2024年5月9日，美国两党议员小组公布了一项法案，法案拟对美国的人工智能模型实施出口管制，并以国家安全的名义授予美国商务部禁止美国人与外国合作开发AI的权力，以保护美国核心技术免受其对手国家的侵害。

美国政府担心，对手国家可能会利用这些人工智能模型来发动侵略性网络攻击，甚至制造强大的生物武器。路透社援引消息人士的话称，美国这一新的限制措施将针对中国、俄罗斯、朝鲜和伊朗。

过去两年，美国已经对中国先进人工智能设备出口设置了一系列障碍，包括对高性能芯片、数据限制措施，以及拟议中关于通过云计算获取算力和AI大模型出口管制的法案。为了保护美国技术及其国家安全，美国正在全面限制中国构建人工智能的核心能力——数据、算力（芯片）、算法（大模型）。

由此引发的三个问题摆在中国人面前：

一

中美人工智能发展进度对比

美国和中国是全球人工智能发展最重要的竞争对手。由于人工智能能极大地增强经济和军事实力，从而增强政治优势，因此两国人工智能的发展备受对方关注。

（1）研究前沿：中国在一半以上人工智能最热门领域的研究领先于美国

多年来，人们谙熟的说法是，虽然中国机构的人工智能论文数量最多，但这些论文的质量并不高，而且中国的研究内容主要是在美、欧及其他国家研究人员取得基础性进展之上的应用。

但美国智库“安全与新兴技术中心”(CSET)在2024年5月的最新研究指出，不仅全球人工智能研究论文数量排名前五的机构都是以中国科学院为首的中国机构，而且将分析范围缩小到“高被引论文”（highly cited papers）时，中国科学院仍然处于领先地位，谷歌位居第二，其次是中国的清华大学、美国的斯坦福大学和麻省理工大学。

CSET 团队的研究负责人扎卡里•阿诺德 (Zachary Arnold) 表示，中国在人工智能研究方面绝对处于世界领先地位，而且在许多领域很可能处于世界领先地位：

（2）产业现状：生成人工智能领域中国相对于美国仍有差距

自从 OpenAI于 2022 年 11 月推出 ChatGPT 以来，美国已经牢牢掌握了生成式人工智能的领先地位，2024年2月份推出的文本视频生成器 Sora 再次在中美之间拉开了差距。

不得不说，OpenAI、谷歌、微软、Meta等美国公司在人工智能研究和开发方面处于领先地位，特别是在自然语言处理、机器学习和生成人工智能等领域。

百度、华为和科大讯飞等中国科技公司，一直致力于开发自己的“完全专有”人工智能模型。然而，科大讯飞副总裁刘聪在2024年3月海南省博鳌亚洲论坛的小组讨论中承认，中国的共识是，我们在生成式人工智能领域与世界领先者“仍有差距”。

根据《纽约时报》采访，十几位科技行业内部人士和顶尖工程师表示，中国目前在生成人工智能方面落后美国“至少一年”，有人甚至认为这一差距有“两到三年”。

二

中国“百模大战”与美国开源模型依赖

随着美国ChatGPT的发布，中国大模型也纷纷涌现，媒体喻之为“百模大战”。目前据不完全统计，中国大模型总数已经达到300个，仅北京发布的大模型数量就达到了160个。

然而，阿里研究院副院长、中国信息化百人会执委安筱鹏近日却坦言，“百模大战”其实并不存在。所谓的“百模大战”中，有真正的AI基础大模型，也有在基础模型上进行微调的垂直行业模型、基于开源模型套壳的模型、套壳微调的行业应用模型，甚至还有传统AI包装出来的伪大模型应用。

“

从AI基础大模型领域来看，能够跟上国际大模型创新步伐的国内选手不超过10个。

”

2023年11月，李开复创办的AI 2.0公司零一万物发布了首款开源预训练大模型 Yi-34B，不过随即被人爆出其架构基本采用了Meta的开源大模型LLaMA，只是重新命名了两个张量。李开复解释称，命名问题确实是己方疏忽，Yi-34B的确是建立在LLaMA上的，就像“大多数其他人工智能公司一样”。他还补充说，“使用开源技术是一种标准做法”。

2024年3月，Meta发布LLaMA 3系列两个开源大模型之后，业界普遍认为其性能超过GPT-3.5，因此百度、阿里、腾讯等国内云厂商迅速抢食LLaMA 3的算力部署需求。

这意味着，多数中国的人工智能模型在某种程度上依赖美国开发的开源模型。

三

美国人工智能模型出口管制真能全面遏制中国吗？

目前，美国的出口管制并未将人工智能作为一个广泛的类别来“管制”，但美国智库“安全与新兴技术中心”(CSET)在其《对于人工智能出口管制，不要忘记“包罗万象”的基础知识》的研究中指出，现有的出口管制控制措施——基于项目的控制、最终用户控制、对美国人的控制——已经使美国人或外国人很难使用美国本土的LLM或其他人工智能系统来帮助其他国家开发武器。

然而，如果美国人工智能巨头有意将其开发的最强大的闭源人工智能模型出售给他国实体，美国政府的确没有任何法律法规可以阻止这一商业行为。因此，作为对过去两年采取的一系列芯片措施的补充，美国出台对于人工智能大模型的出口限制，也在意料之中。

但目前看，这一规则的有效性可能会受到一些限制：

（1）开源趋势

生成式人工智能行业似乎呈现出转向开源模型的发展趋势。最早OpenAI的GPT-1、GPT-2都是开源的，GPT-3开源之后又闭源了。当OpenAI进场的时候，开源才是整个生成式人工智能的主流。

2023年，Meta和IBM成立了“人工智能联盟”，倡导以“开放科学”的方式进行人工智能开发。2024年4月，科技巨头Meta将其最新的LlaMA 3模型完全开源，这意味着任何人都可以检查和使用它。

谷歌在此前将其所有人工智能开发都保留为专有之后，2024年2月开始也更加接近开源。这家搜索引擎巨头表示，其新的人工智能“开放模型”系列将可供免费实验。

未来一段时间内，开源和闭源会形成互相博弈和竞争的格局。但至少，控制它的访问将非常困难。即使对更先进的专有模型实施控制也将具有挑战性，因为监管机构可能很难制定正确的标准来确定哪些模型应该受到控制。

（2）芯片管制的局限性

美国针对中国的芯片出口管制政策虽然在一定程度上影响了中国半导体生态系统，但同时也产生了令美国头疼的后果：中国正在加大对更先进芯片的国内投资，且由于美国芯片公司在中国市场份额的下降和收入的降低，对支撑竞争地位的研发投入也随之降低。

美国最大的人工智能芯片制造商英伟达首席财务官科莱特•克雷斯 (Colette Kress) 在 2024年2 月份表示，英伟达收入“在美国政府2023年10 月实施出口管制法规后大幅下降”。

战略与国际研究中心 (CSIS) 更新美国创新项目主任兼高级研究员Sujai Shivakumar认为，“残酷的事实是，美国公司正在新的环境下与他们的最大客户竞争……美国及其盟国可以显着减缓中国在微电子领域能力的观点只是一种假设”。

美国在芯片领域的出口管制后果，完全有可能出现在人工智能大模型领域。

四

只有“自主可控”才能实现“颠覆式”创新

中国科技部部长王志刚曾经用发动机和足球运动比喻人工智能的发展：大家都能做出发动机，但质量有所不同；踢足球都是盘带、射门，但是要做到梅西那么好也不容易——做到容易，做好很难！

人工智能创新发展中，要在技术指标上接近甚至赶上美国技术，对中国企业来说也许并不困难，但我们要对“百模大战”的真实战况保持足够的清醒。

美国要制定人工智能大模型的出口管制规则，或许就是中国的反思契机：中国要实现人工智能技术的颠覆性变革，必须做到“自主可控”，我们不仅需要技术、知识、金钱，更在于方法论和范式的创新。

作者：《互联网法律评论》

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