潘宣昊:解读中共AI“突破”的真相

这些日子,中国在人工智能AI)领域的发展引起了国际社会的广泛关注。特别是像 DeepSeek 这样的AI系统,被宣传为“中国自主研发”的成果,然而事实并非如此。作为一名计算机科学专业博士,我将从技术和产业运作的角度,深入解析这些所谓的“突破”背后的真相——即照抄海外回国者的成果,以及对国内AI团队成员的极端压榨

海外技术“回流”:被动的技术积累

在中共官方宣传中,AI技术的“爆发”被描述为国家自主创新的结果。然而,如果仔细分析数据和技术源头,我们会发现中国的AI产业高度依赖海外回国者的技术积累。这些回国者曾在Google、Meta、OpenAI 等国际顶尖AI实验室工作,接触过最先进的技术。然而,他们的研究回国后,往往会被国内机构直接利用,甚至未经授权就被用于商业开发。只要尝试使用DeepSeek就会发现,它的功能和OpenAI旗下的ChatGPT极为相似,却又在很多关键领域逊色于ChatGPT。

在技术社区,DeepSeek 等 AI 模型的参数、架构和训练方法与 OpenAI、Anthropic 等国外机构的成果高度相似。这表明,所谓的国产 AI 技术,实际上是基于海外研究成果进行复刻和改进,而非真正从 0 到 1 的创新。

为什么中共AI公司热衷于“借鉴”海外成果?

法律漏洞:中国和海外之间缺乏有效的知识产权法律,这导致中国大量企业选择直接“复制黏贴”海外成果。中共引以为傲的支付宝、微信与微博等产品,都是法律漏洞下抄袭的结果。

政策激励:中政府在 AI 领域给予大量资金支持,而企业为了拿到政府补贴,会优先采用最快速、最低成本的方式开发 AI——即直接复刻海外已有的技术成果。

数据优势:由于隐私保护力度较低,中国企业能够收集和利用海量用户数据训练模型,而在欧美国家,类似数据收集行为可能会触发法律风险。

人才垄断:大量 AI 研究员被强行要求放弃署名权,研究成果归企业所有。这种模式虽然加快了企业发展,但也严重扼杀了个人创造力。

AI 团队的悲惨现实:压榨与剥削

许多人以为,进入 AI 领域的研究人员可以享受高薪与光明的前景。然而,在中国的 AI 研究机构,现实却异常残酷。所谓的“单独开发”,实际上是整个团队共同努力的成果,但这些成员既无法署名,也无法获得相应报酬。许多人像一枚螺丝钉一样被公司用残酷的996制度压榨,最后在步入中年之时被辞退。

1. 低工资,高强度工作

尽管 AI 行业看似高薪,但在中国,许多 AI 研究人员的工资远远低于欧美同行,甚至比国内其他技术岗位还低。与此同时,他们还需要承受超长工时和极端的加班文化。

2. 署名权剥夺,成果归属公司

在国外,研究者的贡献往往能通过论文和专利体现出来,而在中国,企业会严格控制研究员的署名权,确保所有成果以公司名义发布。这导致大量 AI 研究人员被迫隐身于幕后,即使他们做出了决定性的贡献,也无法获得学术认可。

3. 内卷严重,人才流失

由于过度压榨和缺乏职业发展空间,越来越多的 AI 研究员选择离开国内机构,甚至逃往国外寻找更公平的工作环境。这一现象使得中国的 AI 发展陷入恶性循环:企业依赖海外技术 –>人才流失 –>继续抄袭–>进一步加重压榨。

倒行逆施:AI 发展的未来在哪里?

中国的 AI 发展模式,既不是创新驱动,也不是市场驱动,而是政治驱动。政府希望在国际竞争中占据优势,因此不惜投入巨资催生 AI 产业,但由于缺乏真正的科技创新氛围,这种发展模式不可持续。

知识产权问题:国际社会对中国 AI 产业的抄袭行为越来越警惕,未来可能会面临更多法律和贸易制裁。

人才断层:随着顶尖人才不断流失,中国 AI 产业的可持续发展面临严重挑战。

伦理与法规:在急功近利的发展模式下,数据隐私和 AI 伦理问题被忽视,长期来看可能会引发社会矛盾和技术危机。

结语:AI 产业需要真正的创新

如果中国希望在 AI 领域真正崛起,就必须改变当前的模式,从照抄走向自主创新,从压榨走向尊重人才。否则,无论 AI 产业在短期内如何增长,其根基都将是脆弱的,最终只能成为全球科技体系的附庸。

本文只代表作者的观点和陈述。

(转自大纪元/责任编辑:刘明湘)

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