什么是人工智能？人工智能（AI）如何正在改变世界
人工智能
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摘要
人工智能是不可忽视的 - 它将改变社会，经济和政治。
欧洲尚未采取所有必要措施从这些进步中受益或保护自己免受AI潜在危险的影响。
美国，中国和俄罗斯对人工智能改变现代战争的力量保持警惕：他们掌握人工智能的地缘政治，并可能追求技术民族主义议程，以此来认识到这一点。
欧洲可以通过增强人才，数据和硬件来增强人工智能的主权; 作为一个“监管超级大国”，它可以制定世界其他地区必须遵循的标准。
如果欧洲不能很快解决这些困难的问题，它将会发现自己被更强大的竞争对手所包围，而这些竞争对手正在部署人工智
介绍
人工智能（AI）正在改变经济：它影响着我们购物的方式，我们沟通的方式，以及我们研究的方式。简而言之，AI就是“对一切至关重要”。实际上，很难想象AI无法加速，改进或以其他方式改变的领域。美国投资银行高盛（Goldman Sachs）认为，人工智能：“它是一种针对全球经济的针刺技术，能够及时影响每个公司，行业和经济部门”。[1] AI是一个有些人比喻的推动者内燃机或电力的发明 - 不可忽视的技术。本文探讨欧洲在人工智能方面的立场; 它在这个领域是多么的主权; 欧洲能否或应该以人工智能主权为目标; 如果没有获得这样的主权，会有什么风险呢？
什么是人工智能？
人工智能通常指的是构建计算机的努力，这些计算机能够执行原本需要人工智能的行动，例如推理和决策。它表示了一种根本性的转变，从人类告诉计算机如何行动到计算机学习如何行动。AI主要通过机器学习来实现这一点，包括“深度学习”技术。尽管流行文化喜欢推测“超级智能”及其后果[2]，但大多数研究和开发以及本文的重点都放在更有限，更集中的AI应用程序（也称为“窄AI”）上。
“AI”这个词首次出现在1956年举行的达特茅斯人工智能会议上。从那时起，该领域经历了几次炒作和失望的循环，后者被称为“AI冬天”。该领域目前正在享受“AI春天”，近年来人工智能的发展显着加速。以前，对大型数据集的有限访问以及缺乏适当的计算架构阻碍了它的发展。然而，最近，计算机的性能有所提高，并且有更多的数据可供使用：事实上，2017年的一份报告估计，世界上90％的数据是在过去五年内创建的。同期，图形处理器（GPU）的开发人员数量增长了15倍 - 硬件对人工智能至关重要。[3]总之，这些发展导致全球AI研究的显着增加，从而使更好的算法变得更加广泛可用。反过来，这又产生了更多的研究成果。[4]随着进步的继续，公众和媒体对人工智能越来越感兴趣 - 这项技术已开始同样激发炒作和歇斯底里。
人工智能为何重要
人工智能的潜力几乎是无限的。它不仅是“双重用途”，在某种意义上它既可用于民用和军用，也可用于“全方位使用”，可能影响生活的所有要素。尽管存在被科幻小说激发的夸大承诺的危险，但AI应用已经具有显着的经济和社会效益。在卫生部门，AI用于读取扫描并提高诊断的准确性。在农业方面，人工智能有助于提高作物产量。工厂，服务器农场和其他高耗能企业使用AI来提高能源消耗效率。根据高盛（Goldman Sachs）的说法，“人工智能和机器学习有可能重新调整每个行业的竞争秩序”。然而，该银行还警告说：“未能投资并利用这些技术的管理团队可能会被竞争对手传递，这些竞争对手可以从战略情报，生产力提升和资本效率中获益。” [5]鉴于公司警告被采用人工智能的竞争对手超越的风险，各州应该认真考虑他们是否在人工智能应用方面做得足够，以保证其经济的持续福祉。
除了潜在的经济影响外，人工智能很快成为地缘政治竞争的一个因素。弗拉基米尔·普京（Vladimir Putin）在宣称 “成为这个领域的领导者的人将成为世界的统治者” 时可能一直处于夸张之中，但中国和美国也将人工智能视为地缘政治力量的一个因素。事实上，中国和美国将对方视为主要竞争对手，并且正在竞相成为人工智能的领导者。他们直接竞争人才 - 微软高管之一齐鲁于2017年离开公司加入中国竞争对手百度 - 并在研究中：2016年10月，白宫承认中国在深度学习期刊上发表的期刊文章数量超过了美国。这场比赛甚至可以涉及对每个国家的文化和历史都很重要的事情，例如当中国有2.8亿人观看由谷歌母公司Alphabet 赢得的机器时，对抗世界上最好的人类围棋之一。正如一位观察员所说当时，一家加利福尼亚公司“征服了2500多年前在亚洲发明的一款游戏。美国人甚至不玩围棋。“美国能力的进步直接推动了中国的研究，反之亦然。在谈到这一事件时，谷歌中国前总裁李开复评论道：“如果AlphaGo是中国的人造卫星时刻，那么[中国]政府的人工智能计划就像约翰·肯尼迪总统的标志性演讲一样，呼吁美国让一个人登陆月球”。[6]
如果AI确实像内燃机或电力一样具有变革潜力，那么未采用这种技术将产生经济影响，并可能导致各国之间存在巨大的地缘政治差距。与蒸汽机发明相关的第一次工业革命，让英国的先驱者成为欧洲的主要力量，从法国和普鲁士撤离。这一优势推动了大英帝国的扩张，并使英国领先于世界其他地区需要数十年才能完成。
鉴于新技术可以赋予的力量和影响力，令人惊讶的是，大多数欧洲国家（除法国外）以及欧盟本身似乎都不认为人工智能是地缘政治的一个因素 - 与俄罗斯，美国和中国。最近出版的“维护美国人工智能领导力的行政命令”采取了明确的地缘政治方法，并强调：“美国在人工智能领域的持续领导对于维护美国的经济和国家安全以及塑造全球安全至关重要。以符合我们国家的价值观，政策和优先事项的方式发展人工智能“。相比之下，欧盟委员会的“AI Factsheet”只强调人工智能在医疗保健，交通和公共服务等部门中的重要性。虽然欧盟在过去一年中大大增加了人工智能的努力，但它一直小心翼翼地避免它认为自己在全球人工智能竞争中出现。在一场关于“人工智能竞赛”的外交关系委员会会议上，欧盟的彼得·法特利格认为，欧盟竞选并不是真正的竞争：“对于一场比赛，你需要一个目标，而我并不完全确定我们实际上有一个想法，目标是“。
这令人担忧，因为世界各国可能采取技术民族主义议程的独特风险，包括加强保护主义以支持国家冠军。在一篇值得注意的文章中，机器学习工程师和人工智能投资者Ian Hogarth 警告说：“机器学习将成为不稳定的一个引人注目的原因，民族国家将被迫使其公民超越国际主义的更广泛目标”。人工智能涡轮增压全球竞争的世界可能即将到来。这将直接影响欧盟多边，集体主权的治理方法，因为它会使个别成员国面临回应的压力。这可能使欧盟的模式容易受到地缘政治竞争者的影响，这些竞争者在各种实际应用中超越了人工智能。
最后，AI将改变战争和军事组织。世界各地的武装部队都对它表现出兴趣，包括但不限于人工智能自治。他们这样做是因为AI可以：帮助他们提高运营速度，隐身性，精确性和效率; 允许他们发展新的军事能力（如蜂拥而至）; 减少对人力的需求（从而也限制了人为错误）; 并且，潜在地，降低成本。然而，人工智能在战争中的应用，尤其是致命自主武器的潜在使用，也引发了对其合法性和道德性的质疑。这引发了公众抗议和持续的辩论 关于在某些常规武器公约框架内禁止此类系统的问题。
鉴于此，欧盟，其成员国和欧盟以外的欧洲国家更广泛地避免落后于人工智能研究和使用，并且他们仍然意识到人工智能可能对其经济和社会产生的影响，这一点至关重要。那么，与其他演员相比，欧洲目前的立场是什么？它可以做些什么来改善其地位？
AI的元素 - 以及主要玩家的表现
三个要素或关键输入对人工智能至关重要：获得人才; 获取大量数据; 和访问硬件和软件，包括基础设施和计算能力。[7]
1.人才：人工智能的快速发展以及由此产生的对研究人员的需求导致了全球人工智能人才的稀缺。Ian Hogarth 很好地说：“世界上可能有700人可以为人工智能研究的前沿做出贡献，也许有70,000人能够理解他们的工作并积极参与其商业化，并有70亿人受其影响。 “这些数字有助于了解挑战，但很难确切地说全球有多少AI研究人员 - 或者需要多少人工智能。中国互联网巨头腾讯2017年12月的一份报告估计，有200,000到30万人是人工智能研究人员或行业从业者。另一份报告通过Element AI，这个数字相当低，全球22,000。人工智能研究人员的稀缺使他们成为一种宝贵的商品，微软研究院负责人彼得·李（Peter Lee）将招聘一名领先的人工智能研究员的成本与雇用国家橄榄球联盟四分卫的成本进行了比较。[8]这种稀缺甚至导致了“获取者”的做法，即大公司接管小公司，其主要目的是雇用员工。[9]
2.数据：目前，大多数人工智能都是通过使用大量数据进行培训的 - 因此相关术语是“大数据”。例如，AI系统可以显示数十万张图片，以便学习识别特定对象。然而，AI可以在没有大数据的情况下进行训练，使用强化学习等方法，通过与自身对抗来生成自己的数据和训练。一些人工智能研究人员认为人工智能的未来在于小数据。但就目前而言，大部分时间：没有大量数据，就没有人工智能。
几乎可以通过任何方式在几乎任何环境中创建可用于机器学习的数据。这包括，例如，人口普查数据，天气数据和健康记录。例如，特斯拉的车队已经积累了超过12亿英里的驾驶数据，仅2011年一年，美国空军无人机就积累了大约37年的视频数据。到2020年，全球年度数据发电量预计将达到44 ZB（44万亿千兆字节）。和数据经纪人已成为影子权力掮客; 这些公司收集并合并来自不同来源的数据，然后出售以获取利润 - 在此过程中产生了主要的隐私问题。
3.硬件：随着AI模型的复杂性快速增长，标准中央处理单元 - 计算机中执行软件指令的硬件 - 已被证明功能不足。这导致人们越来越关注和开发GPU，这是一种更加专业化的电子电路，正迅速成为人工智能的支柱。[10]云公司（如谷歌，微软，腾讯等公司，主要是美国和中国）正在投资这类硬件。这使得他们可以为使用其特定应用的处理单元收取相当高的价格。例如，谷歌的Tensor处理单元收费为每小时6.5美元，而Nvidia的收费为1.6美元。标准CPU每小时仅需0.06美元。到2025年，人工智能相关硬件市场（计算，内存，存储）的价值预计将达到1000亿美元以上，其中美国和中国的先行者占据了大部分。[11]
两个领先的人工智能市场 - 美国和中国 - 如何比较这三个要素？欧洲如何做？
美国
在人才方面，美国世界领先的研究机构培养了大量的人工智能专家，包括经常留在该国创办公司的外国人。旨在识别全球AI研究人员的Element AI 报告发现，其中几乎一半的人在美国生活和工作。总部位于美国的'GAFA'（谷歌，亚马逊，Facebook和苹果）以及较小的硅谷公司成功吸引了来自世界各地的人才。该行业也参与上述收购，例如谷歌收购英国公司DeepMind（AlphaGo背后的公司）。与此同时，人才稀缺性持续增长：LinkedIn 2017年“美国新兴就业报告”发现，雇主最需要的是机器学习工程师，其次是数据科学家。
在数据方面，GAFA公司的大量用户意味着他们已经收集了大量数据库，可用于开发人工智能应用程序。这得益于相对宽松的美国数据收集规则，这使得公司更容易收集和处理数据。
美国在基础设施，软件和硬件方面也处于领先地位。三家美国公司主导全球芯片市场：英特尔，AMD和Nvidia。[12] 2015年，美国政府禁止英特尔向中国出售高端处理器。私营部门也扮演着非常重要的投资角色：2016年在北美，它投入了150亿至230亿美元的人工智能。这是美国政府同年在非机密人工智能项目上花费的十倍以上。
中国
虽然对全球人才的吸引力不如美国，但中国教育系统在数学方面具有很强的技能，而且该国有语言和翻译研究的传统。高盛认为：“最高素质的人才已经并将继续推动中国行业的创新性”。[13]虽然中国英美烟草公司（百度，阿里巴巴和腾讯）在研发（R＆D）方面略微支持谷歌和微软，但他们拥有更高的研发员工比例。[14]
中国的互联网用户比其他任何国家都多。他们中的大多数人使用智能手机访问互联网，智能手机在生成对AI有用的数据方面比个人计算机更有价值。[15]在2016年的单身节购物节上，阿里巴巴每秒录得175,000笔交易。[16]此外，中国数据隐私和数据收集规则不严，中国用户往往不像许多西方国家的居民那样关心数据隐私。因此，“ 经济学人”称中国为“数据的沙特阿拉伯”。[17]中国的初创企业也比西方同行更快地进步，这意味着中国现在已经拥有一群人工智能“独角兽” - 价值超过10亿美元的初创企业。中国在面部识别软件和其他安全相关技术中使用AI。通过国际合作（例如与津巴布韦或委内瑞拉的合作），它正在获取更多的非中国面部识别数据 - 同时越来越多地将其监视系统出口到专制政权。
在数据方面，威权国家优于民主国家。中国相对较弱的数据隐私保护使数据聚合器可以更自由地处理他们收集的内容。政府可以出于公共或国家安全的原因访问个人数据，而不会受到民主所面临的法律限制。此外，专制国家还有其他方式让公司遵守其规则。在中国，政治学家格雷戈里艾伦指出“基本上所有中国的主要技术公司都与中国的军事和国家安全服务广泛合作，并且法律要求这样做。尽管政府还拥有强大的非强制性工具来激励合作，但中国“国家情报法”第7条赋予政府法律授权以强制这种援助。“另一方面，美国公司不那么全国性 - ”Google，Facebook，正如分析师卡拉弗雷德里克指出的那样，亚马逊，苹果和微软认为自己的全球公司远远超过美国。[18]
在硬件方面，中国似乎更加努力。尽管自21世纪初开始努力开发自己的PC处理器（比美国晚了20年），但中国依然依赖国外芯片供应商。该国在超级计算机研究方面的表现更好：2017年6月，中国超级计算机双威太湖之光在TOP500超级计算机排行榜上名列第一，排名第二的也是中国人。
欧洲
欧洲的人工智能能力受到了很多糟糕的压力，李开复声称欧洲“甚至没有参加青铜AI奖牌”。对人工智能状态的概述通常甚至没有欧洲作为演员。（这就是为什么努力映射欧洲机器学习领域，如Project Juno .AI值得赞扬。）
事实上，欧洲努力保留其受教育的人才，特别是研究人员离开美国。一个问题是，欧洲公司不支付有竞争力的薪水，这是法国数学家，议会议员塞德里克·比利亚尼认可的事实。在人工智能战略中，法国政府委托他设计，维拉尼建议“高额工资”，并大幅减少研究机构和大学的行政手续。该战略的目标是在未来三年内将法国人工智能培训人数增加两倍。与此同时，德国的人工智能战略设想了100个与人工智能相关的新教授职位。并且，注意到欧洲在保留AI人才方面的困难，2018年末，一群欧洲AI研究人员创立了欧洲实验室学习和智能系统ELLIS。这是一个专业机构，旨在通过建立研究中心网络，泛欧博士项目以及与行业的密切联系来留住人才。也就是说，2018年人工智能指数指出，抽象和引文数据库Scopus上关于AI的所有研究论文中有28％来自欧洲 - 占所有地区的最大比例。这表明良好的教育和研究水平，尽管这些并不总能转化为商业成功。
欧洲面临的另一个挑战是中国和美国没有达到同样程度的挑战：收集数据。欧洲国家相对较小的规模和强大的数据安全规则意味着，与其他地方的同事相比，欧洲AI研究人员和开发人员对数据池的访问权限相对有限。正如Angela Merkel所说，“在美国，对个人数据的控制在很大程度上是私有化的。在中国，事实恰恰相反：国家已接管了一项收购。“她补充说，正是在这两极之间，欧洲必须找到自己的位置。[19]中国和美国受益于大型，同质的本土市场，欧洲因其市场分散而陷入困境。欧盟一直在努力创建数字单一市场，但数据收集尚未在各个国家内实现统一。在最近一次上市的66家主要AI公司中，只有9家是欧洲公司。[20]
在硬件方面，欧洲仍然依赖美国芯片制造商。然而，在欧洲公司表现出实力的领域，例如自然语言处理领域，12家重点公司中几乎有一半是欧洲公司。[21] “ 经济学人”观察到：“德国拥有与美国和中国相结合的自动驾驶汽车国际专利”。[22] DeepMind总部设在伦敦，欧洲确实拥有人工智能的全球冠军 - 当然，它在2014年被谷歌收购。
AI在欧洲：关键问题
由于人工智能的三个关键要素存在差距，欧洲因此落后于其他全球参与者。现有的依赖关系，例如片上公司，可能会产生进一步的依赖关系，例如外国AI应用程序。反过来，这也会造成滥用的机会 - 例如，在欧洲，数据安全性有问题的中国应用程序的运作。除了上面提到的问题之外，欧洲人工智能部门的发展也受到政治防御心态以及缺乏风险资本等经济因素的影响。
同样重要的是，欧洲人口倾向于认为人工智能，与更广泛的技术进步一样，不是机会而是威胁：调查后的调查发现，欧洲的人工智能比美国更高层次的怀疑，即使不是完全拒绝。而且，更重要的是，中国。对该问题的一项研究得出结论：“亚洲受访者对未来人工智能的积极影响最为乐观，而欧洲人则最不乐观......消费者更喜欢AI机器人医生的比例在亚洲最高，不出所料，因为它们出现了更愿意采用AI技术（尤其是与欧洲相比）。“
另一项调查显示，在信任方面，中国在十个国家中排名第一（其他九个国家是：英国，西班牙，美国，澳大利亚，法国，德国，意大利，俄罗斯和日本）。这项研究的主要发现包括：“中国73％的人[相信]数字技术的未来影响将是积极的，以及创造就业和应对社会挑战的能力。”国家调查很少捕捉文化上的细微差别，应谨慎使用，但结果仍然表明欧洲普遍存在较高的怀疑态度，以及剑桥分析学等丑闻的影响。这些丑闻的覆盖范围可能意味着欧洲人比其他国家的居民更了解技术滥用的风险和潜在可能性。
缺乏信任和对技术提供的机会感可以解释为什么大多数欧洲国家以防御方式接近AI。例如，官方的德国和意大利人工智能方法，显然是由于担心失去经济机会。特别是德国似乎主要是为了保持其有利的经济地位，正如其国家人工智能战略所表达的那样。
欧洲人工智能发展的进一步障碍是缺乏足够的（风险投资）资金。一家银行表示：“欧盟繁荣，技术先进，拥有一支受过良好教育的劳动力队伍。但是，当谈到风险资本的可用性和创业（风险）文化时，与美国相比仍存在巨大差距。[23] 2016年，欧盟的风险投资总额约为65亿欧元，而可比的美国数字为394亿欧元。[24]而且，如上所述，欧盟的监管框架和自由市场政策禁止中国政府采取措施来庇护和培育其科技产业。[25]
对于欧洲而言，错过人工智能相关的风险可能是巨大的。技术公司，特别是人工智能公司越来越多地创造经济价值。在2019年全球十大最有价值的公司中，有七家是科技公司，所有公司都是美国公司或中国公司。2008年，世界上最大的两家上市公司中只有两家是科技公司。
欧洲套期保值
人工智能让欧洲更强大，更独立，没有灵丹妙药。但是，以下五项措施可以帮助欧洲提高其地位，并在这一领域获得更大的主权。
1.改进欧洲数据收集和数据共享。为了改善他们对数据的访问，欧盟和非欧盟成员国都应该创建共享的，匿名的，清理后的欧洲研究数据库。这意味着加快完成数字单一市场的努力。欧盟还可以将数据的流动视为一种新的欧洲自由：就此而言，最近的努力由欧盟委员会在这方面受到欢迎。欧洲应该进一步鼓励公司分享他们的（匿名）数据。当法国人工智能战略认为：“公共当局必须通过使数据成为共同利益来引入新的方式来产生，共享和管理数据”时，法国的人工智能战略已朝着正确的方向发展。它计划通过开放作为政府和公共资助项目的一部分收集的数据，以及通过激励私人参与者公开和透明地展示其数据来实现这一目标。政策制定者可以通过确保监管机构与私营部门技术专家合作实现公民可以信任的真正匿名化，甚至比法国方法更进一步。
2.增加投资，智慧地消费。虽然国家支出只能是整体投资的一部分，但欧洲政府应该支持创新型初创企业并增加人工智能研究的资金。2016年欧洲在人工智能研究上花费了40亿美元，但中国花费了70亿美元。这两个数字与北美的230亿美元相形见绌。欧洲的人工智能产业已经明确表达了对其国际竞争对手进一步落后的担忧：来自CLAIRE（欧洲人工智能研究实验室联合会）的2,000多名专家最近呼吁大规模资助来自欧盟反对中国和美国的快速进步。在积极的发展中，欧洲委员会与欧洲投资基金合作，设立了泛欧风险投资基金基金计划。这为投资欧洲风险投资市场的资金拨款4.1亿欧元。据预计募集 2.1十亿从公共和私人投资的额外€。
然而，重要的不仅仅是资金的规模，而且资金的使用方式也是如此。例如，在1958年至2018年间，DARPA（美国国防高级研究计划局）花费了600亿美元 - 有时是刻意古怪的 - 研究，从而产生了互联网和GPS等发明。相比之下，欧盟的“地平线2020”计划在2014年至2020年期间达到了850亿美元 - 在一段时间内减少了250亿美元。[26]因此，明确旨在为“月球项目”提供资金的项目，例如法德联盟（欧洲联合破坏倡议），是朝着正确方向迈出的一步。鉴于其在数据方面的劣势，欧洲应该专注于投资不同类型的人工智能。人工智能有很好的子领域，比如强化学习，这需要更少的数据开始。
3.规则。欧洲作为“监管超级大国”的优势可以帮助它提高其在人工智能方面的地位。由于欧盟拥有世界上最大的单一市场，大多数跨国公司依赖进入该地区 - 这意味着符合欧盟标准。多年来，欧盟在经济领域多次利用这种力量，例如阻止通用电气和霍尼韦尔的合并，以及迫使微软分拆其资源管理器浏览器。
如果欧洲想在这个领域竞争，它应该将监管作为人工智能的第四个关键要素，以及人才，数据和硬件。在数字领域，它已经有了一个先机：“在数字时代制定监管和隐私保护标准时，欧洲似乎处于领先地位”，德意志银行评论说，特别引用通用数据保护条例作为证据。这种力量。[27]埃马纽埃尔·马克龙也在这方面直言不讳，宣称：“我的目标是在人工智能中重建欧洲主权......特别是在监管方面。”“对美国和中国采取强硬态度”，“经济学人”尽管如此，他们仍然推荐这门课程：“欧洲有一种开发更分散的替代方案，其中数据在公司之间交易或共享”。该报提出了一项关于获取数据权利的协议，并将其与数字领域中产权的建立进行了比较。它还建议采取措施，根据其社会价值，编制应该公开的数据类型。
例如，欧洲可以通过制定涵盖治理的规则（包括道德规范）来扩展AI。一些参与者已经采用了这种方法：欧盟委员会的人工智能战略专门旨在为“基于欧盟价值观” 的人工智能创建道德和法律框架。欧洲委员会成立的“人工智能高级别专家组”于2019年4月发布了“值得信赖的人工智能的道德准则”。同样，德国政府将“道德和法律要求”视为不可分割的一部分。人工智能在德国制造，以及未来的“商标”。除了制定这样的规则之外，欧洲应该通过例如为道德AI创建“印章”来强制执行这些规则，公司可以通过展示良好实践来获得这种印章。欧洲也可能希望将道德AI规则纳入未来的贸易协议，迫使外国公司遵循欧洲的要求。
正是在这种背景下，欧盟可以帮助公民重新获得对新技术的信任 - 通过使其更安全 - 以及欧盟作为一个政治行动者，在其中考虑到公民的最大利益。因此，欧洲不应妥协其原则并将其视为劣势，而应将其转化为美德。正如李开复指出的那样，欧洲人对数据隐私的关注，“这将给美国巨头带来一些麻烦，并可能让当地的欧洲企业家有机会建立更多以消费者和个人为中心的东西......这将比美国公司在保护隐私方面所考虑的更进一步。”在这方面，欧洲还应该在其自由民主盟国中寻找其他志同道合的伙伴，例如加拿大或澳大利亚，以进一步扩大适用这些规则的领域，从而增加其影响力。
4.在军事领域（限制范围内）采用AI。 AI为军事力量提供关键输入。一些欧洲国家似乎对此感到不安 - 例如，德国的人工智能战略只对AI的军事应用只有一句话。然而，忽视人工智能可能对战争产生的影响并不是一种可行的长期甚至是短期的方法。实际上，欧洲国家甚至可能还有机会他们尚未承认：新的竞争格局实际上可以使中等国家受益，因为他们将拥有更大的竞争能力，而不是创造复杂的国家 - 而且价格昂贵 - 今天使用的军事平台，如精确制导导弹和核动力潜艇。政治学家迈克尔霍罗维茨认为：“只要空战标准是第五代战斗机，只要航空母舰仍然对预测海军力量至关重要，就会有相对较少的国家能够制造尖端武器平台。但是对于人工智能而言，进入壁垒较低，这意味着中间力量可以利用算法来增强他们的训练，计划，并最终加强他们的武器系统。这意味着人工智能可以让更多国家有能力在更重要的竞争者中与更多的竞争者竞争。“霍洛维茨甚至可以说，”尽管不太可能，人工智能将推动新兴大国和小国家走在前列防御创新，同时让老超级大国落后“。他发了一个 进入壁垒较低，这意味着中等国家可以利用算法来加强他们的训练，规划，并最终加强他们的武器系统。这意味着人工智能可以让更多国家有能力在更重要的竞争者中与更多的竞争者竞争。“霍洛维茨甚至可以说，”尽管不太可能，人工智能将推动新兴大国和小国家走在前列防御创新，同时让老超级大国落后“。他发了一个 进入壁垒较低，这意味着中等国家可以利用算法来加强他们的训练，规划，并最终加强他们的武器系统。这意味着人工智能可以让更多国家有能力在更重要的竞争者中与更多的竞争者竞争。“霍洛维茨甚至可以说，”尽管不太可能，人工智能将推动新兴大国和小国家走在前列防御创新，同时让老超级大国落后“。他发了一个 人工智能将把新兴大国和小国推向国防创新的前沿，同时让老超级大国落后“。他发了一个 人工智能将把新兴大国和小国推向国防创新的前沿，同时让老超级大国落后“。他发了一个警告特别是对美国的自满情绪。
欧洲国家可以通过在其军事系统中采用人工智能来利用这一点 - 这并不意味着欧洲应该接受或使用致命的自主武器，因为许多欧洲国家已采取明确立场反对开发和使用此类武器。除了致命的自治系统之外，其可能的开发和使用已成为一个备受争议的热门话题并引发公众抗议（有充分理由），军事领域中有许多人工智能应用对武装部队很有吸引力，因为它们有助于降低成本，减少对人员的需求，并改善规划和远见。情报分析是人工智能在军事环境中使用的第一个例子 - 这一事实在2018年6月被广大公众所熟知，当时，在其员工抗议后，谷歌结束了“Project Maven”与美国国防部的一项联合倡议，旨在使用人工智能分析无人机收集的数据。鉴于欧洲人对军事技术应用的更大关注，欧洲很可能会面临公司和研究人员与军方合作的更多阻力。此外，由于人口老龄化和资金限制，欧洲面临压力，因此它可能希望投资人工智能用于军事维护和物流。
5.人口和政策制定者的教育。在一个可能由人工智能主导的世界中，充分培养人工智能中的一般人群非常重要。受过良好教育和知情的人群也可能更愿意将过多的数据交给美国（或中国）公司，并坚持更好的隐私法，从而加强欧洲的监管权力。欧洲可能希望以芬兰为例：芬兰的人工智能战略旨在培养人工智能中 1％的人口。同样，欧洲的目标应该是在AI中培训政策制定者和外交官，因为与AI相关的条款很可能成为未来贸易协定和其他谈判的一部分。
结论
人工智能将以多种方式影响欧洲和世界。至关重要的是，欧洲国家和欧盟采取措施从人工智能中受益，同时减轻对其公民和自身力量的一些负面影响。
人工智能还可以为欧盟提供展示其最重要优势之一的机会：设定标准，合作以及从单一市场中获益的能力。为了让欧洲成为人工智能的真正主权者，它需要加强对人才，数据和硬件的访问 - 这是成功人工智能的三个关键要素。欧洲还需要增加第四个关键要素：监管。事实上，正是在这一要素中，欧洲有机会超越纯粹的主权，成为一个规范制定者，将其道德和价值观融入人工智能治理和发展，并作为反击人工智能民族主义的榜样。在这样做时，它需要采取重大步骤，例如快速教育自己的公民和政策制定者，以及大幅增加对人工智能的投资，并仔细选择人工智能的哪个子领域来资助。这可能涉及与欧洲选民进行一些艰难的对话，特别是在驾驭人工智能军事应用的棘手道德水域时。但是，如果欧洲不解决这些棘手的问题 - 很快就会发现自己被更强大的竞争对手所包围，这些竞争对手已经制定了人工智能的基本规则，使其无法竞争或为公民提供他们期望和应得的保护。 。
[1] GS研究单位，“创新概况：人工智能：人工智能，机器学习和数据为生产力的未来提供动力”，2016年11月14日，第3页。
[2] Nick Bostrom，“超级智能”，2014年，牛津大学出版社。
[3] GS Equity Research：重新审视创新概况：AI硬件。2018年3月11日，第7页。
[4] GS研究单位，“创新概况：人工智能：人工智能，机器学习和数据推动生产力的未来”，2016年11月14日，第7页。
[5] GS研究单位，“创新概况：人工智能：人工智能，机器学习和数据推动生产力的未来”，2016年11月14日，第4页。强调补充说。
[6]李开复，“AI超级大国：中国，硅谷和新世界秩序”，Houghton，Mifflin Harcourt，2018年，第98页。
[7] GS研究单位，“创新概况：人工智能：人工智能，机器学习和数据推动生产力的未来”，2016年11月14日。
[8] GS Equity Research：中国人工智能的崛起“，2017年8月31日。
[9] GS研究单位，“创新概况：人工智能：人工智能，机器学习和数据推动生产力的未来”，2016年11月14日，第11页。
[10]除了更专业的硅，如FPGA现场可编程门阵列和ASICS专用集成电路。GS Equity Research：重新审视创新概况：人工智能硬件。2018年3月11日，第4/7页。
[11] GS Equity Research：重新审视创新概况：AI硬件。2018年3月11日，第3页。
[12] GS Equity Research：重新审视创新概况：AI硬件。2018年3月11日。
[13] GS股权研究：中国人工智能的崛起“，2017年8月31日。
[14] GS股权研究：中国人工智能的崛起“，2017年8月31日.P.7。
[15] 经济学人，“中国可能在AI中匹配或击败美国人”，2017年7月15日。
[16] GS股权研究：中国人工智能的崛起“，2017年8月31日。
[17] 经济学人，“中国可能在AI中匹配或击败美国人”，2017年7月15日。
[18]在2018年11月15日的WIIS DE会议上。
[19] 经济学家，“欧盟能否成为另一个AI超级大国”，2018年9月20日。
[20] GS研究单位，“创新概况：人工智能：人工智能，机器学习和数据推动生产力的未来”，2016年11月14日，第38页。
[21] GS研究单位，“创新概况：人工智能：人工智能，机器学习和数据推动生产力的未来”，2016年11月14日，第38页。
[22] 经济学家，“欧盟能否成为另一个AI超级大国”，2018年9月20日。
[23]德意志银行，数字经济学。人工智能和机器人如何改变我们的工作和生活，2018年5月14日。
[24] Charlotte Stix，“对欧盟人工智能生态系统的调查”，2019年3月，p。19。
[25]德意志银行，数字经济学。人工智能和机器人如何改变我们的工作和生活，2018年5月14日。
[26] JEDI代表在2019年1月的ECFR灵活联盟研讨会上的讲话。
[27]德意志银行，“数字经济学。AI和机器人技术如何改变我们的工作和生活“，2018年5月14日。
《利用人工智能》
Ulrike Franke
，2019年6月25日
马特卡迪/盖蒂图片
小编能力有限，目前翻译成这样 (′▽`〃)
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