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導(dǎo)語：近日，量子人工智能公司 SandboxAQ 首席執(zhí)行官杰克·D·希達(dá)里（Jack D. Hidary）在《華爾街日?qǐng)?bào)》發(fā)表的文章中提出了一個(gè)觀點(diǎn)——隨著中國持續(xù)對(duì)人工智能、量子技術(shù)和新材料等關(guān)鍵領(lǐng)域投入資源，美國若要在半導(dǎo)體、能源、醫(yī)藥和金融等領(lǐng)域保持競(jìng)爭(zhēng)力，僅依賴生成文本、圖像等內(nèi)容的大語言模型遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。美國需要的是面向現(xiàn)實(shí)世界的新型人工智能模型——基于實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)訓(xùn)練、以方程式輸出為核心的定量模型，使技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)躍遷式發(fā)展。

杰克·D·希達(dá)里(JackD.Hidary)

量子初創(chuàng)公司SandboxAQ首席執(zhí)行官

文章原于2月16日刊登在《華爾街日?qǐng)?bào)》，原標(biāo)題為“America Needs AI That Can Do Math: Language skills won’t be enough to stay ahead of China in the economic sectors that matter”。

隨著中國在關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域加速推進(jìn)，美國若想保持競(jìng)爭(zhēng)力，就必須開發(fā)一類全新的人工智能模型——這種模型是為科學(xué)與數(shù)學(xué)世界而非語言和圖像世界構(gòu)建的。

以中國此前的五年規(guī)劃為例，中國將生物技術(shù)列為重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域。如今，中國在新型生物醫(yī)藥知識(shí)產(chǎn)權(quán)和臨床試驗(yàn)方面迅速崛起，甚至常常超越西方競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。新出臺(tái)的中國“十五五”規(guī)劃聚焦人工智能和量子技術(shù)，并加強(qiáng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界其他關(guān)鍵領(lǐng)域的投入�！笆逦濉币�(guī)劃還將新材料科學(xué)列為關(guān)鍵詞，以進(jìn)一步鞏固中國在關(guān)鍵礦產(chǎn)領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)。

所謂新材料，包括新的金屬合金以及碳基材料，這些材料可能比鋼等傳統(tǒng)材料更堅(jiān)固、更輕。新材料科學(xué)還包括為電池開發(fā)全新的化學(xué)組合，使電池能夠儲(chǔ)存更多能量、充電速度更快且重量更輕。這些技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域包括高超音速導(dǎo)彈、先進(jìn)芯片制造、軍艦以及儲(chǔ)能電池等。

以社交媒體和Pinterest圖像訓(xùn)練的AI模型并不適合這些應(yīng)用場(chǎng)景，因?yàn)檫@些領(lǐng)域需要的是亞原子層面的物理學(xué)理解。我們需要的是面向現(xiàn)實(shí)世界的新型人工智能模型——基于實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)訓(xùn)練、以方程式輸出為核心的定量模型，使技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)躍遷式發(fā)展。

在關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用中，“幻覺”（hallucination）是絕對(duì)不可接受的。未來一個(gè)世紀(jì)，擁有最強(qiáng)定量人工智能模型和量子技術(shù)的國家，將主導(dǎo)全球格局。中國已經(jīng)意識(shí)到這一點(diǎn)，并正為此集中發(fā)力。

現(xiàn)實(shí)世界人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域包括制藥、半導(dǎo)體、能源和金融服務(wù)——這四個(gè)行業(yè)的全球經(jīng)濟(jì)總量超過25萬億美元。這些行業(yè)依賴的是數(shù)字與方程，而不是語言。

美國用戶最熟悉的人工智能是大型語言模型，它們能夠生成文本、歌曲、圖像、視頻以及其他數(shù)字媒體內(nèi)容。但面向定量世界的人工智能完全是另一回事，其核心目標(biāo)在于開發(fā)新的醫(yī)療療法、推進(jìn)新材料科學(xué)以及進(jìn)行先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)管理和投資組合構(gòu)建。機(jī)器人和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域也在迅速發(fā)展，同樣需要能夠幫助這些系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)世界中導(dǎo)航的定量模型。

OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）近期也加入了“超越大型語言模型”（beyond LLM）的陣營(yíng)，指出僅依靠語言模型無法實(shí)現(xiàn)通用人工智能。加里·馬庫斯（Gary Marcus，紐約大學(xué)神經(jīng)科學(xué)名譽(yù)教授）多年來一直在強(qiáng)調(diào)這一觀點(diǎn)，如今越來越多的人開始認(rèn)同。World Labs和AMI是兩家新成立的公司，正專注于開發(fā)這類定量人工智能模型。

伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）認(rèn)為，當(dāng)前AI在基準(zhǔn)測(cè)試（benchmarks）上表現(xiàn)極好，但在真實(shí)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)中的實(shí)際影響卻明顯滯后，而且模型的泛化能力（generalization）仍舊遠(yuǎn)不如人類。圖源：Getty Images

人工智能領(lǐng)域已形成一種共識(shí)：模型開發(fā)者幾乎已經(jīng)吸收了所有可以在互聯(lián)網(wǎng)上獲取的數(shù)據(jù)。未來真正改變?nèi)斯ぶ悄馨l(fā)展路徑的數(shù)據(jù)，將不再來自互聯(lián)網(wǎng)，而是來自各個(gè)行業(yè)的專業(yè)數(shù)據(jù)來源。例如，在開發(fā)新的醫(yī)療療法時(shí)，我們需要來自自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)，這些實(shí)驗(yàn)室能夠進(jìn)行成千上萬次實(shí)驗(yàn)。這樣的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室如今在西方國家和中國都正在出現(xiàn)。

實(shí)驗(yàn)室生成的數(shù)據(jù)還可以通過基于物理學(xué)和化學(xué)方程的合成數(shù)據(jù)進(jìn)一步擴(kuò)展，從而構(gòu)建更大的數(shù)據(jù)集。隨后，這些數(shù)據(jù)集將被用于訓(xùn)練專有模型，這些模型采用為特定行業(yè)量身設(shè)計(jì)的新型架構(gòu)。

在國防和能源領(lǐng)域，對(duì)新型模型的需求尤為迫切。中國在高超音速導(dǎo)彈研發(fā)方面已領(lǐng)先美國。這類導(dǎo)彈的速度可達(dá)5倍音速（Mach 5）或更高，相比傳統(tǒng)導(dǎo)彈更難被追蹤和攔截。新材料使這些導(dǎo)彈既輕量又堅(jiān)固。

中國同樣在電池產(chǎn)業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位，掌握了92%的電池級(jí)鋰供應(yīng)和85%的電池市場(chǎng)份額。若要競(jìng)爭(zhēng)，美國必須突破以鋰為基礎(chǔ)的電池技術(shù)，開發(fā)新的電池化學(xué)體系。

同樣，先進(jìn)芯片制造也需要新的材料和工藝。隨著芯片中晶體管數(shù)量不斷增加，我們正逐漸逼近物理極限。繼續(xù)推動(dòng)摩爾定律（Moore’s Law）前進(jìn)，就必須開發(fā)新的材料和設(shè)計(jì)架構(gòu)。

定量人工智能模型對(duì)于設(shè)計(jì)這些新材料和芯片拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)至關(guān)重要。理論上可以組合的材料元素種類極多，但真正可規(guī)�；瘧�(yīng)用的可能只有幾十種。計(jì)算這些元素的最佳組合遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)工具的能力范圍。

在金融服務(wù)領(lǐng)域，風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算和優(yōu)化同樣至關(guān)重要。市場(chǎng)和交易策略的復(fù)雜性不斷提升，傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)模型已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)。例如在保險(xiǎn)行業(yè)，許多風(fēng)險(xiǎn)模型已經(jīng)使用了幾十年，但它們無法捕捉這一市場(chǎng)所需要的時(shí)間維度和高維數(shù)據(jù)分辨率。當(dāng)保險(xiǎn)公司想要計(jì)算承接其他經(jīng)紀(jì)公司保單池所帶來的綜合風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，實(shí)際上幾乎是在“盲飛”。

在資產(chǎn)管理領(lǐng)域，一場(chǎng)潛在危機(jī)也正在形成。許多資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)的管理規(guī)模已達(dá)到數(shù)萬億美元。如此龐大的體量意味著，這些機(jī)構(gòu)的微小操作都可能影響整個(gè)市場(chǎng)。同時(shí)，結(jié)構(gòu)化金融工具的復(fù)雜性以及私募市場(chǎng)中不斷增加的杠桿，使許多資產(chǎn)在現(xiàn)實(shí)世界中的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其名義價(jià)值。大型語言模型并不適合處理這些關(guān)鍵任務(wù)，而金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性在很大程度上取決于我們是否能夠解決這一問題。

中國正致力于主導(dǎo)全球經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)，并且已經(jīng)在關(guān)鍵材料等領(lǐng)域證明了自己有能力做到這一點(diǎn)。新的五年規(guī)劃以高度集中的方式鎖定這些關(guān)鍵領(lǐng)域，這也向美國及其盟友發(fā)出明確信號(hào)：如果西方希望在競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)，就必須依靠面向現(xiàn)實(shí)世界的人工智能實(shí)現(xiàn)技術(shù)躍遷。

編譯｜周浩鍇 IPP新媒體編輯

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