人工智能正在如火如荼發展著，以深度學習為基礎的AI開發，無疑離不開大數據的支撐。數據就是21世紀的新石油，這種觀點近年來已被世人廣泛接受。這是中國的歷史機遇，14億人口產生的驚人數據量，有著天然的巨大優勢。據中國信息通信研究院發佈的《全球人工智能產業數據報告》，截至2019年3月，全世界最活躍的AI企業基本上是中美兩國平分秋色，美國的AI獨角獸企業為18家，中國為17家，在AI產業融資數量上中國則穩居全球第一。
美國有著多年技術積累，中國有著數據聚集的後發優勢，大油田的開發看來已經勢不可擋，很多人確信，最大的油田在咱家，引領未來AI發展的潮流捨我其誰？
然而事情沒那麼簡單。在AI發展過程中，數據量的優勢並不等於技術優勢，產油量雖然很大，油品卻未必質量一定很高。業界的冷靜思考需要我們認真聆聽。今年7月，芝加哥保爾森研究所的智囊人物MacroPolo寫了一篇文章，他認為大數據不是AI的決定性資源，雖然中國在數據儲備方面有巨大潛力，但美國在數據質量和多樣性方面仍有優勢。他說，“數據與AI實力的關係類似於勞動力與經濟之間的關係，中國可能擁有豐富的工人，但這種勞動力的質量、結構和流動性對經濟發展同樣重要，這一點許多人可能忽略了”。
MacroPolo把數據油田分為5個維度，即：數量、深度、質量、多樣性和訪問權。他在定量分析的基礎上發現，中國在數據深度和訪問量上面有優勢，而美國則在數據質量和多樣性方面有優勢。這一結果也意味著，中美兩國在AI發展上還是有一番PK的，咱的大油田並非一定是好油田。
舉例來說，咱們現在最大的社交信息工具是微信，時時刻刻都在產生海量數據，從購物到理財、從出行打車到餐館訂座，各種數據幾乎應有盡有，全世界再沒有第二個這樣大規模的社交工具了。但是，微信的10億用戶幾乎全是中國人。而谷歌、Facebook的用戶覆蓋了全球不同語言、不同民族、不同膚色和文化的各類用戶，其數據的多樣性遠遠超過微信用戶。假如AI機器學習人臉識別、自動駕駛、口語翻譯等，微信的數據質量顯然比不了人家，這就是量大未必質佳。咱們的人臉識別總不能只認中國人，其餘都認作“老外”吧。
因此，咱們沒有理由守著大油田沾沾自喜，還要高質量開發好、利用好這一資源。眼下世界各國都制定了AI發展的戰略計劃，2017年國務院已經發布了《新一代人工智能發展規劃》，要在2030年成為世界主要的AI創新中心。美國呢，今年2月特朗普也發佈了一項行政命令，要求加大研發投入，維護美國的全球AI領導地位。英國、日本、歐盟也都發布了各自發展AI的中長期計劃。這場技術PK是全人類順應當代科技發展的共同追求，就像現代技術的其他領域一樣，既表現出競爭性更有著相互取長補短的必要性，合作共贏才是大勢所趨。
無論國際社會如何看待咱家的大油田，對我們自己來說都應該本著開放合作的態度發展AI，把海量數據資源轉化為技術互補的優勢，為全人類共同提高AI技術水平做出貢獻。具體而言至少要把握以下3點：
1，以包容合作的態度尋求廣泛合作。要像華為那樣把AI的國際合作看作是技術發展本身的需要，而不可以大油田的擁有者故步自封，更不可搞技術對抗。即使美國那樣以暫時的一些技術優勢刻意打壓，也要儘可能避其鋒芒，尋求對方的有識之士和明智的企業積極開展互利合作，共同發展。
2，合作共贏要注意行業技術的特點。許多技術的國際合作有著無數成功案例，即使有競爭性也主要體現在知識產權方面，國際合作的遊戲規則能夠有效管控。但大數據則不同，它遠不只是知識產權保護的問題。比如各民族的體格數據、疾病譜的DNA數據等，看似科研數據頂多也就是涉及醫藥行業的發展，其實已經涉及到了國家安全利益。這樣的大數據哪些可以、哪些不能外流，立法部門應該儘早做出明確規範。
3，AI相關企業要放眼全球發展。我們不能只盯著自己的大油田搞大開發，而要儘可能走出去，提高數據來源的多樣性。比如微信，應該積極尋求各國人民的生活需求，開發各種語言的用戶，哪怕市場暫時不大也應該積極推進，以持續的積累換取數據的多樣性和質量的提高，從而實現長遠效益。
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