США и Китай ведут тотальное соревнование за технологическое превосходство.
"Мы считаем, что в ближайшее десятилетие несколько технологий будут иметь огромное значение", - заявил в сентябре 2022 года Джейк Салливан, советник президента Джо Байдена по национальной безопасности.
В феврале 2023 года Си Цзиньпин поддержал эти настроения: "... нам срочно необходимо усилить фундаментальные исследования и решить ключевые технологические проблемы", чтобы "справиться с международной научно-технической конкуренцией, достичь высокого уровня самодостаточности и самосовершенствования".
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) привлекают внимание политиков по обе стороны Тихого океана. Быстрое совершенствование возможностей "генеративных" технологий ИИ только усилило эту одержимость. Например, Chatgpt анализирует в Интернете человеческий текст, изображения или звуки и создает подходящие симулякры. Если генеративный ИИ окажется настолько преобразующим, то владение технологией может дать экономическое и военное преимущество в главном геополитическом соревновании 21 века.
По некоторым показателям развития искусственного интеллекта Китай некоторое время назад вырвался вперед:
В 2021 году 26% публикаций конференций по искусственному интеллекту во всем мире были получены из Китая, по сравнению с долей Америки в 17%. Девять из десяти ведущих мировых институтов по объему публикаций в области искусственного интеллекта являются китайскими. Четыре из пяти лучших лабораторий, работающих над компьютерным зрением - китайские.
По "базовым моделям" генеративного ИИ Америка лидирует:
Chatgpt и лежащая в его основе новаторская модель - детище американского стартапа Openai. Другие американские компании - Anthropic, Stability AI, Google и Microsoft - имеют свои мощные системы. Ernie, созданный китайским гигантом интернет-поиска Baidu, менее умен. Могущественные технологические титаны Китая - Alibaba и Tencent - пока не представили свои собственные генеративные системы.
Китай отстает от Америки на 2-3 года в построении фундаментальных моделей. Есть 3 причины такого отставания - нехватка данных, оборудования и опыта.
Наличие большого количества данных
Китайское правительство смогло передать компаниям SenseTime и Megvii огромное количество информации о наблюдении за китайскими гражданами. Затем, с помощью ведущих китайских лабораторий компьютерного зрения, компании использовали эти данные для разработки первоклассных систем распознавания лиц.
Это преимущество менее значительно в контексте генеративных ИИ, поскольку базовые модели обучаются на основе объемных неструктурированных данных Интернета. Американским разработчикам помогает то, что 56% всех веб-сайтов написаны на английском языке и только 1,5% написаны на китайском.
Китайцы взаимодействуют с Интернетом в основном через мобильные супер-приложения WeChat и Weibo. Это “сады, обнесенные стеной” - большая часть их контента не индексируется в поисковых системах, и затрудняет восприятие такого контента моделями искусственного интеллекта. Недостаток данных объясняет отсутствие триумфа китайской генеративной системы Wu Dao 2.0, представленной в 2021 году Пекинской академией искусственного интеллекта.
В феврале 2023 года власти Пекина обещали обнародовать данные 115 связанных с государством организаций и предоставить разработчикам моделей 15 880 наборов данных. Правительство Китая хочет ликвидировать "закрытые сады" китайских приложений, что может привести к высвобождению большего количества данных. Последние генеративные модели способны передавать свои машинные знания с одного языка на другой:
- GPT-4 отлично справляется с задачами на китайском языке, несмотря на скудность китайского исходного материала в обучающих данных;
- Ernie от Baidu обучалась на большом количестве англоязычных данных.
Аппаратное обеспечение
В 2022 году Америка ввела экспортный контроль на технологии, которые могут дать Китаю преимущество в области искусственного интеллекта. Речь идет:
- о мощных микропроцессорах, используемых в центрах обработки данных для обучения базовых моделей,
- об инструментах для производства микросхем, позволяюших Китаю самостоятельно создавать такие полупроводники.
Анализ 26 крупных китайских моделей от британского аналитического центра Centre for the Governance of AI показал: более 50% из них зависят от вычислительной мощности американского разработчика чипов Nvidia. Крупнейший китайский производитель чипов SMIC выпустил прототипы, отстающие на одно-два поколения от тайваньской TSMC, производящей чипы для Nvidia. Вероятно SMIC может серийно производить только те чипы, которые TSMC выпускала миллионами три-четыре года назад.
Китай использует обходные пути:
- В марте 2023 года Financial Times сообщила, что компания SenseTime, внесенная Америкой в черный список, использует посредников для обхода экспортного контроля.
- Некоторые китайские компании используют процессоры Nvidia через облачные серверы в других странах.
- В качестве альтернативы используются менее совершенные продукты. Nvidia разработала соответствующие санкциям процессоры, которые на 10%-30% медленнее, чем топовые.
- Такое аппаратное обеспечение обходится китайским клиентам дороже в пересчете на единицу вычислительной мощности.
Китай мог бы частично компенсировать нехватку чипов и интеллектуальных мощностей за счет использования моделей с “открытым исходным кодом”. Например, исследователи из Стэнфорда использовали LLaMA для создания модели Alpaca менее чем за $600. На обучение GPT-4 возможно потрачено $100 млн. Китайские лаборатории впитывают достижения международных исследовательских групп и быстро внедряют их в свои собственные модели.
Американский экспортный контроль не может помешать созданию китайских моделей, но сдерживает китайскую технологическую отрасль в целом и замедляет внедрение новых технологий. В экономике Китая доминируют неповоротливые государственные компании. Некоторые из них сомнительные:
- китайский "Большой фонд" для чипов в 2014 году привлек $50 млрд для поддержки отечественных полупроводниковых компаний, но погряз в скандалах;
- многие новые стартапы только используют ярлык ИИ для получения щедрых государственных субсидий.
Специалисты по искусственному интеллекту
Китайским разработчикам в области ИИ трудно получить доступ к ноу-хау. Америка остается магнитом для мировых технологических талантов:
- ⅔ американских экспертов в области искусственного интеллекта имеют иностранное происхождение.
- В 2019 году доля китайских инженеров составили 27%. Многие китайские специалисты учились или работали в Америке. Пандемия Covid-19 и рост китайско-американской напряженности привели к сокращению их числа.
- В первой половине 2022 года США выдали китайским студентам вдвое меньше виз, чем за тот же период 2019 года.
Китайский бизнес, особенно малый и средний, испытывает нехватку технологов для внедрения и распространения технологий искусственного интеллекта.
Выводы
- Соперничество США и Китая в моделировании искусственного интеллекта приведет к созданию генеративных систем с одинаковыми способностями, даже если для Китая это будет дороже в условиях санкций.
- Способность Америки распространять передовые инновации по всей экономике может сделать её победителем в области ИИ-моделирования.
- Именно более эффективное распространение технологий помогло Америке добиться технологического превосходства над Советским Союзом, который в 1950-х годах выпускал в 2 раза больше докторов наук.
Источник: The Economist
