Page 8 - 《国际安全研究》2020年第1期

人工智能时代背景下的国家安全治理：应用范式、风险识别与路径选择

分为“数字威胁、物理威胁和政治威胁”，并从技术安全的维度对这些问题进行了
①
具体的分析。 近些年，中国学术界也开始关注人工智能在经济、社会以及伦理等
领域中的应用。那么，人工智能将对国家安全带来哪些挑战？又如何有效地应对这

些挑战？为此，本文旨在分析人工智能在国家安全治理中的应用范式，剖析国家安
全在人工智能时代可能面临的风险，继而探讨中国在维护人工智能技术发展的路径
选择。

一 人工智能：作为新的历史起点的深刻技术革命

在正式讨论人工智能与国家安全的关系前，我们需要对人工智能这一技术进行

简单的梳理。自约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）
与纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）等计算机专家于 1956 年首次提出“人
工智能”（Artificial Intelligent）的概念以来，这一技术在概念和应用上不断扩展和

②
演进。 然而，在此后的几十年内，由于受到诸多主客观条件的限制，人工智能并
未真正在产业层面实现技术应用，相关研究也主要集中于如何运用人工智能进行模
式识别以及数据归纳等基础层面。例如，尽管机器学习概念和浅层学习算法早于多
年前就被提出，但是由于当时缺乏海量数据的积累以及与之相匹配的高水平计算能

③
力的支撑，故而这些算法模型始终无法得到持续的优化与突破性的进步。
进入 21 世纪以来，随着技术的发展与突破，人工智能技术逐渐步入了新一轮蓬勃
④
发展期。 从本质上说，本轮人工智能技术发展热潮是建立在图形处理器通用计算
（General-purpose computing on graphics processing units, GPGPU）高性能运算架构所形
成的计算资源与移动互联网兴起所产生的大量数据的基础上的，而在这两者的催化下
又形成了基于套嵌式的多层次模式识别的深度学习算法。互联网所孕育的大数据时代

① Miles Brundage, Shahar Avin, Jack Clark, et al., “The Malicious Use of Artificial Intelligence:
Forecasting, Prevention, and Mitigation,” February 23, 2018, https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1802/
1802.07228.pdf.
② John MaCarthy, et al., “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial
Intelligence,” AI Magazine, Vol. 27, No. 4, 2006, pp. 12-14.
③ Marvin Minsky and Simon Papert, Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry,
Cambridge, MA: The MIT Press, 1987, pp. 12-15.
④ 其标志性事件便是“神经网络之父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）及其研究团队将神经
网络带入到人工智能技术研究之中，并于 2006 年首次提出深度学习（Deep Learning）算法，进而使
人工智能获得了突破性进展。参见 Geoffrey Hinton, Simon Osindero and Yee-Whye Teh, “A Fast
Learning Algorithm for Deep Belief Nets,” Neural Computation, Vol. 18, No. 7, 2006, pp. 1527-1554。
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