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中國遭美國限制取得先進晶片，衝擊人工智能發展。（路透社）
〔財經頻道／綜合報導〕世界各國積極強化AI領域，美中兩國都希望取得技術霸權地位。不過，經濟學人認為，中國在基礎模型建設方面落後美國兩三年，其原因有三個，包括數據僅來自微博與微信，晶片則僅依賴中芯國際，其製程落後台積電，再加上專業人才缺乏，導致中國AI乏善可陳。
經濟學人報導，ChatGPT等生成式AI的能力迅速提高，美中兩國正在進行一場技術霸權的全面較量。如果AI技術可以讓那些使用它們的人在地緣政治競爭中，獲得經濟和軍事優勢，中國能贏嗎？
報導指出，某些衡量人工智能能力的指標上，專制政府在某一段時間確實領先。2019年中國人工智能論文被引用佔比超過美國；2021 年，全球 26% 的人工智能會議出版物來自中國，而美國這一比例為 17%。按AI出版物數量計算，全球排名前十的機構中有九個是中國機構。
不過，在為熱門的生成式AI提供智慧的基礎模型方面，美國排名領先。ChatGPT及其背後的開創性模型，還有最新版本GPT-4，是美國初創公司OpenAI的心血結晶，背後都擁有自己強大的企業系統，中國所創建的聊天機器人普遍被認為不如大多數西方公司所創建的聊天機器人聰明。
知情人士認為，中國在基礎模型建設方面落後美國兩三年，原因有3個。第一個涉及數據。從表面上看，一個中央集權的專制國家應該能夠掌握其中的大部分，例如，政府能夠將其對中國公民大量監控的訊息，交給商湯或曠視科技等公司，這些公司在國家頂尖實驗室開發一流的臉部識別系統。
但是，在生成人工智能的背景下，這種優勢已被證明不那麼強大。根據互聯網研究網站Ｗ 3Techs 的數據，美國模型構建者受益於以下事實：56% 的網站是英文的，而只有 1.5% 的網站是普通話或中國的其他語言。正如史丹佛大學的 Yiqin Fu 指出的那樣，中國人主要通過微信和微博等手機超級應用程序與互聯網互動，這些是圍牆花園，因此它們的大部分內容都沒有在搜索引擎上建立索引，對AI來說更難獲取模型。缺乏數據或許可以解釋為什麼由國家支持的機構北京人工智能研究院，於 2021 年推出的中國模型武道 2.0 未能引起轟動。
中國AI發展成就乏善可陳的第二個原因與硬體有關。去年，美國實施嚴厲的半導體出口管制，特別包括用於基礎模型學習的雲計算數據中心強大晶片，以及可以讓中國自行製造此類半導體的晶片設備，這對中國來說是重大打擊。
英國智庫人工智能治理中心對中國 26 款大型機型的分析發現，超過一半的機型依賴於美國晶片設計公司輝達的處理能力。一些報告表明，中國最大的晶片製造商中芯國際落後台積電，而台積電是為輝達製造晶片的台灣行業領導者，這也讓中國著名大學教授感嘆，中國在人工智能基礎設施方面很薄弱。
中國的人工智能公司在獲得美國的另一項出口產品方面，也遇到了更多困難，那就是專有技術。數據、硬體和專業知識的三重短缺，一直是中國面臨的真正障礙。
此外，中國的私營部門可能會發現很難充分利用生成式人工智能，特別是如果共產黨實施嚴格的監管，以防止聊天機器人說出審查員不喜歡的話。再加上此前習近平對私營企業進行廣泛鎮壓，中國民企已經傷痕累累。
Just how good can China get at AI?
— Paul Triolo （@pstAsiatech） May 10, 2023
Chinese companies, not "China"
No one says, how good can US get at AI. Google, Mets, OpenAI..
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