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對于第三次工業(yè)革命的確切內(nèi)容，甚至是否發(fā)生過，專家們的共識較少。然而，在 1970 年代末和 1980 年代初，情況發(fā)生了明顯的變化，當時微處理器、全球生產(chǎn)鏈和電子產(chǎn)品的結(jié)合產(chǎn)生了一波創(chuàng)新浪潮，創(chuàng)造了互聯(lián)網(wǎng)、GPS 和許多其他技術(shù)。這個時代在 1990 年代初成熟，這是一個擁有獨特的相對美國實力的時代，因此美國在經(jīng)濟上領(lǐng)先于谷歌等公司，在軍事上憑借信息時代的武器引領(lǐng)世界也就不足為奇了。本質(zhì)上講，第三次工業(yè)革命并沒有導致權(quán)力轉(zhuǎn)移或激烈的國際競爭，而是幫助美國進一步領(lǐng)先。

這些工業(yè)革命的共同點是戰(zhàn)爭性質(zhì)和權(quán)力的關(guān)鍵工具的轉(zhuǎn)變。第一次工業(yè)革命使拿破侖的levée en mass 成為可能，即大規(guī)模動員人口參加戰(zhàn)爭。這將軍事力量從小型、非常專業(yè)化的軍隊（例如普魯士領(lǐng)導人腓特烈大帝的軍隊）轉(zhuǎn)移到能夠大規(guī)模動員其人口的國家。

過去的工業(yè)革命使力量平衡發(fā)生了重大變化

第二次工業(yè)革命不僅推動了導致第一次世界大戰(zhàn)中的塹壕戰(zhàn)的戰(zhàn)爭機械化，而且推動了重塑 20 世紀中葉戰(zhàn)斗的一代能力。坦克、卡車、收音機和飛機都是第二次工業(yè)革命期間創(chuàng)造或完善的技術(shù)的產(chǎn)物。正是德國對這些技術(shù)的使用導致了閃電戰(zhàn)的發(fā)明，在第二次世界大戰(zhàn)開始時重塑了陸戰(zhàn)。 

第三次工業(yè)革命，尤其是微電子和計算，創(chuàng)造了現(xiàn)代歷史上軍事力量最可持續(xù)的先發(fā)優(yōu)勢之一——美國因第二次抵消戰(zhàn)略而獲得的優(yōu)勢。最初旨在對抗蘇聯(lián)在歐洲的數(shù)字化、常規(guī)軍事優(yōu)勢，美國的技術(shù)優(yōu)勢導致了隱身技術(shù)的發(fā)明和利用衛(wèi)星進行精確制導。綜合起來，這些能力使美國能夠以其他國家需要數(shù)十年才能掌握的方式向地平線投射力量。

在這些案例中，一系列相關(guān)問題有助于確定這些宏觀變化對力量平衡和國際競爭的影響。首先，那個時期的技術(shù)發(fā)明在多大程度上產(chǎn)生了可以為創(chuàng)新者鎖定經(jīng)濟和軍事收益的先發(fā)優(yōu)勢？或者，創(chuàng)新是否容易復制，是因為它們可以被具有相似技術(shù)水平的其他國家模仿，還是因為貿(mào)易激勵導致技術(shù)傳播？在 19 世紀，很難產(chǎn)生可持續(xù)的技術(shù)優(yōu)勢。例如，在經(jīng)濟領(lǐng)域，德國人在普法戰(zhàn)爭中取得成功后，德國人開發(fā)的一致軌距鐵路對經(jīng)濟和軍事都產(chǎn)生了影響，其他國家相對容易模仿。在軍事領(lǐng)域，法國人發(fā)明了諸如爆炸炮彈之類的技術(shù)，結(jié)果他們的發(fā)明被英國和其他國家更快、更有效地采用。

這些工業(yè)革命對競爭和力量平衡的總體影響不僅取決于技術(shù)本身，還取決于公司和政府決定如何使用這些技術(shù)

一致的。

或者，迫使公司和政府以不同方式做事的技術(shù)往往更具破壞性。例如，在計算機行業(yè)，從大型機向個人計算機的轉(zhuǎn)變帶來了巨大的行業(yè)變化，因為大型機領(lǐng)導者對個人計算機市場規(guī)模的認識滯后，直到有太多客戶已經(jīng)做出轉(zhuǎn)變。在軍事領(lǐng)域，從戰(zhàn)艦到航空母艦的轉(zhuǎn)變是技術(shù)影響的一個典型例子，不僅取決于技術(shù)本身，還取決于組織的采用。當英國人發(fā)明了 HMS Furious 的航空母艦時，英國海軍憑借其戰(zhàn)列艦和戰(zhàn)列巡洋艦艦隊已經(jīng)領(lǐng)先于世界。因此，英國海軍最初從他們已經(jīng)擅長的戰(zhàn)艦戰(zhàn)爭的角度看待航母的實用性，并設(shè)想航母為戰(zhàn)列艦提供空中“偵察員”。取而代之的是，美國和日本等新興大國，部分是由于太平洋戰(zhàn)場的競爭壓力，才意識到航母的真正用途是作為一個浮動機場。

AI國力的關(guān)鍵要素是什么？

歷史討論提出了一個問題，即在人工智能時代，國家權(quán)力的關(guān)鍵要素將是什么樣子。如前所述，人工智能是一種通用技術(shù)，它更類似于內(nèi)燃機或電力，而不是核武器。電力為軍事技術(shù)的幾乎所有方面提供了能力和改進。其中一些是革命性的，例如無線電和雷達，而另一些僅僅是進化性的，例如用電炸藥雷管代替燃燒的引信。與電力一樣，越來越多地采用狹義人工智能技術(shù)將提供影響經(jīng)濟和軍事實力的多種能力。內(nèi)燃機的發(fā)明及其在全球軍隊中的使用使安全獲取石油成為國家力量的關(guān)鍵要素。人工智能革命期間國力的關(guān)鍵要素是什么？目前很難知道，但有幾種可能性：

• 擁有大量正確類型的數(shù)據(jù) ——目前，最強大的機器學習技術(shù)，如深度學習，需要大型數(shù)據(jù)集才能實現(xiàn)高性能。因此，擁有更大數(shù)據(jù)集的組織在開發(fā)高級應(yīng)用程序方面具有優(yōu)勢。出于這個原因，2017 年 5 月的《經(jīng)濟學人》封面故事認為，數(shù)據(jù)已經(jīng)取代石油成為“世界上最有價值的資源”。然而，人工智能和石油之間的類比并不完美。雖然煉油技術(shù)或多或少使所有石油等價，但數(shù)據(jù)幾乎沒有那么可互換。正確的數(shù)據(jù)類型取決于所需的應(yīng)用程序。如果要開發(fā)一種狹義的人工智能系統(tǒng)來自動識別衛(wèi)星偵察圖像中的物體，那么擁有大量手機用戶數(shù)據(jù)根本沒有用。人工智能將增強那些能夠識別、獲取和應(yīng)用具有重要經(jīng)濟和軍事重要性的大型數(shù)據(jù)集的國家的國力，以開發(fā)高性能人工智能系統(tǒng)。

• 培訓、維持和支持具有 AI 能力的人才庫——高級 AI 系統(tǒng)開發(fā)所需的人力資本技能目前相對較少。目前，現(xiàn)有人工智能技術(shù)的有價值應(yīng)用遠多于開發(fā)和實施它們的熟練程序員。因此，新晉博士。通?？梢砸竺磕?300,000 至 500,000 美元或更多的補償。制定教育、培訓和移民政策以招募和培訓來自本國和其他國家的頂尖人才的國家將比其他國家具有優(yōu)勢。

• 計算資源——機器學習需要大量計算資源（稱為“計算”）來訓練機器。這是昂貴的并且需要使用高科技。資源較少的演員可以利用以前訓練過的系統(tǒng)，這意味著一些人工智能技術(shù)可能更容易擴散到能力較差的演員身上。然而，擁有更多資源的組織在構(gòu)建原創(chuàng)的、尖端的人工智能系統(tǒng)方面將具有優(yōu)勢。 

• 激勵和協(xié)調(diào)有效采用人工智能的組織——僅僅開發(fā)最先進的人工智能系統(tǒng)不足以確保國家實力的持久優(yōu)勢。如果公司和政府組織缺乏可以使用它的人、如何使用它的有效策略以及如何熟練使用它的培訓，那么技術(shù)本身的效用就會有限。美國領(lǐng)先的科技公司已經(jīng)報告稱，他們正在“圍繞人工智能重塑自我”，歷史表明，組織變革對于顛覆時期的成功至關(guān)重要。

• 公私合作——到目前為止，人工智能領(lǐng)域的主要參與者是私營部門公司，而不是政府。為了讓政府有效利用人工智能技術(shù)用于國家安全，他們需要能夠利用私營公司的創(chuàng)新。相對于美國，中國在公私一體化方面具有顯著優(yōu)勢，中國的軍民融合模式與五角大樓和硅谷之間的一些文化鴻溝形成鮮明對比。

• 采取行動的意愿——各國可能會做出監(jiān)管選擇以限制其在特定領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿氖褂?，做出?yōu)先考慮隱私或其他價值而不是效率的決定。例如，一些國家正在制定復雜的法規(guī)，以隱私為由限制使用健康數(shù)據(jù)。雖然這樣做可能會給這些國家?guī)肀Ｗo公民權(quán)利的好處，但在限制可能有用的人工智能應(yīng)用程序的使用方面可能存在權(quán)衡。這將如何發(fā)揮作用以及對國家實力（經(jīng)濟和軍事）的影響是懸而未決的問題。

• AI是軟件還是硬件？

• 技術(shù)如何傳播通常取決于其他參與者復制該技術(shù)的難易程度。如前所述，讓其他演員難以復制隱身的原因之一是它是一種離散技術(shù)，而且僅具有軍事用途。軟件通常比硬件更容易傳播，這既是因為可以推動軟件創(chuàng)建的商業(yè)激勵措施，也因為即使在通常不是主要軍事生產(chǎn)國的國家（例如亞洲發(fā)達經(jīng)濟體）也可以存在創(chuàng)建新軟件所需的人才庫。 

當前機器學習人工智能的大部分革命是海量數(shù)據(jù)集和足夠強大的計算硬件來處理它們的可用性的結(jié)果

因此，人工智能中國家實力的關(guān)鍵要素與將人工智能視為軟件還是硬件是否有意義的問題有關(guān)。在某些方面，人工智能代表了軟件。它不是航空母艦或機動車輛——它不是一件物理設(shè)備。特別是在訓練算法之后，AI 也被實現(xiàn)為一個軟件。然而，將人工智能僅僅視為軟件就太簡單了。

近幾十年來，計算硬件變得越來越商品化，以至于數(shù)據(jù)類型非常不同的數(shù)據(jù)中心具有相對相似的硬件。人工智能技術(shù)是一個值得注意的例外。目前使用的大多數(shù)最流行和最強大的機器學習技術(shù)，例如深度學習，往往是計算密集型的。事實上，當前機器學習 AI 的大部分革命是海量數(shù)據(jù)集和足夠強大的計算硬件來處理它們的可用性的結(jié)果。此外，人工智能算法傾向于支持相對狹窄的數(shù)學計算集。因此，他們從使用更專業(yè)的計算機芯片（例如圖形處理單元）中獲益匪淺，從定制設(shè)計用于運行 AI 算法的芯片中獲益更多。許多領(lǐng)先的軟件技術(shù)公司已經(jīng)獲得或建立了計算機芯片設(shè)計能力，以提高他們從此類定制設(shè)計的 AI 硬件中獲益。

目前對于人工智能硬件來說，三個方面顯得尤為重要：首先，憑借卓越的硬件，可以顯著縮短給定人工智能算法的機器學習訓練階段。培訓時間可能會從幾周或幾天縮短到幾小時或幾分鐘。因此，開發(fā)人員可以比使用傳統(tǒng)硬件更快地運行實驗和開發(fā)原型。其次，改進的硬件也降低了功耗。機器學習訓練階段需要大量電力，而電費通常是總成本的重要組成部分。第三，一些尖端的機器學習應(yīng)用程序的計算量非常大，以至于目前無法訪問大量計算資源。最后，計算速度的提高和功耗的降低在最終用戶應(yīng)用程序級別也有顯著的好處。例如，許多智能手機現(xiàn)在都擁有一個定制芯片，該芯片經(jīng)過優(yōu)化，可以運行機器學習算法進行面部識別。如果沒有這樣的定制芯片，這些應(yīng)用程序會很快耗盡電池電量，而對消費者沒有用處。手機上的面部識別同樣適用于飛機或無人機中的物體識別 AI 系統(tǒng)。

這創(chuàng)造了一個有趣的潛在情況，即人工智能的重大進步需要硬件，但一旦完成，人工智能就變成了在某些情況下可以更容易傳播的軟件。AI 社區(qū)的開放文化加劇了 AI 的這一方面，這導致研究得到廣泛發(fā)表，訓練有素的 AI 模型可以在線免費下載。因此，在考慮功能時，人工智能使硬件和軟件之間的傳統(tǒng)區(qū)別變得復雜。如果運行經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的硬件比創(chuàng)建它們所需的硬件少幾個數(shù)量級，那么世界各地許多參與者獲得算法的能力可能在某些方面取決于創(chuàng)建這些算法的人（例如，如果他們愿意出口他們）以及他們?nèi)绾巫龅竭@一點。

國際人工智能競賽的特點

美國只是人工智能的眾多參與者之一，許多國家正在采取措施確保其在人工智能方面的競爭力。前國防部副部長羅伯特沃克和前 Alphabet 首席執(zhí)行官埃里克施密特將成為人工智能世界領(lǐng)導者的競賽與冷戰(zhàn)時期美國和蘇聯(lián)之間的登月競賽進行了比較。

然而，人工智能發(fā)展與太空競賽之間的一個主要區(qū)別表明，人工智能領(lǐng)域的競爭可能會更加激烈。太空競賽從根本上說是一場兩極競賽——更廣泛的冷戰(zhàn)的一個子集。美國和蘇聯(lián)是世界上最強大的國家，也是唯一能夠在空間技術(shù)上與世界領(lǐng)先者更接近的國家。另一方面，人工智能的競爭可能會更加激烈，因為它將更加多極化和多部門。世界各國都希望成為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導者，并在某些方面利用先進的信息經(jīng)濟來試圖獲得優(yōu)勢。雖然美國和中國是人工智能領(lǐng)域的全球領(lǐng)導者，但許多其他國家也在大力投資。

• 以色列 正在為軍事和商業(yè)目的大力投資人工智能。作為一個人口相對較少、資本豐富的國家，以色列將從人工智能技術(shù)中獲得不成比例的收益。

• 俄羅斯 正在投資人工智能和機器人技術(shù)，盡管比其他任何地方都更集中在軍事領(lǐng)域。這些舉措表明，俄羅斯的投資正在遵循弗拉基米爾·普京 2017 年的聲明，即“人工智能是未來，不僅是俄羅斯，也是全人類的未來。它伴隨著巨大的機遇，但也伴隨著難以預測的威脅。誰成為這個領(lǐng)域的領(lǐng)導者，誰就會成為世界的統(tǒng)治者。” 

• 新加坡 在人工智能投資方面領(lǐng)先東南亞，利用其作為技術(shù)中心的作用來吸引投資。

• 韓國 不僅投資于人工智能的商業(yè)應(yīng)用，還使用基于算法的系統(tǒng)來幫助監(jiān)控非軍事區(qū)。

這些投資模式還表明，人工智能尤其可以使資本密集型國家受益。鑒于人工智能允許公司或政府以勞動力替代資本的方式，已經(jīng)擁有領(lǐng)先技術(shù)部門的國家有望受益。因此，對于像以色列和新加坡這樣的國家，人工智能系統(tǒng)可能提供最大的相對優(yōu)勢，這些國家可以從技術(shù)變革中受益最多，從而帶來更輕勞動力的經(jīng)濟。