愛德華多·坎帕內拉（EdoardoCampanella）

全球“人工智能競賽”如今似乎已縮小為中美兩國的面對面交鋒。但即使各類眾所周知的結構性缺陷阻礙了歐洲孕育本地人工智能巨頭，從長遠來看它仍然可以通過推動人工智能技術在自身經濟中的擴散，來贏得這場競賽。

在大國競爭中，技術的大規(guī)模利用要比其發(fā)明更重要。從歷史上看，每一次工業(yè)革命都是由一種可以在各行各業(yè)得到廣泛應用的通用技術推動的。蒸汽機推動了第一次工業(yè)化浪潮，電力推動了第二次，而信息技術則推動了第三次。

顧名思義，通用技術是遍布各處的。但技術擴散卻無法一蹴而就。在美國，電力花了20多年時間才超越蒸汽在制造業(yè)總馬力中所占的份額，同時花了近40年時間才成為無可爭議的能量來源。同樣，信息和通信技術設備占設備總資本存量的比例，也用了20多年時間才得以超過1%。

1987年，也就是在英特爾推出微處理器并引發(fā)信息技術革命近20年后，諾貝爾獎獲得者羅伯特·索洛開了個著名的玩笑：“你可以在任何地方看到計算機時代的到來，但卻無法在生產率統計數據中找到它。”但在1991—2001年，信息和通信技術設備在資本存量中所占的份額上升到了5%，隨后又躍升到8%并基本穩(wěn)定在這一水平。

緩慢的采用似乎也是人工智能革命的一個特點。盡管人們只需點擊一下鼠標就能訪問精妙打造的人工智能聊天機器人，但大多數組織流程尚未進行調整以整合這項技術。在歐盟，至少使用一種人工智能工具的小型企業(yè)比例仍低于12%，而大型企業(yè)的該比例約為40%。美國紐約聯邦儲備銀行去年9 月的一項調查也展現了類似的情況，該調查發(fā)現在其所在地區(qū)，只有25%的服務企業(yè)和16% 的制造商使用了人工智能。

技術擴散顯然并不如科學突破那般激動人心。但歐洲在成為尖端創(chuàng)新者方面已經落后太多了。它應該把焦點放在如何讓那些在經濟體中占比最大的行業(yè)用上人工智能技術上。歐洲各國政府不應將財政支持導向精英實驗室或大學的前沿研究，而應專注于擴大人工智能的技能基礎（強調針對特定行業(yè)的技能而非通用技能），發(fā)展相配套的數字基礎設施，調整法律和道德框架以適應人工智能，以及在人工智能工程師和科學家之間搭建專業(yè)橋梁。

實現人工智能最佳實踐的標準化也至關重要。從IMF的人工智能準備指數來看，一些歐盟國家在這方面已經有了一個良好的開端，就連愛沙尼亞的得分也能與美國比肩。

但采取務實戰(zhàn)略去利用創(chuàng)新，并不意味著放棄創(chuàng)新的雄心壯志。歐盟委員會主席烏蘇拉·馮德萊恩正確地指出：“我們才剛剛處于起步階段。前沿依然在不斷移動。全球領導地位仍有待爭奪?！钡珰W洲需要解決其依賴性問題。隨著美國背棄親密盟友，那些人工智能的落后者—在最壞的情況下—可能會被完全剝奪前沿技術。根據2023年發(fā)表的一項研究，2017年以來開發(fā)的人工智能基礎模型中，有73% 來自美國，還有15% 來自中國。

因此，在中期內加強激勵人工智能擴散的同時，歐洲還應該創(chuàng)造一個更加寬松的監(jiān)管環(huán)境、金融大環(huán)境和科學生態(tài)系統。前歐洲央行行長馬里奧·德拉吉關于歐盟競爭力的里程碑式報告里面，有許多推動歐盟政策朝著這個方向發(fā)展的建議。歐盟應該雙管齊下，在當下關注技術推廣，然后在未來關注技術顛覆。

當我問Grok 歐洲能否成為人工智能巨頭時，它語帶諷刺地回答說：“沒有什么比一份長達500頁的合規(guī)清單更能讓人聯想到‘人工智能革命’了?！睔W洲能否證明埃隆·馬斯克的聊天機器人錯了呢？