2021年和2022年，作者发表了一系列关于不同国家如何实施国家人工智能战略的文章。在这些文章中，我们研究了不同国家如何看待人工智能，并研究了他们的计划，以寻找支持其目标的证据。在随后的一系列论文中，我们研究了谁在国家人工智能治理的竞争中获胜，谁在失败，以及人的技能与技术技能的重要性，并得出了美国需要做些什么才能在这一领域具有竞争力的结论。
自这些出版物发表以来，国家人工智能治理和国际合作取得了一些关键进展。首先，我们的一个关键建议是，美国和印度建立伙伴关系，共同致力于国家人工智能联合倡议。我们的论点如下：“……印度培养的STEM毕业生比美国多得多，美国在技术基础设施方面的投资也比印度多得多。美印伙伴关系在两个方面都让中国黯然失色，成功的伙伴关系可以让美国在人工智能的所有有意义的方面迅速超越中国。”2023年初，美国总统拜登宣布与印度建立正式伙伴关系，以完全按照我们的建议应对中国及其人工智能霸权日益增长的威胁。
其次，正如我们在之前的论文中所观察到的，美国联邦政府对人工智能进行了投资，但主要是以去中心化的方式进行的。我们警告说，这种方法虽然可能最终开发出最佳的人工智能解决方案，但需要长期的发展，因此可能无法实现其所有优先事项。
最后，我们警告说，中国在实现其国家人工智能目标方面已经处于领先地位，并预测中国将继续超越美国和其他国家。现在有消息称，中国计划到2026年将人工智能投资翻一番，大部分投资将用于新的硬件解决方案。美国国务院还报告称，中国在44个人工智能关键领域中的37个领域领先美国。简而言之，中国在大多数人工智能领域的领先优势已经扩大，而美国则越来越落后。
考虑到这些发展，我们目前的博客将研究结果从国家人工智能计划的成就转移到更微观的角度，以了解我们研究中包括的国家的特定计划的要素，以及推动其战略的因素。在宏观层面上，我们还试图了解我们根据文化取向分组的志同道合的国家群体是否对人工智能政策采取了相同或不同的方法。这是在我们之前的帖子的基础上，从潜在的国家特征的角度寻求和确定国家人工智能计划的一致主题。
国家计划的六个关键要素
在本博客中，我们研究的国家包括34个制定了公共人工智能政策的国家，如我们之前的博客文章所述：澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、中国、捷克、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、印度、意大利、日本、韩国、立陶宛、卢森堡、马耳他、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、卡塔尔、俄罗斯、塞尔维亚，新加坡、西班牙、瑞典、阿联酋、英国、乌拉圭和美国。
对于每一项计划，我们都考察了这些国家人工智能计划中的六个关键要素——数据管理、算法管理、人工智能治理、研发能力发展、教育能力发展和公共服务改革能力发展——因为它们深入了解了各个国家如何部署人工智能。在这样做的过程中，我们考察了文化相似国家之间的共性，这些共性可能导致每个领域的投资水平较高或较低。
我们通过通常所说的WEIRD框架来探索相似之处和差异，这是一种基于西方、受教育、工业化、富裕和民主程度的国家类型。2010年，哈佛大学人类进化生物学教授Joseph Henrich提出了怪异的概念。该框架描述了一组具有特定心理、动机和行为的国家，这些国家可以与其他国家区分开来。因此，WEIRD是一个框架，可以根据该框架对各国进行分组和区分，以确定各国在通过共同的国家假设和偏见制定的类似决策过程的基础上处理各种问题的方法是否存在共性。
以下是我们对国家人工智能计划的每个要素的定义，以及它们在WEIRD连续体中的位置。
平面图元素
- 数据管理是指该国设想如何捕获和使用人工智能数据。例如，新加坡计划对数据管理的定义是：“作为国家个人和行政数据的保管人，政府拥有许多公司认为有价值的数据资源。政府可以通过管理、清理和为私营部门提供访问政府数据集的机会，帮助推动跨部门的数据共享和创新。”
- 算法管理解决了国家对算法问题的认识。例如，德国的计划指出：“联邦政府将评估如何使人工智能系统透明、可预测和可验证，以有效防止扭曲、歧视、操纵和其他形式的不当使用，特别是在使用基于算法的预测和决策应用时。”
- 人工智能治理是指人工智能的包容性、透明度和公众信任，以及适当监督的必要性。法国计划中的语言声称：“[i]在一个不平等的世界里，人工智能不应该最终加剧财富和资源的排斥和集中问题。关于人工智能，包容性政策应实现双重目标：确保这项技术的发展不会加剧社会和经济不平等；以及使用人工智能来帮助真正减少这些问题。”
- 总体而言，能力发展是获取、更新和再培训人力、组织和政策资源以适应技术创新的过程。我们研究了三种类型的能力发展——研发、教育和公共服务改革。
- 研发能力发展的重点是政府鼓励私营部门投资人工智能的激励计划。例如，卢森堡计划指出：“经济部在2018年通过研发拨款为人工智能相关项目拨款约6200万欧元，而在2017年为基于这类技术的项目拨款总额约2700万欧元。卢森堡国家研究基金例如，它越来越多地投资于从帕金森病到自主和智能系统等领域的大数据和人工智能相关主题的研究项目，在过去五年中投资约2亿欧元。”
- 教育能力发展侧重于中学后、职业和中等水平的人工智能学习。例如，比利时的计划指出：“总体而言，比利时的人工智能课程在不断增长的同时，也有限且不够明显。尽管PXL大学学院正在开发人工智能学士课程，但迄今为止，还没有完整的人工智能硕士或学士课程。”
- 公共服务改革能力发展的重点是将人工智能应用于面向公民或支持公民的服务。例如，芬兰的计划指出：“芬兰在试点[人工智能项目]方面的优势包括有限和协调的市场、中立性、丰富的技术资源和对立法的支持。在公共行政中推广实验文化为该行业的发展活动带来了更大的灵活性。”
怪异：西方化、教育化、工业化、富裕化和民主化
Being Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic
在我们分析的下一步中，我们确定每个国家的水平，然后根据其怪异程度对国家进行分组。西方使用《世界人口评论》对拉丁西方的定义，并通过加入或退出这一群体来定义，这是一个拥有共同语言和文化背景的国家群体，以西欧及其后殖民足迹为中心。受教育程度基于联合国人类发展指数中的平均受教育年限，其中12年（高中毕业生）被认为是高等教育和低教育的分界点。工业化采用世界银行工业增加值的GDP，其中人均增加值3500美元的中值将工业化的高和低区分开来。富人使用瑞士信贷全球财富数据手册的平均成年财富衡量标准，其中12.5万美元的财富是各国的中位数。民主适用经济学人智库的民主指数，该指数区分了民主政体和威权政体的不同程度，混合政体的中点（10个中的5.0）是民主政体和非民主政体的分界点。例如，澳大利亚、奥地利和加拿大被认为是西方国家，而中国、印度和韩国则不然。德国、美国和爱沙尼亚被视为受过教育，而墨西哥、乌拉圭和西班牙则不然。加拿大、丹麦和卢森堡被认为是工业化国家，而乌拉圭、印度和塞尔维亚则不然。澳大利亚、法国和卢森堡决心致富，而中国、捷克和印度则不然。最后，瑞典、英国和芬兰被认为是民主国家，而中国、卡塔尔和俄罗斯则不然。
图1显示了我们样本中的34个国家，如下所示。结果包括许多西欧国家和一些亲密的贸易伙伴和盟友，如美国、加拿大、澳大利亚和新西兰。
图1：按WEIRD框架分类的国家[1]
通过将每一组国家与我们六个数据元素（数据管理、算法管理、人工智能治理和研发能力发展）的存在或不存在进行比较，我们可以了解每个国家如何单独看待人工智能及其特定分组。例如，日本和韩国在除西方以外的所有领域的投资都很高，都在研发能力发展方面投入很高，但在教育能力发展方面没有投入。
WEIRD框架与人工智能战略的相关性
本博客使用的方法是定性配置分析（QCA），旨在确定一组病例中与结果发生相关的条件的因果配方。在QCA中，每种情况都被视为一种条件配置（如怪异的五个要素），其中每个条件对结果（人工智能策略的一个要素）没有独特的影响，而是与所有其他条件相结合。QCA的应用可以为每个结果提供几种配置，包括识别对结果至关重要的核心条件和不太重要的外围条件。每个计划元素的分析如下所述。
数据管理
数据管理有三种不同的国家配置，这些国家都有高度发达的计划。
- 在第一种配置中，对于WeIRD国家——那些西方国家、工业化国家、富裕国家和民主国家（但没有受过教育；例如法国、意大利、葡萄牙和西班牙）——西方国家是将数据管理作为其人工智能计划一部分的最佳预测因素，而其他组成部分的重要性要低得多。令人感兴趣的是，没有受过教育也是核心，这使得这些国家更有可能将数据管理作为其计划的一部分。这意味着这些国家认识到他们需要在数据管理方面迎头赶上，并已制定计划，利用他们与西方的联系来做到这一点。
- 在第二种配置中，以WEIrD Czechia、爱沙尼亚、立陶宛和波兰为特色，民主是核心，因此是最重要的预测因素，而西方、受过教育和工业化是次要的，因此不那么重要。有趣的是，不富有使这一点更有可能被包括在内。这表明这些国家已经有效地制定了数据管理计划，再次利用其民主盟友这样做。
- 在第三种也是最后一种配置中，包括墨西哥、塞尔维亚、乌拉圭和印度的WeirD国家，唯一重要的因素是民主水平。这些国家能够在低财富、教育和工业化的背景下做到这一点，这表明了对人工智能数据管理的投资作为制定人工智能政策的低成本干预的重要性。
总之，有许多共同点，但一个西方和/或民主国家是一个国家在其计划中制定数据治理战略的最佳预测因素。在西方或民主国家，通常存在大量关于数据治理的公众压力（和担忧），我们怀疑这些国家纳入数据治理是为了满足其民众的需求。
我们还研究了是什么条件导致了缺乏高度发达的数据管理计划。有两种配置的数据管理开发一直很低。在以俄罗斯、阿联酋和中国为特征的第一种配置中，既不富裕也不民主是核心条件。在包括日本和韩国在内的第二种配置中，核心条件不是西方，而是受过高等教育。这两种配置的共同点是，所有国家都是工业化国家，但不是西方国家。这表明，无论西方国家是否民主，数据管理都比非西方国家更受西方国家的关注。
然而，我们也发现，最大的一组国家——样本中的15个WEIRD国家——没有代表性，既不属于高配置，也不属于低配置。我们认为，这是因为人工智能政策制定有多种不同的路径，因此它们并不都强调数据治理和管理。例如，澳大利亚、英国和美国拥有强大的数据治理，而加拿大、德国和瑞典则没有。未来需要进行调查，以区分最危险的国家。
算法管理
对于算法管理，除了墨西哥、塞尔维亚和乌拉圭的WeirD之外，没有明显的模式表明哪些国家承认算法管理的必要性和价值。我们曾怀疑更多的“怪异”国家会对此敏感，但我们的数据并不支持这一观点。
我们研究了算法管理的低结果，发现了两种配置。首先是日本和韩国以及新加坡，那里的核心条件不是西方，而是富裕和民主。其次是俄罗斯、阿联酋和中国，这些国家的核心要素既不富裕也不民主。六个国家的两种配置的共同点不是西方而是工业化。这再次表明，算法管理比非西方国家更受西方国家的关注。
人工智能治理
对于人工智能治理，我们再次发现，除了墨西哥、塞尔维亚和乌拉圭之外，没有明显的模式表明哪些国家将其纳入计划，哪些国家没有。我们认为人工智能治理和算法管理在WEIRD国家将更加先进，因此这是一个意想不到的结果。
我们研究了人工智能治理的低结果，发现了三种不同的配置。首先是日本和韩国以及新加坡，那里的核心条件不是西方，而是富裕和民主。其次是俄罗斯和阿联酋，那里的核心元素不是西方的，而是受过教育的。第三个是weirD印度，那里的核心元素不是西方而是民主。与六个国家的三种配置的共同点是不属于西方分类。这再次表明，与非西方国家相比，人工智能治理更受西方国家的关注。
高研发开发
我们发现了四种配置，对高研发开发有了更清晰的了解。第一种配置是WEIRD的15个国家加上WEIRD国家——捷克、爱沙尼亚、立陶宛、波兰。对于后者来说，尽管它们不是一些较富裕的国家，但它们仍然设法在发展研发方面进行了大量投资。
第二种配置包括WeirD墨西哥、塞尔维亚、乌拉圭和WeirD印度。与数据治理一样，这些国家普遍具有民主性质，但教育、工业化和财富水平较低。
相反，第三种配置包括非西方、非民主国家，如卡塔尔和中国。这将表明，能力发展对这些国家至关重要，而牺牲了其他政策要素。这意味着，对这些国家来说，人工智能应用的投资比其治理更重要。
最后，第四种配置包括非西方但民主的国家，如日本、韩国和新加坡。这将表明，东方，无论是否民主，都与西方一样专注于能力发展和研发投资。
我们没有发现34个国家的低研发开发有任何一致的配置。
高等教育能力
对于高等教育能力的发展，我们发现了两种配置，都具有西方但不富裕的核心条件。第一个包括捷克、爱沙尼亚、立陶宛和波兰，第二个包括墨西哥、塞尔维亚和乌拉圭。这七个国家的共同条件是西方和民主，但不是富裕国家，而前一个国家是教育化和工业化国家，而后者则不是。这些前东方集团和殖民地国家似乎正专注于创造教育机会，以赶上人工智能领域的其他国家。
相反，我们发现了低教育能力发展的三种配置。第一个包括wEIRD日本和韩国以及wEIRD新加坡，代表非西方但工业化、富裕和民主国家。第二个是卡塔尔，不是西方或民主国家，而是富裕和工业化国家，而第三个是俄罗斯和阿联酋。最后一个是weirD印度，它是民主的，但在所有其他领域都很低。这些国家的共同因素是非西方因素，这表明无论其他计划要素如何，改善人工智能成果的教育投资主要是西方现象。
公共服务改革能力
我们没有发现任何高公共服务改革能力发展的一致配置，但我们确实发现了三种低投资的配置。第一个是日本和韩国，第二个是卡塔尔，最后一个是印度。这三种配置的共同核心因素是它们不是西方国家，这进一步突出了西方国家和非西方国家采取的不同方法。
结论
总的来说，我们预计各国会有更多的共同点，其中包括某些元素，我们的结果的分散性可能反映了人工智能采用的早期阶段，各国只是想知道该怎么做。我们相信，随着时间的推移，WEIRD国家将开始在重要的方面达成共识，这些见解将反映在其国家计划中。
我们的研究结果还指出了另一个信息：西方和东方在其计划中对人工智能的发展采取了截然不同的方法。东方几乎完全专注于建设其研发能力，在很大程度上忽视了技术管理的传统“护栏”（例如，数据治理、数据管理、教育、公共服务改革）。相比之下，西方几乎完全专注于确保这些护栏到位，而在建立对人工智能发展至关重要的研发能力方面的投入相对较少。这也许就是许多西方技术领袖呼吁暂停人工智能开发六个月的原因，因为暂停可以让合适的护栏就位。然而，我们非常怀疑，像中国这样的国家是否会看到暂停六个月的明智之举，并可能利用暂停在其研发能力与世界其他地区之间创造更多空间。这种“全天然气，不刹车”的东方哲学有可能造成巨大的全球危害，但不可否认，这将增加他们在这一领域的统治地位。我们毫不怀疑人工智能开发中是否需要合适的护栏，但也同样相信，暂停六个月不太可能得到中国的尊重。由于中国的领先地位，唯一谨慎的策略是在继续从事人工智能开发的同时建造护栏。否则，西方将继续落后，导致发展出一套伟大的护栏，但毫无价值。
[1] 大写字母表示在WEIRD ness元素中为高，而小写字母表示在该元素中为低。例如，“W”的意思是西方的，而“W”的意思不是西方的。
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