top of page

Kina vinder AI-kapløbet

Kina har sat sig et mål om at være verdens førende nation inden for udvikling og implementering af kunstig intelligens i år 2030. Og ifølge en ny bog skrevet af den amerikansk-kinesiske venture kapitalist Kai-Fu Lee kommer det til at ske! Kina har alle de rette forudsætninger for at vinde AI-kapløbet, blandt andet fordi kinesiske teknologientreprenører får Silicon Valley til at ligne et alderdomshjem.

Året er 2030. Du er lige landet i lufthavnen i Beijing, hvor du skal til en konference om grønne byer – et område, hvor Danmark kan lære meget af Kina. Før du stiger ud af flyet, downloader du WeChat til din mobiltelefon. App’en scanner dit ansigt og herefter kan du problemfrit vandre igennem lufthavnen uden at vise dit pas eller stå i lange køer. Du træder ind i en autonom taxa, som kender dit navn og din rejseplan, så den kører dig direkte til dit hotel. Undervejs bliver du på bilens 360 graders skærme opdateret om de seneste nyheder fra Danmark og nogle ændringer til konferenceprogrammet. Du er en smule forkølet, så bilen foreslår dig, at den tager en lille blodprøve. Du takker ja, og bilen stopper fem minutter senere ved en automat, hvor du kan købe et personaliseret medikament, som på mirakuløs vis fjerner din forkølelse og ovenikøbet fjerner dit jetlag. Du kommer frem til hotellet og WeChat guider dig op til dit værelse og åbner døren. Et par robotter pakker din taske ud og stryger dine skjorter, mens du åbner et vindue og nyder den friske luft fra en by, hvor der ikke har kørt fossile køretøjer i over fem år. Du smider dig på sofaen og glæder dig til tre dage i verdens reneste og mest intelligente storby, og du ser ikke frem til at skulle tilbage til gamle grå, forurenede og dysfunktionelle København.

Kina bliver i vestlige medier ofte portrætteret som den opvågnede kæmpe, som ved hjælp af hårdt arbejde, skånselsløs statslig regulering og uhæmmet kopiering af vestlige produkter er ved at rejse sig af maoismens dynd af ineffektivitet og stilstand. Men en historie vi sjældent hører, er historien om, at Kina er lige på vippen til at blive verdens førende nation inden for kunstig intelligens, og ved hjælp af landets beherskelse af denne teknologi er det overmåde sandsynligt, at Kina i 2030 vil være verdens mest teknologisk avancerede nation.

Det er denne historie, som den amerikansk-kinesiske venture kapitalist Kai-Fu Lee har sat sig for at fortælle i sin bog AI Super Powers – China, Silicon Valley and the New World Order. Og Kai-Fu Lee har gode forudsætninger for at fortælle denne historie. Siden 1980’erne har han været én af USA's førende forskere inden for kunstig intelligens, han har arbejdet for flere af de store amerikanske tech-virksomheder, han har været chef for Google i Kina, og i dag lever han af at investere i kinesiske startup-virksomheder, hvor de fleste beskæftiger sig med kunstig intelligens.

Kai-Fu Lee ser fire grunde til, at Kina kommer til at give resten af verden baghjul, når det handler om kunstig intelligens.

1. Sultne entreprenører

Det er sandt at Kina har rejst sig fra støvet ved at kopiere andre lande, men denne copycat-kultur har faktisk skabt et helt unikt startup-miljø i Kina. I Silicon Valley sætter entreprenører en ære i at få originale idéer, og det er en smule ufint at kopiere andres idéer alt for åbenlyst. I Kina har man ikke den slags hæmninger – her kopierer man bare til højre og venstre, hvilket betyder, at der er opstået et hyperkompetitivt miljø, hvor man udelukkende kan beskytte sin forretning mod konkurrenterne ved hele tiden at udvikle forretningen og gøre den mere kompleks og dermed ukopierbar. Kai-Fu Lee skriver, at copycat-kulturen måske ikke skabte originale produkter i starten, men den skabte et helt unikt startup-miljø, som er så dynamisk og foranderligt, at det får Silicon Valley til at ligne et alderdomshjem.

Hvor Silicon Valley-virksomheder har en forkærlighed for rene digitale produkter, som er drevet frem af en vision om at ”forandre verden”, har kinesiske entreprenører bare en drøm om at tjene penge. Og det gør dem langt mere agile og konkurrencedygtige. I Silicon Valley tales der meget om Lean Startup-modellen, som handler om at eksperimentere sig frem til det rette produkt, men kinesiske startups er faktisk langt bedre til at praktisere denne model, fordi de ikke er hæmmet af visioner og vidtløftige mål om at forbedre verden. Hvis en forretningsmodel ikke fungerer for en kinesisk entreprenør, prøver han bare en ny model, og bliver ved og ved indtil, han har udviklet et produkt, som markedet efterspørger.

Og de kinesiske entreprenører er heller ikke bange for at få beskidte hænder og lade deres digitale produkter blive en del af den analoge verden. Hvor de fleste Silicon Vally virksomheder foretrækker at redde verden fra deres skrivebord ved hjælp af smuk digital kode, er kinesiske entreprenører ikke blege for at komme ud på gaden og ansætte mennesker, bygge fysiske bygninger og producere cykler, biler, droner, robotter og løbehjul. Jo mere komplekse, forgrenede og uoverskuelige forretningsmodeller, desto sværere bliver det for konkurrenterne at kopiere en succesfuld forretningsmodel. Hvor Silicon Valley har en grundlæggende frygt for virkeligheden og den analoge verden, har kinesiske entreprenører en stor forkærlighed for at lade deres digitale forretninger smelte sammen med den fysiske verden.

2. Data

Kunstig intelligens i dag er ensbetydende med maskinlæring, og maskinlæring fungerer ved, at computere lærer at forstå verden ved hjælp af store mængder af data.

De store amerikanske tech-virksomheder som Google, Facebook og Amazon har en stor fordel på dataområdet, fordi de ligger inde med data om milliarder af menneskers internetsøgninger, sociale adfærd og købspræferencer. Men de amerikanske virksomheder er begrænsede, fordi de næsten udelukkende har data om vores gøren og laden i den digitale verden. De har stort set ingen data om, hvad vi går og foretager os i den fysiske verden.

Kinesiske virksomheder er på den anden side dybt forgrenede ind i den fysiske verden. Den populære kinesiske app WeChat er ikke bare en chat-app, det er et redskab, som man kan bruge til at overføre penge, bestille tid hos frisøren, bestille mad på restauranten, åbne låsen på bycykler og mange flere praktiske gøremål i den fysiske verden. Kinesiske internetvirksomheders tendens til at forgrene sig ind i den fysiske verden, betyder altså, at de sidder inde med data, som amerikanske virksomheder slet ikke er i nærheden af.

Resultatet er, at kinesiske internetgiganter meget snart ved hjælp af maskinlæring vil begynde at kunne forstå den fysiske verden og bruge kunstig intelligens til at bygge bedre selvkørende biler, bygge mere intelligente byer, skabe mere effektive betalingssystemer og gøre det nemmere og mere personligt at købe varer.

Adgangen til data er naturligvis også hjulpet frem af, at den kinesiske stat både accepterer en udbredt indsamling af data, og i øvrigt selv samarbejder med de store internetgiganter om at indsamle data og bruge data aktivt til at regulere det kinesiske samfund, hvilket leder frem til den tredje grund til at Kai-Fu Lee mener, at Kina giver resten af verden AI-baghjul.

3. Det politiske miljø

Kai-Fu Lee kalder det teknoutilitarisme, når han skal beskrive kinesiske politikeres særlige tilgang til teknologisk innovation og kunstig intelligens. I Kina er det ikke så vigtigt om et par millioner mennesker får krænket deres menneskerettigheder eller om man spilder nogle tusind milliarder kroner på fejlslagne projekter, så længe det store kinesiske skib samlet set bevæger sig i den rigtige retning.

I 2014 holdt premierminister Li Keqiang en tale, der handlede om ”Masse-entreprenørskab og masse-innovation”. Talen blev startskuddet på en national vækkelse, hvor lokale borgmestre i Kina kæmper om at skabe de bedste og mest dynamiske startup-miljøer, der kan tiltrække iværksættere og skabe nye tech-virksomheder. Og i 2017 udsendte den kinesiske regering en storstilet og ambitiøs plan om, at Kina i 2030 skulle være verdens førende nation inden for udvikling og implementering af kunstig intelligens.

I den vestlige verden har vi en tendens til at grine lidt af denne slags svulstige proklamationer, fordi vi har en grundlæggende tro på, at det frie marked er bedre til at skabe innovation og vækst. Men sagen er, at Kina ikke har tid til at vente på det frie marked. De kinesiske politikere er udmærket klar over, at storstilede bureaukratiske planer er ineffektive og skaber tusindvis af fejlslagne projekter, hvor man lige så godt kunne have kastet pengene ud ad vinduet. Men de tror på, at man kan flytte et helt samfund af 1,2 millioner mennesker i den rigtige retning langt hurtigere, hvis man ikke bare sætter sin lid til det frie marked.

4. AI-videnskabsfolk

Der er ingen tvivl om, at de helt store gennembrud inden for kunstig intelligens de seneste 15 år er kommet fra USA. USA har de dygtigste forskere og de bedste forskningsuniversiteter, og dette miljø har skabt de revolutionære opdagelser, vi har set inden for maskinlæring, neurale netværk og deep learning.

Kina er langt bagude, når det handler om cutting edge forskning inden for kunstig intelligens. Men sagen er, at der faktisk ikke er brug for cutting edge forskning i denne fase af udviklingen af kunstig intelligens. Kai-Fu Lee taler om, at vi befinder os i ”implementeringens tidsalder”, hvilket vil sige, at de vigtigste teknologiske nyopdagelser er tilgængelige for hele verden, og derfor er udfordringen ikke at finde det næste neurale netværk, men derimod at finde ud af, hvordan man kan anvende neurale netværk og deep learning teknologier til praktiske gøremål i den virkelige verden. Og det kræver ikke nødvendigvis verdens bedste forskere og forskningsinstitutioner. Det kan klares af relativt veluddannede ingeniører med forstand på matematik og statistik. Og den type mennesker har Kina millioner og atter millioner af.

Fire typer kunstig intelligens

Kombinationen af sultne entreprenører, uendelige mængder af data, teknoutilitaristiske politikere og millioner af relativt dygtige AI-kandidater vil ifølge Kai-Fu Lee medføre, at Kina inden for ganske få år kan iføre sig den gule AI-førertrøje.

Det er dog en smule mere nuanceret end som så. Kai-Fu Lee skelner mellem fire typer af AI, hvor Kina og USA har forskellige komparative fordele. For det første er der internet-AI, som er den type AI vi kender, når Amazon anbefaler bøger og når Facebook prioriterer vores nyhedsfeed. For det andet er der business-AI, som er den type AI, der bruges til at optimere forretningsprocesser. Det kan f.eks. være AI, der bruges til at optimere lagerbeholdninger eller AI, der bruges til at ansætte de rette medarbejdere. For det tredje er der perception-AI, som er den type AI vi kender fra ansigtsgenkendelse og fra talende assistenter, der forstår, hvad vi siger. Og endelig er der autonom-AI, som vi kender fra selvkørende biler og autonome robotter.

Kai-Fu Lees konklusion er, at inden for fem år vil USA og Kina være nogenlunde lige langt fremme, når det handler om internet-AI og autonom-AI. USA vil være stærkest på business-AI, fordi amerikanske virksomheder er længere fremme med digitaliseringen af deres forretningsgange. Til gengæld vil Kina være førende på perception-AI, hvilket hænger sammen med den førnævnte tendens til, at kinesiske internetvirksomheder trækker tråde langt ind i den fysiske verden.

Bagsiden af AI

Kai-Fu Lee springer let og elegant hent over alle de etiske og menneskeretslige problemer, der uvægerligt vil opstå i et samfund, hvor folk er konstant overvågede af statslige eller private kunstige intelligenser. Han affejer let diskussionen ved at konstatere, at Europa, USA og Kina har forskellige tilgange til etik, data og menneskerettigheder, og at det må være op til den enkelte nation at afgøre den rette tilgang.

Hvis han ikke er bekymret for menneskerettigheder, er han til gengæld bekymret for fremtiden, når det handler om beskæftigelse. Den sidste halvdel af bogen handler om konsekvenserne af en fremtid, hvor kunstige intelligenser – ifølge Kai-Fu Lee – kan gøre op til 50 % af alle jobs overflødige inden for en nær fremtid. Og også på dette område gør han op med de fremherskende ideologier, som stammer fra den amerikanske vestkyst.

Silicon Valley har en forkærlighed for at løse alting med elegante quick-fixes. Problemet med teknologisk betinget arbejdsløshed skal ifølge denne ideologi ikke løses med dybe samfundsmæssige omstillinger, men ved hjælp af bedre uddannelse, reduktion af arbejdstiden og omfordeling af indkomst – helst i form af simple løsninger som universal basic income, hvor staten blander sig så lidt som muligt.

Kai-Fu Lee mener dog, at alle disse tilgange er utilstrækkelige, fordi arbejdsløshed som følge af kunstig intelligens og den deraf følgende samfundsmæssige ulighed bliver så gennemgribende, at uddannelse, arbejdstidsreduktion og omfordeling af indkomst udelukkende kan blive overfladiske lappeløsninger, som måske kan dulme den dårlige samvittighed hos en håndfuld internetmilliardærer, men som ikke løser det egentlige problem.

Problemet fostrer dog sin egen løsning, siger Kai-Fu Lee. Kunstig intelligens vil skabe arbejdsløshed, men det vil til gengæld også skabe mulighed for, at vi bruger vores tid på aktiviteter, som er oprigtigt værdifulde – nemlig aktiviteter som handler om omsorg og kærlighed. Kai-Fu Lee forestiller sig et fremtidigt samfund, hvor private aktører, venture kapitalister og staten arbejder sammen om at skabe en helt ny sektor af omsorgsjobs, som skal beskæftige de milliarder af mennesker, der bliver arbejdsløse som en følge af kunstig intelligens.

Man kan være enig eller uenig i Kai-Fu Lees konklusioner, og man kan været tæt på chokeret over, at han slet ikke diskuterer problemet med datamisbrug og overvågning, men bogen er værd at læse, fordi den bidrager med et kærkomment kinesisk perspektiv på udviklingen inden for kunstig intelligens. Efter endt læsning kan man ikke lade være med at spørge sig selv om Silicon Valley nu også er verdens teknologiske centrum og om folk som Larry Page, Mark Zuckerberg, Jeff Bezos og Elon Musk sidder inde med alle svarene for, hvordan en verden med kunstig intelligens bør udvikle sig.

Udvalgte indlæg
Seneste indlæg
Emner
No tags yet.
Arkiv
bottom of page