美欧这份人工智能合作协议，为何特别值得警惕？_

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美国对中国的科技围堵，或将从半导体等硬件领域蔓延到人工智能乃至更广义的数字治理领域。

最近几个月，人工智能的热度居高不下，特别是OpenAI公司发布ChatGPT后，人们对“未来已来”四个字似乎有了更真切的感受和期待。

人工智能成为新一轮科技革命和产业变革中，各国激烈争夺的制高点。那么，想要在这场竞争中取胜，各国主要比拼的是什么？或者说，在人工智能的发展中，最关键的是什么？

熟悉人工智能领域的朋友或许不难给出答案——数据、算力和算法。

没错，数据、算力和算法被称为人工智能的三要素。其中，海量数据是AI进行模型训练的基础，算法是模型的实现路径，而模型的训练又需要强大的算力支撑。AI若要持续进化，这三个要素缺一不可。

那么，目前各国的竞争格局如何呢？

中国科学技术信息研究院在2022年9月发布的《全球人工智能创新指数报告》指出，目前全球人工智能发展呈现中美两国引领、主要国家激烈竞争的格局。

报告将46个参评国家分为四个梯队，中美两国为第一梯队，韩国、英国等9国为第二梯队，瑞典、卢森堡等13国为第三梯队，印度、俄罗斯等22国为第四梯队。

就中国而言，人工智能的发展通常被认为更多地受到算力和算法的局限。

算力方面，AI算力的核心是高性能的AI芯片，而中国的AI芯片仍被国外卡着脖子。根据IDC的数据，目前，英伟达（Nvidia）占据了中国AI加速卡市场份额的超80%。

算法方面，中国在AI算法的原创性上远不及美国。比如谷歌在2017年提出Transformer算法，此后其被广泛应用于自然语言处理中。

近期爆火的ChatGPT又基于该算法，引入了RLHF（基于人类反馈的强化学习）方法。而中国往往只能跟在后面亦步亦趋。

人工智能对算力要求近年急剧上升

图片来源：英伟达官网

所以单从算力和算法上看，中国就已被美国拉开了身位。

那么你会想，中国人口基数庞大、移动互联网发达，算力、算法拼不过，拼数据总该占优势吧？

情况恐怕仍不乐观。这是因为中国的人工智能处在独特的发展环境，即中文网络而非英文网络中。

比如，中国也有公司在开发类似ChatGPT的聊天机器人，不同之处在于，中国的人工智能是基于中文数据打造的，它无法抓取和利用大量的英文数据进行学习，未来最大的应用土壤也只是中国。所以中国版的聊天机器人，即便算力同样惊人，也很可能干不过ChatGPT。

所以，同处第一梯队无法掩盖我国与美国在人工智能领域的巨大差距。

进一步思考，除了上述三要素，还有什么是各国人工智能发展比拼中的关键？

有一个要素似乎较少被提及，那就是行业标准。

标准的建立需要国家间达成协定，如果一国被排除在一个被广泛应用的协定框架之外，或者打算自建一套小众的标准，那么它在人工智能上的发展注定面临更多的制约和局限。反之，若各国都遵循一套公认的行业标准，国与国之间的合作就会比较顺畅。

最近，美国和欧盟就在人工智能领域签署了一项合作协议，协议全称《人工智能促进公共利益行政协议》。

这份协议的主要内容是，美欧双方将利用人工智能技术在预测极端天气和应对天气变化、应急响应、医保事业、电网运行以及农业发展等五大公共领域展开合作，创造公共利益。

协议的发布似乎并未在中国激起太大的水花，报道此事的媒体寥寥，即便有报道，也多是几笔带过。

但这份协议的重要性远超其引发的声浪。就协议本身而言，至少有三点值得我们特别关注：

第一，它是美国和欧盟间首份多方位人工智能合作协议。

此前，美欧在人工智能方面虽有合作，但合作范围局限在加强个人隐私保护等特定领域，而此次，双方将共同建立人工智能联合模型，在多个领域展开大规模合作。

第二，此次联合建模不以数据共享为前提。

美国和欧盟在数据跨境流通问题上素来存在分歧，这是因为美国拥有多家大型数字平台企业，在大数据分析和处理上的能力更强，在跨境数据传输中，数据更多地由欧盟流向美国，这导致了美欧在跨境数据流动上的不同立场。

具体而言，欧盟主导下的GDPR（《通用数据保护条例》）模式更保守，更注重个人隐私和数据的保护；而美国主导下的CBPR（《跨境隐私规则体系》）模式更宽松，倾向于降低流动门槛，让数据最大程度地流向美国。

双方曾于2016年达成一份跨大西洋两岸数据及隐私保护的核心框架协议——《隐私盾协议》。但到2019年，著名的“SchremsⅡ”案（奥地利公民Schrems认为Facebook侵犯欧盟公民隐私权，因此于欧盟法院提起上诉）发生后，2020年7月，欧盟法院判决《隐私盾协议》无效，此后，美欧未在跨境数据流通上建立起新框架。