翻译：人工智能时代的美中关系（二）_风闻

识别竞争和合作领域

克服全面竞争趋势的一种方法是让美国和中国更好地分享合作互利的地方，以及需要管理固有利益冲突的地方。这将使双方能够在利益一致的情况下建立合作，从而使双方更有信心处理分歧的问题。以下是一个说明性的 - 并非详尽的 - 一组例子，分为四类：军事和安全、贸易、政治与社会。

1、军事和安全

军事领域存在误判的大风险。这也是持续、直接、权威的双边沟通的大需求，以便更好地共享对人工智能的道德界限的理解，特别是考虑到对作战的潜在影响。

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军事领域存在误判的大风险。这也是持续、直接、权威的双边沟通的大需求，以便更好地共享对人工智能的道德界限的理解。

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双边关系已经面临严重的安全困境，一方的行动使另一方感到不那么安全，并推动其制定对策。随着人工智能技术越来越多地融入武器系统并且这些系统获得自主能力，这种安全困境可能会变得更加明显，导致每一方将创新流国有化并限制透明度，以便寻求优势。换句话说，现有的安全困境很快就会变成人工智能的噩梦。

赌注很高。正如其他人所指出的那样，美国和中国站在战争形式迅速变化的前沿，如同历史上骑兵的使用、膛线步枪的出现或快速装甲与空中支援的融合实现了闪电战时一样[ 5 ]。 两国都在大力投资，以集成人工智能增强的武器能力，并以更少的人机交互实现基于机器的决策流程。如果美国和中国军队之间发生对抗（例如在南中国海），机器人和人工智能可以发挥关键作用。（军事冲突的）快速升级是一种严重的风险，特别是如果技术能力进步的速度超过了维持人类机构参与决策循环的协议的发展。

意外和迅速升级的确实可能性应该激励双方开始围绕在战斗中使用人工智能而确定界限。围绕以前的军备控制条约的规范性发展进程，如“化学武器公约”，可以提供美国和中国可以借鉴的适用的经验教训。

2、贸易

加强美国和中国之间的技术竞争也有可能导致技术壁垒，欧洲、北美、南美和澳大利亚将主要采用美国技术和标准，亚洲、非洲和中东将采用中国技术和标准。美国和中国之间在5G标准上的持续全球竞争可能是这些技术壁垒的早期迹象。

通过引入5G网络，美国和中国将在主要市场和地区塑造下一代移动标准、频谱分配和部署的发展。特别是在美中贸易紧张局势持续存在的情况下，华盛顿和北京都试图锁定海外5G市场，出现分叉、不可互操作的5G生态系统的风险越来越大。在这种情况下，一个系统很可能由美国领导，并由硅谷开发的技术支持；另一个系统将由中国领导，并由其高效的数字平台公司提供支持[ 6 ]。

当美中关系中一个政治上不那么激烈的时刻到来时，两国领导人都应该审查加速全球科技行业的分岔到美国和中国各自的势力范围的情况下他们无论是个人还是集体的利益是否得到最好的维护。在那种情况下，双方都会限制其扩张潜力：中国的市场主要是发展中国家，技术建设资源有限；而美国公司主要在竞争激烈的发达市场经营。

3、政治

人工智能技术有可能对美国和中国之间的政治关系造成严重破坏。人工智能技术可以成为加强意识形态竞争的工具，特别是如果一方或双方利用这些技术干涉对方的国内政治事务。

俄罗斯干涉美国2016年总统大选，提高了人们对美国在这方面的脆弱性的认识。正如伊莱恩·卡马克（Elaine Kamarck）所报告的那样，俄罗斯利用错误信息和虚假信息来抑制目标地区和某些人群中的选民投票率。俄罗斯还散布贬损信息，诋毁某些候选人，特别是希拉里·克林顿。如果那些行动是相当于林德伯格的试飞意义上的选举干预 - 即概念证明，其潜力远未实现呢？

展望未来，人工智能技术可能会对民主选举产生更具侵入性的干扰，包括提高针对目标对手的能力和说服特定投票团体的能力。在她的作品“恶毒的软实力，人工智能和对民主的威胁”中，卡马克设想了一个未来，其中人工智能和舆论与民意调查和搜索算法相关联，可以召集摇摆选民，并实时说服他们，即某些候选人会在他们认为重要的问题上对他们造成伤害，并且替代（即首选）候选人致力于解决他们的个人问题。她形容这是“政治说服的高频交易”[ 7 ]。Alina Polyakova将这样的战术归类为“人工智能驱动的非对称战争”的例子。在她的作品“弱者武器：俄罗斯和人工智能驱动的非对称战争”中，她警告说，当下不断改进的低成本商业工具将（让我们）面临危险。“尽管大多数俄罗斯的虚假信息内容都是静态的，”她写道，“通过创建和传播被操纵的视频和音频，在深度学习方面的进步将使虚假信息变得动态”[ 8 ]。

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展望未来，人工智能技术可能会对民主选举产生更具侵入性的干扰，包括提高针对目标对手的能力和说服特定投票团体的能力。

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如果外部干涉变得更加普遍，世界各地选举结果的合法性越来越受到质疑，民主的吸引力可能会变的暗淡，而其他替代模式可能会变得更具吸引力。这可能让其他国家认为说，北京模式提供了更高的经济增长率，而民主制度在社会操控方面是脆弱的、且公平分配社会利益是无效的。

需要明确的是，没有任何公开证据表明中国以反映上述假设情景的方式干预了美国国内政治事务。尽管如此，即使没有这样的干预，华盛顿仍然担心北京如何利用人工智能技术监视其公民并压制国内异议。这些担心存在于两个层面。首先是北京正在完善……等方面的能力（注：这里可能指国家正在建立的社会信用体系，是一种明显由意识形态出发的曲解）。第二个问题是，中国可能会寻求将这些手段出口给希望更严格控制其公民的外国领导人。实际上，中国的人工智能驱动的侵入式监视模式可能会挑战美国长期以来在世界各地传播民主原则的努力（注：在美国政治的语境里所提到的传播民主原则，对于其他国家的人民可以理解为肆意的、不择手段的干涉其他国家正常的发展，往往具有极度的破坏性，如在伊拉克、利比亚、阿富汗和乌克兰等国）。

简而言之，人工智能技术可能会加剧美国和中国之间的政治和意识形态紧张关系。但这一结果并非已成定局。为了减少这种可能性，需要进行认真、清醒和持续的双边接触，以确定在选举过程和政治制度中国家干预的界限。例如，在2015年，奥巴马总统和习主席同意政府支持的、以网络为基础的商业利益经济间谍活动是出格的，两位领导人随后都吸引了20国集团和海湾合作委员会等其他机构接受类似的理解。

4、社会

作为人工智能领域的全球领导者，美国和中国将率先应对这项新技术带来的激烈社会动荡。人工智能必将与引入电力或蒸汽机一样具有革命性 - 这些创新加速了从农业生产转向工业生产方式和加速城市化。

已经有少量专家预测了人工智能的采用和机器人技术的广泛应用所导致的就业机会减少的范围。虽然目前还没有就影响规模达成共识，但下限估计仍然令人警醒，而上限估计令人恐惧。一个下限估计：经济合作与发展组织的一组研究人员发现，美国10％的工作岗位面临自动化带来的高风险[ 9 ]。 美国前财政部长拉里·萨默斯（Larry Summers）曾预测，到本世纪中叶，人工智能的崛起可能导致大约三分之一的25-54岁美国男性失业。李开复预测，在十到二十年内，美国在技术上将有能力实现40％至50％的就业自动化[ 10 ]。 类似的故事也适用于中国。面对这种破坏，美国和中国都将面临艰难的选择，例如如何改革其教育制度，应对不断扩大的财富不平等，确定是否需要某种形式的普遍基本收入来维护社会凝聚力，改革社会安全体系，围绕隐私发展新概念，并找到有效的方式让流离失所的工人感受到与社会的联系。

两个国家还将争取如何抓住人工智能提供的机会来改善国情。一个典型的例子是医疗保健。美国和中国是世界上最大的两个医疗保健市场，随着人口老龄化，这两个国家预计未来几十年的相关支出将会激增。两者都将受益于联合利用人工智能应用程序进行图像分析和诊断，以发现癌症和其他疾病的治疗方法，以及确定有效的治疗条件与护理模式。除了医疗保健之外，两国都可以从利用人工智能分析天气模型、高效能源使用、追踪气候变化影响、增加受教育机会、加强野生动植物保护以及识别和应对非法、未报告的和不受管制的捕鱼等行动中受益。两国还可以共同制定新技术的标准，这可以更有效率的将如无人驾驶汽车等新产品推向市场。

脚注

5 Allen, John and Amir Hussain, “On Hyperwar,” Proceedings 143/7/1373 (July 2017), accessible at https://fortunascorner.com/2017/07/10/on-hyper-war-by-gen-ret-john-allenusmc-amir-hussain. 

6 Triolo, Paul, Kevin Allison, and Clarise Brown, “Eurasia Group White Paper: The Geopolitics of 5G,” Eurasia Group, November 15, 2018, https://www.eurasiagroup.net/siteFiles/Media/files/181114%205G%20special%20report%20public(1).pdf 

7 Kamarck, Elaine, “Malevolent Soft Power, AI, and the Threat to Democracy,” Brookings, November 29, 2018, https://www.brookings.edu/research/malevolent-soft-power-ai-and-the-threat-to-democracy. 

8 Polyakova, Alina, “Weapons of the Weak: Russia and AI-driven Asymmetric Warfare,” Brookings, November 15, 2018, https://www.brookings.edu/research/weapons-of-the-weak-russia-and-ai-drivenasymmetric-warfare. 

9 Nedelkoska, L. and G. Quintini (2018), “Automation, skills use and training,” OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 202, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/2e2f4eea-en. 

 10 Lee, 164.