英國人工智慧路線圖及對我國的啟示
人工智慧是新一輪科技革命和產業變革的必爭領域之一。英國高度重視人工智慧發展，成立了專門的人工智慧辦公室，並於2021年1月發布人工智慧路線圖。本文介紹了英國人工智慧發展基本情況和路線圖的主要內容，並對中國的人工智慧發展提出了建議。
英國是人工智慧（AI）的發源地，近年更是將AI作為產業發展的引擎，預計至2030年，AI產業將帶動整個國民經濟額外增長2320億英鎊，佔英國GDP的10%左右。2021年1月，英國AI辦公室發布了《AI路線圖》，進一步明確英國AI發展的戰略和重點，採取選擇性的行動來領導和佔領全球市場。
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英國AI發展概況和路線圖發布背景
1.1 英國AI發展概況
英國對AI總體發展水平的自我定位是世界第三，位居美國和中國之後，並在醫療保健、金融科技等特定應用領域以及AI倫理、治理和安全框架的發展方面處於世界領導地位。
英國擁有領先的AI公司、強大的學術研究文化、極具活力的初創企業生態系統。在科研能力方面，擁有一批國際領先的大學和研究機構，基礎研究實力強，在金融、法律、倫理、語言等領域具有實力突出的技術集群。英國AI公司占歐洲AI公司總數的1/3，擁有200多家AI初創公司，AI相關公司近1000家。不僅擁有Deepmind、Swiftkey和Babylon等具有強大實力的AI公司，還有Kwiziq、Cleo和Mindtrace等一些在教育、個人理財和自動駕駛汽車領域領先的創業公司。英國AI領域的創業和投資非常活躍，根據2020年英國技術企業協會「技術國家」（Tech Nation）發布的《改變世界的英國科技（技術國家報告2020）》，在過去5年中，英國是繼美國、中國之後全球AI投資金額排名第三的國家，交易數量排名第二，並且在前五名國家中是唯一持續正增長的國家。
英國政府2017年提出面向未來10年發展的《產業戰略》，將「AI和數據」列為技術革命和產業發展的「四大挑戰」之首。2017年10月至2018年5月半年時間內，英國政府、議會密集出台《在英國發展AI產業》《英國AI：現狀、願景和能力》《決策中的演算法》等多份相關報告，從戰略規劃、科研投入、人才培養、治理規則、國際合作、政府採購引導等多個方面推動AI發展。
尤其是2018年4月政府與產業界、學術界協商出台《AI產業發展協議》，明確政府投資7億英鎊，產業界投資3億英鎊，合計投資10億英鎊，支持AI發展。隨後成立了專門的AI理事會，協調和監督協議執行；設立了跨政府部門的AI辦公室，負責制定AI戰略、制定政府採購AI框架、指導有關部門實施AI解決方案。
1.2 英國AI治理的重要機構
英國AI辦公室由數字、文化、媒體和體育部（DCMS）與商業、能源和產業戰略部（BEIS）聯合設立，使命是通過與其他組織合作促進AI發展，提供有關數據、技能以及公共和私營部門採用AI的建議，推動負責任和創新的AI技術的應用，造福英國，包括三方面內容：一是服務社會，包括制定AI的倫理規範和治理規則，幫助適應AI對未來工作模式的影響；二是需求和採用，推動和支持跨部門採用AI；三是基礎，確保構建和部署AI的最佳環境——技能、數據、投資和領導力。2020年英國AI辦公室發布《在公共部門使用AI的指南》和《AI採購準則》，就公共部門AI項目的管理和風險控制、倫理和安全保障等進行指導。
英國AI理事會是由產業界和學術界的領導和管理部門代表組成的一個獨立的專家委員會，旨在向政府和AI生態系統的高層領導提供建議，推動和監督產業協議的落實。成員代表其個人，而不是其所屬機構；理事會每季度開一次會，秘書處設在AI辦公室。理事會主席是CognitionX公司聯合創始人塔比瑟·戈爾德斯布（Tabitha Goldstaub），他領導的團隊2016年發表了《倫敦——歐洲的AI增長資本》報告，在英國具有一定影響。
英國議會AI跨黨派小組於2017年成立，由若干名對AI議題感興趣的議員組成，秘書處設在非營利機構大創新中心，通過組織專家聽證會、專門工作組等方式，邀請產學研各界專家與智庫研究AI發展相關政策法規，不定期發布報告。2019年成立了教育、企業應用、公眾參與、數據管理四個工作組。2018年底該小組發布的《2018年英國AI產業》報告，對英國AI產業發展進行了全景式描述。
1.3 英國發布《AI路線圖》的目的
《AI路線圖》是AI理事會成立後發布的第一份報告，呼籲在當前各界對AI支持的基礎上，建立「有所為、有所不為」的全國性AI戰略。報告前言指出，「英國不能而且也不必試圖在所有經濟領域中平等競爭，英國必須謹慎制定戰略，確定優先次序，並採取選擇性行動來領導和佔領全球市場。為此，需要考慮在國際科學和經濟領域內進行合作和競爭的選擇。」
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英國《AI路線圖》主要內容
《AI路線圖》提出英國AI發展的四大支柱：研究、開發與創新；技能與多樣性；數據、基礎架構和公共信任；國家和跨行業的採用。
2.1 研究、開發與創新
路線圖首先強調了三個基礎。一是只有政府為AI的研發與多行業、多領域應用創造條件，AI的全部潛力才能得以實現。二是基礎研究與應用研究、創新、商業化和實施間的相互作用至關重要。孤立地資助優秀的基礎研究或應用研究都可能在產出上有風險，人才很容易轉移到其他國家，競爭優勢可能會輕而易舉地喪失，尤其會向資源多的國家集聚。三是建設AI發展的生態系統，使研究和創新更加面向社會需求。
路線圖提出政府需要在以下三個方面加強研發與創新。
2.1.1 通過建設國家級研究所，提高在全國和球的影響力
阿蘭·圖靈研究所是英國近年新成立的國家級AI和數據科學研究所，在跨行業促進AI研究、吸引人才方面發揮關鍵作用，現有圖靈研究員369位。但該所採取的會員（13所大學）組建模式可能將某些優秀團隊排除在外，需要在虛擬和實體兩方面進一步擴展，增加區域性、地方性的活動，建設全國的總部和網路中心，發揮召集作用。
阿蘭·圖靈研究所作為世界級的國家研究機構，應保障有長期的公共部門資金投入。應積極推動國際合作，領導AI安全和倫理問題研究。如研究從小數據集開始進行機器學習，將機器學習作為全新類型的神經介面技術的一部分等，超越當前基於機器學習的AI技術，發展更安全、負責和可信賴的AI。
2.1.2 目標導向的創新
《AI路線圖》提出，AI有重大前景，具有高風險、高回報的特點，適合目標導向的「登月」（Moonshot）計劃。「登月」計劃是英國擬實施的一個支持顛覆性技術的國家科技計劃，將採取新的組織模式。
重點領域一是開發和建立安全、符合倫理、可解釋和可複製的AI，這將加速AI在眾多行業中的使用；二是開發由英國數字孿生計劃支持的創新生態系統，進行超大規模的現實世界的虛擬優化。AI還在其他領域發揮重要作用，如從根本上加快材料科學發展、開發出存儲可再生能源的新材料，或解決日益複雜的配電網路實時控制、實現凈零排放等。
執行「登月」計劃的載體可以是一系列具有前瞻性的研究、開發和創新構架實驗室，能設計並構建完全工程化的原型和平台，提供靈活的實驗模型。這些實驗室可圍繞「登月」挑戰產生基於視覺的一系列項目，為工業界、學術界和公共部門之間的合作提供服務。
2.1.3 AI改變研究、開發與創新
一是需要繼續對AI自身加強基礎研究。跨學科工作的研究人員需要解決一些仍然存在的基本挑戰，如建立共同的語言來開發數據科學項目或數據集之間的互操作性，推動智能協作。AI系統通常依賴於狹窄的學科基礎，需要擴大到以一種智能方式涵蓋一系列領域。
二是AI技術需要更好地推廣到沒有結構化數據的領域，有效地發揮引導作用。AI正在改變粒子物理學和生物信息學等研究領域。AI和其他數據科學的潛在的顛覆性影響，已開始融入包括社會科學和人文科學在內的各種形式的知識創造中。考慮到海量數據集和計算機功能的可用性，這種顛覆性不但會改變當前搜索文本或大型觀測數據集等效率低下的例行任務，而且將跨越學科界限，發現新模式，提出新問題和見解。
2.2 技能與多樣性
《AI路線圖》提出，要確保提供具有全球吸引力的一流的研究生課程，保障英國作為著名的研究基地的地位。要重視與AI一起工作的人的多樣性，AI社區要反映不同人群。建議對AI的多樣性和包容性水平進行基準測試和取證追蹤，用以數據為主導的決策來決定在何處進行投資，確保將代表性不足的群體納入資助計劃。
2.2.1 AI素養教育
英國的目標是使每個孩子離開學校時都擁有AI基本素養，不僅是理解編程或定量推理的基礎或數學概念，也不只是關於倫理的問題；而是成為有意識和自信的AI相關產品的用戶，知道要問什麼問題、應注意什麼風險、可能產生什麼倫理和社會影響，以及AI可能提供什麼機會。隨著發展，可能需要將AI作為專業課納入課表。AI將成為計算機科學、公民權研究的一部分，也是學習地理或歷史等其他學科的新方法。
2.2.2 繼續教育、高等教育和研究生教育
擴大現有的「高級AI技能培養計劃」的規模並堅持10年，政府投資需要增加到目前的5~10倍。該計劃包括吸引世界一流人才的圖靈研究獎學金項目，以及跨學科的AI相關博士、行業領導的AI碩士和7級學徒計劃等。實施研究生AI和數據科學轉換課程計劃，建立2500個支持發展新技能或再培訓的場所，確保研究生畢業時均具有一定的AI基礎。
2.2.3 對教師的支持
擴展國家計算機教育中心的工作，支持其提供涵蓋所有關鍵階段的AI綜合課程資源，並為教師學習和發展AI知識提供激勵和機會。
2.2.4 終身學習和AI在線學院
所有人均應具有AI和數據素養，了解AI的風險和回報，成為自信且知情的用戶。一是將營業稅減免範圍從研究、開發和創新投資，擴大到特定形式的包括AI在內的再培訓和技能提升的投資；二是創建AI在線學院，提供可信賴的材料，為教師、在校學生和終身學習提供支持，並支持公眾參與公眾對話，推動AI技術負責任的部署。
2.3 數據、基礎設施和公共信任
英國希望成為世界上訪問和使用安全和高質量數據、開發新的應用程序和業務模型的最佳場所；成為公眾能夠對自動決策進行審查和輸入、確保公眾可以信任AI的最佳場所。為此所需的基礎設施不僅是寬頻網路和高性能計算能力等物理設施，而且應包括程序、人員、標準、治理和實踐等虛擬的和社會屬性的基礎設施。
2.3.1 可信任且可訪問的數據
整合併加速所需的基礎設施，增加AI技術可訪問的數據。投資相關組織，將一般原則與特定應用聯繫起來，並採取措施激發創新，實現有價值的安全數據共享。
AI在數據的基礎上蓬勃發展，並且對數據收集、管理和使用提出了新的要求。政府應集中精力制定計劃，安全可靠地提供更多公共部門數據。對於私營部門，除了審核個人數據保護的合規性，監管機構還應幫助企業部署合適的隱私增強措施、創造條件將數據用於AI。應當加快將數據共享協議的想法轉換為可訴諸法規的工作，圍繞數據信託、合作組織和合同等不同數據共享結構，建立法律框架。
2.3.2 公共信任與善治
無論公共還是私營部門，AI和演算法應用都一直遭受公眾懷疑，存在缺乏廣泛合法性的問題。開發和部署可信賴的AI，英國需要改善治理環境，既為企業創新和採用AI提供指導和信心，又向公眾保證AI的使用是安全、可靠、公平、符合倫理的，並得到獨立實體的適當監督。英國必須帶頭尋找方法，通過公眾審查確保公眾信任。
訪問數據是AI發展的基礎。英國要領導數據治理的可能選擇及其用途的開發，領導制定適當的標準，構築未來的數據治理框架。
2.3.3 數字孿生和現實實驗室
具有互操作數據標準的、旨在提高數字孿生能力的擴展程序，可以幫助開發人員探索物理世界中應用程序的潛力，具有更廉價、更快捷、風險更小的特點。
英國國家數字孿生計劃由英國數字建設中心牽頭，將建立一個在整體建設環境中構建數字孿生的信息管理框架。該跨部門國家計劃將是一個「登月」挑戰，鼓勵更廣泛地使用開放的合成數據開發許多特定的、可能給個人或社會帶來巨大風險的潛在AI應用程序。
在開發這些AI應用程序和模型並使用綜合數據進行測試時，必須要在混亂、不可預測和多樣化的現實世界環境中進行建模和演練。為了安全實現這一目標，不造成意外傷害，英國需要在全國範圍內建立起「現實實驗室」（Living Laboratories）網路。
2.3.4 全球領導角色
英國AI研究出版物位居世界第三。為保持英國的全球領導力，英國應加強與法國、加拿大等國家的現有合作夥伴關係；並仔細考慮如何與美國、中國等國家加強雙邊合作，採取有效的戰略行動來塑造全球AI格局，例如2020年9月與美國簽署了加強AI研發合作的宣言。此外，利用英國在「AI全球合作夥伴關係」（Global Partnership for AI，GPAI）中的創始成員資格，目前英國正在其中領導數據治理。
2.4 國家和跨行業的採用
採取具體措施推動商業部門、公共部門、衛生和社會等關鍵領域採用AI技術。
2.4.1 商業部門採用
新冠肺炎疫情加速了電子商務平台和市場等數字系統以及支持遠程工作的工具的採用。應鼓勵企業，尤其是中小型企業對採用AI進行投資。如蘇格蘭的數據實驗室促進了企業和AI專家間的合作，過去5年投資了120個協作創新項目，價值約1200萬英鎊，還啟動了支持中小型企業採用數字技術的「火炬商業資訊服務」。
2.4.2 支持高成長AI初創企業
支持英國的AI初創企業發展，使其能夠更好地獲得數據、基礎架構、技能、算力、專業知識和資金。政府應鼓勵技術企業協會「技術國家」的「AI應用計劃」等舉措，直接支持規模較小的初創企業在英國的發展。英國商業銀行還將對高增長公司額外提供2億英鎊風險投資。
2.4.3 促進公共部門的採用
公共部門是AI創新的優先領域。政府應確保公務員獲得跨部門進行的所有基於AI的工具和項目的信息。應該在基於結果的項目中使用AI，並且僅在絕對合適的情況下使用AI，另外各個部門應互相迅速了解哪些AI是有效的，哪些是需要發展的。之後重點應放在公共部門數據與私營部門數據的鏈接，通過各種數據集更複雜地採用AI。政府應該為跨行業、跨部門和學科的探索性項目提供資金，作為展示AI提升公共服務能力潛力的手段。
2.4.4 健康領域
在大量數據基礎上，通過優先排序和個性化改進對疾病的干預措施，可以使健康領域的收益最大化。英國國家衛生服務體系（NHS）走在採用AI技術的最前沿，推進AI實驗室和AI競賽。
英國有三個特別的優勢領域：一是提出健康數據戰略，通過強大的行業數據治理框架來獲得已清理好的、編碼的和實時的數據；二是為中小企業和英國國家衛生服務體系建立夥伴關係和激勵機制的新模式；三是在英國世界領先的生命科學產業和日益成熟的英國國家衛生服務體系數字化基礎上，AI有潛力更有效地進行大型國家試驗，使英國成為生物醫學研究的理想選擇。
2.4.5 氣候變化
AI技術有助於更好地掌握複雜環境和可持續發展系統，從實時預測供需，到打擊非法森林砍伐、了解北極海冰的減少，AI已發揮作用。除了將AI整合到用於儲能和可再生能源的新材料研究的「登月」計劃，還可考慮跨行業能源和氣候合作的數據集的可訪問性、互操作性和標籤等。使用AI應對零碳凈排放的挑戰，致力於數據訪問和治理，以開發更清潔的系統、產品和服務。
2.4.6 國防與安全
使用AI幫助保持國家安全，與政府部門/機構以及國防和安全公司合作，確保AI可用於評估和應對現代國防和安全威脅與機遇。
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對我國的啟示
為確保在新一輪科技革命和產業變革中佔據優勢，多個發達國家均將AI作為技術和產業布局的重點，從加強國家戰略制定、建立國家級研究機構、組織實施重大項目、加強人才培養和引進等方面積極推動AI發展。
我國2017年發布《新一代AI發展規劃》，提出到2030年成為世界主要AI創新中心的目標。隨後組織實施了「新一代AI重大科技項目」，夯實研發基礎；設立了若干新一代AI開放創新平台，推動AI在更多應用場景中落地，推動傳統產業智能化轉型；還在全國設立了一批新一代AI創新發展試驗區，以AI為引擎帶動地方經濟社會發展。幾年來我國AI得到了快速發展，但仍需在以下幾個方面繼續努力。
（1）加快我國AI基礎與關鍵核心技術研發。
當前我國AI在金融、汽車、醫療、製造、安防等領域的應用發展迅速，很多地方的產業園區建設和投資如火如荼，但在基礎研究、晶元、人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。在晶元和演算法等基礎技術層面，以及自然語義理解、機器學習等關鍵技術層面，需要進行長周期的重點投入，並加大人才培養力度，才能在AI長期競爭中取得主動。
（2）加強資料庫和標準等公共服務平台建設。
AI的基礎是數據，行業發展的準繩是標準。我國市場規模大，有若干領先的互聯網企業，當前在資料庫和標準方面是企業分散建設為主。存在的問題，一是有數據壟斷的隱患，不利於中小企業成長，不利於整體產業生態的健康發展；二是大量公共機構形成的海量數據尚未面向社會被充分發掘利用。我國應建立一批面向行業應用的公共服務平台，如對支撐深度學習的文獻、語音、圖像、視頻、地圖及行業應用數據等AI海量訓練資源庫和標準測試數據等。可考慮借鑒英國國家衛生服務體系將電子病曆數據進行整理開放使用的做法，支持企業開發新穎的診斷方法和療法，加快AI技術在醫療領域的應用。
（3）積极參与AI全球治理。
我國對於AI倫理、安全、法律法規方面高度重視，發布了《新一代AI治理原則》，並將安全與倫理納入AI標準體系結構，但我國倫理規範與立法等方面仍處於起步階段，相關制度較薄弱。美歐等國家和地區正通過「AI全球合作夥伴關係」、七國集團等中國未參加的聯盟機制，積極推動相關國際規則制定。此外，很多國家對我國AI治理情況了解不全面，對我國隱私保護情況、人臉識別技術使用等持有偏見。我國應主動搭建AI治理國際交流平台，積极參与國際規則制定，掌握先機，成為國際規則的主動制定者，而不是被動的執行者。
