美中人工智慧競賽
2023.03.07
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壹、新聞重點
2023年2月，美國微軟公司（Microsoft）資助的新創公司OpenAI開發出生成式人工智慧聊天機器人ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer），在全球引起風潮。該程式在2022年11月上線後，用戶數5天內超過一百萬、2個月達到一億人次，其性能不但迅速擊敗對手谷歌（Google）稍後發表的同類型產品Brad程式，甚至幾乎通過美國醫師執照考試（US Medical Licensing Exam., USMLE）。
ChatGPT是建立在GPT-3.5架構上的「大型語言模型」（Large Language Model, LLM），主要透過「增強式學習」（Reinforcement Learning, RL）來訓練。除了和人類對話之外，ChatGPT還可自動生成文本、收集資料、編寫電腦程式碼等，具上下文意理解和邏輯思考能力。微軟創辦人比爾蓋茲（Bill Gates）表示，類似ChatGPT的人工智慧（以下簡稱「AI」）將改變世界並大幅提高效率。
對此，全球最大中文搜索引擎「百度」立即宣布將在3月推出同類型產品「文心一言」（ERNIE Bot）。這是建立在百度「文心」（ERNIE）架構上的語意理解平台，百度預告其將徹底顛覆雲市場之遊戲規則，使雲服務從數位時代躍入智慧時代。中國科技企業「騰訊」、「阿里巴巴」也宣布將推出類似產品。美中兩國的AI競賽進入新局面。[1]
貳、安全意涵
一、美中兩國人工智慧發展各有所長
美中兩國是目前全球AI領域排名最高的前兩強，美國雖然整體上保持領先地位，但和中國的差距正急速縮小。[2] 首先，以技術層面數據、算力和演算法三項指標來看，中國在數據上擁有規模優勢，但是在算力和演算法上落後美國。其次，美國在基礎研究、關鍵創新、頂尖人才、AI晶片、技術生態布局、融資環境等方面極具優勢；中國則偏重技術應用和超級電腦數量，在基礎平台和標準規範方面稍顯落後。[3] 第三，在研發資金投入方面，AI模型越大、數據越多，訓練成本越昂貴，特別是大型語言模型一次訓練即可能耗費上千萬美元，ChatGPT上線後平均每天燒掉幾百萬美元，致使OpenAI公司至今仍處於虧損。[4] 美中AI競賽到最後可能是比財力大小，所以拜登政府才會準備斬斷流往中國AI產業的美國資金。
二、人工智慧是未來戰爭之重要基礎
AI被美中兩國如此重視，除了是數位經濟轉型、數位國家建設之關鍵外，最主要原因在於AI在未來多領域作戰中將成為關鍵基礎技術。無論是解放軍的「智能化戰爭」，[5] 或是美軍的「融合專案」（Project Convergence, PC）等，應用場景都是將陸、海、空、特種、太空等各軍種之感測器和武器系統等，全部整合到單一網絡中，建立戰場共同圖像，並運用人工智慧選擇武器，更快且更有效地回應威脅。[6] 例如：美軍2020年第一次驗證多領域作戰概念的「融合專案2020」（PC20）演習，就結合了無人機、低軌衛星、地面平台和自動火砲系統等，在20秒內完成交戰。2022年PC22演習更擴大讓英國、加拿大、紐西蘭等多國盟軍參加。AI在未來多領域或多國聯合作戰中將扮演重要角色，至少在「自動化致命武器」（Lethal autonomous weapons, LAWs）和「無人武器系統蜂群作戰」（swarms of unmanned systems）方面有所發揮。
參、趨勢研判
一、「通用型人工智慧」或是決勝關鍵
儘管ChatGPT目前蔚為風潮，但是，「通用型人工智慧」（Artificial General Intelligence, AGI）可能才是美中AI競賽的決勝關鍵。「通用型人工智慧」之終極願景，是讓機器直接模擬人腦，能獨立思考、認知和聯想等。換言之，機器不只具備目前在個別領域模仿人類的電腦視覺、文字圖像辨識、語音辨識、自然語言等能力（即「弱人工智慧」，Weak AI），還必須具有自主意識和人類認知世界的基本常識，可自主觀察、理解、學習和決斷（即「強人工智慧」，Strong AI）。欲達此目標，需要提供大量資訊來訓練AI模型，但是ChatGPT等大型語言模型仍不足以成為AI發展之奇點（singularity）。[7] 畢竟，若參數量是AI模型訓練之決勝關鍵，目前全球最大的通用訓練模型─北京智源人工智能學院開發的「悟道2.0」，其參數量多達1.75兆，是美國GPT-3的10倍，早就應開發出比ChatGPT更成功的AI聊天機器人才是。未來，具自主意識的「通用型人工智慧」將是中美兩國AI競爭最前線。
二、美國或將限制美籍華裔AI人才協助中國
為了拖延中國AI技術之進展，美國在2022年10月發布禁令限制先進AI晶片售予中國，[8] 且不久之後可能禁止美國資金投資中國AI產業，亦即斷其取得晶片和金流。但是，對中國「卡脖子」之最重要關鍵卻在於腦礦（talent）──美籍華裔AI頂尖人才。據統計，至2019年為止，中國出身且在美國取得博士學位的AI頂尖研究者之中，88%選擇留在美國、10％回到中國發展；同年度在美國機構任職的頂尖AI研究者，有29％來自中國，美國出身者則佔20％（見圖）。[9] 換言之，美國AI創新研發有一大部份來自美籍華裔人才的貢獻。為此，美國在嚴查尖端技術被中國科技間諜竊取傳回中國之餘，未來應會盡力爭取美籍華裔AI人才留在美國發展，以避免這些人才回歸中國而助長對手的AI實力。[10]
圖、2019年在美國機構任職之AI頂尖研究者出身國之佔比
資料來源：“Country/region of Origin of Leading Artificial Intelligence (AI) Researchers Working for U.S. Institutions as of 2019,” Statista, June 2020, https://reurl.cc/vkqmM1.。
[1]“Bill Gates Thinks A.I. like ChatGPT is the ‘Most Important’ Innovation Right Now,” CNBC, February 10, 2023, https://reurl.cc/LNp2jy；〈中美AI新戰場ChatGPT爆紅！百度領頭 中國人工智能排世界第幾？〉，《香港01》，2023年2月18日，https://reurl.cc/xlgLXE；〈【AI熱潮】文心一言通過百度智能雲提供服務,將改變雲市場規則〉，《鉅亨網》，2023年2月17日，https://reurl.cc/Dmv0pR。
[2]參見筆者，〈美中兩國人工智慧競爭與軍用潛力〉，《國防安全週報》第84期，2020年2月7日，頁23-27。
[3]參見〈中美人工智能之比较分析〉，《芯語》，2021年7月8日，https://reurl.cc/b7zvbM；；賈夏利、劉小平，〈中美人工智慧競爭現狀對比分析及啟示〉，《世界科技研究与发展》，第44卷第4期，2022年8月，頁531-542。
[4]“ChatGPT Burns Millions Every Day. Can Computer Scientists Make AI One Million Times More Efficient?” Forbes, February 10, 2023, https://reurl.cc/WDEn79。
[5]參見揭仲，〈揭仲專欄：共軍2035初具「智能化戰爭」能力〉，《風傳媒》，2023年2月17日，https://www.storm.mg/article/4734033。
[6]參見“The Army’s Project Convergence,” Congressional Research Service, June 2, 2022, https://sgp.fas.org/crs/weapons/IF11654.pdf.；“Project Convergence 2022: Army to Work Closely with Allies in the Future Fight,” U.S. Army, November 16, 2022, https://reurl.cc/gZ8KgQ。
[7]〈【Rosy 聊科技】深度學習教父楊立昆的通用人工智慧願景：AI 是否能更像人？〉，《INSIDE》，2022年6月29日，https://www.inside.com.tw/article/28135-。
[8]參見筆者，〈美中科技戰─AI晶片篇〉，《國防安全雙週報》第42期，2021年11月26日，頁23-28。
[9]“Country/region of Origin of Leading Artificial Intelligence (AI) Researchers Working for U.S. Institutions as of 2019,” Statista, June 2020, https://reurl.cc/vkqmM1;〈550萬在美華人資料全公開，88％中國籍博士留在美國〉，《騰訊網》，2021年12月29日，https://reurl.cc/6NaLW6。
[10]“FBI Director Defends Investigations of Chinese Academics in front of University Audience,” NBC NEWS, December 3, 2022, https://reurl.cc/o0gZbq。