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導語：近日，量子人工智能公司 SandboxAQ 首席執(zhí)行官杰克·D·希達里（Jack D. Hidary）在《華爾街日報》發(fā)表的文章中提出了一個觀點——隨著中國持續(xù)對人工智能、量子技術和新材料等關鍵領域投入資源，美國若要在半導體、能源、醫(yī)藥和金融等領域保持競爭力，僅依賴生成文本、圖像等內(nèi)容的大語言模型遠遠不夠。美國需要的是面向現(xiàn)實世界的新型人工智能模型——基于實驗室數(shù)據(jù)訓練、以方程式輸出為核心的定量模型，使技術能夠?qū)崿F(xiàn)躍遷式發(fā)展。

杰克·D·希達里(JackD.Hidary)

量子初創(chuàng)公司SandboxAQ首席執(zhí)行官

文章原于2月16日刊登在《華爾街日報》，原標題為“America Needs AI That Can Do Math: Language skills won’t be enough to stay ahead of China in the economic sectors that matter”。

隨著中國在關鍵產(chǎn)業(yè)領域加速推進，美國若想保持競爭力，就必須開發(fā)一類全新的人工智能模型——這種模型是為科學與數(shù)學世界而非語言和圖像世界構建的。

以中國此前的五年規(guī)劃為例，中國將生物技術列為重點發(fā)展領域。如今，中國在新型生物醫(yī)藥知識產(chǎn)權和臨床試驗方面迅速崛起，甚至常常超越西方競爭對手。新出臺的中國“十五五”規(guī)劃聚焦人工智能和量子技術，并加強對現(xiàn)實世界其他關鍵領域的投入。“十五五”規(guī)劃還將新材料科學列為關鍵詞，以進一步鞏固中國在關鍵礦產(chǎn)領域的優(yōu)勢。

所謂新材料，包括新的金屬合金以及碳基材料，這些材料可能比鋼等傳統(tǒng)材料更堅固、更輕。新材料科學還包括為電池開發(fā)全新的化學組合，使電池能夠儲存更多能量、充電速度更快且重量更輕。這些技術的應用領域包括高超音速導彈、先進芯片制造、軍艦以及儲能電池等。

以社交媒體和Pinterest圖像訓練的AI模型并不適合這些應用場景，因為這些領域需要的是亞原子層面的物理學理解。我們需要的是面向現(xiàn)實世界的新型人工智能模型——基于實驗室數(shù)據(jù)訓練、以方程式輸出為核心的定量模型，使技術能夠?qū)崿F(xiàn)躍遷式發(fā)展。

在關鍵任務應用中，“幻覺”（hallucination）是絕對不可接受的。未來一個世紀，擁有最強定量人工智能模型和量子技術的國家，將主導全球格局。中國已經(jīng)意識到這一點，并正為此集中發(fā)力。

現(xiàn)實世界人工智能的應用領域包括制藥、半導體、能源和金融服務——這四個行業(yè)的全球經(jīng)濟總量超過25萬億美元。這些行業(yè)依賴的是數(shù)字與方程，而不是語言。

美國用戶最熟悉的人工智能是大型語言模型，它們能夠生成文本、歌曲、圖像、視頻以及其他數(shù)字媒體內(nèi)容。但面向定量世界的人工智能完全是另一回事，其核心目標在于開發(fā)新的醫(yī)療療法、推進新材料科學以及進行先進的風險管理和投資組合構建。機器人和自動駕駛等領域也在迅速發(fā)展，同樣需要能夠幫助這些系統(tǒng)在現(xiàn)實世界中導航的定量模型。

OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）近期也加入了“超越大型語言模型”（beyond LLM）的陣營，指出僅依靠語言模型無法實現(xiàn)通用人工智能。加里·馬庫斯（Gary Marcus，紐約大學神經(jīng)科學名譽教授）多年來一直在強調(diào)這一觀點，如今越來越多的人開始認同。World Labs和AMI是兩家新成立的公司，正專注于開發(fā)這類定量人工智能模型。

伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）認為，當前AI在基準測試（benchmarks）上表現(xiàn)極好，但在真實經(jīng)濟和社會中的實際影響卻明顯滯后，而且模型的泛化能力（generalization）仍舊遠不如人類。圖源：Getty Images

人工智能領域已形成一種共識：模型開發(fā)者幾乎已經(jīng)吸收了所有可以在互聯(lián)網(wǎng)上獲取的數(shù)據(jù)。未來真正改變?nèi)斯ぶ悄馨l(fā)展路徑的數(shù)據(jù)，將不再來自互聯(lián)網(wǎng)，而是來自各個行業(yè)的專業(yè)數(shù)據(jù)來源。例如，在開發(fā)新的醫(yī)療療法時，我們需要來自自動化實驗室的數(shù)據(jù)，這些實驗室能夠進行成千上萬次實驗。這樣的機器人實驗室如今在西方國家和中國都正在出現(xiàn)。

實驗室生成的數(shù)據(jù)還可以通過基于物理學和化學方程的合成數(shù)據(jù)進一步擴展，從而構建更大的數(shù)據(jù)集。隨后，這些數(shù)據(jù)集將被用于訓練專有模型，這些模型采用為特定行業(yè)量身設計的新型架構。

在國防和能源領域，對新型模型的需求尤為迫切。中國在高超音速導彈研發(fā)方面已領先美國。這類導彈的速度可達5倍音速（Mach 5）或更高，相比傳統(tǒng)導彈更難被追蹤和攔截。新材料使這些導彈既輕量又堅固。

中國同樣在電池產(chǎn)業(yè)占據(jù)主導地位，掌握了92%的電池級鋰供應和85%的電池市場份額。若要競爭，美國必須突破以鋰為基礎的電池技術，開發(fā)新的電池化學體系。

同樣，先進芯片制造也需要新的材料和工藝。隨著芯片中晶體管數(shù)量不斷增加，我們正逐漸逼近物理極限。繼續(xù)推動摩爾定律（Moore’s Law）前進，就必須開發(fā)新的材料和設計架構。

定量人工智能模型對于設計這些新材料和芯片拓撲結構至關重要。理論上可以組合的材料元素種類極多，但真正可規(guī)模化應用的可能只有幾十種。計算這些元素的最佳組合遠遠超出了傳統(tǒng)工具的能力范圍。

在金融服務領域，風險計算和優(yōu)化同樣至關重要。市場和交易策略的復雜性不斷提升，傳統(tǒng)風險模型已經(jīng)難以應對。例如在保險行業(yè)，許多風險模型已經(jīng)使用了幾十年，但它們無法捕捉這一市場所需要的時間維度和高維數(shù)據(jù)分辨率。當保險公司想要計算承接其他經(jīng)紀公司保單池所帶來的綜合風險時，實際上幾乎是在“盲飛”。

在資產(chǎn)管理領域，一場潛在危機也正在形成。許多資產(chǎn)管理機構的管理規(guī)模已達到數(shù)萬億美元。如此龐大的體量意味著，這些機構的微小操作都可能影響整個市場。同時，結構化金融工具的復雜性以及私募市場中不斷增加的杠桿，使許多資產(chǎn)在現(xiàn)實世界中的影響遠遠超過其名義價值。大型語言模型并不適合處理這些關鍵任務，而金融市場的穩(wěn)定性在很大程度上取決于我們是否能夠解決這一問題。

中國正致力于主導全球經(jīng)濟的關鍵產(chǎn)業(yè)，并且已經(jīng)在關鍵材料等領域證明了自己有能力做到這一點。新的五年規(guī)劃以高度集中的方式鎖定這些關鍵領域，這也向美國及其盟友發(fā)出明確信號：如果西方希望在競爭中占據(jù)優(yōu)勢，就必須依靠面向現(xiàn)實世界的人工智能實現(xiàn)技術躍遷。

編譯｜周浩鍇 IPP新媒體編輯

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