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中国企业DeepSeek近期推出的AI模型引发美国的高度关注。据香港《南华早报》7日报道,美国国会“美中经济与安全评估委员会”(USCC)6日就中国在AI领域的最新进展召开听证会。会上有专家表示,虽然美国技术在中国AI发展中仍然发挥关键作用,但中国强大的创新动力和“迭代”能力可以克服这一因素。
据报道,美国乔治敦大学安全与新兴技术中心研究分析员汉娜·多门(Hanna Dohmen)在其发言中称,包括DeepSeek-R1在内的中国“最先进”AI模型,“在很大程度上”依赖于其囤积的美制芯片,“随着这些库存在未来几年内耗尽,(美方)管制或导致中外在AI芯片数量和质量上的差距不断扩大”。
尽管多门预计,这有望在中期内减缓中国AI产业发展,但她也认为,美方的管制措施会导致中国企业有更多动力“绕过管制进行创新”。“我们还必须考虑中国自身的创新能力和应对策略。”多门说,“通过限制中国获得芯片和半导体制造设备,出口管制正在激励中国围绕管制进行创新。”
多门在听证会上发言
多门提到,不少中国企业正采用“芯粒封装”(chiplet packaging)等技术战略,聚焦计算效率和算法优化,以规避限制。她就此敦促美国政府制定更有效的出口管制措施,来遏制中国半导体制造能力的提升。
简单而言,芯粒封装就是指将多个小型芯片集成在同一个封装内,使其在功能上相当于一个完整的大型芯片,以较低的成本和相对传统的工艺,实现甚至超过更先进工艺所能达到的性价比。《南华早报》指出,芯粒因此在2024年被《麻省理工科技评论》评选为当年“十大突破性技术”之一。
共同出席听证会的美国无党派智库“特殊竞争研究项目”(SCSP)未来技术平台高级总监、前美国国务院外交官戴维·林(David Lin,音)6日则在其证词中警告,AI作为对中美技术竞争至关重要的“战场领域”和“关键技术”之一,中国在该领域已经对美国“构成竞争”(contested)。
“到2030年,中国的目标是成为‘世界主要AI创新中心’。你可以说,随着DeepSeek-R1模型几周前的发布,中国可能已经朝着实现其2025年目标迈出了一大步。”戴维·林在书面证词中写道。
戴维·林的书面证词截图
在提问环节,“美中经济与安全评估委员会”委员、前特朗普政府官员克里夫·西姆斯(Cliff Sims)质疑这张图表为何将AI分为“竞争领域”而非“美国领先”,声称DeepSeek仅仅是对ChatGPT的“蒸馏”,而这也意味着中国在AI发展上始终会落后美国一步。
西姆斯在听证会上提出问题
对此,戴维·林一方面顺着西姆斯的话,宣称中国在“窃取”美国知识产权方面“有着悠久历史”,一方面又“鼓励”西姆斯换个角度,称中国不应被视为“模仿者”(imitator),而应该被看作“迭代者”(iterator)。
在他看来,中国确实尚未在科学突破方面超越美国,如率先推出mRNA疫苗、ChatGPT、iPhone等,“但中国所做的是,通过其强大的制造实力,在这些创新的基础上进行迭代,使其产品更好、更快、更便宜,而这一过程正通过DeepSeek-R1展现在我们眼前”。
戴维·林本月早些时候接受新加坡《海峡时报》采访时也表示,中美在AI发展上“已经处于并驾齐驱的状态”。他坦言:“如果你在三个月前问我,我还会说我们稳稳领先,但形势变得非常迅速。”
他6日在听证会上进一步强调,DeepSeek公开表示其目标是努力实现通用人工智能(AGI),这一愿景表明了中国“在AI领域的雄心壮志”。AGI是指具备像人类一样的智能水平,能够理解、学习、适应、推理,并在不同领域自主执行任务的AI系统,通常也被视为AI发展的终极形态。
戴维·林指出,如今这场AI技术竞赛实质上是全球科技主导权之争。“这是一个关于争夺先发优势的问题,第一个实现AGI的人将在全球经济、政治及能源供应链方面带来深远的下游影响。”
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戴维·林在听证会上发言
今年1月,DeepSeek发布其最新开源模型DeepSeek-R1,用较低的成本达到了接近于美国OpenAI开发的GPT-o1的性能。这一进展破解了全球AI产业长期以来“堆算力”的路径依赖,其影响波及资本市场。OpenAI随后公开指控DeepSeek通过“蒸馏”技术“违规复制”其产品功能。
所谓蒸馏的理论核心,就是让一个庞大且复杂的预训练AI模型充当“教师”,来训练一个较小的“学生模型”,后者从“教师模型”学习知识,以获得类似性能,但计算成本更低。不少专家表示,蒸馏在AI业内是一种常见的做法,但若涉及直接复制闭源专有模型的输出结构或参数,可能构成侵权。
前百度全球传播主管、前AI条线记者托尼·彭(Tony Peng,音)日前在其专栏梳理,“蒸馏”的具体操作方法有很多:如“监督微调”(SFT),即直接使用“教师模型”生成的输出数据来训练“学生模型”;或是“模型评分”,即让“教师模型”充当“评委”,对模型输出进行评分,并训练“学生模型”更倾向于高分回答;又或是利用“教师模型”为复杂问题生成的多步骤推理链,让“学生模型”模仿这种长链式思维(CoT)的过程。
根据DeepSeek自己发布的技术文档,其R1模型在第一阶段使用了早期模型R1-Zero的输出作为冷启动数据集,由人工标注员优化后进行训练,并在第二阶段继续通过强化学习(RL)进行优化。R1-Zero模型则完全依赖RL,未使用“微调数据集”(fine-tuning datasets)。
此外,DeepSeek去年12月发布的V3模型是使用对R1的“知识蒸馏”等提升了训练效率。技术文档称,DeepSeek-R1作为高级推理模型,其CoT能力被蒸馏到V3,从而提升V3的推理能力。
考虑到OpenAI尚未提供具体证据,其首席执行官奥尔特曼上周又称“没有计划”起诉DeepSeek,目前舆论猜测纷纷。与此同时,也有许多声音指出,OpenAI提出这一指控本身就颇为“虚伪和讽刺”。
“要知道,ChatGPT在训练过程中也使用了《福布斯》或《纽约时报》的内容,这同样违反了它们的服务条款。”康奈尔大学高级访问讲师、曾在谷歌、领英等科技公司从事AI研究的卢茨·芬格(Lutz Finger)说。
硅谷内部也有人提出反思。金沙江创业投资(GSR Ventures)合伙人、长期居住在硅谷的新加坡风险投资人戴维·尹(David Yin,音)对《海峡时报》表示,许多硅谷的AI应用公司陷入思维定势、缺乏创新,导致其盲目扩张,而不是提高效率。
“(在硅谷)当有人想给你数千亿美元时,你所想的就是雇更多人、买更多算力,建造自己的‘核电站’”。他说,“也许中国的参与者不擅长‘从零到一’的创新,但一旦他们掌握了一项技术,就会把它优化到极致,从一做到十、一百。”
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