近日，長江商學院人工智能與制度研究中心主任、經濟學教授許成鋼，在倫敦做了題為“中國人工智能發展”的主題演講。
演講中，許成鋼介紹了今年由長江商學院聯合其他研究機構發佈的《中國人工智能指數》報告（下稱報告）。報告通過收集比較學術、產業、開源軟件、媒體認知和應用等方面的數據，分析闡述了中美兩國之間AI發展的異同。
這份報告特別指出，近年來，雖然中國的人工智能學術研究進步十分迅速，然而在核心的基礎研究領域，比如引用率高、影響力強的學術論文等方面，中國和美國仍有顯著的差距。
當AI產業在全球範圍內的戰略競爭意味日漸濃厚，特別是在中美關係加劇緊張的背景下，報告關於中美AI發展的多維度比較，吸引了國內外的諸多關注。
與此同時，隨著近年來人工智能浪潮從實驗室走向市場，AI產業的一舉一動，也在不斷引發更廣泛的觀點交鋒。
人們究竟該如何面對AI--這一註定將深刻影響科學、經濟、政治、倫理、乃至人們的自我認知與身份認同的技術？有關於此的爭論，已經延伸到倫理與實踐、市場與制度、技術變革與良善社會等諸多維度。
對於由此而來的問題，FT中文網在倫敦採訪了許成鋼。
訪談實錄：
FT中文網：在《中國人工智能指數》報告中，特別指出了在人工智能的基礎研究層面，中國與美國還存在比較大的差距。
許成鋼：對，中美之間還是有顯著的差距，這一點連中央政府也承認，國務院的文件上也提到了。
FT中文網：在您看來，有哪些因素限制了中國研究人員能力的發揮和表現？
許成鋼：這就已經超出了人工智能的問題。中國在高等教育、在科學研究層面，一直是落後於發達國家的，這個整體狀況有變化，但仍然沒有基本改變。雖然在一些領域裡差距已經有所縮小，但整體上仍然顯著地落後於發達國家，這是基本事實。
FT中文網：這種落後局面的原因更像是一種結構性的問題？
許成鋼：整體上看，過去中國是在所有科研領域都落後，但是現在，在有些領域，這種差距已經縮小了。
如果具體到人工智能，就要拿清華大學和中國科學院作為例子，這兩個是中國遠為最強的科研機構。而且實際上人工智能從來也不是簡單的一個領域，而是很多領域，中國科學院和清華大學的研究，也是分散在很多機構裡的。
最近十來年裡，依靠海外歸來的最傑出的學者，中國在人工智能的某些領域的確非常快速的追上去了。
FT中文網：對人工智能而言，在基礎研究層面的差距，如果反映在產業發展上會有什麼體現？
許成鋼：AI是一個全新的領域，這個全新領域的發展，是靠人想出來的。只有最有想象力的人，才能想出來要做什麼。至今在中國的AI研究領域裡，超乎尋常的想象力還是很罕見的。在AI的應用層面，大方向上也是跟隨的。比如說自動汽車，基本上都是依靠外來的想法，只是設法在技術細節上解決問題。
AI目前還處在嬰兒期，下面會有非常大的變化，這個變化就取決於有沒有超乎尋常的想法，這非常依賴於研究機構和研究者的水平。沒有第一流的研究者，就沒有超乎尋常的新想法，基本上要跟隨別人找到的大方向，看別人做了什麼，就跟著做什麼。
FT中文網：研究層面的差距，可以通過在應用層面上的優勢得到彌補嗎？
許成鋼：這是一個很重要的問題。現在有一種誤導的意見，當然人可以有不同的看法，但那種看法在我看來，如果作為政策就是誤導的。這種看法就是說：人工智能的理論和算法已經很成熟了，接下來就是應用的問題，誰能解決應用問題，誰就領先。而應用依賴的是數據，所以誰擁有數據誰就領先。按照這個邏輯推下來，中國有最多的數據，可以有最大規模的應用，所以中國就一定會領先。
這種說法之所以是誤導，就是因為人工智能並不是一個成熟的領域，而仍然是一個新生的領域。基於人工智能正在進行的大量的基礎研究，即便把眼光限制在機器學習這個部分，也仍然處於早期階段。機器學習領域目前研究的重要方向之一，就是要減少對於已經收集的數據的依賴性，例如通過人工智能的對弈，自行產生數據，自我訓練。在這些方面，已經有了重要突破。
而且所謂數據，是個廣義概念，並不侷限於已經收集存儲的數據，可以是物聯網實時產生的數據。物聯網就是由物、由傳感器不斷生產數據，誰把物聯網做起來，誰的物聯網就開始不斷生產數據。而中國在傳感器方面，比發達國家，仍然存在顯然的技術差距。
當然收集數據會在一定範圍裡帶來很多好處，但是人工智能未來發展的重點方向絕對不限於此。
FT中文網：從全球範圍看，國家間 AI 發展的競爭意味越來越濃。華為事件之後，人們也在重新看待人工智能產業的戰略前景。中美貿易衝突這個大環境，對兩國人工智能的發展會有什麼影響？
許成鋼：實際上中美之間的衝突已經超出了貿易，甚至貿易不是最主要的部分。這裡面最大的問題是意識形態的不同和制度的不同。在這個背景下，就產生了最基本的信任問題，大大超出了經濟上大一點小一點、窮一點富一點的問題。所以當人們認為AI關係到基本的國家安全，這就不再是簡單的某一公司、某一種技術的強或弱的問題。
FT中文網：是否可以理解為，中美兩國人工智能的競爭已經拉開序幕？
許成鋼：實際上，中國在AI方面的發展，嚴格的說是離不開美國和其他發達國家的。AI這個技術從來不是一個能獨立存在的技術，它是一種和其他大量的技術高度互補的技術，從基本上依賴其他的技術。
比如最基本之一是計算能力，計算能力依賴的基礎是芯片。目前中國在芯片技術上而言，從基礎上仍然依賴許多美國的技術。中國仍然不具備獨立地設計和生產最前沿的芯片的能力。
所以嚴格的講，兩國如果還能合作，就還有競爭。如果徹底中斷所有合作，很快就並不再存在技術的競爭了。
FT中文網：人工智能是一種跨學科性很強的專業。您也多次提到，人工智能和經濟學有很多的交集。能說說您是如何聯結經濟學與人工智能的嗎？
許成鋼：人工智能這個名詞的產生，最初的三個創立者之一就是諾貝爾經濟學獎獲得者赫伯特•西蒙。所以自誕生之日起，經濟學和人工智能就是在一起的。
到了今天，仍然有大量的經濟學家，在努力應用人工智能的方法做經濟學研究。我的看法是，人工智能不僅僅改變了商業，而且改變了做研究工作的辦法。不光是經濟學，也包括物理學、數學等的研究方法。
而且因為人工智能還在早期，它對社會的影響還在形成之中，這對經濟學形成了重大的挑戰。應對人工智能帶來的問題時，我們也需要依靠人工智能的技術。
FT中文網：比如像今天在無人駕駛領域常被討論的“電車悖論”，經濟學思維對解決類似的問題能有什麼幫助麼？
許成鋼：這個例子，更重要的層面是道德問題。原本之所以沒有這麼多辯論，是因為每個人有不同的道德，在車禍中，人們不得已要犧牲誰的時候，每個人會依賴自己的道德做決定。所以在全社會，看到的是一個多樣化的選擇結果：有的人更保護乘客，有的人更保護路人，有的人先保護老人、有的先保護小孩、婦女等等。
為什麼到了人工智能就變成了重大討論？因為原本這個問題是分散的，落到每個人的頭上是隨機的。而人工智能需要大量生產，一旦變成人為設計的，成批地把道德觀念統一地固定在了一個地方，就變成了“系統性地犧牲誰”的問題。而系統性保護誰、犧牲誰的決定，是否能被廣泛接受？這就產生了的巨大的、引發辯論的道德和社會問題。
汽車只是一個例子，汽車真正出事故的機率是很小的，所以在辯論時這是個大事，但說到未來人工智能對社會的影響，要遠遠超過汽車的問題。這件個例子是在告訴我們，人工智能要改變社會，人類將要面對重大挑戰。
FT中文網：您曾撰寫過一篇長文《人工智能、工業革命與制度》，文中特別指出了制度因素對人工智能產業的影響，提到離開市場的計劃必然失敗。怎麼理解在人工智能的發展中制度因素的重要性？
許成鋼：市場也是制度。當我們講市場的時候，市場本身也要依靠其他制度的影響。市場所依賴的最重要的制度是法治，在沒有法治的情況下，就沒能夠操作的市場。市場之所以能運作，就必須能保護產權、能執行合同。而法治最核心的成分之一是司法獨立，這不超出意識形態的問題，是法治的基本機制的問題。任何一個能夠良性穩定運作的市場制度，都依賴獨立的司法，幫助保護產權，否則市場的運作就受到困擾，裡面到處都是毛病，不僅低效率，而且不穩定。
影響技術發展的，還有市場之外的制度。包括科學研究、高等教育、金融制度等等，但所有這些制度的正常運作，都依賴司法獨立。司法獨立不是充分條件，但是必要條件。但沒有司法獨立，所有這些制度都會遇到基本障礙。
FT中文網：也有觀點認為，中國在人工智能領域的政策方面有絕對的優勢，比如統一集中的整體規劃等等。
許成鋼：人們首先要理解什麼是計劃？計劃的是什麼？怎麼計劃？
當我們討論建設高速公路、造橋、鋪設電纜、模仿別人已經成就的工程的時候，面對這種目標簡單，不確定性很低的對象，當然是可以規劃的。而且利用規劃的方式調動資源，效率經常會更高。
但當我們講到帶來革命性變化的技術變化和重大創新的時候，如何計劃、怎麼計劃，就成為了不可能的目標。因為計劃者完全不知道他面對的是什麼、如何去面對？不僅計劃者，實際上，任何人，甚至有時包括髮明人自己在發明的早期，都並不知道革命性的技術是什麼。目標都不清楚，如何支配資源就更不清楚。
而且，革命性的技術是靠人創造的，但誰知道哪些人能創新？連從事技術的大公司通常都做不了，更不用說政府的計劃者了。在這個背景下，試圖用計劃來推動創新，就註定了，實際上是跟著別人走，跟著可以看到的，已經成熟的東西走。
歷史上任何一次產業革命的發生，都不是經過規劃得來的。如果真的關心技術革命，那麼最需要擔心的，是要把技術革命需要的基本條件搞好。這包括司法獨立、保護企業和企業家的安全和自由、保護大學的安全和自由、保護研究者的自由，讓他們能發揮發展。這些是可以規劃的。是政府必須做，可以做的。要做，就做這個。
在政府開支方面，要有意識地在基礎研究上多做投資。因為應用方面市場能夠解決，市場解決不了的是基礎方面。政府不要過多幹預市場，政府要解決的是基礎研究。但是基礎研究的資源必須由學者集體，而不是由政府官員來配置。
FT中文網：現在也有一些爭論，比如完全靠市場和科技，能不能實現人類的福祉？市場過於強調利潤和效率的邏輯，已經造成了不平等、貧富差距和身份認同等困境。
許成鋼：什麼是市場？如果是市場經濟，那麼市場包括了全社會的所有人，是所有的製造者和所有的消費者。所以所謂的市場，不是和人對立的，而是人們自己。一個正常運作的市場制度的基本特點，就是市場中的買方和賣方是平等的。市場能夠操作，是靠司法的獨立，這是政府應該做的事情。市場從來離不開政府，世界上任何能夠操作的市場，都是因為有一個強有力的政府。
但是，社會上永遠存在平等和效率之間的權衡。市場是遠為更追求效率的，如果人們擔心市場之下，產生收入和財富不平等的問題，那麼的確需要有另外的力量來幫助。但是這個另外的力量一定不能把市場打亂，這是前提，如果打亂了市場，不但不能解決平等的問題，反而還會把效率也搞掉了。
在解決效率的同時解決不平等的問題，世界上有例子，最好的例子是北歐國家。他們都是在高度司法獨立的條件下，保證了基本秩序。在保證效率的前提下，用再分配的方式保證了平等。
平等裡面有兩件大事，第一是機會平等，第二才是二次分配帶來的收入和財富平等。保證機會平等，是保證社會健康發展的最重要條件。機會平等，更依賴市場，把市場搞掉了，機會也沒有了。
當然，為了保證機會平等，有很多需要政府及非政府組織做的工作。例如，在教育上是否能夠做到人人機會平等。教育層面機會的不平等，在市場上就會被進一步擴大。所以平等的第一步，就是看是不是所有人都有同樣的機會獲得同樣的教育。
FT中文網：很多經濟學者都在關注AI可能引發的社會劇變，尤其憂慮AI對勞動力市場的影響。您會有類似的擔心麼？
許成鋼：人工智能一定會對就業市場有重大沖擊。但是究竟會造成多大的失業，還是一個未知因素。因為人工智能一方面會消滅一部分工作，同時也會創造一些工作機會，究竟消滅多少、創造多少、造出什麼新工作，不是完全技術決定的，制度也有決定性的作用。在技術快速變化的環境中，究竟有多大能力、能否靈活地幫助個人和企業創造性地開創出新的工作機會，這都是由制度決定的。
另一方面，失去工作的人，他的能力能否轉換？如何幫助他們轉換能力？這些是政府的事，以及非政府組織的事。政府要足夠地支持建立非政府組織，為丟掉工作的人提供訓練，幫助他們適應工作要求的變化。
如何應對人工智能的社會問題，需要創造性。市場上創造性的人很多，但是誰有、誰沒有，政府不知道，官員不知道，要讓市場去操作。有合適的激勵機制，有合適的人才，這些事情就能夠解決。
實際上中國改革開放以來，第一重要的，就是使得千千萬萬的企業家湧現了出來。在千千萬萬的企業家推動了經濟增長的基礎上，才推動了政府修路、建橋，然後進一步幫助了企業的發展，而不是反過來的邏輯。
FT中文網：您對於人工智能的前景，是更樂觀的還是更悲觀的？
許成鋼：樂觀和悲觀不是技術決定的，是制度決定的。如果抽象地講技術，我是樂觀的，技術會有非常大發展。但是技術被用來做什麼，這是制度的問題。這也是為什麼我不喜歡簡單地用樂觀與悲觀來看待這個問題的原因。
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