编者按·  2024.03.14

OpenAI最近发布的视频生成工具Sora，再次引发了“斯普特尼克时刻”式的国际竞争焦虑。本文从历史和技术的视角剖析了这一焦虑背后所隐藏的东西。

第一，sora技术上并未实现颠覆式创新，是大语言模型在图像领域的延伸，但潜力巨大。第二，大国竞争心态与现实地位存在失衡，一方面争强示强，一方面因面临现实差距而焦虑。第三，“保底”与“争优”难以兼顾，一味保底会浪费资源，难以进行争高追优。第四，创新体制上的等级化秩序，对无序涌现创新的恐惧。第五，应试教育过度沉迷于对受教育者的机械训练，抑制了受教育者的创新思维。

作者呼吁，要建立健康的竞争心态，采取开放的创新生态，回归人文关怀，以释放创新潜力。中国要找到自信与开放的平衡点，正视差距而不畏惧差距，才能在人工智能时代实现弯道超车。作者把技术进步置于大国竞争的大背景下思考，视野开阔、鞭辟入里、引人深思。

美国国家安全顾问沙利文在23年底的《外交事务》发表《美国国家权力的来源》，指出美国在二战后的大国竞争经历了三个阶段。在第一阶段，杜鲁门总统奠定了美国权力的基础，以实现两大目标：一是加强民主和民主国家间的合作，二是遏制苏联；这一战略，被后续的总统所沿用，美国从1950年代到1970年代对工业和新兴技术的持续投资——这种产业强国的信念在1980年代开始消蚀，冷战后也并未改善。在第二阶段，美国应对了冷战后的全球秩序重建和恐怖主义打击，但是忽略了中国的战略崛起。在第三阶段，美国正视来自东方大国的战略竞争，在彼此相互依存的大国竞争时代重新确立国家权力，重回以技术和产业优势为基础的辉煌“冷战”时代。

“斯普特尼克时刻”：

关于恐惧和焦虑的

大国竞争故事

1957年，苏联在人类历史上首次发射了第一颗地球轨道人造卫星“斯普特尼克1号”（Sputnik I），引发美国极大的震惊和恐惧，美国人称之为美国的“斯普特尼克时刻”，这一时刻开启关于恐惧和焦虑的故事——“在大国竞争中绝不落后于对手”的心态在美国人心中从此扎根。

“斯普特尼克时刻焦虑”成为笼罩在冷战上空的幽灵，并深刻地塑造了美国二战后的科技创新范式和路径，并且触及美利坚关于世界权力和地缘政治的意识形态底色。美国旋即得以深刻践行范内瓦·布什（Vannevar Bush）在《科学：无尽的前沿》对美国战后科技发展范式的设计——科技创新的国家发展主义（也被英国创新学者Mariana Mazzucato称之为创新的“企业家型国家”）。当时的艾森豪威尔政府启动了大力投资基础科学，特别是具有军事应用前景的科学技术的一系列政府计划，国防部高级计划研究局DARPA，国家航空航天局NASA相继成立，美国形成了足以让奥森豪威尔总统在后期都恐惧的军工复合体国家体制——科学家、资本家、将军、商人、政治家对国家安全的深度绑定。

位于美国国家航空航天博物馆的“斯普特尼克”号模型（图源：美国航空航天博物馆）

美苏从此展开持续30多年的冷战科技竞赛，一批信息时代的前哨技术在这一过程中发育孵化，即使我们不得不承认，这些国防技术所引领的技术创新种子之火在民用领域的转化，发展更多的是国家安全恐惧焦虑下的副产品。而主导美苏两国国家安全的意识形态，仍然是“斯普特尼克时刻焦虑”，无论这种恐惧的来源是真实的对手国家还是其它新的假想敌，都始终牵动了国家安全的敏感神经，引发“军事—科技—工业—贸易—意识形态”国家安全复合体的结构性变革。

2011年1月25日，奥巴马总统在发表国情咨文时清楚地指出，美国正面临中国、印度等国崛起的严峻挑战，美国再次遭遇“斯普特尼克时刻”。故事的后续正如我们今日所见，东西方强国之间的紧张关系日益抬升——管制与禁运、遏制与封锁、“邪恶轴心”抑或是阵营对抗，冷战的概念记忆再次以新的面貌重新在太平洋两端重新演绎，这次的主角从美苏变成了美国和中国，舞台不再是确保相互毁灭的恐怖核威慑及防扩散，而是正在蓬勃发展的人工智能技术领域竞争及技术管制。

“斯普特尼克时刻焦虑”并非美国所独有，是所有参与到大国竞争方的共同焦虑。尽管大国领导人都竭力避免冲突，也都认为如今已是彼此相互依赖的时代谁也无法彻底孤立对方，但是冷战的历史惯性和思维定势仍然在紧密牵动双方的国家安全神经，即使进入全球互联网地球村的技术互联互通时代，现实中仍然不断上演着关于管制、封锁、禁运、“卡脖子”、去风险、产能回流等的战时和准战时措施。当东方大国思维遇到“斯普特尼克时刻焦虑”，又会如何应对呢？

SORA大恐慌的底层技术逻辑：

虽未颠覆但想象空间广阔

继核威慑，人工智能技术成为新的国家间战略威慑工具。从华为中兴事件到芯片断供再到“卡脖子技术清单”开始，大国日益陷入了“斯普特尼克时刻焦虑”。特别是Open AI为代表的新一代人工智能技术的相继涌现，一群年轻人，或许算不上主流精英的年轻技术人员，发布了ChatGPT大语言模型。从某种程度来说，ChatGPT就是算法模型与文本语料库技术的结合，随着文本数据的积累和对算法模型的不断修正，使得算法模型更加接近人类的自然语言习惯。理论上，语料数据越丰富，算法模型对自然语言习惯的拟合效果就越好。

当国内各大AI巨头公司相继推出各自的大语言模型软件时，笔者有理由相信，在相关技术上我国也能够实现较好的快速跟踪复现，并且能够凭借超大规模市场和广泛丰富的应用场景，能够使大语言模型技术很快地铺开应用。虽然语料数据上的可得性差距以及相关审查上的技术原因，让我们的人工智能大语言模型偶尔也会出现“人工智障”的无奈，但总体上似乎我们仍然能够复现上一轮世界互联网浪潮的中外套利的市场红利——技术或是商业首先在西方国家发明和流行，通过本土化移植应用和改造来引进，再凭借本土超大规模市场、丰富应用场景和监管相对滞后的机会窗口实现“野蛮生长”，最终热钱和失败者离场，留下几家巨头。

图为由Open AI “Sora”模型生成的视频演示（图源：Getty Image）

但是，紧接着OpenAI又突然发布首款文生视频模型——Sora，从官方公布的演示视频看，Sora不仅能够根据文字指令，创造出宏大、精美且颇具想象力的作品，运镜角度也能达到大师的水平，制作长度达到了1分钟，性能效果超越了市面上只能生成几秒视频Runway Gen 2、Pika等AI视频工具。纽约大学助理教授谢赛宁根据公开论文的分析，Sora的技术突破在于提出了隐式时空块（SpaceTime Latent Patches）的概念，就是将图像作为类似语料的一个个字节，构建一个图像数据集。通过文字中的关键字，比如主题、动作、地点、时间和情绪，从图像数据集中寻找与关键词匹配的图像，并且根据以往图像数据集中前后图像的逻辑关系，预测下一帧图像。因此，Sora更像是一个二维图像版的ChatGPT（此处为笔者观点，欢迎指正）。

工具

基本

单元

逻辑关系来源

运行逻辑

ChatGPT

文字

字节

语料数据库中不同字节的逻辑关系

从语料连接逻辑推导下一句语言文字。

Sora

图像

模块

图像数据库中不同图像的逻辑关系

首先建立图像和文字的关联关系，从文字确立图像，再从图像连接逻辑推导下一帧图像。

从技术的底层逻辑分析，Sora在技术上是大语言模型技术在二维具象上的拓展和发展，并非出现颠覆性或是革命性的技术跃迁，本质上还是在生成式人工智能技术发展的路径上：即算法逻辑对人类重复性思维逻辑的拟合。如果运用布莱恩•阿瑟的《技术的本质》对技术进步的理论观察：“技术创新是过往技术元素的叠加和重新组合”，Sora仍然沿着ChatGPT大语言模型的思路实现了累积性的迭代创新，没有根本上颠覆技术创新的路径。

目前Sora还没有进行公测，所发布的视频还是演示样品，还无法确定其图像数据库是否完备、对算法模型的训练是否到达较高精确度，甚至我们可以说，Sora所展现的二维图像的商业模式目前还缺少坚实的市场化应用变现的基础，但是Sora确是生成式人工智能从一维的语言文字向二维的图像视频迈进的一个重要节点，即人工智能正在通过算法模型不断模仿人类的重复性逻辑思维，并在语言、视觉上不断拓展应用，在人类的具象化智能技术方面不断迈进。并且随着应用场景的不断开发，以及与其它技术的创新性结合（如与三维立体展示技术、智能决策技术），能够继续衍生出更多创新的技术形式，其前景十分广阔，并且为下一步生成式人工智能乃至自主式人工智能的发展奠定技术变迁中的一步。

因此，如果单纯从底层技术来看，Sora并未实现所谓的颠覆式创新，也远未达到在技术和产业上快速落地盈利变现的能力，在军事装备和军事对抗中的应用价值还存在诸多未知和技术细节难点，但其确确实实地展现了人工智能发展道路上的广阔前景。

但Sora的出现，仍然让正在热衷讨论和模仿ChatGPT的公司以及正在打着GPT名义圈热钱游戏的资本们集体惊呼：中国在人工智能上与美国的距离越来越大！甚至这一恐惧焦虑，也蔓延到了政府和公共知识分子，人们普遍担忧，中国将在人工智能领域与美国之间的差距越拉越大，并在大国竞争中落败于美国。

大国“斯普特尼克时刻”

在焦虑什么？

Sora所引发的“斯普特尼克时刻焦虑”让中国举国上下在反思，这些反思对于实现科技创新驱动的中国式现代化具有十分重要的意义，但是我们要避免陷入落后、“差距越拉越大”的悲观心态和简单粗暴的反思思维线条，真正要梳理和正视的是“我们应该焦虑什么”。

（一）竞争心态与大国地位的不匹配

在国家竞争心态层面，一方面存在争强示强的心态，一方面又不得不面对追赶型国家仍在许多方面落后于发达国家的现实，从而在竞争心态方面存在焦虑。少数的民族主义者希望通过论证美国西方在衰落、东方在崛起赶超来激发民族自尊心，另一方面又面对西方科技巨头的Sora等新兴技术不断涌现、中国仍在许多方面与发达国家存在差距的事实感到矛盾焦虑。正如西方“唱衰”中国的荒谬，少数人一味地唱衰西方并且不断搜索对方衰败的证据，处处争强示强的心态，也同样存在不健康的成分，与我国的大国地位不相匹配。

大国竞争也可以有两种竞争模式：一种是“掐尖”，比长处谁更长；一种是“兜底”，比短处谁更短。由于掐尖式的竞赛更刺激更引人注目，所以兜底式的竞争总容易被忽略。美国虽将东方大国视为假想敌，但是美国是将其控制在一个国家竞争的层面，更确切地说是国际政治经济和安全的产业或企业层面，而非一种弥漫的社会情绪，进而影响普通民众的生活。今日的中国，因为大国竞争而被迫卷入的精力和关注度都过多，各行各业都被卷进这样的大国竞争焦虑中，国家安全概念的有泛化的趋势，“贩夫走卒”，“引车卖浆”，他们的境遇与困顿，或许更加值得关注，这也是大国竞争的底色和终极关怀。

在国民竞争心态层面，客观上，我国的产业链、价值链距离实现高质量发展还有很大的上升空间——居民收入在不同行业间的差距较大，社会保障和法治建设尚需完善，社会竞争更容易演化为横向“内卷”；主观上，中国改革开放至今40多载，我们距离脱贫还未久远，还面临着深刻的“饥饿记忆”和“温饱焦虑”，因此，家长对于下一代的职业选择、教育学习还有着较多的实用功利主义导向的考虑——能否找到高薪稳定的工作成为多数时候的首要考虑，并未从尊重和激发个人兴趣、发挥个人专长的角度来进行教育培养。在这种情况下，基于兴趣探索的科技创新，不仅缺少社会基础，也缺少个人的自发基础。

2023年6月8日，贵阳考生在高考结束后在考场外合影留念 (图源：新华社）

（二）保底和争优

难以两顾的战略布局困境

当大国疲于陷入极限情况下的“兜底”安全化思维，将很难集中优势资源和精力实施争高拔尖的创新策略，当大国在竞争中出现极限“保底”和极限“争优”的两极选择时，会出现首尾难顾的战略布局困境。

在面对中美战略竞争的紧张状态下，“卡脖子”“脱钩断链”“去风险”等国际竞争话语，本质上都是战时或是准战备情景下的极限思维话题体系，是本着最坏情况的极限兜底思路，并非是竞争、创新、择优的追高的竞争状态。所谓的极限保底，本质上是以牺牲部分效率、浪费部分资源追求绝对的保底安全。特别是在极限保底的安全化思维下，一部分计划经济管理体制或是产业补贴政策就会“借尸还魂”，“自主可控”可能会被少数人利用成了保护国内落后产能、获取国家大额产业补贴、变相垄断市场的“保护伞”，成为政商利益合谋输送的温床。

（三）创新体制上

对无序和失控的恐惧焦虑

大国的“斯普特尼克时刻焦虑”来源之一是等级化、秩序化、规则化的创新体系，对无序化、涌现性和不确定创新的恐惧。当严控被失控挑战、有序被无序颠覆、确定被不确定性打乱，对未知和失控的恐惧将成为焦虑的源头。

人工智能时代的创新，日益呈现自下而上的涌现模式，创新的方向日益变得不可预测、创新点的涌现不可控制、创新人才的出现变得不易识别。此时Sora这类技术上的领先产品的涌现，更加让已经适应创新可以被预测、规划、管理、预期产出的大国出现焦虑。传统上，大国可以运用举国体制（重大任务专项）的方式，通过权威专家集中确定技术方向、集中资源进行有组织攻关、不计成本代价，特别是不考虑市场应用价值反哺的开发应用方式，进行重大技术和工程的持续投资攻关模式，并出现了曼哈顿工程等重大成功。但是，“集中力量办大事”的计划性、等级化创新模式似乎难以应对信息时代“集中力量办小事、办多件小事”的困境。举国体制可以造出原子弹，但是举国体制很难造出圆珠笔头。面对通过市场应用迭代反哺、企业和个人的自由专业化分工的优势，传统的计划式等级化的举国体制似乎更加捉襟见肘。

对于人工智能技术信息技术创新，其产品要在市场中获得利润以实现正向迭代，需要在应用中不断迭代创新，这样的大众创新，其它都要交给科学界和市场，要经过丛林法则的优胜劣汰。计划主义者所理想的不会浪费的初衷，最终带来的更大的浪费。此处引用比亚迪集团王传福的一句话：“过剩才有竞争，竞争才会繁荣”。

（四）应试教育

对“填鸭式”机械重复训练的沉沦

脑力劳动中，也存在规律和技巧可重复性的简单脑力劳动以及思维逻辑更为发散和高级的复杂脑力劳动。ChatGPT、Sora等新一代人工智能技术之所以能够“智能”，就在于其总结了人类逻辑思维中的简单性、可重复的逻辑思维，从而运用算力快速地实现了复现和替代。

所谓的“填鸭式教育”、应试教育，“做题家困境”等传统教育弊病就在于：传统教育以做题考试获取高分为目的，从而出现标准答案以及伴随而来的诸多“解题技巧”和“死记硬背”策略，这些技巧和知识都是规律性的、可重复的，在启蒙阶段开发智力后，已经无法再发挥提升思维复杂度和创新能力的作用，过度浪费精力在重复性的机械知识上，会在学习生涯早期严重压抑学生的创新思维、批评反思、提问质疑能力。

目前人工智能技术已经可以复现和取代简单的脑力劳动，但是对批判性思维、发散性思维、创新性思维等更高层次的复杂劳动，以及对人类情感的认知、对世界观、价值观、人生观等人文关怀层面的复杂情感活动，都是无法复现的。如何发展更加适合培养高级复杂思维，激发学生对科技、社会、对自身、对人类情感更加深刻的认识和人文关怀，对自身和他人生命价值的关怀自洽尊重，对人类社会的运行逻辑及社会资源的调动运用的实践，对未知领域持续热忱的探索好奇心，对个体创新的肯定尊重鼓励，人类才能够真正战胜看似智能但本质上十分机械重复式的人工智能。

结语：

克服大国的“斯普特尼克时刻焦虑”

我国要建立健康的、与大国竞争相匹配的国家竞争心态和民众心态，以开放的社会、开放的创新生态、开放的企业产业链、开放的人才环境、开放的思想市场真正参与到人工智能时代的大国竞争，在竞争中真正提升国家科技发展水平和人民生活福祉，而非陷入东亚“鄙视链”的思维陷阱中，以致社会资源的巨大浪费，避免泛安全化的焦虑让指令性计划经济这些历史上已经证明走不通的错误路子再回归。

科技从来都是被用来为人类造福，而非制造焦虑和“鄙视链”的，我们从小总被教育如何做别人，但始终很难心安理得的做自己。或许，人工智能时代，更加呼唤人文关怀的回归，让我们超越机械重复的简单脑力劳动，更加具有逻辑和情感自洽地认知自身生命的价值，认识自己和社会和国家的关系，成就具有创新精神和能力的个体，从而为创新型的国家打下微观的基础。

校对 | 覃筱靖

排版 | 周宇笛

审核 | 袁浩延

终审 | 冯箫凝 黄紫蓝

本文作者

梅阳：香港中文大学（深圳）国际事务研究院研究员。

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