內容提要：人工智能的廣泛應用推動著人類社會進入智能時代，未來十年左右的國際關系也會隨之發(fā)生變化。在世界經濟發(fā)展層面，人工智能既順應了2017年以來全球經濟緩慢復蘇的趨勢，為新一輪世界經濟增長注入新動力，也給全球經濟帶來新的挑戰(zhàn)，非但無法改變全球資本主義體系內在矛盾所引起的問題，甚至會進一步激化這種矛盾，助推一次破壞程度更大的經濟危機產生。在全球武裝沖突層面，人工智能雖然暫時不能讓全球軍事力量對比產生根本變化，但是會在各國掀起新一輪軍備競賽，刺激西方國家對中小國家發(fā)動戰(zhàn)爭的意愿，加劇世界范圍內的武裝沖突與戰(zhàn)爭，恐怖襲擊與核擴散的風險同樣會進一步加大。在國際政治互動層面，人工智能能夠大幅提升政府運轉效能，使國家之間的外交活動更為便捷和有效，使國際權力角逐的面貌發(fā)生巨大變化，同時，西方國家與其他國家之間的宣傳戰(zhàn)也會出現新形式。

 

    關鍵詞：人工智能；國際關系；世界經濟；武裝沖突；國際政治

 

    作者簡介：黃忠，廣東外語外貿大學21世紀海上絲綢之路協同創(chuàng)新中心，加拿大研究中心。

 

　　 標題注釋：本文系2018年度教育部人文社會科學研究青年基金項目“中國參與全球公域治理的制度性權力建構及其路徑選擇研究”(項目編號：18YJCGJW005)的階段性成果。

　　近年來，以人工智能為代表的新技術正引領第四次科技革命創(chuàng)新，推動著人類社會進入智能時代。（1）毫無疑問，它不僅會以超乎我們想象的程度再次塑造人類生活的方方面面，而且會極大改變我們對于社會科學的認識。在全球化時代，深入考察人工智能這一新技術對于未來十年國際關系的影響，無疑意義重大。

　　一、人工智能的內涵與特征

　　(一)人工智能的內涵

　　人工智能源于人類的夢想，誕生于計算機學科。1651年，霍布斯在其著作《利維坦》一書中，就設想制造出一種“人造的動物”。也正因此，科技史學家喬治·戴森(George Dyson)稱其為人工智能的始祖。（2）1950年，英國數學家、計算機科學之父阿蘭·M.圖靈(Alan M.Turing)首次提出“機器是否可以思考”的問題，開創(chuàng)了人工智能研究的先河。（3）經過數十年的發(fā)展，人工智能已經成為一門以計算機科學為核心，涵蓋機器人制造、統計學、物理學、數學、生物學、哲學與社會科學等諸多學科的新型交叉學科。當前，盡管它已經成為一門顯學，但在技術層面如何界定仍存在諸多爭論。這里僅從社會科學的視角出發(fā)，認同一般性定義，即人工智能是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，英文中的Artificial Intelligence和Machine Intelligence被統稱為人工智能。（4）

　　人工智能有三個發(fā)展階段。其一，弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence)階段，此時計算機只能在某些特定的工作領域超越人類智能；其二，強人工智能(Artificial General Intelligence)階段，此時計算機和人類智能一樣能夠通過學習或推理來廣泛解決問題；其三，超人工智能(Artificial Super Intelligence)階段，此時計算機實現了對人類智能的全面超越，擁有“完美的記憶力和無限的分析能力”。（5）當前，尚處于弱人工智能階段，根據谷歌工程總監(jiān)、未來學家雷·庫茨韋爾(Ray Kurzweil)的估計，2029年，人工智能就可以實現與人類智商并駕齊驅，2045年，它則能夠達到超越人類智能的“奇點”(singularity)。（6）鑒于現實，本文對人工智能與國際關系相關問題的探討都限于十年內的弱人工智能時代。

　　人工智能的基本功能大致可以分為四類：感知(Perception)，即通過搜集和解讀信息來感覺和描述世界，例如，語言、圖像和聲音識別；預測(Prediction)，即通過推理來預知特定群體的行為與結果，例如，為設計精準定向廣告而專門分析特定消費者群體偏好的技術；決策(Pre ion)，即為幫助實現目標而提供方案，例如，路徑規(guī)劃、藥物開發(fā)和動態(tài)定價等；提供集成解決方案(Integrated Solutions)，即人工智能與其他技術相結合，發(fā)揮彼此特長綜合解決問題，例如，無人駕駛就是人工智能和汽車、飛機與輪船制造技術等相結合的產物。（7）

　　(二)人工智能的特征

　　盡管“人工智能”一詞于1956年首次提出，但其真正引起廣泛關注卻是最近幾年的事，主要原因在于，之前的研究受到了計算機運算速度低下、智能算法（8）落后和數據不足的困擾。2006年左右，隨著互聯網的廣泛普及、大數據的積累、云計算技術的成熟、計算機芯片的不斷升級和機器學習(machine learning)的持續(xù)進步，人工智能終于迎來新一輪突破。（9）整體而言，現階段的人工智能有著以下特征：

　　超強的學習與進化能力。機器學習是當前人工智能的核心，以往的人工智能難以達到人類預期，關鍵在于智能算法不足以滿足機器學習的需要，這個局面直到2006年深度學習的出現才得以改變。深度學習是機器學習的一個分支，其要旨是模擬人腦的神經網絡結構，建構多層次的人工神經網絡，然后以此為基礎，通過對海量數據的分析發(fā)現規(guī)律，揭示數據內在的關系，進而達到最優(yōu)化解決問題的目標。（10）比如，2016年3月，以4∶1擊敗世界圍棋冠軍韓國棋手李世石的阿爾法狗版本(AlphaGo Lee)就利用了數百萬人類圍棋專家的棋譜，用幾個月時間進行了3000萬盤的自我練習。但是，阿爾法狗的進化并未止步，深度學習也不是機器學習的終結。2017年1月，阿爾法狗第一次進化版阿爾法大師(AlphaGo Master)以60∶0的戰(zhàn)績橫掃包括世界第一圍棋手柯潔在內的中日韓頂尖棋手團隊。2017年10月，再次進化版的阿爾法元(AlphaGo Zero)在用三天進行了490萬盤的練習之后，以100∶0的戰(zhàn)績成功戰(zhàn)勝曾擊敗李世石的阿爾法狗版本。然后，經過40天的自我對弈，阿爾法元又擊敗了阿爾法大師。更為重要的是，阿爾法元的學習不以任何人類經驗為基礎，無須額外導入大數據，它對圍棋的認識從一張白紙出發(fā)，按照人類設定的圍棋基本規(guī)則，借助一張單一的神經網絡和一個強力搜索算法，就完成了史無前例的再進化。(11)相對而言，1997年擊敗國際象棋大師卡斯帕羅夫的“深藍”所依靠的只是快速的運算能力，無法做到自我學習，因此不屬于人工智能范疇。

　　強大的任務處理能力。相對于人類智能而言，人工智能具有三個優(yōu)勢。首先，它有著快速的數據處理和反應能力?；ヂ摼W的爆發(fā)推動了大數據的發(fā)展。早在2013年，人類每天就約生產2.5艾字節(jié)的數據量。(12)目前，世界數據正呈現出指數增長勢頭，預計每年增長40％。(13)對這些數據的分析檢索，人力無法企及，只有依靠人工智能。其次，它不受心理、體力等主觀條件的限制，也不受時間和空間的局限。這就意味著相對于人類而言，它可以高效地排除多種負面因素的干擾，提升分析可信度、決策質量和行動執(zhí)行力。最后，它可以盡最大可能避免人類組織體系中由于忠誠度問題而引起的低效現象。全球人口的大規(guī)模流動是當今世界的常見現象，企業(yè)的發(fā)展也常常受到員工離職或者被挖角的困擾。人工智能則對使用者絕對忠誠，不用擔心其因故遷徙或者因對手的誘惑而背叛，能夠從事長期、重要甚至秘密的工作。(14)

　　廣闊的社會應用前景。近幾年，人工智能的研發(fā)已經走出象牙塔，展現出了強大的社會應用價值。這方面最為經典的例子就是，智能手機使用率的提升，甚至還在擠壓電腦的生存空間。事實上，人工智能在圖像識別、語音合成、語言翻譯、教育培訓、金融會計、醫(yī)藥法律和自動駕駛等諸多領域同樣擁有著重要市場價值。預計到2025年，全球企業(yè)對人工智能的采用率將達到86％。(15)

　　二、人工智能對世界經濟發(fā)展的影響

　　科學技術是第一生產力。人工智能對于國際關系的影響，首先在于它會對未來十年的世界經濟發(fā)展產生重大影響。

　　(一)人工智能對全球經濟增長的影響

　　人工智能將會成為全球經濟增長的新支點。與蒸汽機、電力和互聯網一樣，人工智能同樣會滲透進人類經濟活動生產、分配、交換和消費等環(huán)節(jié)的每一個領域，于微觀層面改變人類日常生活的同時，在宏觀層面也成為全球經濟發(fā)展的新發(fā)動機。目前，它能夠以三種方式推動經濟發(fā)展。首先，通過智能自動化為經濟發(fā)展提供一種新的虛擬勞動力，自動駕駛汽車就是其中的代表。其次，使既有的勞動力和資本運轉得更為有效。據估計，智能技術未來有可能會使律師的效率提升500倍，使訴訟成本下降99％。(16)第三，在不同行業(yè)中的技術擴散所帶來的規(guī)模經濟效應。人工智能的一個優(yōu)勢在于它能夠整合其他行業(yè)，尤其是傳統工業(yè)部門的技術與設備，使其功能、成本和利潤進一步優(yōu)化。

　　咨詢公司普華永道預測，人工智能會使全球經濟在2030年增長至少14％，約15.7萬億美元，這比當前中印兩國GDP的總和還要多。(17)企業(yè)界已經從中看到了機遇，他們對人工智能產業(yè)的投入正呈現出爆炸式增長的勢頭。其中，人工智能芯片主要制造商英偉達(Nvidia)的股票價格于2014-2017年間增長了逾700％。

　　然而，人工智能給世界帶來的絕對經濟收益并不能掩蓋人類相對獲益差距較大甚至會繼續(xù)擴大的現實，它極有可能產生的結果是“我們的社會可能會變得很富有，但是大多數人卻沒有過得更好”(18)。

　　首先，區(qū)域和行業(yè)收益程度的差異。普華永道認為，在區(qū)域方面，到2030年，由于人口、制度、資金和技術等方面的原因，人工智能會使中國和北美地區(qū)的經濟獲益最大，分別占其屆時GDP的26.4％(7萬億美元)和14.5％(3.7萬億美元)，非洲、大洋洲與亞洲不發(fā)達地區(qū)(5.6％，1.2萬億美元)和拉美地區(qū)(5.4％，0.5萬億美元)則獲益較小；在行業(yè)方面，金融服務業(yè)、零售業(yè)和醫(yī)療健康產業(yè)會受益最大。(19)值得注意的是，在這一過程中，和人工智能相關的互聯網技術制造商也將會擺脫以往的技術輔助角色，真正成為市場的塑造者。(20)

　　其次，人群受益的差異。在一個逐利的全球市場體系中，擁有資本的富人會因為人工智能的普及而成為最大獲益者，而那些僅擁有可以被人工智能替代的勞動力的窮人則只會被更加邊緣化。善于利用新技術的華爾街金融資本家是獲利的典型代表，人工智能首先更加方便了他們操縱國內外金融市場。目前，智能股票買賣系統高頻交易占美國股市日常交易的50％，其特長是能夠迅速分析市場行情，利用低價買進高價賣出的策略收割中間利潤，速度可以幾乎達到于0.1秒的時間內完成差不多10萬筆交易。(21)可以說，在人工智能推動下，全球金融市場動蕩的可能性會進一步增強，諸多國家被國際金融寡頭劫掠的風險會提高到前所未有的程度。

　　人工智能的普及會大大提高一些勞動密集型產業(yè)的員工失業(yè)的概率，甚至一些高度需要人類智慧的職業(yè)，例如醫(yī)生、律師和教師等，也會遭遇部分失業(yè)的危險。需要強調的是，人工智能帶來的失業(yè)問題連發(fā)達國家也無法做到置身事外。麥肯錫全球研究院認為，基于目前的人工智能發(fā)展程度，全球46個國家中有49％的帶薪工作崗位存在不同程度自動化的潛力。在美國，住宿與餐飲業(yè)、制造業(yè)、農業(yè)、交通運輸與倉儲業(yè)和零售業(yè)這五個最具自動化潛力行業(yè)的相關數據分別為73％、60％、58％、57％和53％。(22)

　　(二)人工智能對全球經濟發(fā)展的挑戰(zhàn)

　　一些以勞動密集型產業(yè)為主的發(fā)展中國家有可能會面臨滅頂之災，而以往的那種依靠勞動力比較優(yōu)勢來發(fā)展經濟的思路也會終結。對于采取類似美國總統特朗普那樣強迫制造業(yè)回流以增加國內就業(yè)的人而言，人工智能的發(fā)展意味著這種措施只會失敗，因為政府雖可以用行政手段逼迫跨國公司增加在本國的投資，卻無法阻止它們使自己的企業(yè)走向自動化。與此同時，如何防范金融投機風險將會成為所有國家面臨的難題。

　　表面上來看，人工智能帶來的這些挑戰(zhàn)是技術引起的，但就根本而言，它們仍然由不公正的全球資本主義體系造成。人工智能非但不能改變資本主義的基本矛盾，反而會加劇生產社會化與生產資料私人占有之間的矛盾，讓窮者的消費力永遠趕不上富者的產品生產速度。曾經有人希望利用人工智能從根本上解決全球貧困問題，而實際上，早在2010年，在饑餓和營養(yǎng)不良奪走約100萬人生命的同時，肥胖卻讓300萬人失去生命。(23)

　　按照資本主義經濟危機發(fā)生的規(guī)律，從2017年全球經濟復蘇開始，經過約十年時間，到2027年左右，全球有很大可能會再次發(fā)生大規(guī)模經濟危機，而且破壞性將會更大。此次危機一旦發(fā)生，與以往不同的地方在于：首先，金融寡頭在人工智能的支持下會更加猖狂，諸多國家好不容易取得的經濟建設成果極有可能再次被他們竊取，國家將深陷發(fā)展困境。其次，資本主義生產相對過剩造成的失業(yè)與人工智能普及所造成的失業(yè)相疊加，造成更大規(guī)模失業(yè)潮，更為嚴重的貧富分化則會助推其在全球范圍內再次引爆社會危機，推動新一輪逆全球化運動興起。再次，此次危機正好處于中國經濟趕超美國的重要節(jié)點，也是世界經濟格局再次大調整的重要節(jié)點。中國社會科學院預測中國經濟在總量上追上美國大約要到2034年左右，(24)在這一過程中當然也存在著諸多不確定因素，人工智能這個新技術和新一輪全球經濟危機的影響都在其中。由于中美兩國在技術層面享受人工智能所帶來的機遇和挑戰(zhàn)基本相同，因此誰能夠在經濟制度層面利用好人工智能的發(fā)展?jié)摿?，并消除其風險隱患，誰就能夠優(yōu)先化解經濟危機帶來的負面影響，在競爭中笑到最后。由于美國已經視中國為戰(zhàn)略競爭對手，因此在未來十年中，它必定會采取各種手段阻止中國的崛起。其中，在人工智能領域搶占制高點并伺機對中國發(fā)動金融戰(zhàn)必定會在優(yōu)先考慮的手段之列。對于中國而言，社會主義經濟制度追求公平的內在特性可以讓中國更有效地處理經濟危機和失業(yè)問題，但能否有效地實現體制創(chuàng)新，充分享受人工智能所帶來的技術紅利并應對好國際投機資本的掠奪，卻是一個巨大挑戰(zhàn)。另外，過多資本對人工智能的盲目跟風和過熱投資也值得注意，它極有可能會助推更大的經濟泡沫肆虐全球，以往的互聯網泡沫就是教訓。(25)

　　三、人工智能對全球武裝沖突的影響

　　人工智能會成為人類軍事變革史上又一座新的里程碑，它在推動現代戰(zhàn)爭進入智能化時代、讓各國掀起新一輪軍備競賽的同時，雖然暫時不能讓全球軍事力量對比產生根本變化，但也會在短期內加劇世界范圍的武裝沖突與戰(zhàn)爭，恐怖襲擊與核擴散的風險同樣會進一步加大。

　　(一)人工智能在戰(zhàn)爭進程中的作用

　　人工智能將會極大改變傳統戰(zhàn)爭的面貌，智能化會成為現代戰(zhàn)爭的發(fā)展方向。戰(zhàn)爭過程中，在情報分析、決策控制和武器系統這三大主要領域，人工智能都將得到充分應用。(26)

　　在情報分析領域，人工智能的優(yōu)勢在于它能夠迅速處理海量數據，幫助指揮員更為快捷準確地搜集戰(zhàn)場信息、把握敵我戰(zhàn)場態(tài)勢。美國國家地理空間情報局已經提出了利用深度學習來對重復耗時的圖像分析任務進行自動化處理的構想。(27)

　　在決策控制領域，人工智能有助于使指揮員從紛繁復雜的決策細節(jié)中解脫出來，專注主要決策，提升決策的科學性。它改變了以往的作戰(zhàn)指揮主要依賴指揮員的經驗、直覺和戰(zhàn)前計劃等傳統，能夠輔助指揮員隨機應變，設計多種兵力部署和作戰(zhàn)實施方案，然后選擇最合適的部隊于最恰當的時間、最優(yōu)的地點以最高的效率完成作戰(zhàn)任務。在這一過程中，人工智能的優(yōu)勢不僅在于它的速度和自我糾錯能力，還在于它能夠克服人類在面對壓力時的種種心理局限，以純理性方式權衡得失，并且它能夠打破人類常規(guī)思維的限制，創(chuàng)造性地提出新思路幫助指揮員來拓寬視野。(28)在美國空軍裝備司令部發(fā)布的《2016年戰(zhàn)略規(guī)劃》中，研究人工智能用于高層指揮決策就被當作一項重要內容提出。(29)

　　在武器系統領域，人工智能所帶來的最大改變是智能武器的使用。其實在智能武器之前，就已經出現了無人偵察和攻擊飛機，只是它們依然由人遠距離實施操控。智能武器的差別在于，它一旦啟動，就可以在無人干預的情況下自主搜索目標，進行威脅評估，確定并摧毀打擊對象，再最終完成效果評估。(30)其優(yōu)勢在于：首先，速度和準確率大為提高。傳統無人攻擊系統在打擊目標時，依賴于情報人員的主觀判斷，因此隨意性較強，也有一定滯后性，甚至免不了讓平民受到無辜牽連。比如，美國情報人員和軍隊在通過SIM卡等定位方式發(fā)現疑點時，就直接給無人機下達攻擊指令，而不會去確定疑點身份，也不考慮其周圍是否有平民。其直接后果就是，美軍的每次相關打擊，都會平均致死28名無辜人員。(31)與之形成對比的是，2017年，聯合國展示的一段視頻顯示，智能武器可以在無人監(jiān)督的情況下，通過人臉識別系統迅速鎖定目標，瞬間殺人。(32)其次，可以突破人類身體機能的限制，拓展傳統軍隊的活動空間與時間，代替人類執(zhí)行危險和自殺性任務。運輸機器人、戰(zhàn)斗機器人和排雷機器人就是其中的代表。再次，將多個智能機器人進行有效組合，形成蜂群，可以將智能系統的整體效能最大化，進而在戰(zhàn)場上相對敵手形成在規(guī)模、協調與速度等方面的絕對優(yōu)勢。(33)目前，美國國防高級研究計劃局正計劃打造一支在小部隊的指揮下，由至少250個機器人組成的可以在復雜城市環(huán)境下執(zhí)行多樣任務的蜂群。(34)

　　展望未來，隨著人工智能與納米技術、生物技術、新材料技術和量子技術等其他前沿科技的進一步創(chuàng)新、融合及其在軍事領域的廣泛應用，戰(zhàn)爭的各個環(huán)節(jié)都會發(fā)生重大變化，戰(zhàn)爭的基本面貌、過程、機理乃至作戰(zhàn)指導思想也會發(fā)生顛覆性變化?？梢赃@樣說，人工智能領域取得優(yōu)勢的國家，在戰(zhàn)爭中能夠獲得更多先機。但是，人工智能在軍事領域暫時仍不能完全代替人類。因為它只有在完全信息博弈的環(huán)境中，按照給定的規(guī)則行事才能發(fā)揮出相較于人力的優(yōu)勢，圍棋博弈就是類似代表。但是，戰(zhàn)爭恰恰是在不完全的信息環(huán)境中展開的，作戰(zhàn)的雙方往往只能知己，并不確定能否把握對方的所有信息，而且戰(zhàn)爭的規(guī)則也不確定，甚至可以說毫無規(guī)則可言。因此，在人工智能時代，實行人機協同，把二者的優(yōu)勢相結合將會是贏得戰(zhàn)爭的基本保證。

　　需要強調的是，在智能戰(zhàn)爭時代，智能與反智能的斗爭將會非常激烈。例如，美國雖然有強大的網絡進攻能力，但同樣也研發(fā)了針對網絡入侵的智能診斷信息系統，它能夠自動診斷網絡入侵來源，評估己方網絡受損程度并進行數據恢復。(35)事實上，圍繞人工智能在軍事領域的應用，各國已經掀起了新一輪軍備競賽的步伐，今后這種競爭只會更加激烈。軍事上，人工智能應用較好的強國固然能夠在與對手的戰(zhàn)爭中獲得更多優(yōu)勢，但是如果后者能夠在人工智能的某些領域獲得局部優(yōu)勢，利用不對稱戰(zhàn)爭，仍然有可能會給前者造成物質與心理的重創(chuàng)。

　　(二)人工智能與世界戰(zhàn)爭面貌的變化

　　人工智能的發(fā)展，無疑會刺激美歐強國發(fā)動戰(zhàn)爭的意愿。冷戰(zhàn)結束以來，制約它們發(fā)動戰(zhàn)爭的最大因素是巨大的人員傷亡數目和高昂的戰(zhàn)爭物質成本。然而，人工智能的出現，有助于大幅提升具體戰(zhàn)斗獲勝的概率，降低物質損失程度尤其是戰(zhàn)斗人員的傷亡數字。在面對亞非拉等技術落后的中小國家時，這種優(yōu)勢會更加突出。根據以往的經驗，在國內發(fā)生重大危機的時候，發(fā)動嫁禍于人的戰(zhàn)爭是資本主義強國的慣用手段，用暴力手段推廣西方價值觀和自由市場經濟制度以及打擊恐怖主義也是它們的一貫偏好。人工智能的發(fā)展，無疑為它們提供了發(fā)動戰(zhàn)爭的有力工具。再加上十年后，世界可能面臨更為嚴重的經濟危機，歐美強國發(fā)動戰(zhàn)爭的意愿只會更加強烈。與此同時，當弱小國家的政權無力與列強進行對抗而被打壓或者消滅時，恐怖主義也會借機獲得更多滋生的土壤。雖然在正面戰(zhàn)場上，他們無力與正規(guī)軍隊進行決戰(zhàn)，但是隨著人工智能的普及，他們利用非對稱手段成功發(fā)動恐怖襲擊的可能性卻在增加。自互聯網誕生以來，雖然網絡監(jiān)管技術不斷升級，但未能有效阻止恐怖主義借助網絡四處泛濫，人工智能自然也不能從根本上消滅恐怖主義，相反它同網絡一樣會為恐怖分子所用，在世界制造新的恐慌。可以預期，恐怖分子利用無差別殺人機器人襲擊所造成的傷亡數字與美國普通的持槍襲擊事件相比，絕不會在一個數量級上。其結果就是，一些大國發(fā)動戰(zhàn)爭的強烈意愿和恐怖分子發(fā)動襲擊的堅定意志遙相呼應，世界陷入新一輪局部戰(zhàn)爭和沖突的風險會進一步加大，諸多國家內部面臨恐怖襲擊風險與損失的可能性也會進一步提升。

　　人工智能暫時無法改變世界軍事力量對比的基本格局。核武器及其載體的數量與質量仍然是影響當今大國軍事實力的決定性變量。核武器載體的智能化對核武器質量的提升，尚不足以達到根本改變全球核威懾態(tài)勢的程度，也沒有改變核武器作為一種最后使用的報復工具這一功能。“威懾本質上是一個在實力基礎上進行心理較量的過程。”(36)就過程而言，在兩個敵對擁核國家中，人工智能上占據優(yōu)勢的一方無疑會在情報搜集、分析和心理博弈上獲得優(yōu)勢。但是，一旦試圖將核武器投入實戰(zhàn)，那么人工智能仍然存在難以克服的短板。雖然通過這一技術，主動發(fā)起核攻擊的一方在對目標的精確打擊和時間的選擇上會占據優(yōu)勢，但其優(yōu)勢相對有限。由于核武器本身就是大規(guī)模殺傷性武器，因此它對精確性的要求并不很高，0.001米的精度與1000米的精度沒有本質差別，這就意味著進攻者的核殺傷優(yōu)勢并不明顯；現代導彈防御系統已經將針對攻擊核武器的預警時間縮短為秒級，這等于說只要一方發(fā)射核武器，對手仍然有可能在極短時內做出反應，在攔截的同時予以報復。即使攔截和報復都失敗，核武器的特殊毀滅效果仍然會使試圖攻擊者心存忌憚——只要對手采取核捆綁與核擴散戰(zhàn)略，世界仍然免不了被毀滅的危險。就算這兩種手段失效，大規(guī)模核戰(zhàn)爭所引發(fā)的負面環(huán)境效應仍然非地球所能承受，核冬天依然會造成人類的自我毀滅。在這種情況下，不僅是核大國之間發(fā)動大規(guī)模核戰(zhàn)爭的可能性依舊幾乎為零，就連核大國在對核小國進行訛詐時也還是要心存忌憚，防止對手不理性的行為給自己帶來災難性后果。就是在有核國家對無核國家使用戰(zhàn)術核武器的考量中，人工智能也不能讓試圖攻擊者毫無顧忌，來自其他有核國家的多重博弈和國際法、國際規(guī)則和國際道德等因素仍會限制戰(zhàn)術核武器的使用。甚至可以這樣說，人工智能的使用強化了核武器在國家生存中的作用，弱小國家和恐怖分子借核武器進行不對稱報復的動機會更加強烈，國際核擴散的風險自然也進一步加大。此外，在核恐怖平衡的維系下，國際體系的無政府狀態(tài)也將持續(xù)。

　　四、人工智能對國際政治互動的影響

　　人工智能的誕生與普及，正在讓人類進入智能政治時代。這種智能政治是傳統網絡政治的升級版，它們之間的差別在于，在智能政治時代，網絡的操作主體是智能算法程序機器，利用的核心對象是大數據，而在傳統網絡政治時代，網絡的操作主體則是人，利用的核心對象則是相對有限的可接觸信息。這對于國際政治互動的影響同樣廣泛而深刻。

　　(一)人工智能在政府運轉與國家外交活動中的作用

　　人工智能對于政府效能提升的意義不言而喻。首先，人工智能對于國家整體運轉情況大數據的實時跟蹤和分析，有助于政府更為精準地把握國家社會生活的各方面問題，提升決策科學性。其次，人工智能能夠幫助政府更為有效地設計工作流程，優(yōu)化工作程序，能夠代替人力從事簡單重復但又耗費時間的資料搜集、文本寫作、公眾咨詢與公共建設等方面的工作，減少不必要的資源浪費、人員冗余和腐敗問題，提升決策執(zhí)行力。再次，人工智能可以幫助政府針對不同公民的需要提供個性化的服務措施，使政府與民眾之間的關系更為融洽，提升政府形象，也有助于公民更好地參與國家政治事務。(37)

　　人工智能在提升政府效能方面的作用也同樣適用于外交領域。例如，傳統外交談判往往費時費力，但是如果將人工智能引入談判過程，很多事情就會變得簡單。在一場雙邊或者多邊談判中，智能機器能夠克服語言障礙，同步利用可接觸的各種數據，節(jié)約各方代表冗長的發(fā)言時間和博弈過程，與對方的智能機器一道提出一系列可供接受的方案供雙方做出決定，其時間和成本相較于外交官之間的面談可謂微不足道。不僅如此，智能機器還能夠盡最大可能避免人的工作失誤和自我偏見，能夠為有心于合作的各方提供最大可能的共贏方案。(38)

　　(二)人工智能對國際權力角逐的影響

　　首先，大數據將成為國家權力的戰(zhàn)略資源之一，智能鴻溝將成為國際政治不平等的新來源。

　　《經濟學人》認為，如果說過去國家最重要的資源是石油，那么現在無疑是數據。(39)這不僅僅是因為通過這些海量數據能夠扶植起一大批新興科技企業(yè)，引領世界經濟發(fā)展和軍事變革的潮流。更為重要的是，它們蘊含著影響國計民生的核心信息，是記錄著國家社會生活面貌的真實檔案，也是國家制定大政方針的重要依據，一旦為對手所掌握，后果將不堪設想。

　　不僅如此，計算機芯片、智能算法和大數據是人工智能的核心，其發(fā)展需要投入大量人力、物力，再加上計算機芯片和智能算法能夠以超快速度升級的技術特征，人工智能還極有可能造成贏者通吃局面的出現，技術落后者不僅會在科技、經濟與軍事層面，也會在政治和文化上付出沉重代價，國際地緣政治的版圖同樣會因此而改變。(40)法國總統馬克龍?zhí)貏e重視人工智能在維護主權、保障普世價值中的作用，認為它有可能改變國家的民主進程。(41)可以預期，借助智能網絡，西方國家會對廣大發(fā)展中國家開展新一輪政治、文化與價值觀攻勢，后者在維護自身主權獨立、政治穩(wěn)定和民族特性的問題上也將會面臨更為艱巨的挑戰(zhàn)。

　　其次，國家權力的權威性會受到進一步侵蝕，被金融資本綁架的風險進一步提高。

　　一方面，大型人工智能科技公司、非政府組織和個人對政府權力的挑戰(zhàn)在加大。互聯網本身就在不斷削弱政府對社會信息的控制力，并且讓政府置于更多的社會監(jiān)督中，人工智能則強化了這個趨勢。在本輪人工智能發(fā)展大潮中，谷歌、臉書、微軟和亞馬遜等大型跨國公司無論是在技術研發(fā)還是在對數據資源的掌控利用上都走在了政府前面。與此同時，政府憑自身的力量不足以應對人工智能發(fā)展的步伐，典型的例子就是，“美國國安局或許能夠監(jiān)控每個人說的每句話，但看到美國外交紕漏不斷，就知道華盛頓雖擁有所有數據，卻沒人知道該怎么運用”(42)。這樣，這些人工智能巨頭憑借自身在全球范圍內的技術和資源優(yōu)勢就獲得了相對于以往更多的權力，它們干預國家事務和國際政治的能力隨之提高。甚至，行事低調的“劍橋分析”公司都被認為是利用大數據干涉英國脫歐和2016年美國大選的重要推手。(43)此外，借助人工智能和其他技術相整合的超強能力，非國家行為體能夠更多監(jiān)督國家的內政外交事務，更多突破國家的網絡封鎖進行跨國聯系、自由表達，公民對國家的忠誠度也會進一步削弱。

　　另一方面，金融資本綁架國家權力的意愿大幅增強。目前的國際體系其實就是以金融資本為主導的國際資本主義體系，金融資本家通常是國家政權的重要控制者。面對人工智能帶來的高額利潤誘惑，以華爾街為代表的金融大鱷會更加有動力通過國家的力量來讓它為自己的利益服務。在美國，就曾經出現過最大的鐵路建設項目讓位于耗資巨大的光纖隧道項目的案例，原因在于建設這條光纖可以減少芝加哥期貨市場和紐約證券交易所三毫秒的通信時間，方便金融資本家利用時間差進行投機交易，攫取利潤。(44)如果國家再不能對此有效應對，付出的就不僅僅是產業(yè)結構失衡、實體經濟萎縮和國際經濟競爭力削弱的代價，甚至國家權力分配格局和政治結構都會面臨遭遇根本顛覆的危險。

　　再次，智能安全成為國際安全的新領域，智能治理也會成為國際治理的新疆域。

　　人工智能同樣會給國際社會帶來新的公共安全風險。一是人工智能存在著被黑客攻破和干擾的風險。比如，在2017年的“極棒”(GeekPwn)國際安全極客大賽上，人臉識別，聲紋、指紋與虹膜認證，甚至簽名筆跡都被破解。(45)二是出于對利潤的追逐，人工智能可能被用于非法目的。臉書首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)就曾因為用戶信息泄露問題不得不親赴美國國會和歐洲議會接受質詢，也遭到英國國會的傳喚威脅。(46)三是人工智能自身可能存在的技術缺陷，或者其他外在客觀不確定因素，讓它在應用時造成難以理解和無法彌補的損失。就內部因素而言，人工智能的技術問題既有可能是軟件漏洞，也有可能是硬件故障，還有可能是軟硬件突然出現不兼容等。就外在因素而言，人工智能相互之間可能會配合很好，但它在與人類合作時，極有可能會出現因為人類自身的失誤導致雙方協調失靈的情況。(47)2016年3月，微軟就出現過新研發(fā)的智能聊天機器人Tay于24小時內就在與人的聊天過程中被“教壞”，出現滿口臟話和種族歧視的情況。(48)

　　在這種情況下，有關人工智能的國際治理問題自然而然要提上議事日程。到目前為止，相關研究和表述主要集中于人工智能使用的原則與倫理，而相應的國際規(guī)則和法律尚處于待定狀態(tài)。2018年3月，G7成員國在加拿大蒙特利爾市只是就人工智能的發(fā)展提出了一份“共同愿景”，并無具體方案。(49)但可以預期的是，隨著人工智能的快速大規(guī)模應用，其治理問題必定會在未來幾年內成為熱點，相關問題上的國際博弈也會異常激烈。

　　(三)人工智能在宣傳戰(zhàn)中的作用

　　宣傳機器人能夠偽裝成人類，通過使政治參與自動化來影響公眾輿論。相對于人類，其優(yōu)勢在于：首先，成本更低。宣傳機器人能夠以非常低的成本同時操縱數以萬計甚至百萬計的用戶賬戶，在推特上就有大約4800萬(15％)的賬戶為機器人控制。其次，時效性更強。它能夠對網上的特定事件進行實時跟蹤，然后幾乎同步做出反應，創(chuàng)作出相關內容，并有計劃地大量散布，進而在第一時間塑造輿論場。這在信息時代尤為重要，因為人們往往只能想起與事件相關的第一條敘述，即便它是錯誤的。當然，對于不利于己方的信息，它也能夠做到同步刷屏、輿論圍攻和制造雜音，將其負面影響降到最低。目前，社交媒體網站逾10％的內容和62％的流量，都由機器人產生。再次，更具針對性。它能夠通過跟蹤用戶經常使用的網站和關注的內容，在線分析出用戶的性格、政治偏好、宗教信仰與興趣愛好等個人數據，動態(tài)創(chuàng)建和發(fā)送專門符合其特定心理特征的內容，潛移默化地誘導他們支持自己想要的政策目標。(50)

　　宣傳機器人的這些優(yōu)勢在外交公關與干涉中能夠發(fā)揮重要作用。2018年3月，布魯金斯學會發(fā)布的一份研究報告認為，俄羅斯就利用人工智能干涉了2016-2017年間美國、法國和德國三個國家的大選，它們與其他相關活動一起，旨在破壞西方民主制度，在西方國家內部挑撥離間，削弱跨大西洋共識。例如，在2016年美國大選期間，俄羅斯在臉書的相關賬戶上就美國的敏感社會問題，如種族、移民、宗教和性別歧視，散布了大量信息。這些賬戶以精確定位的方式，借助臉書和其他社交軟件既有的廣告工具插件，被持有類似觀點的用戶所接收。其成本極為低廉，俄羅斯僅花了10萬美元就讓臉書和Instagram上的1.5億用戶收到了信息，其目的就是借這些熱點問題誘發(fā)西方的社會分裂。(51)可以這樣說，隨著人工智能的進一步成熟，它將在未來的外交輿論公關和外交干涉中起到更為顯眼的作用。

　　在宣傳戰(zhàn)當中，西方國家會憑借自身的技術優(yōu)勢更加肆無忌憚地對弱小國家發(fā)動各種輿論攻勢。雖然美國在不斷強調俄羅斯干預西方國家大選，但是“棱鏡”計劃卻暴露了美國政府對自己的盟友都進行監(jiān)聽的行為。以往，發(fā)達國家對其他國家進行網絡滲透的主要手段是雇傭網絡水軍、控制當地網絡傳播企業(yè)和培養(yǎng)代言人等，但是借助人工智能的技術優(yōu)勢，它們完全可以運用新型網絡智能機器人以更低成本和更高效率達成擾亂對方輿論、制造社會混亂與分裂的目標。對此，技術落后的弱國幾乎無法應對，除非徹底隔斷本國網絡與外界的聯系。

　　注釋：

　　（1）《張亞勤：人工智能是第四次工業(yè)革命的技術基石》，參見環(huán)球網https://tech.huanqiu.com/article/9CaKrnJTl8p。

　　（2）參見[英]托馬斯·霍布斯《利維坦》商務印書館1985年版引言第1頁；Nils J.Nilsson,"The Quest for Artificial Intelligence:A History of Ideas and Achievements",see from https://ai.stanford.edu/～nilsson/QAI/qai.pdf。

　?。?）See Alan M.Turing,"Computing Machinery and Intelligence",in Mind,New Series,Vol.59,No.236,1950,pp.433-460.

　?。?）騰訊研究院等《人工智能》中國人民大學出版社2017年版第23頁。

　　（5）The Cylance Data Science Team,Introduction to Artificial Intelligence for Security Professionals,Irvine:The Cylance Press,2017,pp.Ⅺ-Ⅻ.

　?。?）Dom Galeon and Christianna Reedy,"Kurzweil Claims That the Singularity Will Happen by 2045",October 2017,see from https://futurism.com/kurzweil-claims-that-the-singularity-will-happen-by-2045/.

　?。?）Dominic Barton,Jonathan Woetzel,Jeongmin Seong and Qinzheng Tian,"Artificial Intelligence:Implications for China",2017,see from https://www.mckinsey.com/featured-insights/china/artificial-intelligence-implications-for-china.

　?。?）參見[以色列]尤瓦爾·赫拉利《未來簡史》中信出版集團2017年版第75-81頁；[美]佩德羅·多明戈斯《終極算法》中信出版集團2017年版第1-9頁。

　?。?）萬赟《從圖靈測試到深度學習：人工智能60年》，載于《科技導報》2016年第7期。

　?。?0）參見陳慶修《深度學習與大數據解析》，載于2016年12月5日《學習時報》；陳云霽《從人工智能到神經網絡處理器》，載于《領導科學論壇》2017年第1期；The Cylance Data Science Team,Introduction to Artificial Intelligence for Security Professionals,Irvine:The Cylance Press,2017,pp.115-155。

　　(11)王心馨、虞涵棋《阿爾法狗再進化：自學3天，就100∶0碾壓李世石版舊狗》，參見澎湃新聞網http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1828509；虞涵棋、王心馨《阿爾法狗之父揭秘最強“狗”如何煉成：3天走完人類千年棋史》，參見澎湃新聞網http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1829941。

　　(12)"What is Big Data?",see from https://www.ibm.com/blogs/insights-on-business/consumer-products/2-5-quintillion-bytes-of-data-created-every-day-how-does-cpg-retail-manage-it/.

　　(13)《數據創(chuàng)新促進發(fā)展》，參見聯合國網站https://www.un.org/zh/sections/issues-depth/big-data-sustainable-development/index.html。

　　(14)[英]尼克·波斯特洛姆《超級智能》中信出版社2015年版第98頁。

　　(15)《國家信息中心聯合華為發(fā)布研究報告推動人類社會邁向智能時代》，參見環(huán)球網https://smart.huanqiu.com/article/9CaKrnKmtph。

　　(16)騰訊研究院等《人工智能》中國人民大學出版社2017年版第349頁。

　　(17)"Sizing the Prize:What's the Real Value of AI for Your Business and How Can You Capitalise?",2017,see from https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf.

　　(18)[美]杰瑞·卡普蘭《人工智能時代》浙江人民出版社2016年版第XVIII頁。

　　(19)"Sizing the Prize:What's the Real Value of AI for Your Business and How Can You Capitalise?",2017,see from https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf.

　　(20)Mirko Schiefelbein and Holger Friedrich,"The Empire Strikes Back",July 2017,see from https://core.se/fileadmin/user_upload/coreinstitute/content/Reports-White_Papers/COREinstitute_Whitepaper_The-Empire-Strikes-Back_EN.pdf.

　　(21)[美]杰瑞·卡普蘭《人工智能時代》浙江人民出版社2016年版第49-57頁；Gregory Meyer,Nicole Bullock and Joe Rennison,"How High-frequency Trading Hit A Speed Bump",in Financial Times,January 1,2018,see from https://www.ft.com/content/d81f96ea-d43c-11e7-a303-9060cb1e5f44。

　　(22)McKinsey Global Institute,"A Future That Works:Automation,Employment,And Productivity",January 2017,see from https://www.mckinsey.com/～/media/McKinsey/Global％ 20Themes/Digital％ 20Disruption/Harnessing％ 20automation％ 20for％ 20a％ 20future％ 20that％ 20works/MGI-A-future-that-works-Executive-summary.ashx.

　　(23)Stephen Adams,"Obesity Killing Three Times As Many As Malnutrition",in The Telegraph,December 2012,see from https://www.telegraph.co.uk/news/health/news/9742960/Obesity-killing-three-times-as-many-as-malnutrition.html.

　　(24)鞠旻辰《經濟學人調查：中國2034年與美國經濟總量持平》，參見經濟觀察網http://www.eeo.com.cn/2017/0615/306594.shtml。

　　(25)Gil Press,"45 Numbers to Keep Track of the AI Bubble",in Forbes,April 2018,see from https://www.forbes.com/sites/gilpress/2018/04/02/45-numbers-to-keep-track-of-the-ai-bubble/#42e65 eca7a75.

　　(26)Elsa B.Kania,"Battlefield Singularity:Artificial Intelligence,Military Revolution,and China's Future Military Power",November 2017,see from https://s3.amazonaws.com/files.cnas.org/documents/Battlefield-Singularity-November-2017.pdf? mtime=20171129235804.

　　(27)Sandra Erwin,"With Commercial Satellite Imagery,Computer Learns to Quickly Find Missile Sites in China",in Spacenews,October 2017,see from http://spacenews.com/with-commercial-satellite-imagery-computer-learns-to-quickly-find-missile-sites-in-china/.

　　(28)See Kareem Ayoub and Kenneth Payne,"Strategy in the Age of Artificial Intelligence",in Journal of Strategic Studies,Vol.39,Iss.5-6,2016,pp.793-819.

　　(29)賀昕《人工智能開啟的新一輪軍事變革不容小覷》，載于《賽迪智庫專報》2016年第34期，參見http://www.ccidwise.com/uploads/soft/160803/1-160QG54J9.pdf。

　　(30)李大光《“大師”來襲，讓作戰(zhàn)樣式向無人化發(fā)展》，參見中華人民共和國國防部網站http://www.mod.gov.cn/jmsd/2017-01/23/content_4770692_2.htm。

　　(31)陳立希《曝光：美無人機反恐基本為“盲炸”》，參見新華網http://www.xinhuanet.com/world/2015-08/06/c_128101086.htm。

　　(32)《聯合國曝光殺手機器人視頻：場面血腥恐怖》，參見新浪科技http://tech.sina.com.cn/it/2017-11-21/doc-ifynwhww5813368.shtml; Ian Sample,"Ban on Killer Robots Urgently Needed,Say Scientists",in The Guardian,November 2017,see from https://www.theguardian.com/science/2017/nov/13/ban-on-killer-robots-urgently-needed-say-scientists。

　　(33)Paul Scharre,"Robotics on the Battlefield Part II:The Coming Swarm",October 2014,see from https://s3.amazonaws.com/files.cnas.org/documents/CNAS_TheComingSwarm_Scharre.pdf? mtime=20160906082059.

　　(34)David Grossman,"DARPA Is Seeking Ideas for Drone Swarms to Assist Troops",in Popular Mechanics,October 2017,see from https://www.popularmechanics.com/technology/robots/a28764/darpa-wants-your-ideas-on-swarms-of-drones/.

　　(35)范奇飛等《人工智能將影響國防建設?要高度重視》，參見中國軍網http://www.81.cn/jmywyl/2017-08/09/content_7710957_6.htm。

　　(36)朱明權、吳莼思、蘇長和《威懾與穩(wěn)定——中美核關系》時事出版社2005年版第10頁。

　　(37)何哲《人工智能時代的政府適應與轉型》，載于《行政管理改革》2016年第8期。

　　(38)Hamid Akn nver,"Computational Diplomacy:Foreign Policy Communication in the Age of Algorithms and Automation",November 2017,see from http://edam.org.tr/wp-content/uploads/2017/11/bilisimsel_diplomasi_EN.pdf.

　　(39)"The World's Most Valuable Resource Is No Longer Oil,But Data",in The Economist,May 2017,see from https://www.economist.com/news/leaders/21721656-data-economy-demands-new-approach-antitrust-rules-worlds-most-valuable-resource.

　　(40)Stephan De Spiegeleire,Matthijs Maas and Tim Sweijs,"Artificial Intelligence and the Future of Defense",2017,see from https://hcss.nl/sites/default/files/files/reports/Artificial％20Intelligence％ 20and％20the％20Future％20of％20Defense.pdf.

　　(41)"Emmanuel Macron Talks to WIRED about France's AI Strategy",in WIRED,March 2018,see from https://www.wired.com/story/emmanuel-macron-talks-to-wired-about-frances-ai-strategy/.

　　(42)[以色列]尤瓦爾·赫拉利《未來簡史》中信出版集團2017年版第339頁。

　　(43)潘秋辰、紀雙城等《5000萬臉書用戶信息被盜探訪這場輿論風暴中的“劍橋分析”》，參見環(huán)球網http://world.huanqiu.com/exclusive/2018-04/11767613.html; Vyacheslav W.Polonski,"How Artificial Intelligence Conquered Democracy",in Independent,August 2017,see from https://www.independent.co.uk/news/long_reads/artificial-intelligence-democracy-elections-trump-brexit-clinton-a7883911.html。

　　(44)李彥宏等《智能革命》中信出版集團2017年版第296-297頁。

　　(45)《GeekPwn 2017，人工智能凸顯安全風險》，載于《中國信息安全》2017年第11期。

　　(46)Jim Waterson,"MPs Threaten Mark Zuckerberg with Summons over Facebook Data",in The Guardian,May 2018,see from https://www.theguardian.com/technology/2018/may/01/mps-threaten-facebook-chief-zuckerberg-with-summons-over-data; Guy Verhofstadt,"Mark Zuckerberg Failed to Address European Concerns about Facebook",in CNN,May 2018,see from https://edition.cnn.com/2018/05/23/opinions/mark-zuckerberg-european-parliament-facebook-verhofstadt-intl/index.html.

　　(47)William A.Carter,Emma Kinnucan and Josh Elliot,"A National Machine Intelligence Strategy for the United States",March 2018,see from https://csis-prod.s3.amazonaws.com/s3fs-public/publication/180227_Carter_MachineIntelligence_Web.PDF? CLlXGgQQQoc78akgCk.2StKO7NsrC2J1.

　　(48)鄭怡雯《微軟聊天機器人上線24小時被教壞，變身滿嘴臟話的不良少女》，參見澎湃新聞網https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1448368。

　　(49)"G7 Nations Agree on a ‘Common Vision’ for AI",in Digital Journal,March 2018,see from http://www.digitaljournal.com/news/world/g7-nations-agree-on-a-common-vision-for-ai/article/518528#ixzz5Fj4QZa88.

　　(50)Shawn Powers and Markos Kounalakis(eds.),"Can Public Diplomacy Survive the Internet?:Bots,Echo Chambers and Disinformation",May 2017,see from https://sml.stanford.edu/ml/2017/06/can-pd-survive-the-internet.pdf.

　　(51)Alina Polyakova and Spencer Phipps Boyer,"The Future of Political Warfare:Russia,the West and the Coming Age of Global Digital Competition",March 2018,see from https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2018/03/the-future-of-political-warfare.pdf; Colin Stretch,"Hearing before the United States Senate Committee on the Judiciary Subcommittee on Crime and Terrorism",October 2017,see from https://www.judiciary.senate.gov/imo/media/doc/10-31-17％ 20Stretch％ 20Testimony.pdf.

 

 

 

來源：《當代世界與社會主義》2019年第6期　作者：黃忠