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追不上美國?杜奕瑾分析美中AI發展差距:最大障礙是環境限制

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾分析,美中AI發展差距,在於中國的環境限制比美國更多。包括仰賴美國晶片與基礎模型,以及以國安監控為主的發展導向,都可能擴大中美AI領域差距。圖/聯合報系資料照
台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾分析,美中AI發展差距,在於中國的環境限制比美國更多。包括仰賴美國晶片與基礎模型,以及以國安監控為主的發展導向,都可能擴大中美AI領域差距。圖/聯合報系資料照

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾分析,美中AI發展差距,在於中國的環境限制比美國更多。包括仰賴美國晶片與基礎模型,以及以國安監控為主的發展導向,都可能擴大中美AI領域差距。

美國之音(VOA)2日報導,杜奕瑾接受美國之音節目「縱深視角」專訪,探討中國AI發展的困境。他說,首要問題在於,目前中國開發AI模型仰賴美國的基礎模型。

如知名創投家李開復創立的人工智慧公司「零一萬物」(01. AI)推出的大型語言模型就是在Meta開源模型LLaMA的基礎上訓練出來的。

而中國若想發開自己的AI基礎模型,則有幾個難關。

首先,英國智庫AI治理中心分析了26個中國大型模型後發現,超過一半模型的晶片都要依賴美國晶片公司輝達。去年輝達為了繞過美國政府對中的晶片管制,提供「降級版」的特供晶片給中國。

業界人士普遍認為,這些特供晶片運算能力不足。杜奕瑾也指出,目前中國採用的AI晶片運算能力不如美國充足,且中國本身晶片供應鏈相對沒那麼強大。

其次,杜奕瑾強調,目前中國AI領域最大的障礙在於環境限制比美國更多。中國的AI發展主要以國家安全領域為主,如監控技術、社會評級系統等較多。而美國強調民生專業用途,AI發展就會更廣泛。

除此之外,分析人士還指出,訊息控制環境對AI發展的阻礙。中國設置網路防火牆,國際上的大量數據無法自由進入中國,因此中國建模者可用來訓練大模型的數據顯著少於美國同行,還有就是中國網路審查制度,損及境內數據品質,因此難以訓練出優秀的模型。

再加上中國AI領域面臨越來越多的政策管制。中國政府在2023年頒布「生成式人工智慧服務管理暫行辦法」,當中規定「不得生成煽動顛覆國家政權、推翻社會主義制度,危害國家安全利益、損害國家形象,煽動分裂國家、破壞國家統一和社會穩定,宣揚恐怖主義、極端主義,宣揚民族仇恨、民族歧視,暴力、淫穢色情,以及虛假有害資訊等法律、行政法規禁止的內容」。

分析人士認為,中國政府執著於訊息控制,將嚴重阻礙AI發展。

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