人工智能（ai）发展任务以及与之相伴的风险是现代技术领域最为迫切的问题之一。在莫斯科举办的“finopolis”论坛上，人工智能成为主谈议题之一，该论坛主要交流的是金融领域的国家理念与趋势。会上很多辩论围绕研发和使用ai时有必要进行限制与管理方面的问题。俄罗斯卫星通讯社本期节目将向大家介绍，专家们有关俄罗斯借鉴中国经验方面有着怎样的思考。
是否应对ai进行严格管理？
俄联邦央行在“finopolis”论坛召开前发表了题为《金融市场人工智能使用》的报告。文件列举出与ai相关的风险：数据造假、决策先入为主、操纵、竞争缩减和危机加重。由此出现完全合理的问题：此类风险让人产生疑虑，使用ai是否有必要性？俄罗斯央行行长纳比乌琳娜在论坛上建议使用基于风险的管理方法。她认为，人工智能将成为基础性技术，类似与蒸汽机或电力。
她在ai技术大会上说：“我们试图寻找‘黄金中线’，即能刺激该技术的发展，也能保护公民免受可能出现的风险。”
纳比乌琳娜的看法得到俄罗斯主流银行高管、数字部部长马克苏特·沙达耶夫以及莫斯科市长谢尔盖·索比亚宁的支持。他们像其他演讲人一样，认为目前阶段将ai压缩到法律和限制框架内，对21世界最有前景技术之一的ai发展是有害的。
中国如何帮助世界管理人工智能？
俄罗斯外贸银行副总裁、前景机器学习算法管理部部长杰尼斯·苏尔日科在回答卫星通讯社记者采访时强调，外部过于施压和各国之间的激烈竞争，是有利于简化ai管理的又一佐证。
他说：“现在，世界处于激烈竞争阶段，ai领域不应过度管理，因为管理或将限制产业的发展，因此我觉得使用ai不是什么风险。更为重要的并非是管理，而是在国际层面上联起手来，以实现突破。此项技术能够带来新的技术革命，这意味着，与其说我们应彼此限制与管理，还不如说应寻找共同的发展点。”
苏尔日科还建议关注中国在ai领域的管理经验。在某些人看来，中国针对ai的法律措施与使用建议有些过分，但实际上与竞争对手相比要更加自由和富有远见。中国网信部与其它管理部门，在世界上率先推出了生成人工智能管理规范。
他说：“据我了解，中国的管理方法相当弱，并不妨碍ai的发展。而且，管理上又相当的集中，因此中国ai发展管理方式相当的简单。因此我认为，从构想看中国模式是不错的。我完全不认同，什么中国人对人工智能在过度管理。我读过这些文件，它们并非是限制性的，它们给出的是基础性的、框架性的规则，很难与之争辩。我认为，西方国家的措施与中国的相比限制要更多些。”
总体而言，专家们认为，任何创新都伴生风险，不应害怕，应对其进行管理，寻找合理的妥协。专家们指出，目前阶段，俄罗斯的发展方向是对的。研发人员和公司的自由度要高于限制措施，基本处于美国或中国的水平。欧盟对ai的管理方法，实际上是在限制这方面的发展。
专家：中国对生成式人工智能的监管将为全球提供经验
ai本身存在危险吗？
随着ai技术的发展，针对此项技术潜力的忧虑感也在不断增加。今年3月份，数以千计的it产业领域专家和代表，其中包括马斯克和斯蒂夫·沃兹尼亚克发表了公开信，呼吁停止ai学习，制定使用此工具的安全手册。
但在俄罗斯，无论商界还是科学社团都不认为有基于ai的全球性风险。俄罗斯著名数学家、科学普及者和莫斯科物理技术学院实用数学研究所所长安德烈·拉伊格罗茨基向卫星社记者解释道，ai本身目前并不能给人带来什么害处，他们不具备自我意识和自由意志，只有人才会使这些技术被恶意使用，在此方面应推出法律管理方法，但这些管理措施不应涉及到研究，也不应直接妨碍研究人员有新的发现。
他说：“当然应考虑法律层面的管理问题，比如无人驾驶交通。作为学者，我不相信ai目前阶段能掌握意识和存在摧毁人类的威胁。人类与最终解释我是谁以及什么是意识还相距甚远，更别提如何创造意识了。我认为，现在的ai背后是非常好而且相当简单的数学算法，我们距离完整意义上的人工智能还相当遥远。目前甚嚣尘上的炒作只是围绕着非常具体的软件，当然应将之纳入法律框架内，但暂时它们还远不及久人类所具备的能力。”
金融科技：俄罗斯ai的发动机
俄罗斯数字部部长马克苏特·沙达耶夫指出，俄罗斯目前的金融技术是引入ai运用的火车头，应将其它优选方向向金融技术拉近，比如健康卫生、教育、安全和服务领域。他认为，俄罗斯金融技术巨头很早以前已走出普通银行的范畴，是完整意义上的科技领头者，类似美国的谷歌和亚马逊。
数学家安德烈·拉伊格罗茨基在接受俄罗斯卫星通讯社采访时强调，俄罗斯在研发ai技术方面处于领先地位，与中美同属一个行列。
他说：“我们具备相当的竞争力，在此领域正在做很多事情。我们在世界顶级会议上发表了很多文章。其中，莫斯科物理技术学院在从事最为先进的研究。我们这里设有人工智能研究中心，将制造出现代化的产品，为俄罗斯公司提供帮助。目前世界上有3个国家处于领先地位，显而易见是美国、俄罗斯和中国。”
俄联邦储蓄银行行长戈尔曼·格列夫指出，俄罗斯发展ai最优先任务之一是建立基础设施，其中包括建设大数据中心。中心的容量在成倍增长，以便研究大量的数据。中国与其他竞争对手相比拥有这方面的优势，互联网用户可生成数百万千字节的信息。
据俄联邦数字部部长沙达耶夫介绍，俄罗斯目前正在建设公共数据中心，ai在此环境下可进行学习。为解决此问题，在“数据经济”（此前为“数字 经济”）国家项目框架下，将建造国家大数据“工厂”，汇集和生成信息。首先基于国家已经拥有的信息，然后在此基础上，国家将在一定条件下从商界收集信息。“数据之湖”将为技术研发人员提供条件，训练自己的神经网络，以便在竞争条件下进一步提供服务。
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