兰德-在中美竞争中保持人工智能和机器学习的竞争优势（英文）-2020.7-55页_642kb

详细总结：维护人工智能与机器学习领域的竞争优势

核心内容

本报告由 RAND 项目空军（PAF）受美国空军副参谋长 Stephen Wilson 委托，探讨美国在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域相对于中国是否具有竞争优势，以及如何维持这一优势。报告指出，AI 技术在未来的军事冲突中可能成为关键的“力量倍增器”，因此，美国国防部（DoD）和美国空军（USAF）必须采取有效措施以确保其领先地位。

主要观点

• AI 的重要性：AI 技术对于提升国家竞争力和国家安全至关重要，中国已将其列为国家发展战略，并投入大量资源以实现 2030 年成为全球 AI 创新中心的目标。
• 美国的领先地位：截至 2020 年初，美国在 AI 技术发展方面仍保持适度领先，尤其是在半导体设计和制造领域。然而，这一优势并不稳固，中国正通过大规模投资和数据优势逐步缩小差距。
• 关键竞争维度：美国国防部应重点关注以下领域以维持竞争优势：
  • 促进 AI 向军事领域的转化与工程开发；
  • 提升验证、验证、测试与评估（VVT&E）技术；
  • 发展新的 AI 战术与作战概念。

关键信息

美国与中国的 AI 战略对比

• 中国 AI 战略：

  • 由中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平推动；
  • 通过“国家人工智能计划”实现“三步走”目标：2020 年与全球领先者齐平，2025 年实现理论突破，2030 年达到世界领先水平；
  • 涉及广泛的合作机制，包括政府、军队、科研机构和企业的协同；
  • 通过数据、投资、并购、人员引进和间谍活动等手段推进 AI 发展。

• 美国 AI 战略：

  • 由白宫于 2018 年提出，强调跨部门合作与技术发展；
  • 建立了国家人工智能安全委员会（NSAIC）和联合人工智能中心（JAIC）；
  • DARPA 发起价值 20 亿美元的“AI 下一代”计划，推动前沿技术研究；
  • 私营和学术界在 AI 领域投入巨大资源，但政府支持存在波动。

竞争维度分析

• 基础研究：对两国的 AI 基础研究进行比较发现，其成果均可公开获取，因此不具备明显的竞争优势。
• 数据资源：中国在大数据方面具有明显优势，主要得益于宽松的隐私政策和庞大的人口基数，以及对海外数据库的渗透。
• 半导体产业：美国目前在半导体设计和制造方面领先，但中国正通过大量投资逐步缩小差距。
• 产业与学术合作：美国与中国的科技企业曾有密切合作，但近年来因政策和地缘政治因素，两国正走向技术脱钩。
• 资金支持：美国的政府和私营部门均在 AI 领域投入大量资金，但中国在政府支持方面更具集中性。

推荐措施

为维持竞争优势，报告建议 DoD 采取以下措施：

• 制定前瞻性的 AI 路线图：明确短期、中期和长期的 AI 应用目标；
• 建立受 DoD 控制的工程转化管道：确保 AI 技术能够高效地从研究阶段过渡到军事应用；
• 发展定制化的 VVT&E 技术：提高 AI 系统的可靠性与安全性；
• 推动新作战概念的开发与测试：确保 AI 在军事行动中的有效运用。

未来研究方向

• 进一步研究中国 AI 发展的敏感信息和实地数据；
• 探讨 AI 在多域作战（MDO）中的具体应用；
• 分析 AI 在情报、监视与侦察（ISR）领域的潜力；
• 研究如何通过政策和合作机制提升美国在 AI 领域的长期竞争力。

结论

美国在 AI 领域仍有一定优势，但中国正在迅速追赶。为确保长期领先，美国国防部应集中资源在 AI 向军事领域的转化、VVT&E 技术的改进以及作战概念的发展上。同时，应避免重蹈历史上的“期望管理”失误，以可持续的方式推进 AI 与 ML 技术的发展。