山西企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)500元全包（人工智能全球化的影響）人工智能全球化資本矛盾加速，
原標(biāo)題：全球人工智能戰(zhàn)略集群分析 全球人工智能戰(zhàn)略集群分析 2023年12月13日，美國(guó)布魯金斯學(xué)會(huì)發(fā)表最新評(píng)論文章《全球人工智能戰(zhàn)略集群分析》，從數(shù)據(jù)管理、算法管理、人工智能治理、能力發(fā)展、行業(yè)和公共服務(wù)導(dǎo)向6個(gè)維度出發(fā)，分析全球34個(gè)國(guó)家的人工智能戰(zhàn)略，將其分為高、中、低三個(gè)等級(jí)。
元戰(zhàn)略編譯文章重點(diǎn)內(nèi)容，為分析各國(guó)的國(guó)家人工智能戰(zhàn)略提供參考一、研究發(fā)現(xiàn)1. 本文分析了不同國(guó)家的國(guó)家人工智能戰(zhàn)略，按照其6個(gè)不同的屬性（如數(shù)據(jù)管理能力開發(fā)）分為高、中、低三類，將那些人工智能戰(zhàn)略在所選屬性方面凈值為“高”“中”或“低”的國(guó)家組合起來(lái)。
2. 該項(xiàng)分析表明，某些國(guó)家優(yōu)先考慮實(shí)現(xiàn)人工智能的規(guī)劃，而其他國(guó)家則更關(guān)注降低人工智能的風(fēng)險(xiǎn)3. 該研究發(fā)現(xiàn)，美國(guó)擁有最完整的人工智能戰(zhàn)略之一，但其執(zhí)行的成功率還有待觀察二、研究概述通過(guò)一系列論文，研究人員探討了各國(guó)在人工智能技術(shù)的設(shè)計(jì)、部署和管理方面的差異。
之前的論文探討了不同國(guó)家如何看待人工智能應(yīng)用、各國(guó)在技術(shù)和人力資本方面的相對(duì)投入，以及美國(guó)需要做些什么才能贏得人工智能競(jìng)賽在最近的論文中，研究人員將分析重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到了各國(guó)人工智能計(jì)劃的共性上，想確定文化相似的國(guó)家是否采取了類似的方法來(lái)解決人工智能問(wèn)題。
研究人員發(fā)現(xiàn)，文化相似的國(guó)家采取類似方法以解決人工智能問(wèn)題相對(duì)較少，并推測(cè)這可能是由于人工智能技術(shù)相對(duì)不成熟的緣故該研究將已制定并發(fā)布國(guó)家人工智能戰(zhàn)略的34個(gè)國(guó)家包括在內(nèi)，將對(duì)人工智能戰(zhàn)略計(jì)劃的以下6個(gè)方面進(jìn)行研究：數(shù)據(jù)管理、算法管理、人工智能治理、能力發(fā)展、行業(yè)和公共服務(wù)。
綜合來(lái)看，這6個(gè)要素大致反映了一個(gè)國(guó)家如何對(duì)待人工智能治理和管理（數(shù)據(jù)管理、算法管理和人工智能治理），如何打算發(fā)展其人工智能技能（能力發(fā)展），以及如何部署或集中其人工智能工作（行業(yè)和公共服務(wù)），因此，這6個(gè)要素是每個(gè)國(guó)家人工智能不同階段的縮影。
三、分析全球人工智能戰(zhàn)略的6個(gè)維度01數(shù)據(jù)管理（一）高度集群的特點(diǎn)：政府實(shí)體之間、與其他利益相關(guān)者之間的數(shù)據(jù)交換頻繁，有交換法規(guī)，注重?cái)?shù)據(jù)隱私和安全包括印度、日本、西班牙和美國(guó)在內(nèi)的這些國(guó)家僅在與其他國(guó)家的數(shù)據(jù)交換方面處于較低水平。
換句話說(shuō)，這些國(guó)家看到了數(shù)據(jù)的價(jià)值（從其內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)的重視程度可見一斑），但考慮到數(shù)據(jù)的價(jià)值和敏感性，它們也不愿意與其他國(guó)家共享數(shù)據(jù)簡(jiǎn)而言之，這些國(guó)家可能將其數(shù)據(jù)視為特定國(guó)家的資產(chǎn)并予以保護(hù)（二）中等集群的特點(diǎn)：
機(jī)構(gòu)之間、與其他利益相關(guān)方以及與其他國(guó)家的數(shù)據(jù)交換頻繁，有數(shù)據(jù)交換規(guī)定，關(guān)注隱私但不關(guān)注安全這些國(guó)家包括比利時(shí)、芬蘭、墨西哥和英國(guó)，與高分組國(guó)家相比，它們更有可能在國(guó)際上共享數(shù)據(jù)，但并不十分重視數(shù)據(jù)安全。
簡(jiǎn)而言之，這些國(guó)家看到了數(shù)據(jù)交換的價(jià)值，但并不認(rèn)為數(shù)據(jù)交換是需要保護(hù)的（三）低等集群的特點(diǎn)：除數(shù)據(jù)隱私外，其他方面都較低這些國(guó)家包括奧地利、加拿大、瑞典和阿聯(lián)酋與本文分析的其他國(guó)家不同，這些國(guó)家似乎對(duì)數(shù)據(jù)管理興趣不大，但認(rèn)為有必要保護(hù)其數(shù)據(jù)。
02算法管理（一）高等集群包括澳大利亞、俄羅斯和美國(guó)，在所有數(shù)據(jù)要素中的得分都很高，這反映出這些國(guó)家非常重視擁有明確的算法價(jià)值雖然這個(gè)高分組中的大多數(shù)國(guó)家都以這些子要素的價(jià)值而聞名（二）中等集群包括愛沙尼亞、卡塔爾和西班牙，其偏見和透明度較高，道德和信任度較低。
鑒于該組中總共只有三個(gè)國(guó)家，這表明大多數(shù)國(guó)家要么非常重視算法的理念，要么根本不重視（三）低等集群包括奧地利和加拿大在內(nèi)，在所有子要素方面都很低一些以關(guān)注類似問(wèn)題而著稱的國(guó)家，如加拿大、瑞典和日本，卻沒有出現(xiàn)在這一分組。
03人工智能治理（一）高等集群包括德國(guó)、英國(guó)、美國(guó)、中國(guó)和俄羅斯等國(guó)家這個(gè)群組在每一個(gè)子要素中都很高這些國(guó)家了解強(qiáng)有力的人工智能治理的價(jià)值，但也許并不打算完全遵循它這表明了一種標(biāo)準(zhǔn)驅(qū)動(dòng)的取向（二）中等集群包括。
澳大利亞、波蘭和瑞典，在安全法規(guī)、社會(huì)不平等影響和風(fēng)險(xiǎn)方面水平較高，但在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和互操作性方面水平較低這表明了控制導(dǎo)向（三）低等集群包括奧地利、加拿大和日本僅在法規(guī)方面較高，這表明它們只對(duì)基本治理感興趣，或總體上缺乏對(duì)治理的投資。
04能力發(fā)展（一）高等集群包括印度、墨西哥和美國(guó)，它們計(jì)劃利用所有資源進(jìn)行能力發(fā)展，但商業(yè)模式創(chuàng)新除外（二）中等集群包括澳大利亞和波蘭，一般側(cè)重于教育，而不是研發(fā)（三）低等集群包括加拿大、俄羅斯和新加坡，主要側(cè)重于研發(fā)，只對(duì)提供基礎(chǔ)教育感興趣。
05行業(yè)（一）高等集群包括中國(guó)、西班牙和美國(guó)，計(jì)劃在除國(guó)防和旅游以外的所有行業(yè)部署人工智能（二）中等集群包括澳大利亞、印度和俄羅斯，重點(diǎn)關(guān)注技術(shù)、能源和自然資源、農(nóng)業(yè)和醫(yī)療保?。ㄈ┑偷燃喊幽么?、墨西哥和瑞典，不計(jì)劃重點(diǎn)發(fā)展任何產(chǎn)業(yè)。
06公共服務(wù)（一）高等集群包括澳大利亞、西班牙和美國(guó)，其大多數(shù)公共部門的重點(diǎn)都被納入了計(jì)劃中，只有移民、法院、收入/稅收和教育除外（二）中等集群的重點(diǎn)是醫(yī)療保健、交通和信息與傳播技術(shù)（三）低等集群只關(guān)注
醫(yī)療保健四、討 論通過(guò)計(jì)算每個(gè)國(guó)家與理想群組的接近程度（低、中、高），將群組與結(jié)果指標(biāo)聯(lián)系起來(lái)，然后將這一距離與全球人工智能指數(shù)（Global Al Index）相關(guān)聯(lián)，該指數(shù)由111項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成，這些指標(biāo)收集自28個(gè)不同的公共和私人數(shù)據(jù)庫(kù)以及62個(gè)政府，包括除塞爾維亞以外的所有樣本國(guó)家。
這些指標(biāo)分為3大支柱：實(shí)施、創(chuàng)新和投資，以及7個(gè)子支柱：人才、基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)營(yíng)環(huán)境、研究、發(fā)展、政府戰(zhàn)略和商業(yè)在實(shí)施方面，人才主要關(guān)注人工智能解決方案中熟練從業(yè)人員的可用性；基礎(chǔ)設(shè)施評(píng)估從電力和互聯(lián)網(wǎng)到超級(jí)計(jì)算能力等接入基礎(chǔ)設(shè)施的可靠性和規(guī)模；運(yùn)營(yíng)環(huán)境主要關(guān)注人工智能的監(jiān)管環(huán)境和公眾輿論。
在“創(chuàng)新”方面，“研究”評(píng)估專業(yè)研究和研究人員，包括在可靠學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表的論文數(shù)量和被引用的次數(shù)；“發(fā)展”則關(guān)注創(chuàng)新人工智能項(xiàng)目所依賴的基礎(chǔ)平臺(tái)和算法的發(fā)展在“投資”方面，“政府戰(zhàn)略”衡量各國(guó)政府對(duì)人工智能的承諾深度，調(diào)查支出承諾和國(guó)家戰(zhàn)略；而“商業(yè)”則關(guān)注基于人工智能的初創(chuàng)企業(yè)活動(dòng)、投資和商業(yè)計(jì)劃的水平。
第一，在“影響”方面，中等治理集群與“基礎(chǔ)設(shè)施”呈正相關(guān)，在這一維度上的表現(xiàn)優(yōu)于高或低集群三個(gè)群組都強(qiáng)調(diào)法規(guī)和社會(huì)不公平，其中的區(qū)別在于高、中群組強(qiáng)調(diào)安全性，而高群組還強(qiáng)調(diào)知識(shí)產(chǎn)權(quán)和互操作性此外，研究人員認(rèn)為，。
基礎(chǔ)設(shè)施能力較強(qiáng)的國(guó)家，政府會(huì)更加重視安全和風(fēng)險(xiǎn)，以確保這些系統(tǒng)的安全，而基礎(chǔ)設(shè)施略顯滯后的國(guó)家，要么注重廣泛的政策，為基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展創(chuàng)造條件（高分組），要么基礎(chǔ)設(shè)施嚴(yán)重滯后，缺乏技術(shù)深度，無(wú)法為確保系統(tǒng)安全創(chuàng)造條件（低分組）。
中等產(chǎn)業(yè)集群與基礎(chǔ)設(shè)施呈負(fù)相關(guān)，形成互補(bǔ)中等產(chǎn)業(yè)集群主要集中在能源、農(nóng)業(yè)和醫(yī)療保健領(lǐng)域，而高等產(chǎn)業(yè)集群則包括技術(shù)、金融和制造業(yè)換句話說(shuō)，要做出明智的政策決定，就必須在人工智能領(lǐng)域，特別是在合適的部門擁有最基本的技術(shù)基礎(chǔ)。
第二，同樣是在“實(shí)施”方面，高算法管理集群和低算法管理集群分別與運(yùn)營(yíng)環(huán)境呈負(fù)相關(guān)和正相關(guān)這表明，與監(jiān)管制度較弱、國(guó)民對(duì)人工智能的看法較為激烈的國(guó)家相比，監(jiān)管制度較強(qiáng)、國(guó)民對(duì)人工智能的看法普遍積極的國(guó)家在人工智能的使用和控制方面需要投入的政策制定精力較少。
第三，在創(chuàng)新和投資方面，研究人員看到了政府對(duì)人工智能部署采取積極行為模式的強(qiáng)烈跡象具體而言，政府公共服務(wù)的低發(fā)展與研究、開發(fā)、政府戰(zhàn)略和商業(yè)領(lǐng)域呈負(fù)相關(guān)這表明，政府需要在采用和資助人工智能方面發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用，因?yàn)檎谶@一領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)作用將鼓勵(lì)更廣泛的公共和私營(yíng)部門對(duì)人工智能進(jìn)行創(chuàng)新和投資。
五、結(jié) 論布魯金斯學(xué)會(huì)研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)在人工智能投資和研發(fā)方面幾乎與美國(guó)平起平坐雖然美國(guó)目前擁有一個(gè)較為完整的計(jì)劃，但這并不意味著它有能力完全執(zhí)行該計(jì)劃事實(shí)上，試圖把所有事情都做好可能會(huì)有一些弊端：它可能會(huì)抑制對(duì)最優(yōu)先事項(xiàng)的關(guān)注。
免責(zé)聲明：本文轉(zhuǎn)自元戰(zhàn)略，原作者Allen Wang文章內(nèi)容系原作者個(gè)人觀點(diǎn)，本公眾號(hào)編譯/轉(zhuǎn)載僅為分享、傳達(dá)不同觀點(diǎn)，如有任何異議，歡迎聯(lián)系我們！轉(zhuǎn)自丨元戰(zhàn)略作者丨Allen Wang研究所簡(jiǎn)介國(guó)際技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所（IITE）成立于1985年11月，是隸屬于國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心的非營(yíng)利性研究機(jī)構(gòu)，主要職能是研究我國(guó)經(jīng)濟(jì)、科技社會(huì)發(fā)展中的重大政策性、戰(zhàn)略性、前瞻性問(wèn)題，跟蹤和分析世界科技、經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)，為中央和有關(guān)部委提供決策咨詢服務(wù)。
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