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電腦電路板上的半導體晶片，2022 年 2 月弗洛倫斯·羅/路透社
亞當‧西格爾 (ADAM SEGAL)是美國外交關係協會艾拉‧A‧利普曼新興科技與國家安全主席，也是數位與網路空間政策計畫主任。 2023年4月至2024年7月，他曾擔任美國國務院網路空間與數位政策局高級顧問。
塞巴斯蒂安·埃爾鮑姆是維吉尼亞大學電腦科學教授、外交關係委員會駐地技術專家、電腦機械協會和電氣電子工程師協會會員。
科技高層、國家安全分析師和美國官員似乎都一致認為，美國必須在人工智慧競爭中戰勝中國。 2024 年 10 月，拜登政府國家安全顧問傑克·沙利文警告稱，如果美國不“更快、更全面地部署人工智慧以加強國家安全”，美國就有可能“浪費來之不易的領先地位”。川普政府在其首批行政命令之一中宣布，其目標是「維持和增強美國在全球人工智慧領域的主導地位」。華盛頓為爭奪霸權採取了雙管齊下的策略：透過限制關鍵技術零件的出口來限制中國，並加速國內基礎人工智慧模型的創新。為了實現後一個目標，兩屆政府都對產業領袖實施了相對寬鬆的監管，有針對性地投資半導體和能源基礎設施，並鼓勵聯邦政府，尤其是國防和情報機構採用人工智慧，用於調查食源性疾病爆發和檢測金融詐欺等多種用途。
迄今為止，這些政策使美國公司在市場份額和模型性能方面保持領先於中國同行。但華盛頓不能也不應該期望其領先地位永遠持續下去。 DeepSeek、阿里雲、百度和騰訊等中國人工智慧公司近期的突破表明，美國與中國在尖端人工智慧領域的差距正在縮小，而美國在人工智慧領域的霸主地位遠未穩固。即使華盛頓繼續爭奪主導地位，也需要為未來美國在人工智慧競爭中敗給中國——或者至少，中國人工智慧模型在全球範圍內同樣受歡迎——的可能性做好準備。
然而，為美國可能屈居第二做好準備，並不意味著華盛頓注定要重蹈5G競爭的覆轍。在5G競爭中，美國一直難以提供價格合理的創新產品，而中國則一路領先。相反，透過推廣更豐富的框架，使其能夠充分體現人工智慧對新興市場最具吸引力的特徵，使開發人員更容易在模型之間遷移，構建允許用戶比較競爭人工智慧模型輸出的系統，與模型構建者安全地共享美國數據，並與合作夥伴和盟友攜手合作，華盛頓可以確保，即使其在爭奪全球霸權的道路上未能成功，也能安全地從人工智慧革命中受益。
吹鉛
直到2024年夏天，美國似乎掌握著人工智慧主導地位的致勝法寶。快速的模型創新源自於美國生態系統，該生態系統由學術研究、出版物和人才、私營部門資本和開發以及極寬鬆的監管監督組成。自2022年ChatGPT首次席捲全球以來，OpenAI的GPT和Google的Gemini等美國基礎模型已展現出顯著的進步。在過去兩年中，人工智慧工具減少了「幻覺」（這個術語用於描述人工智慧產生虛假或矛盾資訊的現象），獲得了處理和生成圖像和聲音的能力，掌握了更複雜的任務，並展現出增強的推理能力。包括Anthropic、xAi和Meta在內的更多美國科技公司迅速採取行動，開發更強大的模型，這些模型能夠勝任諸如理解語音和圖像、編程以及快速解決複雜科學問題等基準任務。隨著美國模型展現出其速度和精湛技藝，其全球市場份額和國際用戶迅速增長。
到2023年底，領先的美國模型在響應準確率方面已領先中國模型兩位數個百分點。但中國憑藉一系列明智的政府舉措，迅速縮小了差距。這些措施包括制定《下一代人工智慧發展規劃》，強調人工智慧教育和人才培訓，加大科學研究投入，加強政府與科技產業的密切合作，以及在資料中心、能源傳輸和半導體製造領域投入大量資金。這些努力幫助美國和中國人工智慧工具在最熱門基準測試中的表現差距在2024年底前縮小到個位數。在過去六個月中，DeepSeek和Qwen的表現已追平美國模型，這引發了人們對美國曾經遙遙領先的地位已不復存在的擔憂。
同時，中國在將人工智慧融入高科技製造業方面處於領先地位。例如，最初以智慧型手機製造商起家的小米，在其北京工廠使用了700多個人工智慧引導機器人，平均每76秒就能生產一輛新的電動車。人工智慧在中國城市廣泛應用於交通管理、監控和執法，各省市政府正在試行建立人工智慧創新區，以促進政府治理、醫療衛生和教育領域的新應用。
此外，事實證明，美國出口管製作為阻止中國採購先進晶片的壁壘，其有效性遠低於許多政策制定者和產業分析師的預期。北京利用空殼公司和囤積晶片來規避管制，並加速了其國內晶片研發項目。中國企業也率先採用軟體開發技術，最大限度地利用現有硬件，從而優化訓練和推理時間並降低整體成本。無論這些進步是否最終使中國在人工智慧領域處於領先地位，美國在人工智慧領域絕對佔據主導地位的時代顯然已經結束。
充分利用第二
美國人工智慧公司在建立基礎人工智慧模型的許多方面仍可能保持全球領先地位。 OpenAI 與軟銀和甲骨文合作，於今年 1 月宣布了一項名為「星際之門」的 5,000 億美元人工智慧基礎設施投資項目。亞馬遜、Meta、微軟和谷歌也都持續向新創公司、人工智慧實驗室和人才投入數十億美元。亞馬遜 AWS、微軟 Azure 和谷歌雲端佔據了全球雲端市場 60% 以上的份額，而雲端市場是建置和部署模式的關鍵資源，而中國頂級供應商阿里巴巴的市場份額僅為 4%。然而，隨著人工智慧前沿探索的難度加大、美國在全球人才競爭中的下滑以及聯邦研究經費削減對創新的抑制，過去三年推動美國企業的技術創新步伐可能落後於中國，甚至難以為繼。華盛頓應該努力避免這種情況的發生。白宮科技辦公室已開始製定新的國家人工智慧行動計劃，預計將於 7 月發布。
儘管如此，政策制定者也應該為一個競爭激烈的人工智慧生態系統共存的世界做好規劃。值得慶幸的是，即使美國未能直接贏得創新競爭，華盛頓也能找到其他策略，確保其從人工智慧進步中獲益。
首先，美國應該尋找新的方式向全球市場展示其模型的優點。美國國家標準與技術研究院可透過人工智慧安全研究所及其產業合作夥伴，推廣基礎人工智慧模型的新評估架構。標準基準主要關注語言理解、推理和對話能力等原始能力，而忽略了其他指標，例如模型的透明度、可追溯性和可訪問性、運營成本以及模型權重（用於微調模型以做出準確預測的“旋鈕”）的修改難易程度。納入這些指標的新評估框架可以用來吸引新的市場和用戶，即使美國企業的模型在標準基準上無法持續勝過中國模型，也能保持其競爭力。
隨著更多模型的出現，用戶將希望避免在美國或中國現有產品之間做出選擇（並因此被鎖定）。在即將到來的人工智慧消費者選擇時代，最大限度地降低模型之間的遷移成本將成為一個有吸引力的賣點。美國人工智慧產業可以透過降低採購價格並減少在模型之間遷移所需的軟體修改、硬體升級和人員培訓量來降低向其模型過渡的成本和複雜性。華盛頓可以領導國際標準化組織（ISO）的努力，對基礎模型的應用程式介面（允許不同軟體程式進行通訊和交換資料的協定）進行標準化，這可以降低模型之間遷移的成本，並減少對任何一個國家人工智慧產品的依賴。如果中國模型確實佔據領先地位，那麼給予全球用戶一定程度的信心，讓他們相信自己可以利用多種模型的優勢，如果美國再次成為第一，他們也可以重新轉向美國模型，這將是一個明智的選擇。
政策制定者也應該為一個相互競爭的人工智慧生態系統共存的世界做好規劃
隨著中國（以及最終其他）模式日益強大並滲透全球市場，華盛頓不能僅僅強調審查和間諜活動的風險，就指望美國和外國公司拒絕採用這些模式。相反，美國公司必須建立基於基礎模型的系統和應用程序，但要降低依賴任何特定模型的風險。在應用程式和基礎模型之間添加另一個軟體層（稱為中間抽象層），可以將下游系統與基礎模型隔離，使其更加獨立和更具彈性。如果基礎模型發生更改，對運行在其上的應用程式或其他模型的效能產生負面影響，或者出現了新的、更好的基礎模型，那麼建立下游應用程式的公司可以迅速轉向其他基礎模型。
美國用戶和企業採用中國的基礎模型確實會帶來實際風險，包括容易受到不正確、扭曲、剝削性甚至破壞性輸出的影響；敏感資料暴露給潛在對手；以及可能導致整個經濟部門癱瘓的服務中斷威脅。在基於外國基礎模型進行建置時，美國企業需要確保其下游應用能夠抵禦此類威脅。美國企業應該建立裁決系統，該系統能夠比較功能較弱但值得信賴的模型與功能較強但不受信賴的模型的響應，確定不受信賴模型的響應是否令人滿意，警告用戶潛在風險，並防止使用不正確的響應。此類系統會權衡相互競爭的回應，從而增加開發和維護成本，並降低迴應時間，因此美國政策制定者應優先將裁決系統整合到受不可靠外國技術引入影響最大的下游應用中，例如醫療診斷、詐欺識別和交通管制。
最後，美國應該規範美國開發商和公司與外國模型建構者共享的資料類型，但不應默認全面禁止資料傳輸。出於隱私和國家安全原因，華盛頓對與中國共享美國數據持謹慎態度，這可以理解，但在某些情況下，使用美國數據對中國模型進行微調所帶來的經濟或社會效益可能大於風險。例如，如果中國出現了一種人工智慧工具，其醫療診斷和治療建議的準確性遠高於美國同類工具，那麼美國醫院就應該使用中國模型，即使冒著共享個人患者資訊的風險，甚至可能共享更多患者群體的數據，這些數據可用於根據美國人群對模型進行微調。在這些情況下，美國公司可以透過資料匿名化、資料脫敏（以虛假或加密資料取代敏感資料）以及差異隱私（允許在群體間共享資料同時限制個人資訊共享的數學框架）來降低隱私和安全風險。
華盛頓希望標準化新的評估指標，並制定與盟友和朋友分享數據的指南。它還需要向缺乏專業知識的合作夥伴提供技術和資金援助，幫助他們在不同模型之間遷移，並建立和應用用於裁決競爭模型的系統。
迷失方向
華盛頓面臨全球人工智慧格局的演變，絕對主導地位已不再穩固。美國政策制定者不能僅僅依靠沙文主義的號召來贏得人工智慧競賽，而忽視美國早期領先地位不會永遠保持的可能性。當然，華盛頓仍然應該努力保持領先。一個更負責任、更現實的策略是推行有利於美國繁榮發展的政策，同時為美國未能實現絕對主導地位做好準備。
否則，華盛頓將面臨最糟糕的結果：一個更勝一籌的競爭對手，其經濟和軍事實力在人工智慧的推動下不斷增強，而美國國內的人工智慧產業卻無力跟上，因為在必要時無法借鑒中國的模式。屈居第二並非美國人工智慧的喪鐘，但拒絕適應競爭才是。
受到推崇的
來自《外交事務》出版社
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