我们为人工智能砸重金，美国却不想花钱？

根据技术专家指出，目前美国联邦政府官员主要将资金投入作为 AI 领域保持领导地位的核心因素。但还不够，还需要其他方式加速相关创新。专家们表示，首先，美国政府应该制定出用于推进该项技术的长期战略。

一、需要“高层”的重视

美国信息技术产业委员会主席兼 CEO Dean Garfield 在9月27日主持的小组会议上指出：

“美国在强调  AI 技术重要意义方面一直表现得比较迟钝。要解决这个问题，来自高层的信号将非常重要。没有领导者的指示，AI 的地位根本不可能得到强调。”

Dean Garfield

美国科技政策办公室9月26日要求业界发表意见，旨在对白宫2016年发布的“人工智能研究与发展战略”做出更新。

虽然 Garfield 对这一重新关注人工智能的举措表示赞赏，但他同时提到，目前全球诸多大国都在努力争夺人工智能市场的领导权——在这方面，美国的规划已经远远跟不上时代。

二、留住中国来美学习的科学家

人工智能发展对全球有深远的影响，澳大利亚、法国、新加坡、韩国等国家普遍很繁荣，技术上具有领先优势，且人口规模为小到适中。随着全球各地对快速图像识别、自动驾驶车辆等机器学习驱动的技术的需求不断增加，它们对人工智能的国内投入至少有可能提高其经济地位。但由于人工智能的基本原理具有双重用途，既可以用于和平也可以用于武力，所以这些投入也可能提高一个国家的防御能力。

• 法国政府开始了一项培育人工智能的大规模项目，向该技术投入了18.5亿美元，并收集数据集供开发人员使用。

• 欧盟成员国于2018年4月签署了《人工智能合作宣言》。

• 英国政府宣布了一项公私合作，向人工智能相关的发展投入14亿美元。

• 澳大利亚政府近日公布了人工智能发展的路线图。

• 新加坡也明确提出了发展人工智能的国家战略。“人工智能新加坡”（AI Singapore）计划投入1.1亿美元，刺激该领域的发展。

• 据麦肯锡全球研究院估算，苹果、谷歌等世界最大的科技公司仅2016年在人工智能的投入就在200亿美元至300亿美元之间。

中国是美国在 AI 领域保持主导地位的最大威胁

2017年，中国发布了面向2030年、高达1500亿美元的人工智能国内产业发展计划。中国已成为人工智能投资最具吸引力的市场。清华大学发布的题为《中国人工智能发展报告2018》的报告称，“2017年中国人工智能（AI）行业市值达到237亿元人民币（约35亿美元），增长率预计达到75％百分比在2018年。”

最近的一份报告显示，中国在未来一年中的研发投入将超过美国。美国的专家普遍认为，中国是美国在 AI 领域保持主导地位的最大威胁。

美国需要增加 AI 拨款

2018年9月初，美国国防高级研究计划局（DARPA）9月7日宣布将在未来五年之内投入20亿美元开展一项名为 AI Next 的计划，加速人工智能研究。发言人对这笔投资给予积极评价，但同时指出如果美国想要保持对中国的领先地位，政府必须为 AI 研究划拨更多资金并探索其它政策选项。

Will Hurd

共和党众议员 Will Hurd:中国威胁美国AI主导地位

在此次会议中，德克萨斯州共和党众议员 Will Hurd 表示，“美国在 AI 领域领先于中国不仅是为了保证经济与国家安全，同时也是为了阻止对方塑造技术过程中在道德方面引发的问题。”

Hurd 表示，“只有美国的领导才能保证以正确方式实现这一目标，才能推动国际规范的建立。”

Hurd 补充称，“中国的创新生态系统在很大程度上是由在美国接受教育的科学家与工程师们推动的”。

简化合法移民政策，挖走别国科学人才

Hurd 表示，如果政府能够简化合法移民流程并为技术移民敞开大门，那么受过高等教育的外国人可能会加入美国的科技行业，而非支持其它国家的技术发展。

他指出，“如果能够增加这部分高素质移民的数量，就会出现过去几十年中的状况——美国得以从其它国家的人才流失当中受益。希望美国能够继续保持这样的态势。”

Hurd 还警告称，美国国会“下意识”制定的规则可能会减缓 AI 技术的发展，这一点也得到众多专家的支持，即只有在政府不过度参与的前提下技术才有可能实现良好发展。他表示，美国国会恐怕尚未做好就具体 AI 问题做出重大决定的准备。

授予企业更多公共数据集访问权限

相反，互联网协会多元化与包容性政策主管 Sean Perryman 认为，美国政府可以通过授予企业更多公共数据集访问权限以激发创新。Perryman 在采访当中指出，由于人工智能的水平取决于相关训练数据，因此更高的数据访问能力将开辟出新的研究与开发领域。

Perryman 认为，其他国家政府无视公民自由，允许官员尽可能多地收集公民信息，而这种几乎无限的数据供应使得人工智能研究人员能够“以惊人的速度”取得成果。在他看来，如果美国政府允许企业以不受限制的方式立足现有公共数据库进行人工智能训练，也能够达到同样的生态系统研究加速效果。

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