“认为中国的数据是无与伦比的AI特点吗”

在这个体工智能曙光时代，数据是新石油，中国是新石油输出国组织。

但周二公布的一份新报告显示，中国14亿人口产生的数据量惊人，可能并未如人们所想在全球人工智能竞争中占据特征。

芝加哥保尔森研究所内部智库macropolo报告称，数据不是人工智能的一维资源，尽管中国拥有强大的数据储备，但美国仍然在数据质量和数据多样化方面具有特点。

许多人认为中国人口的数量使数据量具有特征，这实际上是一种误解，撰写该报的macropolo旧金山研究员sheehan说。

数据和人工智能的关系类似于劳动力和经济的关系。 中国可能拥有大量劳动者，但劳动力的质量、结构和流动性对经济的快速发展也很重要，希恩补充道。

研究发生之际，美国和中国陷入了在多个经济和文化方面展开竞争，与人工智能技术竞争的局面。

年，中国国务院公布了2030年成为人工智能全球领导者的三步计划。 今年2月，美国总统唐纳德·特朗普发布了维护美国全球人工智能领导者的行政命令，指示政府部门优先考虑人工他们的研发支出信息。

特朗普签署了中国雄心壮志中优先进行人工智能研究的命令

人工智能竞赛是数据竞争。 从人脸识别到汽车自动驾驶，到机器翻译，很多人工智能应用在机器研究大量数据，找到输入与结果之间隐藏的模式之前是无法实现的。 只有这样，机器才能开始学习掌握人类技能的方法。

因此，今天的数据被多位技术人员视为重要(如果不重要)的战术资源。 对ai经济来说。

但是在他的macropolo论文中，sheehan将数据分为数量、深度、质量、多样性、访问五个不同的维度。 这篇论文是越来越多的框架，不是定量的研究，而是发现了中国和美国数据量的关联。 中国在数据深度和访问上各有特点，但美国拥有优秀的数据质量和多样性。

8亿以上的中国人上网，生成了从在杂货店购买到财富管理产品、在餐厅预约餐桌等各种在线活动的大量数据。

但是，中国许多网络服务提供商仍然关注国内市场，硅谷企业的全球影响更大。 谷歌和脸书客户代表的语言、种族、文化、民族范围远远超过中国第一大社会交流消息工具微信，其中10亿客户几乎都是中国人。

结果，例如，ai操作的面部识别程序可能难以识别中文以外的人。 如果他研究的所有数据都是中国人的脸。

macropolo不是唯一重新审视中国所谓数据特征的人。 华盛顿智库新美国的网络安全政策和中国数字经济研究者samm sacks表示，获取大部分数据本身并不是人工智能开发中最重要的因素。

这个神话助长了对所谓中国数据特征的误解，有助于加强对美国隐私监管的争论。 技术专家认为其他因素，如计算能力、人才、相关数学、可用数据类型等也同样有价值。

在6月的一篇题为中国人工智能特征的神话《sacks联合写作》中，数据作为新石油的类比有严重缺陷……风险在于，政策制定者因恐惧而回避潜在的隐私立法来检查数据可能会对美国产生不良影响。