隨著各國政府和科技巨頭競相主導人工智慧，我們正走向一個危險且目光短淺的未來，一個由少數國家和企業決定技術發展方向，並將塑造整個地球的未來。我不禁對全球爭奪 AI 霸權的局勢感到越來越不安。
這常被描述為一場高賭注的對決——美國對中國，贏家將掌握重塑人類未來的技術鑰匙。作為一個在專業和學術上都深耕 AI 多年的人士，我在此公開指出：這個敘事是極其有害的。由一個國家塑造 AI 發展路徑的想法在結構上極為複雜，可能並非理想。
AI 的全球根源
事實上，沒有任何國家能在孤立中建造 AI，甚至美國也不例外。根據史丹佛的 AI 指數報告，2023 年美國產出了 61 個值得注意的模型。AI 的支柱：人才、硬體和數據，編織成一幅全球的拼圖，沒有任何一個國家能單獨解開並重織。
以人才為例，在美國的所有領先 AI 研究人員中，近 70% 出生或受教育於國外，其中印度和中國是主要來源。美國的 AI 初創公司中，三分之二至少有一位移民創始人。試圖將 AI 國家化，同時排斥外國人才，就像在建一個大腦卻切斷半數神經元一樣。
硬體更是錯綜複雜。像 NVIDIA 這樣的美國公司設計 AI 晶片，但荷蘭的 ASML 製造唯一的極紫外（EUV）光刻機來刻蝕晶片。台灣的台積電生產超過 90% 的先進晶片，日本則提供關鍵材料。關稅和出口管制，例如美中貿易戰中的措施，並不能確保控制權，反而破壞了這個微妙的網絡，增加成本並阻礙進展。
數據，AI 的生命線，更是全球性堅韌。因為多樣且全球的數據對於建立最有效且普遍適用的 AI 模型至關重要。
為何霸權是危險的
即使一個國家能壟斷 AI，也不應該。由美國主導的 AI 生態系統只會形成回音室，將西方偏見深植於全球使用的系統中。
如今，主要的大型語言模型（LLMs）往往反映出狹隘的全球觀點，限制它們有效服務多元化人群的能力。例如，主要基於單一數據源訓練的語言模型，可能無法捕捉文化細微差別或其他地區的變異，這會降低 AI 的準確性和實用性。
更糟的是，單一國家掌控 AI 的控制權，會引發零和的軍備競賽，帶來深遠的後果。美中爭奪 AI 霸權的敘事，常被描述為 OpenAI 或 Anthropic 與 Deepseek 或 Manus 之間的較量，隨著政府積極介入而升級。兩國都在大量投資 AI，視其為一種戰略資源，類似 20 世紀的核能力。如果某個政府偏好的公司獲得最先進的 AI，便可能控制一個具有變革性的全球資產，賦予前所未有的經濟和政治杠杆。
這種動態可能導致極端的審查和門檻設置，超級大國決定 AI 工具和數據的存取。較小的國家可能被迫與美國或中國結盟，重演冷戰時代的核武器競賽。例如，非洲和東南亞的國家可能依賴超級大國，放棄自主權，掌控自己 AI 的未來。一個主導國可以完全封鎖 AI 工具，孤立對手，或向全球市場灌輸其偏好和利益的系統。
這不是安全，而是一場不穩定的危機。由 AI 驅動的自主武器可能引發“閃電戰”，系統比人類更快升級衝突。一個主導國可以利用 AI 進行全球監控或經濟脅迫，激起不滿和依賴。
為何開放是唯一的出路
建立公平的 AI 需要來自世界每個角落的貢獻，但集中系統則掌握著過度的影響力。
例如，Anthropic 突然切斷 Windsurf 對其 Claude 3.x 模型的存取，未事先合作或透明，展示了封閉式 AI 供應商如何單方面封鎖關鍵資源。這種行為不僅偏重企業控制，限制了新興參與者在共享基礎設施上的建設能力。數據本地化法律的崛起也使得存取變得更加困難，使國際合作成為獲取真正代表性數據集的唯一途徑。
AI 增強我們的創造力、工作效率，並幫助我們更快解決問題。但要確保這些生產力的提升惠及所有人，就必須採取全球化、開放且協作的方式。
如果美國在人工智能競賽中“贏得”勝利，世界將會失去
Himanshu Tyagi 是印度科學研究院的教授，也是 Sentient 的共同創始人。
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人工智慧的承諾需要一個徹底開放、去中心化且全球協作的方法。任何不足都可能導致一個脆弱、有偏見且不穩定的未來。
隨著各國政府和科技巨頭競相主導人工智慧，我們正走向一個危險且目光短淺的未來，一個由少數國家和企業決定技術發展方向，並將塑造整個地球的未來。我不禁對全球爭奪 AI 霸權的局勢感到越來越不安。
這常被描述為一場高賭注的對決——美國對中國，贏家將掌握重塑人類未來的技術鑰匙。作為一個在專業和學術上都深耕 AI 多年的人士，我在此公開指出：這個敘事是極其有害的。由一個國家塑造 AI 發展路徑的想法在結構上極為複雜，可能並非理想。
AI 的全球根源
事實上，沒有任何國家能在孤立中建造 AI，甚至美國也不例外。根據史丹佛的 AI 指數報告，2023 年美國產出了 61 個值得注意的模型。AI 的支柱：人才、硬體和數據，編織成一幅全球的拼圖，沒有任何一個國家能單獨解開並重織。
以人才為例，在美國的所有領先 AI 研究人員中，近 70% 出生或受教育於國外，其中印度和中國是主要來源。美國的 AI 初創公司中，三分之二至少有一位移民創始人。試圖將 AI 國家化，同時排斥外國人才，就像在建一個大腦卻切斷半數神經元一樣。
硬體更是錯綜複雜。像 NVIDIA 這樣的美國公司設計 AI 晶片，但荷蘭的 ASML 製造唯一的極紫外（EUV）光刻機來刻蝕晶片。台灣的台積電生產超過 90% 的先進晶片，日本則提供關鍵材料。關稅和出口管制，例如美中貿易戰中的措施，並不能確保控制權，反而破壞了這個微妙的網絡，增加成本並阻礙進展。
數據，AI 的生命線，更是全球性堅韌。因為多樣且全球的數據對於建立最有效且普遍適用的 AI 模型至關重要。
為何霸權是危險的
即使一個國家能壟斷 AI，也不應該。由美國主導的 AI 生態系統只會形成回音室，將西方偏見深植於全球使用的系統中。
如今，主要的大型語言模型（LLMs）往往反映出狹隘的全球觀點，限制它們有效服務多元化人群的能力。例如，主要基於單一數據源訓練的語言模型，可能無法捕捉文化細微差別或其他地區的變異，這會降低 AI 的準確性和實用性。
更糟的是，單一國家掌控 AI 的控制權，會引發零和的軍備競賽，帶來深遠的後果。美中爭奪 AI 霸權的敘事，常被描述為 OpenAI 或 Anthropic 與 Deepseek 或 Manus 之間的較量，隨著政府積極介入而升級。兩國都在大量投資 AI，視其為一種戰略資源，類似 20 世紀的核能力。如果某個政府偏好的公司獲得最先進的 AI，便可能控制一個具有變革性的全球資產，賦予前所未有的經濟和政治杠杆。
這種動態可能導致極端的審查和門檻設置，超級大國決定 AI 工具和數據的存取。較小的國家可能被迫與美國或中國結盟，重演冷戰時代的核武器競賽。例如，非洲和東南亞的國家可能依賴超級大國，放棄自主權，掌控自己 AI 的未來。一個主導國可以完全封鎖 AI 工具，孤立對手，或向全球市場灌輸其偏好和利益的系統。
這不是安全，而是一場不穩定的危機。由 AI 驅動的自主武器可能引發“閃電戰”，系統比人類更快升級衝突。一個主導國可以利用 AI 進行全球監控或經濟脅迫，激起不滿和依賴。
為何開放是唯一的出路
建立公平的 AI 需要來自世界每個角落的貢獻，但集中系統則掌握著過度的影響力。
例如，Anthropic 突然切斷 Windsurf 對其 Claude 3.x 模型的存取，未事先合作或透明，展示了封閉式 AI 供應商如何單方面封鎖關鍵資源。這種行為不僅偏重企業控制，限制了新興參與者在共享基礎設施上的建設能力。數據本地化法律的崛起也使得存取變得更加困難，使國際合作成為獲取真正代表性數據集的唯一途徑。
AI 增強我們的創造力、工作效率，並幫助我們更快解決問題。但要確保這些生產力的提升惠及所有人，就必須採取全球化、開放且協作的方式。
如果發展仍集中在少數國家（或企業），我們可能會阻礙創新、加劇不平等，並將未來的關鍵決策權集中在少數人手中。
開源模型打破壟斷和封閉系統。當班加羅爾到波哥大的開發者能在同一基礎上建設，我們就會迎來一波創意浪潮，這是任何單一實體都無法匹敵的。歷史證明，開源項目，不論在軟體還是科學領域，都能繁榮昌盛，因為它們能挖掘全球的人才和思想資源。AI 也不例外。
去中心化同樣至關重要。集中式系統脆弱，易受單點故障影響，也容易被濫用。去中心化的方法可以分散風險與責任。只要看看最近的全球 ChatGPT 故障，就能明白當集中伺服器崩潰時會發生什麼。對某些人來說很煩，但對其他人來說卻是嚴重的。
但如果我們在醫療、基礎設施、教育或緊急應變中更依賴 AI 呢？想像一個不會因某個國家拉動扳機或某家公司切換開關而崩潰的 AI 基礎設施。這才是我們需要的未來——一個沒有單一玩家掌握所有鑰匙的世界。
呼籲數位國際主義
因此，當有人問我：“誰應該領導 AI：美國還是中國？”我的回答是細膩的。我們需要數位國際主義：共享工具、共享標準、共同責任。AI 不像石油或鋼鐵，它不是一種資源，也不是一件武器。它是一項將重新定義我們生活、工作和解決世界最艱難問題的技術。因此，把它當作國家資產或企業戰利品，都是對其本質的誤解，也危及其未來。
歐盟的基於權利的 AI 法案、中國的國家驅動模式，以及美國的市場導向策略，各有優缺點，但都不是完整的答案。我們需要對話，而非支配。世界其他地區，如印度、巴西、尼日利亞等，也在這項技術中擁有平等的利益。我們不能只信任一個國家，無論它多麼善意，也不能讓 AI 成為支配工具，而非進步的推手。
全球治理並不意味著放棄控制，而是建立一個基線的存取和問責制度，讓所有人都能受益。開源框架、透明開發和協作監督，可以確保 AI 服務於人類，而非少數特權階層。美國仍可以領導，但不是通過壟斷權力。 它可以以身作則，建立為全球服務、共同參與的系統，而非排除的系統。
關於作者：
Himanshu Tyagi 是印度科學研究院的教授，也是 Sentient 的共同創始人。他在信息理論、AI 和密碼學方面進行了基礎性研究，並創立了多家涉及加密、AI 和通訊的公司。Himanshu 致力於打造連接未來的技術和產品，讓由 AI 和加密推動的信息網絡驅動人類的所有願景。
他曾獲得印度國家科學院青年科學家獎、馬里蘭大學的早期職業傑出校友獎，曾擔任《信息理論匯刊》的副編輯，並在頂級會議上多次獲得最佳論文獎。他出版了一本名為《信息理論密碼學》的書，與劍橋大學出版社合作出版。