美国和中国之间所谓的“人工智能竞赛”越来越多地被众多行业和国家安全行动者用来抵制针对美国大科技公司的监管干预。反过来，政府迅速采取政策，加大对大规模人工智能开发的支持力度。
这至少出现在三个政策领域：反垄断或促进竞争监管；数据隐私；以及增加政府对人工智能发展支持的产业政策。
围绕中美人工智能竞赛的论调已经从零星的对话点演变为越来越制度化的立场，表现为政府、军事和技术行业参与者之间的合作倡议，并通过立法和监管辩论得到加强。
这些举措明确了人工智能系统（以及生产这些系统的公司）的概念，不仅是作为商业产品，更重要的是作为国家战略资产。
在2019年AI Now报告中，我们将美中之间所谓的“AI军备竞赛”的出现标记为公众话语中的一个镜头。确定这一叙事的最响亮支持者——来自科技行业和美国国防机构的主要声音——阐明了这种特殊的技术进步观点所支持的利益和相互关联的权力结构。在美国，很明显，与中国的所谓“人工智能竞赛”不仅引发了跨党派的胃口，以增加对逐步升级的人工智能开发和部署的支持，但也有助于抵制对更缓慢、更有意的开发和更强有力的监管保护的呼吁。
自那时以来，这种言辞不仅持续存在，而且影响也在扩大，在政策领域更为刻意地使用，以倡导与最大的科技公司保持一致的利益。试图激起人们对这是一场比赛（或“AI加速的比赛”）的担忧)用特别竞争研究项目（SCSP）的话来说，美国已经落后了，该组织由谷歌前首席执行官埃里克·施密特（现为Alphabet）主持，“危险而不知不觉地接近割让”-旨在强调紧迫性并刺激政策行动。这个 时间表下图显示，人工智能与中国的竞争已从零星的对话点演变为日益制度化的立场，表现为政府、军事和技术行业参与者之间的合作倡议，并通过立法和监管辩论得到加强。例如，我们看到国会授权的国家人工智能安全委员会（NSCAI）的无缝发展私人资助的SCSP成立于2021年10月，由同样的领导层（埃里克·施密特（Eric Schmidt）和前国家安全局官员伊利·巴伊拉克塔里（Ylli Bajraktari））领导，并与国家安全顾问委员会（NSCAI）共同制定了目标。SCSP明确建立在1956年洛克菲勒冷战特别研究项目的基础上，并围绕着适应“人工智能时代”的冷战思维而构建
这些倡议将人工智能（以及越来越多的其他技术，如5G、量子计算和区块链）作为战略技术的概念具体化，不仅要将其视为商业产品，更重要的是要将其与生产这些技术的公司一起视为战略国家资产。（SCSP将技术平台称为“强大到不容忽视的治国工具”。）)这一逻辑转化为政策领域，以抵制针对这些公司的监管干预，并寻求国家对特定类型的大规模人工智能创新的更大支持。这在至少三个政策领域中最为明显：反垄断或促进竞争监管；数据隐私监管；以及为人工智能发展分配公共资金的产业政策措施。
基于美中“人工智能竞赛”的反垄断论据正受到行业利益方的冷嘲热讽——然而拜登政府发布了《关于促进美国经济竞争的行政命令》，对这种逻辑提出了一个明确的反驳：它提出了一种竞争性的技术产业，作为倡导国家利益的最明确途径。对于那些真正致力于实现这一目标的人来说，竞争执法是我们实现目标的关键部分。
2019年，谢丽尔·桑德伯格（时任脸书首席运营官）她警告说，对像她雇主这样的美国科技公司的强烈反对忽视了中国公司没有受到类似的审查：“虽然人们担心科技公司的规模和实力，但在美国，人们也担心中国公司的规模与实力，以及这些公司不会解体的认识。”美联社拍摄的马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在国会听证会上的个人笔记更明确地说：“解散FB？美国科技公司是美国的关键资产；解散加强了中国公司。”
随着新的反垄断执法和反竞争监管在全球范围内获得势头尤其是拜登政府这种辩护及其支持者的声音越来越大。这一论点的一个版本利用了两党对中国经济主导地位的担忧，并警告说，任何考虑“解散在人工智能领域大量投资的美国公司[……]的人都应该三思而后行。”更值得注意的是，针对这一论点的以国家安全为中心的理由越来越多。2021年，CCIA，一个行业游说团体，其成员包括亚马逊、苹果、谷歌、脸书等，发表了一份名为“众议院反托拉斯法案引发的国家安全问题”的白皮书这揭示了促进竞争立法威胁国家利益的几个原因，包括：
- 美国创新与选择在线法案会影响公司抵御恶意活动的能力。
- 通过支持服务交换（ACCESS）法案增强兼容性和竞争通过迫使美国领先的科技公司共享数据并确保与其他组织（包括外国实体）的互操作性，可能会影响国家安全。
- 平台竞争与机会法案将严重限制美国公司的并购能力，但不适用于外国竞争对手。
- 终止平台垄断法案由于并购限制，与国际竞争对手相比，美国公司也将处于劣势。
这些说客辩称，这些法案加在一起，将有滥用美国知识产权和数据的风险，从而威胁国家安全；减少美国执法部门对有效数据的访问；降低美国打击外国错误信息的能力；阻碍网络安全工作；给予外国公司相对于美国公司的优势，但没有任何互惠；以及“破坏美国科技领导力”
在这一游说尝试之后，又收到了一封措辞相似的信来自前高级国防官员。A后续政治调查显示，所有12个签署方都与Big Tech相关或由其资助的组织有关联。
然而，也有令人鼓舞的迹象表明，这种说法并没有在美国政府内部得到全面内化。2021年7月，拜登政府发表了一项大胆的支持竞争的声明，其竞争行政命令直接针对这种反竞争游说的逻辑，声明“应对外国垄断和卡特尔势力不断增强的答案不是容忍国内垄断，而是促进国内和世界各地大小企业的竞争和创新。”
与此同时，对于那些认为中国的威胁应该排除美国的反竞争监管的人来说，相当尴尬的是，中国政府已经采取了几项公开行动，对阿里巴巴和腾讯等本国冠军采取了更严厉的反垄断执法措施。一些人认为，这标志着中国政府重申对私营行业的控制，利用竞争执法的威胁，促使这些公司将其商业战略与政府的产业政策相一致。当被问及中国对自己的大科技公司日益增长和咄咄逼人的立场时，联邦贸易委员会主席利娜·汗（Lina Khan）默示了这一分析：“各司法管辖区都承认，如果允许不受约束的垄断权力集中，其权力可以与国家相匹敌。”
围绕中国隐私监管方法的支持松散的主张正被用来倡导竞争到底。
在数据隐私和人工智能责任领域，与围绕反垄断的对话类似，中美“人工智能竞赛”被用作反对进一步监管的杠杆。在这种情况下，公司在如何使用其用户数据方面提出的任何限制或增加的摩擦都与中国公司不受限制地访问公民数据以及中国政府只支持而不是阻碍这种访问的概念形成了对比。马克·扎克伯格指出，面部识别的同意要求会带来“落后于中国竞争对手”的风险最近，美国商会（US Chamber of Commerce）副会长辩称，拟议的联邦隐私法案《美国数据隐私与保护法案》（American Data privacy and Protection Act）旨在使美国与欧盟以及越来越多制定数据隐私法的国家保持一致，在“美国正在与中国进行全球竞争，以在人工智能领域引领世界”之际，可能会阻碍美国公司的竞争力虽然中国政府对其公民生活进行监视和入侵的记录有据可查，但这些将中国视为监管真空的说法与中国日益增长的数据安全和数据保护监管体系相矛盾。虽然这些分析人士既不认为中国的隐私监管足够，也不认为这些法律可以保证有意义的执法，但他们确实消除了任何关于中国公司可以不受监管地访问其被允许收集和使用的个人数据的懒惰说法。当谈到缺乏联邦隐私保护时，他们还将美国作为全球局外人引起更多关注。
政策界另一个松散支持的论点是，中国科技公司受益于中国社会不那么关心隐私的说法。例如，Kai-Fu Lee（风险投资家、前大科技工程师）指出，“中国用户倾向于为了安全或便利而交换一定程度的隐私。”事实上，政策专家指出，美国反对中国数据收集的立法提案并没有解决美国谷歌、苹果、脸书和亚马逊等公司收集和货币化的大量用户数据。这种说法也与中国日益增长的消费者和工人激进主义相矛盾，这种激进主义抵制与技术相关的担忧，例如在公共场所和住宅区使用面部识别这一备受争议的问题。
我们开始看到在算法或AI责任框架的背景下出现类似的反监管争论。例如，SCSP（由前科技行业高管和国家安全官员运营的私人资助游说组织）将美国与欧盟拉开距离，欧盟正在辩论旨在监管人工智能技术的立法。相反，有一种观点认为，美国应该致力于AI的“非监管治理方法”，而不是明确定义这些方法是什么，或者它们在实践中如何工作。
越来越多的两党共识支持政府加大干预力度，将人工智能发展成为一项战略技术，以确保未来繁荣。
虽然政策倡议通常将其作为“民主化”和解散人工智能行业的手段，而没有经过深思熟虑，但这种说法是站不住脚的。当前的产业政策提案声称“使人工智能民主化”，但最终有可能以巩固大科技公司优势和权力的方式进行构建。
与中国的“人工智能竞赛”可能是政策工具激增背后最富有成效的论点，这些政策工具增加了政府对人工智能和其他辅助战略技术（如半导体）开发的支持和资金。尽管“产业政策”一词在美国政治中历来是一个令人不安且两极分化的词，因为它与中央主导经济体有联系（SCSP称之为“令人担忧的标签”），它正得到越来越多的两党支持，这反映了美国政治中一种日益增长的趋势，即将国家利益与促进某些经济部门联系起来。
值得注意的是，这一支持政府加大对发展人工智能产业支持力度的论点最初是以批评科技行业私营部门整合的形式形成的。NSCAI在2022年的最终报告中表示，人工智能产业的整合对美国竞争力构成“威胁”，并详细分析了其他经济部门（从小型人工智能初创企业到地方、州和联邦政府）的“人才外流”如何流向硅谷的几家大型科技公司，除了训练大型人工智能模型所需的天文计算成本外，这意味着“人工智能初创公司在美国的增长道路越来越窄。”他们甚至认为，高度集中的科技产业导致了人工智能领域缺乏多样性，从而限制了“构建公平、包容的系统”的能力这种观点认为，这是一个问题，因为商业优先事项正在推动技术议程，而不是有组织的公私合作，因此最终的建议是将公共和私人资源“混合”到这些战略技术领域。
然而，这种对私营企业合并的关注在其他组织提出的政策建议中仍然是肤浅的。国家人工智能研究资源（NAIRR）是由国家科学基金会和白宫科技政策办公室设计的一项倡议，它引用了国家科学与技术促进委员会（NSCAI）的报告，同时提出了一种全国各地的研究人员可以访问的人工智能数据和计算基础设施公共资源，目的是“使人工智能民主化”以及解决整合问题。然而，正如我们在向NAIRR工作组提交的一份正式文件中指出的那样，NAIRR项目目前的设想是依靠“利用公私伙伴关系”来提供这种资源，而不是由政府自己创建这些计算资源，以构建替代大技术基础设施的方案。这进一步说明，唯一可行的短期至中期方案是NAIRR所需的基础设施将由目前控制它们的同一家大科技公司授权。斯坦福大学人类中心人工智能研究所（HAI）的所长将NAIRR项目的概念化归功于自己，他明确指出了这些依赖关系，并辩称“商业云提供商已经在进行创新，他们投入大量资金以保持其最新，”因此，政府没有必要自己创造这些资源。NSCAI和SCSP的建议也为一系列立法铺平了道路，这些立法明确侧重于加强政府对美国科技发展的研发支出（包括制造业补贴），而没有明显侧重于减少对大型科技数据或计算基础设施的依赖。
固有的矛盾比比皆是，尽管很少有任何细节被分解。一方面，利用“军备竞赛”叙事立场的修辞手法是“指挥和控制”与西方自由主义政治经济中的私营企业自由相比，中国经济经常缺乏国家与私营部门的分歧（这是最近限制美国人投资中国技术的一个关键理由）。)但是，旨在解决军备竞赛的政策建议是围绕美国在人工智能和相关战略技术领域的产业政策发展而制定的，这使得这种差异越来越不稳定。虽然公共投资的注入与人工智能的“民主化”被松散地混为一谈，但实际上，将人工智能确定为战略性国家资产最终会增强最大科技公司的优势，并最终保护这些公司免受结构性监管。所有这些运动目前都在很大程度上不受约束地展开，值得仔细审查。
请参阅以下与美中AI军备竞赛相关的事件时间表。
