用來預測中共網民的行為，但中共社交媒體巨頭發展出來的AI模型在海外就無法適用。
但美國沒有在AI的每一個領域中都領先。在某些領域的資料收集上，中共可能是跑在前面的。全世界10億台遍布在各公共場所的監視攝影機大約有一半在中共境內，這讓中共擁有更大的影像資料庫並在某些應用上領先美國。因此中共公司在臉部辨識上相對於在國內想普置監視器卻遭到基層反彈的美國會有優勢。美國最大的兩家科技公司－微軟和亞馬遜－已經暫停賣臉部辨識設備給美國的執法部門，另一家IBM則是完全不做臉部辨識的相關研究。有好幾個城市和州已經立法禁止使用臉部辨識裝置。
幸好北京的在臉部辨識上的優勢能延伸到的其他領域是很有限的。有效辨識大量中共人民的臉不見得能有效辨識其他國家的人的臉，這個優勢無法訓練出更好的AI戰鬥機駕駛員。美國的科技公司有更廣大的資料不光是其觸角伸得更光而是美國的用戶願意把個資交給它們。但北京卻正在打壓科技巨頭，包括增加消費者個資隱私的保護。不過美國政府不對科技巨頭進行監管不代表它們舊有資料上的巨大優勢：在AI新興的領域中，不確定是否會受到未來法規的限制會阻礙到創新，因為各家企業不確定什麼能做、什麼不能做。如果在訓練AI模型還有AI模型成果上能訂出更清楚的專利法律，美國政府便幫助了企業拓展出可能的新商機。
除了在資料上美國面對中共有苦戰，在AI大戰的其他領域中共也拼命在追趕。中共在大力擴展其AI的人才庫，有超過200項人才吸引計畫試圖吸引海外的約40萬中共出身科學家把科技帶回國內。美國政府對這些動作已經感到不安很久了也已經出手打擊中共的間諜行動，但如果美國政府的動作太大讓一些中共出身的科學家覺得留在美國不受歡迎，那麼來自中共的人才就有可能會減少，變成回送給北京的大禮物了！
