王彥雨，高 芳

(1.中國科學(xué)院自然科學(xué)史研究所，北京 100190;2.中國科學(xué)技術(shù)信息研究所，北京 100038)

人工智能技術(shù)作為一種通用技術(shù)，其發(fā)展日益受到各國重視。2016年AlphaGo出現(xiàn)以來，全球已有20 余個國家和地區(qū)密集發(fā)布了人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、規(guī)劃或重大計劃，美國、德國、法國、英國、日本、韓國、俄羅斯、加拿大等主要發(fā)達國家都將發(fā)展人工智能提升到國家或區(qū)域戰(zhàn)略層面，對人工智能的未來發(fā)展方向、優(yōu)先領(lǐng)域進行系統(tǒng)布局，以搶占未來發(fā)展制高點，美國、德國、韓國等更是根據(jù)人工智能發(fā)展的階段性特征和本國國情等及時更新了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。分析這些國家人工智能未來發(fā)展路線圖的規(guī)劃背景、特征與模式，研究其規(guī)劃布局的內(nèi)在邏輯，有助于我們借鑒相關(guān)經(jīng)驗，構(gòu)建并持續(xù)完善符合我國國情的人工智能發(fā)展路線，科學(xué)有序地推進我國人工智能發(fā)展。

1 各國制定人工智能發(fā)展路線圖的背景及典型模式

“路線圖”作為一種規(guī)范且靈活的規(guī)劃手段，通常是將短期、中期和長期發(fā)展目標與具體的技術(shù)解決方案相匹配，進一步明確重點任務(wù)、發(fā)展方式、發(fā)展路徑和必要舉措的過程，以支撐實現(xiàn)相應(yīng)時期的戰(zhàn)略目標?？茖W(xué)、合理的路線圖設(shè)計既可以幫助發(fā)現(xiàn)當前新興技術(shù)發(fā)展過程中所面臨的難題，確定未來發(fā)展方向及應(yīng)用領(lǐng)域，同時也可以輔助管理者制定前瞻性的技術(shù)戰(zhàn)略管理方案[1]。人工智能作為一種通用技術(shù)，正在對人類社會各個領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性影響，同時處在本輪發(fā)展熱潮的人工智能技術(shù)不僅面臨諸多技術(shù)瓶頸，其引發(fā)的深度偽造、隱私侵犯、機器倫理等治理挑戰(zhàn)也日漸突出，亟需通過前瞻性戰(zhàn)略規(guī)劃引導(dǎo)人工智能技術(shù)發(fā)展，規(guī)范人工智能創(chuàng)新應(yīng)用。

人工智能技術(shù)自身發(fā)展面臨諸多困境，迫使人們?nèi)ヌ剿骺赡艿男侣窂?。當前，主流的以深度學(xué)習為代表的人工智能算法仍存在不可解釋、通用程度低、情景適應(yīng)能力弱、抗干擾能力差等問題；數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能對算力的要求越來越高，有研究顯示，2012年以來人工智能算法訓(xùn)練過程中使用的算力呈指數(shù)級增長，平均每 3.4 個月就會翻倍[2]，這一周期遠遠低于半導(dǎo)體硬件摩爾定律18個月的周期，近年來摩爾定律正逐漸逼近極限，因此，無論是集成電路硬件設(shè)計還是高性能計算體系架構(gòu)都亟待有新的方法或路徑出現(xiàn)。此外，確保人工智能研發(fā)及應(yīng)用符合人類倫理，是管理主體和研發(fā)主體等必須積極解決的問題。作為一項顛覆性技術(shù)，人工智能引發(fā)了許多新的倫理難題，如算法歧視、決策過程的不可解釋性、算法進化的不可控性等，人工智能技術(shù)應(yīng)用的廣泛性和滲透性則進一步放大了個人信息泄露、社會偏見等方面的風險，因此需要在技術(shù)進步性與倫理可接受性之間尋找平衡，將倫理納入技術(shù)演化圖景中。

各國人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)條件和水平不同，且彼此之間在文化傳統(tǒng)、倫理道德觀念方面存在一定的差異，因此在規(guī)劃模式上也有所不同。比如，美國追求在人工智能基礎(chǔ)研究和技術(shù)應(yīng)用等方面的全面領(lǐng)先，歐盟在人工智能應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面處于相對弱勢地位，且許多歐盟人士對于AI持完全懷疑態(tài)度……負面情緒要明顯得多，導(dǎo)致歐盟在設(shè)計未來AI發(fā)展路線圖時更加強調(diào)倫理要素的介入[3]。

基于上述技術(shù)、倫理以及國情等核心因素，本文在分析主要國家人工智能發(fā)展路線圖規(guī)劃特征時，提出包含橫縱兩大維度的菱形分類圖 (見圖1)?？v向兩個維度分別是技術(shù)導(dǎo)向優(yōu)先和倫理導(dǎo)向優(yōu)先，前者表示更傾向于從技術(shù)自身發(fā)展來進行布局，后者則強調(diào)從倫理視角來引導(dǎo)規(guī)范人工智能發(fā)展。橫向四個維度主要有創(chuàng)新的前瞻性、研究的基礎(chǔ)性、產(chǎn)業(yè)的選擇性和社會粘合度，意指不同國家在規(guī)劃重心上各有側(cè)重，或注重前沿問題探索，或關(guān)注基礎(chǔ)理論，或強調(diào)結(jié)合本國產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢等。需要指出的是，上述各維度之間的劃分只是側(cè)重不同，并不存在非此即彼的明確界限。整體來看，美國具有明顯的 “技術(shù)優(yōu)先導(dǎo)向+創(chuàng)新前瞻性”特征 (圖1中的TAF維面)，強調(diào)技術(shù)領(lǐng)先，歐盟各國和英國重視將倫理嵌入人工智能的未來發(fā)展中，屬于 “倫理優(yōu)先導(dǎo)向”與 “研究的基礎(chǔ)性”的結(jié)合 (EAB維面)，日本關(guān)注數(shù)據(jù)智能與社會各要素的結(jié)合，推動 “社會的智能性” (TAS維面)，韓國產(chǎn)業(yè)選擇性特征最為突出，將人工智能規(guī)劃與本國的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)緊密結(jié)合在一起 (TAR維面)，俄羅斯重視夯實人工智能基礎(chǔ)理論與方法 (TAB維面)，加拿大重視人工智能前沿理論的顛覆性創(chuàng)新 (TAF維面)。

圖1 菱形分類圖

2 美國：全面技術(shù)引領(lǐng)型模式

同其他高技術(shù)領(lǐng)域的戰(zhàn)略發(fā)展目標相同，美國對人工智能發(fā)展的定位是保持美國在全球的領(lǐng)先地位。2016年奧巴馬發(fā)布首份 《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》，并將這一戰(zhàn)略規(guī)劃類比為新阿波羅計劃。2019年2月特朗普簽署行政令，強調(diào)美國在人工智能研發(fā)和部署方面處于世界領(lǐng)先地位，未來美國在人工智能領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)保持領(lǐng)導(dǎo)地位[4]。政府部門、研發(fā)資助機構(gòu)等相繼發(fā)布技術(shù)路線圖，力圖進一步塑造技術(shù)優(yōu)勢?？傮w來看，美國高度重視人工智能基礎(chǔ)理論研究與前沿創(chuàng)新，并持續(xù)加強對未來革命性算法的前瞻研判，開拓類腦智能前沿創(chuàng)新領(lǐng)域，布局面向未來的智能半導(dǎo)體研發(fā)，同時也注重人工智能相關(guān)倫理法律問題，為人工智能創(chuàng)新提供文化與社會支持，如 《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》中的八大戰(zhàn)略之一便是理解和處理人工智能的倫理、法律和社會影響。

2.1 AI未來算法

美國科學(xué)技術(shù)委員會、美國人工智能協(xié)會 (AAAI)、美國國防部高級研究計劃局 (DARPA)等陸續(xù)發(fā)布相關(guān)計劃，不僅要進一步探討主流的數(shù)據(jù)智能研究范式，還努力從情境層面為未來人工智能算法應(yīng)實現(xiàn)的功能開展前瞻性引導(dǎo)和布局。一方面，進一步強化數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)理論研究。 《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃 (更新版)》特別指出，確保對人工智能基礎(chǔ)研究的長期投資，優(yōu)先領(lǐng)域包括以數(shù)據(jù)為中心的知識發(fā)現(xiàn)方法，加速異質(zhì)性數(shù)據(jù)的新知識發(fā)現(xiàn)問題，了解AI算法的能力及局限，特別是其決策機制、推理過程等。另一方面，前瞻性探討未來算法特征。AAAI、美國科學(xué)院等發(fā)布的 《美國未來20年人工智能研究路線圖》對未來人工智能可能達到的理想功能狀態(tài)進行了預(yù)測[5]，一是集成智能發(fā)展應(yīng)實現(xiàn)不同智能系統(tǒng)間的有效整合，打破當前人工智能研究僅限于單個技術(shù)領(lǐng)域、僅可應(yīng)用于孤立問題的分立局面；二是實現(xiàn)人機、機機之間有意義的互動，開發(fā)具有社會特征的智能體，實現(xiàn)人機、機機之間的有效協(xié)作，以及可了解人類意圖的敏捷交互機器人等；三是使人工智能具有自我意識的學(xué)習能力，使人工智能主動捕獲超越表面相關(guān)性的知識，或無需人工介入便可進行長時有效學(xué)習。DARPA啟動實施的 “AI Next”計劃提出，要提升人工智能技術(shù)的情景適應(yīng)性，可根據(jù)不同的應(yīng)用領(lǐng)域、基于不同的情景主動構(gòu)建學(xué)習模型，目標是讓機器從工具變成可信賴的合作伙伴，使機器具備一定的常識和識別能力，以及終身學(xué)習能力，在沒有相關(guān)經(jīng)驗或提前訓(xùn)練的情況下應(yīng)對新的情況。

2.2 類腦智能研究

受腦科學(xué)研究成果啟發(fā)的類腦智能已成為非常重要的發(fā)展方向。早在2008年，美國DARPA便啟動了神經(jīng)形態(tài)自適應(yīng)可塑可擴展電子系統(tǒng)項目，力圖打破馮·諾依曼體系，實現(xiàn)計算與存儲的高度融合，構(gòu)建架構(gòu)層面與人腦更為相似的新型計算機[6]。該項目的主要執(zhí)行者之一IBM于2011年宣布完成區(qū)別于傳統(tǒng)諾依曼式架構(gòu)的革命性電腦芯片設(shè)計方案，2014年推出TrueNorth大腦芯片計劃，2017年設(shè)計出第五代自學(xué)習神經(jīng)形態(tài)測試芯片Loihi。腦機接口、智能增強是另一個優(yōu)先發(fā)展領(lǐng)域，2016年，DARPA發(fā)起神經(jīng)工程系統(tǒng)設(shè)計項目 (NESD)，關(guān)注視覺、聽覺及語言系統(tǒng)的智能增強，開發(fā)可將大腦神經(jīng)元電化學(xué)活動翻譯成數(shù)字語言的可植入芯片；2018年，DARPA推出下一代非手術(shù)神經(jīng)技術(shù)項目 (N3)，旨在開發(fā)不需要手術(shù)的高分辨率神經(jīng)接口技術(shù)；同時，DARPA聯(lián)合美國陸軍、美國空軍等，推進一系列腦機交互/智能增強計劃，包括定向神經(jīng)可塑性訓(xùn)練計劃、阿凡達計劃、腦聯(lián)網(wǎng)項目、腦電波控制無人機蜂群研究、腦信息提取研究、恢復(fù)性主動記憶項目等[7]。

2.3 下一代半導(dǎo)體研發(fā)

美國一向認為半導(dǎo)體領(lǐng)域是其確保人工智能全球領(lǐng)先優(yōu)勢的核心關(guān)鍵，近年來持續(xù)強化下一代半導(dǎo)體研發(fā)，2020年8月，美國白宮在 《2022財年美國研發(fā)預(yù)算優(yōu)先事項》中特別強調(diào)，要在半導(dǎo)體基礎(chǔ)材料、器件、設(shè)計和軟件方面繼續(xù)保持全球領(lǐng)導(dǎo)地位[8]。 2018年11月，DARPA宣布電子復(fù)興計劃正式進入第二階段，推動美國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)向?qū)Ｓ眉呻娐贩较蜣D(zhuǎn)變，優(yōu)先領(lǐng)域包括傳統(tǒng)CMOS集成電路工藝等比例縮放技術(shù)的替代路徑研究、微機電系統(tǒng) (MEMS)與射頻器件的集成研究、可增強電子元器件安全性和隱私性的防護技術(shù)研發(fā)等。2020年10月，美國半導(dǎo)體工業(yè)協(xié)會等發(fā)布 “半導(dǎo)體十年規(guī)劃”[9]，推進傳感、存儲、通信、安全、高效計算等傳統(tǒng)硬件領(lǐng)域的智能化革命與轉(zhuǎn)型，重點推動感知信息智能處理技術(shù)、高密度存儲技術(shù)、智能和敏捷網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)、安全硬件設(shè)計、異構(gòu)計算與3維半導(dǎo)體制造等[10]。

3 歐盟：倫理深度介入型模式

歐盟及其主要成員國在布局人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和社會應(yīng)用等方面均強調(diào)倫理約束，圍繞歐洲文化與價值觀來形塑AI的未來技術(shù)演化及應(yīng)用，歐盟的野心在于力圖成為開發(fā)和部署前沿性、合倫理性及安全性AI的世界領(lǐng)導(dǎo)者[11]。自馮德萊恩新任歐洲委員會主席以來，歐盟出臺的所有科技相關(guān)戰(zhàn)略都把 “技術(shù)主權(quán)”作為重要目標， “歐盟必須具備能力，基于自己的價值觀、根據(jù)自己的規(guī)則來做出選擇”，在人工智能領(lǐng)域，歐盟將在世界范圍內(nèi)努力輸出歐盟價值觀。相比美國，歐盟沒有從技術(shù)層面對未來新一代AI進行詳細規(guī)劃，認為人工智能研究高度動態(tài)且創(chuàng)新周期短，很難對其未來發(fā)展進行可靠預(yù)測與布局[12]，而是將重點放在分析AI的倫理和社會責任邊界，以此為基礎(chǔ)來引導(dǎo)AI技術(shù)的未來發(fā)展。同時，歐盟對AI倫理體系的構(gòu)建已從單純的理論探討延伸至實踐層面，最具代表性的政策文件就是2018年正式生效的 《通用數(shù)據(jù)保護條例》 (GDPR)。2020年2月發(fā)布的 《人工智能白皮書：通往卓越與信任的歐洲之路》重點圍繞 “卓越生態(tài)系統(tǒng)”與 “信任生態(tài)系統(tǒng)”兩方面展開，著重建構(gòu)可信任與安全的人工智能監(jiān)管框架[13]。

3.1 歐盟：為人工智能技術(shù)設(shè)立倫理邊界

為了保障AI的發(fā)展符合歐洲倫理要求，歐盟提出發(fā)展 “可信性人工智能”，重視數(shù)據(jù)隱私保護、維護人類尊嚴、可控性、可解釋性、可追責性。主要遵循三大原則：一是尊重隱私，GDPR確定了數(shù)據(jù)主體的知情權(quán)、訪問權(quán) (查閱權(quán))、更正權(quán) (限制處理權(quán))、數(shù)據(jù)移植權(quán)、被遺忘權(quán)以及明確的處罰規(guī)則，且GDPR屬于歐盟法律條例，無需各國議會通過便可在各歐盟成員國執(zhí)行；二是技術(shù)的倫理嵌入， 《可信人工智能倫理指南草案》提出可信性人工智能10項要求——可追責性、數(shù)據(jù)治理、普惠設(shè)計、非歧視、尊重和強化人類自治、隱私保護、透明性等[14]，并基于這些要求提出技術(shù)方案，包括將倫理和法律納入AI設(shè)計、監(jiān)測AI模型的穩(wěn)定性、AI決策過程的可解釋性等；三是風險可控與安全，2020年2月歐盟委員會的 《面向卓越和信任的人工智能發(fā)展之路》突出了AI風險可控理念，要求允許對人工智能的行為或決策進行追蹤和驗證；提供關(guān)于使用高危人工智能系統(tǒng)的充分信息，使其按照預(yù)期可靠地運行；確保人類監(jiān)督，人工智能系統(tǒng)不應(yīng)破壞人類的自主性或造成其他不利影響。除了倫理約束型AI技術(shù)，歐盟還結(jié)合自身傳統(tǒng)優(yōu)勢，著力優(yōu)先發(fā)展以下理論與技術(shù)：在基礎(chǔ)理論探索中，歐盟第九期研發(fā)框架計劃 (2021—2027年)重點支持無監(jiān)督機器學(xué)習，使用較少數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能等研究方向；在智能機器人領(lǐng)域，歐盟地平線2020 “未來和新興技術(shù)”項目對具有傳統(tǒng)優(yōu)勢的機器人領(lǐng)域進行大量投入，重點支持人工智能與機器人領(lǐng)域的融合；神經(jīng)形態(tài)計算及基于AI的人類增強技術(shù)結(jié)合歐盟 “人類大腦計劃”，推動神經(jīng)形態(tài)計算發(fā)展，如大型神經(jīng)形態(tài)計算平臺建設(shè)及下一代神經(jīng)形態(tài)芯片；加大基于AI技術(shù)來增強人類能力的相關(guān)研究，且這一方向已于2019年進入歐盟 “旗艦科學(xué)計劃”最后一輪篩選流程[15]。

3.2 德國：三位一體模式

德國提出 “AI德國造”口號，強調(diào)AI創(chuàng)新能力、社會責任和倫理責任三位一體，將AI創(chuàng)新與社會需求、公民安全、倫理責任等整合起來，以負責任為導(dǎo)向推動人工智能開發(fā)和利用，引導(dǎo)人工智能的未來發(fā)展。在AI技術(shù)創(chuàng)新層面，德國志在成為歐盟AI創(chuàng)新發(fā)展的驅(qū)動力，確保歐洲在AI研發(fā)方面的全球領(lǐng)先地位，重視模式識別、推理系統(tǒng)、基于知識的系統(tǒng)、機器人等基礎(chǔ)研究，注重提高人工智能抵御攻擊的能力、構(gòu)建安全可靠的AI，支持AI軟硬件協(xié)同設(shè)計等前沿領(lǐng)域[16]，2020年 《德國人工智能戰(zhàn)略 (修訂版)》強調(diào)了 “增強歐洲AI技術(shù)主權(quán)”的理念[17]。在社會責任層面，要求負責任地開發(fā)和使用AI、確保AI為社會造福，特別強調(diào)AI對各種應(yīng)用領(lǐng)域的賦能，如提升人工智能與關(guān)鍵技術(shù) (例如生物技術(shù)和生產(chǎn)技術(shù))相結(jié)合的潛力，推動AI與醫(yī)療衛(wèi)生、護理、航空航天、農(nóng)業(yè)和食品等領(lǐng)域的融合，同時加強AI在氣候與環(huán)境保護、可持續(xù)發(fā)展、抗擊流行病等方面的應(yīng)用[18]，努力實現(xiàn)聯(lián)合國提出的17項可持續(xù)發(fā)展目標。在倫理責任層面，強化AI可解釋性研究，使人工智能變得可解釋、可問責、透明；推動保護消費者利益和隱私、保障公民安全的人工智能技術(shù)研發(fā)，推動以人為本的AI應(yīng)用框架的完善[19]。

3.3 法國：發(fā)展有意義的人工智能

法國在規(guī)劃未來人工智能的發(fā)展時關(guān)注其承載的社會責任，強調(diào)發(fā)展對社會發(fā)展有意義的人工智能。2018年3月，法國總統(tǒng)馬克龍宣布實施法國人工智能戰(zhàn)略——AI造福人類，明確提出有意義的人工智能理念。 “有意義”主要體現(xiàn)在三個方面，首先，人工智能發(fā)展需要符合這個時代的普遍利益、能夠應(yīng)對主要挑戰(zhàn)，特別指出將利用人工智能技術(shù)來保護生態(tài)作為首要任務(wù)，確保以最經(jīng)濟的方式利用能源。其次，人工智能本身并不是目的，它應(yīng)成為服務(wù)、造福人類的工具，如發(fā)展AI不應(yīng)加劇社會不公平、破壞現(xiàn)有的社會福利體系，應(yīng)確?；镜娜藱?quán)、促進社會團結(jié)等。最后， “有意義”還意味著AI應(yīng)具有可解釋性，數(shù)字社會不應(yīng)受到 “黑盒算法”的支配[20]?；谶@一理念，法國將未來AI研發(fā)重點聚焦以下領(lǐng)域：①有利于公共利益的AI，推動AI技術(shù)與公共領(lǐng)域 (如醫(yī)療、環(huán)境、交通和國防安全)的結(jié)合；② “綠色”AI，大力推進能源節(jié)約型AI技術(shù)研發(fā)、重塑后摩爾定律時代的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)，如新型半導(dǎo)體材料、顛覆性算法、創(chuàng)新性架構(gòu)體系等，特別是內(nèi)存計算和神經(jīng)形態(tài)芯片研究；③使工程師及設(shè)計人員以合道德和倫理的方式設(shè)計、開發(fā)AI技術(shù)，此外，研發(fā)更多的可解釋性模型，理解AI決策過程的內(nèi)在機制。法國希望基于其傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的優(yōu)勢來強化AI基礎(chǔ)研究，如半監(jiān)督或非監(jiān)督學(xué)習、強化學(xué)習、表征學(xué)習、遷移學(xué)習、知識表示分布式人工智能等，通過基礎(chǔ)領(lǐng)域突破來推進AI理論創(chuàng)新及其與應(yīng)用的結(jié)合。

4 英國：倫理約束下的雙驅(qū)動力模式

英國積極構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的經(jīng)濟發(fā)展模式，使AI知識創(chuàng)新、大數(shù)據(jù)應(yīng)用成為推動英國經(jīng)濟增長的新引擎。 “我們的愿景是使英國成為世界上最適合發(fā)展和部署人工智能的國家”[21]，但總體上英國較少從技術(shù)層面對AI未來發(fā)展進行詳細預(yù)測，而是更多關(guān)注如何為AI發(fā)展提供更好的數(shù)據(jù)環(huán)境。英國強調(diào)倫理約束下的雙驅(qū)動力發(fā)展模式：一是重視人工智能發(fā)展的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，開發(fā)可信任的數(shù)據(jù)、強化數(shù)據(jù)的共享性，支持文本和數(shù)據(jù)挖掘；二是積極推動AI知識創(chuàng)新，通過機器學(xué)習技術(shù)的發(fā)展來推動數(shù)據(jù)應(yīng)用，使英國成為世界人工智能研發(fā)與應(yīng)用的標桿；三是強調(diào)在數(shù)據(jù)和人工智能的合乎倫理的發(fā)展和使用方面引領(lǐng)世界，如2017年4月英國皇家學(xué)會發(fā)布 《機器學(xué)習：計算機通過實例學(xué)習的能力和前景》，指出下一波機器學(xué)習的新議題便是可解釋性、驗證和確認、隱私、處理真實數(shù)據(jù)、因果性、安全[22]。 2018年4月，英國上議院發(fā)布 《英國人工智能發(fā)展的計劃、能力與志向》報告，呼吁英國有能力成為人工智能領(lǐng)域的世界領(lǐng)導(dǎo)者，同時強調(diào)要推動合乎倫理的AI研發(fā)及應(yīng)用模式，具體包括：①推進數(shù)據(jù)共享、使公共數(shù)據(jù)的價值得以最大化；②積極發(fā)展可理解的AI；③確保數(shù)據(jù)樣本的平衡和代表性；④打破數(shù)據(jù)壟斷[23]。 在2021年1月發(fā)布的 《人工智能路線圖》中，英國人工智能委員會同樣強調(diào)要在強化AI基礎(chǔ)研究 (如異質(zhì)性數(shù)據(jù)庫間的通用語言、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析技術(shù))的同時，發(fā)展安全、合道德、可解釋、可回溯的AI技術(shù)，實現(xiàn)對AI技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用的 “善治”[24]。

5 日本：智能社會導(dǎo)向型模式

日本發(fā)展人工智能是在 “超智能社會”的頂層愿景下進行謀篇布局的，重點探索基于以人為中心原則，構(gòu)建一個面向未來的、基于先進AI系統(tǒng)的 “超智能社會”——社會5.0，通過構(gòu)建智能社會體系、實現(xiàn)社會各要素的高效整合，來解決日本當前所面臨的各種社會問題、加速社會運轉(zhuǎn)效率。2017年3月，日本內(nèi)閣人工智能技術(shù)戰(zhàn)略委員會發(fā)布 《人工智能技術(shù)戰(zhàn)略》報告，詳細描述了日本面向2030年的 “5.0社會”的人工智能研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化路線圖[25]：發(fā)展人工智能基礎(chǔ)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)和硬件；促進人工智能在生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用；推動AI在健康、醫(yī)療和社會福利領(lǐng)域中的應(yīng)用；實現(xiàn)AI與交通領(lǐng)域的融合。2019年，日本發(fā)布 《AI戰(zhàn)略2019》，明確指出， “日本必須先于其他國家采取行動，解決人口老齡化、人口減少和基礎(chǔ)設(shè)施惡化等成熟社會所面臨的許多社會問題。” 《AI戰(zhàn)略2019》認為，雖然當前日本并沒有在AI技術(shù)領(lǐng)域形成足夠的國際競爭力，但可以在世界范圍內(nèi)率先實現(xiàn)AI技術(shù)的廣泛社會應(yīng)用，形成可持續(xù)的、以人為本的智能社會運轉(zhuǎn)系統(tǒng)：①使日本成為世界AI應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)先者，以增強工業(yè)競爭力；②借助AI技術(shù)來發(fā)展循環(huán)生態(tài)經(jīng)濟，成為國際可持續(xù)發(fā)展典范；③提出以人為本的AI社會發(fā)展準則——尊嚴、包容、可持續(xù)性[26]。 《AI戰(zhàn)略2019》詳細規(guī)劃了未來AI在醫(yī)療與健康、農(nóng)業(yè)、國土資源、交通基礎(chǔ)設(shè)施與物流、地區(qū)發(fā)展五個重點領(lǐng)域的應(yīng)用方式，積極構(gòu)建數(shù)字智能社會，如在國土資源領(lǐng)域構(gòu)建國家數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、智能資源管理系統(tǒng)及災(zāi)害應(yīng)對系統(tǒng)等。

6 韓國：產(chǎn)業(yè)結(jié)合/領(lǐng)域選擇型模式

早在2016年，韓國便發(fā)布了 《為智能信息社會做準備的中長期總體規(guī)劃：為第四次工業(yè)革命做準備》報告，將信息智能化視為第四次工業(yè)革命的核心特征。韓國非常強調(diào)將人工智能的未來規(guī)劃與本國優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)結(jié)合起來，進行有針對性的技術(shù)布局，大力發(fā)展人工智能半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)，具有非常強的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性。為了將韓國在信息通信技術(shù)、半導(dǎo)體、電子器件制造等領(lǐng)域的優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為發(fā)展人工智能的優(yōu)勢，韓國在2019年提出從 “IT強國”向 “人工智能強國”轉(zhuǎn)型的宏偉愿景，同時還謀劃了未來4年利用數(shù)據(jù)和人工智能促進經(jīng)濟發(fā)展的產(chǎn)業(yè)計劃。具體來說，就是利用其世界最好的ICT基礎(chǔ)設(shè)施和半導(dǎo)體制造技術(shù)，集中打造全球AI硬件研發(fā)、加工和生產(chǎn)中心，主要有先進元器件、材料開發(fā)，包括低能耗元件、細微工程專用裝備及工程技術(shù)等；新概念人工智能半導(dǎo)體開發(fā)，特別是可整合記憶 (存儲)和運算 (處理器)的新計算架構(gòu)體系，如內(nèi)存中計算；新一代AI算法預(yù)研，如可解釋性AI、情景適應(yīng)性AI、小數(shù)據(jù)樣本學(xué)習式AI等。2020年10月，韓國發(fā)布 “人工智能半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略”，進一步明確了智能半導(dǎo)體在未來整個產(chǎn)業(yè)體系中的核心地位，力圖使其成為韓國的 “第二個DRAM產(chǎn)業(yè)”，并圍繞智能汽車、基于物聯(lián)網(wǎng)的家用電器、生物技術(shù)、機器人和公共服務(wù)五大關(guān)鍵領(lǐng)域，定制化開發(fā)每個領(lǐng)域所需的智能芯片[27]。

7 俄羅斯：基礎(chǔ)研發(fā)夯實型模式

俄羅斯高度重視人工智能發(fā)展，2017年9月普京發(fā)表公開演講時強調(diào)人工智能是 “人類的未來”，但總體來講，相比美國、中國、歐盟，俄羅斯在人工智能研發(fā)投入、社會應(yīng)用等方面尚存在差距，產(chǎn)業(yè)生態(tài)還不完善。因此在規(guī)劃未來AI發(fā)展路線時，俄羅斯特別注重利用國家力量 (包括國防部、聯(lián)邦教育和科學(xué)部、科學(xué)院、各公立學(xué)校等)，通過自上而下方式來推動AI研發(fā)體系改革，希望在核心算法及硬件方面有所突破，夯實AI發(fā)展所需的基礎(chǔ)理論及技術(shù)體系，培育本國AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)[28]。這一理念集中體現(xiàn)在2019年10月發(fā)布的 《俄羅斯2030年前國家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略》中：一是加強人工智能基礎(chǔ)研究，優(yōu)先發(fā)展模擬生物決策的集群算法、自主學(xué)習算法、復(fù)雜任務(wù)的自主分解及解決、神經(jīng)計算系統(tǒng)架構(gòu)基礎(chǔ)等領(lǐng)域，成立算法研究基金；二是積極推動AI軟硬件、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的發(fā)展，構(gòu)建AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，包括研發(fā)及推廣人工智能軟件，提升數(shù)據(jù)的可訪問性 (如創(chuàng)建、升級各類公共數(shù)據(jù)訪問平臺，開發(fā)數(shù)據(jù)采集、標記的統(tǒng)一方法等)，提高人工智能發(fā)展所需硬件的質(zhì)量 (如發(fā)展俄羅斯國產(chǎn)處理器、光電元器件，建立高性能數(shù)據(jù)處理中心)[29]。

8 加拿大：前沿理論創(chuàng)新型模式

加拿大是深度學(xué)習理論的誕生地，在規(guī)劃未來AI發(fā)展時，加拿大注重結(jié)合其在深度學(xué)習方面的知識儲備基礎(chǔ)，推動AI基礎(chǔ)理論創(chuàng)新，力圖成為世界AI基礎(chǔ)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)基地[30]。2017年3月，加拿大頒布 “泛加拿大人工智能戰(zhàn)略”，成立三個卓越AI研究中心——艾伯塔省機器智能研究所、向量研究院和蒙特利爾學(xué)習算法研究所。同時仿效硅谷，推進 “人工智能超級集群”戰(zhàn)略，形成 “多倫多-滑鐵盧” (多倫多大學(xué)、向量學(xué)院、加拿大高等研究院等)、蒙特利爾 (蒙特利爾大學(xué)、蒙特利爾學(xué)習算法研究所等)和埃德蒙頓 (艾伯塔大學(xué)、艾伯塔機器智能研究所)三大超級人工智能研發(fā)中心[31]。 理論基礎(chǔ)創(chuàng)新是加拿大未來AI研究的重點，各主要研究機構(gòu)基于其在深度學(xué)習、強化學(xué)習基礎(chǔ)理論方面的優(yōu)勢地位，力圖實現(xiàn)AI基礎(chǔ)理念的顛覆性突破。例如：加拿大高等研究院重點研究人機交互、機器和大腦中的基本學(xué)習原理；艾伯塔機器智能研究所則希望在未來的AI和機器學(xué)習領(lǐng)域做出里程碑式發(fā)現(xiàn)，強化學(xué)習、啟發(fā)式搜索、自然語言處理、博弈理論、深度學(xué)習是其主要研究方向；向量研究院則關(guān)注序貫決策、生成模型、AI算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)等基礎(chǔ)性、前沿性基礎(chǔ)理論創(chuàng)新領(lǐng)域。

9 啟示

綜上所述，全球主要國家基于本國的科技、產(chǎn)業(yè)、社會和文化等現(xiàn)狀，探索符合本國國情的人工智能未來發(fā)展路徑?？傮w來看，除了前沿領(lǐng)域 (如面向未來的新一代人工智能)外，關(guān)鍵共性技術(shù) (與AI產(chǎn)業(yè)相關(guān)的核心算法與架構(gòu)、先進半導(dǎo)體材料與加工工藝等)已成為各國布局的重中之重，人工智能的未來競爭將是前沿技術(shù)與關(guān)鍵共性技術(shù)的 “雙駕馬車之爭”，而各國的AI倫理治理實踐不僅僅表現(xiàn)為一種文化異同，更涉及AI技術(shù)標準與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的國際話語權(quán)分配。

2020年初以來的全球新冠肺炎疫情進一步加速了以人工智能、量子信息、寬帶無線通信等為核心的數(shù)字技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，未來較長一段時期仍是人工智能發(fā)展的重大機遇期。中國作為人工智能發(fā)展大國，應(yīng)在客觀總結(jié)國家 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》第一步階段性成果的基礎(chǔ)上，參考借鑒主要國家做法，根據(jù)最新技術(shù)發(fā)展態(tài)勢適時更新完善規(guī)劃實施重點，堅持人工智能技術(shù)屬性和社會屬性并重、加快推進人工智能倫理治理等，確保國家戰(zhàn)略目標順利實現(xiàn)。

一是更加注重AI關(guān)鍵共性技術(shù)的攻克與儲備。中國在AI核心算法、支撐AI發(fā)展的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)等基礎(chǔ)層技術(shù)層面依然有明顯差距。首先是AI核心算法缺位，如1960—2018年，美國向美國專利商標局所提交的高被引專利族群達28031件，而中國僅為691件[32]；其次是關(guān)鍵性半導(dǎo)體材料及生產(chǎn)工藝技術(shù)缺乏 (如GPU研發(fā)與應(yīng)用、智能芯片生產(chǎn)與加工等)。因此，中國應(yīng)啟動 “AI基礎(chǔ)層技術(shù)戰(zhàn)略儲備計劃”，對自然語言處理、視覺/語音識別與處理、智能搜索、云計算領(lǐng)域中的核心算法與底層技術(shù)，以及支撐AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的半導(dǎo)體技術(shù) (材料創(chuàng)新、芯片設(shè)計/加工/產(chǎn)生工藝等)實施更有針對性的規(guī)劃，維護整個AI產(chǎn)業(yè)的生態(tài)安全。

二是結(jié)合學(xué)科前沿、產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢與未來需求等強化下一代AI技術(shù)的前瞻部署。如下一代AI算法預(yù)研，包括情景適應(yīng)性算法、通用性算法、元學(xué)習算法、類腦算法等；應(yīng)用障礙型算法創(chuàng)新，突破算法可解釋性、可追責性、抗干擾性等問題；新計算體系，可顛覆馮·諾依曼架構(gòu)體系的內(nèi)存中計算、異構(gòu)計算、神經(jīng)形態(tài)計算、量子計算等；學(xué)科交叉式核心算法創(chuàng)新，賦予科學(xué)研究事業(yè)，如類似于Alpho Fold、AI化學(xué)家等新型科研平臺及工具，為科研活動提供顛覆性研究手段；產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢結(jié)合型前沿技術(shù)，結(jié)合我國的5G、無人駕駛以及數(shù)據(jù)基礎(chǔ)方面的技術(shù)優(yōu)勢，發(fā)力下一代邊緣計算、云計算、集群算法技術(shù)；后摩爾定律時代的新型半導(dǎo)體材料、加工工藝研究，如3D堆棧、可改進硬件的AI、芯片的敏捷設(shè)計、碳化硅材料等。

三是加快人工智能倫理治理實踐。堅持把握人工智能技術(shù)屬性和社會屬性高度融合的特征，在國家規(guī)劃層面加強倫理治理的頂層設(shè)計，并在工作機制、政策試驗和行業(yè)領(lǐng)域監(jiān)管等方面不斷探索實踐，取得一定成效。下一步在倫理治理理念上，應(yīng)統(tǒng)籌發(fā)展與安全，找好發(fā)展與安全的平衡點，既不能因為規(guī)制過度而阻礙技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用，也不能因為規(guī)制不當而引發(fā)不可逆轉(zhuǎn)的風險[33]。在治理路徑上，堅持從技術(shù)、法律和倫理三方面共同推動符合人工智能階段性發(fā)展特征的規(guī)制體系，加強人工智能安全可信、隱私保護等方面的技術(shù)研發(fā)，強化倫理治理和風險防范的技術(shù)支撐，實現(xiàn) “以技制技”。分領(lǐng)域、分地域開展立法試點，為國家層面立法積累實踐經(jīng)驗。在 《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負責任的人工智能》指導(dǎo)下，積極構(gòu)建中國特色的AI倫理規(guī)范，提出可操作、可落實的AI倫理規(guī)范并加快落地實施，以開放包容共享的理念推進人工智能倫理治理的全球合作。