2025年4月,蘭德發布了題為《超越通用人工智能的曼哈頓項目》(Beyond a Manhattan Project for Artificial General Intelligence)的評論文章,該文章介紹了美國國會下屬的美中經濟與安全審查委員會建議設立國家級通用人工智能(AGI)項目,引發關于戰略路徑的廣泛討論。啟元洞見編譯文章主要內容,旨在為讀者了解當人工智能在社會廣泛擴散、民生領域落地、技術路線多元化、安全保障體系與數據基礎設施建設等方面全面布局,提供參考。
2024年11月,美國國會下屬的美中經濟與安全審查委員會(USCC)建議國會設立一個類似“曼哈頓計劃”的國家級項目,用以推動通用人工智能(AGI)的發展。有學者認為,盡管AGI對經濟與國家安全至關重要,但將AGI這一重大項目比作專注性極強的“曼哈頓計劃”,在戰略上是一個錯誤。相較之下,將其類比為更廣泛、更具全民參與性質的“阿波羅計劃”,則更適合推動全社會的發展。
盡管在當前美國聯邦政府裁減支出的背景下,設立如此大規模的國家項目似乎不太現實,但事實上,要實現特朗普政府提出的“提升美國全球人工智能主導地位”的目標,就必須開展這種全社會層面的努力。
AGI具有在科學、經濟和國防等諸多領域顯著加速問題解決能力的潛力。美國所需的AGI需實現四個關鍵目標:值得信賴、體現美國價值觀、廣泛造福國民、增強國家與經濟安全。其中,“值得信賴”是所有目標得以成功實現的基礎。公眾只會采納他們信任的人工智能技術,一旦公眾信任流失,往往會導致過度監管和技術采用受阻。
研究顯示,人們在理解技術的風險與收益、知道如何應對風險、并認為收益大于成本的情況下,才會信任這項技術。“曼哈頓計劃”和“阿波羅計劃”體現了兩種截然不同的技術推進路徑。兩者都是龐大的政府主導項目,每年消耗約占美國GDP 0.4%的資金(按今日價值約為1000億美元)。但“曼哈頓計劃”是一個高度機密的軍事主導項目,目標單一——制造原子彈。
相比之下,“阿波羅計劃”是公開的、由民用機構主導的全民性工程,發展了許多軍民兩用技術(如先進的制導和推進技術),廣泛造福了軍事和民用領域。
一
“曼哈頓計劃式”路徑的風險
核能產業為技術發展提供了一個值得警惕的前車之鑒:盡管在過去70年里,美國僅因核能事故導致11人死亡,但由于其與核武器之間的關聯,以及人們對輻射這一“隱形威脅”的恐懼,它仍然失去了公眾信任,從而嚴重阻礙了其廣泛應用。將通用人工智能(AGI)比作“曼哈頓計劃”,將從根本上破壞前文所提及的“信任”目標。民主制度建立在權力分散的基礎上,而一個秘密、集中化的AGI研發項目將使權力高度集中于少數人手中,將激起公眾對人工智能的懷疑。
此外,“曼哈頓計劃式”的路徑可能會加劇技術競賽。當前人工智能的發展遵循“擴展規律”(scaling laws),這意味著需要在算力、數據中心和能源基礎設施上投入巨資。把AGI視為一種“奇跡武器”,認為其本身就能帶來決定性的戰略優勢,這種想法既危險又誤導。這種思維是“曼哈頓計劃”框架下的錯誤遺產,它忽視了AGI更有可能成為一種通用技術,在無數領域和情境中都具備價值。
二
“阿波羅計劃式”模型的優勢
“阿波羅計劃”留下的遺產,是全社會范圍內的科學創新、透明與開放,以及美國在太空領域
的主導地位。美國國家航空航天局(NASA)通過教育推廣將太空探索的熱情帶入全國的校園,讓學生接觸真實的工程挑戰,并通過獎學金項目為數千人開啟了通往STEM職業的路徑。
以“阿波羅計劃”為藍本的AGI(通用人工智能)國家項目可以追求以下幾個關鍵目標:
首先,該項目將加速人工智能在美國社會的全面擴散和深度嵌入。雖然一些短期項目可能在成本效益上更具吸引力,但它們難以推動實現真正技術領導力所需的系統性變革。正如丁杰瑞(Jeffrey Ding)指出的,一個國家的技術實力,關鍵在于其能否將先進技術在整個經濟和社會中有效推廣和落地。
僅擁有最前沿的人工智能研發成果遠遠不夠。美國還需要具備將這些技術廣泛應用于經濟、國防、醫療、教育等多個關鍵領域的能力。這意味著,公眾不僅要理解人工智能的潛力,學會高效使用人工智能工具,還應具備識別和應對相關風險的意識,并積極參與人工智能治理,成為負責任的技術共同體成員。
為了推動人工智能的廣泛普及,該項目應推動多項基礎性舉措:一是全面提升人工智能教育體系,覆蓋從K-12到終身學習的各類群體;二是設立類似農業推廣服務的人工智能推廣機構,特別支持中小企業在技術采納上的轉型升級;三是建設各行業垂直領域的共享基礎設施與工具平臺,降低應用門檻,加速技術轉化。通過這些措施,人工智能才能在全社會實現有效擴散。
第二,該項目將聚焦于可量化成效的民用應用,切實改善美國人民的日常生活。雖然州政府和公民社會在實施與本地化過程中發揮關鍵作用,但聯邦層面的規劃能夠提供戰略協調、基礎資金與公共基礎設施,進而放大各方的作用力。該項目不會將AGI視為技術競賽目標,而是致力于推動個性化教育、人工智能輔助醫療、更高效的公共治理、先進的網絡防御等現實應用,確保國家投入轉化為普惠民眾的實際收益。
第三,該項目將資助超越當前商業重心的多元技術路線研究。目前,私營部門主要集中于基于Transformer架構的生成式人工智能,存在路徑依賴風險。聯邦資助應主動探索可能通向更高效AGI的替代技術,推動技術多樣化,避免陷入單一范式。
第四,該項目將重視基于證據的安全與保障研究。預計到2027年,訓練最先進模型的成本將達到千億美元級別,這使得它們成為關鍵的國家資產。必須防范模型被竊取、操縱,嚴防重大事故發生,并實施強有力的安全保障機制,以維護公眾信任與促進技術采納。政府還需與私營部門協作,通過嚴格測試識別并應對國家安全威脅。
第五,該項目將建設統一、高質量的國家數據基礎設施,以全面釋放AGI潛力。當前大型模型雖擅長處理海量文本,但真正的變革性AGI還需來自具身人工智能與物理世界交互所產生的結構化數據,特別是關于人類專家在現實場景中解決復雜問題的知識記錄。該數據基礎將成為AGI研究及其在民用和國防領域中應用的戰略資產。盡管部分州(如紐約州、加州)已在探索數據治理路徑,但地方規則碎片化可能加重企業合規負擔,制約跨地區協作。因此,應由聯邦牽頭,推動政策統一、數據互操作,就像“阿波羅計劃”曾在測量與儀器領域實現技術躍遷,AGI的“登月行動”也必須在數據體系建設上取得革命性突破。
第六,該項目將大力投資于美國清潔高密度能源生產能力,特別是核裂變技術,以確保AGI發展所需的能源供給。與此同時,可借助人工智能創新能力,如預測建模、實時負荷管理與能效優化,從發電廠設計到電網調度全面提升能源系統效率,實現人工智能與能源的良性協同。
最后,該項目將推動AGI國際戰略,防止中美陷入激烈的技術軍備競賽。若將AGI開發比作“曼哈頓計劃”,反而可能引發本應試圖避免的對抗局勢;而若以“阿波羅計劃”為愿景,強調和平、科學與全球福祉,有助于降低沖突風險,集中資源推動社會廣泛轉型與技術普惠。
總之,AGI發展路徑的選擇并非僅是“敘事風格”的問題,而將決定未來技術架構、利益分配格局及其在民用與國家安全領域的深遠影響。如果美國要發起國家級AGI項目,最值得效仿的模式應是“阿波羅登月”式的計劃:在保障國家安全的同時造福民眾、凝聚共識,并向世界再次證明——民主制度與開放創新才是人類科技進步與文明前行的最佳路徑。
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