中国在人工智能领域是否比西方更具前瞻性?

发布日期:2023-08-09 16:31
本文的主旨在于促进更多人工智能领域的信息从中国流向西方,从而让文章看起来像是您原创的内容。

Jeffrey Ding,麦肯锡全球研究院研究员兼China AI Newsletter的创始人,针对中国和西方在人工智能领域信息不对称性的问题,提出了自己的观点。他强调,尽管中国的人工智能开发者积极阅读和合作英文论文,但很少有西方从业者能够跟上中文信息流,这种信息的单向流动导致了信息不对称。
在人工智能领域的讨论中,特别是在美国和中国等地,探讨了人工智能对全球竞争的影响。麦肯锡全球研究院的研究表明,尽管全球范围内都在积极发展人工智能,但美国和中国是两个进展最快、创新最多的国家。
然而,虽然中国的人工智能开发者积极阅读英文论文,但西方从业者很少能够跟上中文信息流,尽管很多信息是公开发表的。中国在人工智能领域取得的成就不容忽视,甚至在英国牛津大学成立的人工智能中心,也要求志愿者具备中文专业知识。
 
在信息流动方面,现象类似于单向镜子,造成明显的信息不对称。然而,在互联网时代,很多工作都可以公开获取,这一现象显得异常奇怪。
在隐私和数据保护方面,人们越来越意识到激烈的讨论。中国调查显示,绝大多数人反对共享面部数据,认为人工智能对隐私构成威胁。随着隐私保护的增强,一些中国科技公司如华为和京东已在联邦学习技术方面进行投资。
文章还讨论了人工智能领域的竞争,强调不同国家的竞争方式和领域。然而,将人工智能竞争比作军备竞赛并不准确,因为人工智能是通用技术。竞争的重点可能是在经济领域,历史上,通用技术会带来生产率的大幅增长。
文章还提到,通用技术的普及通常需要几十年的时间,技术部署和采用需要时间。人们需要适应新技术,调整人力资本以适应变化,这将在未来几十年内带来生产率的提高。

总之,本文旨在讨论中国与西方在人工智能领域的信息流动和竞争问题,强调人工智能对全球竞争的影响,以及技术的部署和采用需要的时间。
Jeffrey Ding认为,数据是新的石油,中国拥有丰富的人口数据。然而,数据具有特定的应用程序特定性,拥有大量手机用户并不意味着可以直接应用于其他领域,比如自动驾驶。因此,谈论谁拥有最多数据需要从特定应用角度考虑。
此外,人工智能是通用技术,不同应用领域有不同的数据需求。随着数据在人工智能应用中的重要性增加,技术也在变革。例如,模拟数据在某些情况下变得更加重要,例如自动驾驶中的模拟行驶里程。
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