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警惕重蹈日本AI的覆轍

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【警惕重蹈日本AI的覆轍】警惕重蹈日本AI的覆轍

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警惕重蹈日本AI的覆轍


去年在日本 ， 我隨手翻了翻酒店送的《讀賣新聞》 ， 發現報紙里連篇累牘都在介紹AIGC 。 從技術到應用 ， 從產業鏈整合到政府政策琳瑯滿目 ， 讓人感覺這個國家對AI是充滿了期待的 。
但期待歸期待 ， 稍微了解日本科技行業現狀的人會知道 。 若干年來日本每次倡議發展AI都是雷聲很大 ， 雨點基本沒有 。
日本不僅沒有發展出DeepSeek這樣能夠影響國際AI格局的大模型 ， 就連一些基本的AI應用推廣都很不理想 。 有點荒誕意味的是 ， 日本政府一年前才宣布在所有政府流程中淘汰了3.5英寸軟盤 。 試想一下 ， 國家如果靠軟盤來發展大模型 ， 那還頗有點蒸汽朋克的美感 。
但與日本AI今天的蕭條相對比 ， 曾經的日本AI非常強盛 ， 甚至是上一次AI復興中唯一可以與美國AI相抗衡的勢力 。

時過境遷 ， AI孤狼變成了科技柴犬 ， 不免讓人感慨 。
但感慨之余 ， 日本AI的挫敗帶給我更多的是警惕與恐懼 。 因為20世紀70-80年代日本AI最為強盛的時候 ， 其諸多產業特征都與今天的中國AI極為神似 。
當越來越多人開始從日本的經驗中學習如何對抗房地產泡沫破裂、經濟長期下行 。 我們或許還需要再補上一課 ， 那就是看清日本在AI發展中掉入的陷阱 ， 提醒自己絕不能重蹈覆轍 。

我們所處的深度學習—大模型周期 ， 被廣泛認為是第二次AI復興 。 而第一次AI復興 ， 則是20世紀70年代以專家機為主線的AI技術崛起 。
當時 ， 大型計算機正處在風口浪尖 ， 人們第一次可以通過向計算機內存儲信息來構筑知識庫 。 于是有人就想 ， 如果把知識庫積累到一個巨大的程度 ， 計算機豈不就成了無所不知的神？AI不就實現了嗎？還別說 ， 這個思路和今天人們對大模型的樂觀想象還挺相似的 。
把話題回到70年代 ， 當時日本在存儲等基礎領域占據優勢 ， 在大型機領域重兵集結 ， 開始上馬一個個超大規模的AI項目 。 其中最具代表性的就是“第五代計算機” 。
1981年10月 ， 日本宣告啟動研制第五代計算機（第五世代コンピュータ） ， 并于1982年4月制訂了為期10年的“第五代計算機技術開發計劃” ， 總投資1000億日元 。 “第五代計算機”是當時規模最大的AI專家系統 。 在設想中 ， 其具備回答問題、知識庫管理、圖像識別、代碼生成等功能 ， 能夠幫助日本實現預測地震 ， 計算摩天大樓建筑結構這類的宏大目標 ， 建成后將“領先時代40年” 。

這種畢其功于一役的“舉國AI”自帶一種豪賭的氣質 。 開始建設“第五代計算機”的時候 ， 日本各界普遍處在對AI技術前景與日本國力的極度自信的階段 。 沒有人設想如果項目失敗會怎么樣 ， 后果誰來承擔？有沒有備選方案？
后面的故事是 ， “第五代計算機”確實引發了美國啟動同樣在專家系統與大型機項目上的AI競賽 。 但家用電腦的異軍突起 ， 卻讓美國走向了互聯網主導的信息革命之路 。 反而日本卻在1992年宣告五代機項目難以實現預期目標 ， 無法通過驗收 。
過度投入類似五代機的大型AI項目 ， 讓日本AI體系變得異常封閉 。 國家與大公司主導著AI工程的開發 ， 中小企業和個人開發者根本無法參與其中 。 于是一旦核心項目失敗 ， 整個國家的AI發展路線就被逼上了絕境 。 同時 ， 這種將絕大多數資源投入到極少數項目上的舉國AI模式 ， 也導致日本AI行業的包容度不足 ， 無法敏捷靈活地捕捉新機會 ， 包容創新試錯 。

最終結果是 ， 當經濟泡沫破裂 ， 日本經濟猛然陷入衰退 。 曾經引以為傲的AI無法成為日本經濟渡海的扁舟 ， 僅僅變成一件微不足道的殉葬品 。 當數十年后AI再次成為發展機會 ， 日本社會卻沒有了再擁抱一次AI的勇氣 。
我們不妨對照一下 ， 面對今天中國AI的崛起 。 有多少人熱切地希望借助舉國體制發展AI技術？希望DeepSeek或者某個國家級AI項目 ， 某個大型科技公司能夠畢其功于一役？但是 ， “舉國AI”一旦變成陷阱 ， 它的代價由誰來承擔？
歷史上每一次科技競賽都證明 ， 包容、開放、自由 ， 甚至容忍一些灰度存在才能構筑科技發展的沃土 。
“極剛易折”是日本AI的挽歌 。 那就讓它留在日本好了 。

對比今天中美AI的發展局勢 ， 很輕松就能找到一個區別：中國更加重視產業+AI這個方向 ， 但在美國這個領域卻基本沒什么水花 。
每個人都無法站在未來指明究竟哪種AI路線是對的 。 但有一點非常不幸 ， 那就是曾經的日本也是重視產業AI ， 輕視AI技術的消費者市場 。
必須申明的是 ， 這里完全沒有否定產業AI路線的意思 。 甚至我們始終認為 ， 歐美今天行業智能化的怠惰 ， 是其產業結構與社會權力發生了深層次問題 。 從而將巨大的機會窗口送給了中國 。 我真正想討論的是 ， 從日本AI的經驗教訓里不難發現 ， 產業AI市場很容易炮制出巨大的虛假繁榮 ， 從而混淆技術發展的真實進程 。

在20世紀80年代 ， 日本各個行業普遍由本土大公司把持 。 這些企業分屬于不同的財團與株式會社 ， 與科技企業之間的利益鏈路錯綜復雜 。 所以當一項技術受到政府與民眾的熱捧 ， 科技大公司很容易通過自身的利益網絡 ， 在各個行業內創造出一種“AI已經帶來巨大價值”的假象 。 畢竟 ， AI技術在某個封閉行業內是否好用 ， 可能一兩個人就能決定 ， 但在消費者市場是否好用 ， 卻需要成千上萬人來決定 。
日本重視產業AI的另一項隱憂 ， 是為了上馬AI各個公司都在相關領域投入了巨大成本 。 在真正使用后 ， 這些系統很快過時 ， 并且還需要投入更大的運維成本 。 經濟泡沫破裂后 ， 日本科技發展舉步維艱 。 一個重要原因是需要花費人力物力來運維那些古早的系統 。 曾經的AI之夢 ， 在人情世故和利益輸送之下變成了日本科技的吸血鬼 。

把目光拉回到今天的中國 ， 會發現很多行業也有類似的情況 。 在大的政策趨勢下 ， 目前中國是千行百業用AI ， 很多行業都有自己用大模型的指標和任務 。 其中也就很難分清哪些是真正實現了智能化 ， 哪些是為了敷衍和政績？
產業是封閉的 ， 是可以虛報的 。 可以為了很多目的來證明AI有用 ， 但在真金白銀的消費者市場中 ， 一些虛偽的體面會頃刻蕩然無存 。
對AI來說 ， 寧要體無完膚的真 ， 也不要花團錦簇的假 。

沒有人比日本人更愛機器人了 。
1973年 ， 早稻田大學宣布打造了全球第一個能自主行動的人形機器人WABOT-1 ， 引發了全日本 ， 乃至全世界的轟動 。
從鐵臂阿童木到高達 ， 日本流行文化里反復展示著對機器人的執念 。 久而久之 ， 機器人似乎變成了日本人的一個精神錨點 。 在AI剛剛興起的時候 ， 全日本都自然而然地認為機器人即將成功 ， 于是將大量研發力量投入到機器人領域 。 比如上文說的WABOT-1就消耗了上百萬美元的研發經費 。 大型科技公司、創業公司以及大學 ， 都加入了滾滾而來的機器人浪潮 。 而且機器人、機器狗項目大多打著AI的名義 。 比如索尼在1999年推出的電子寵物AIBO ， 就以AI識別能力作為主要賣點之一 。

但結果呢？這些日本AI極盛期打造的機器人項目普遍有兩個特點 。 一是特別貴 ， 二是特別沒用 。
產生這種情況的深層邏輯是 ， AI根本不等于機器人 。 無論是七80年代的AI熱 ， 還是今天的AI復興 ， 迄今為止沒有任何AI技術是以人形機器人為設計藍本開發的 。 一臺計算機、一部手機、一個攝像頭就能搞定的AI交互 ， 非要想盡辦法、千辛萬苦地給裝到人形身體里 ， 說好聽了是滿足人類刻印在DNA里的科學幻想 ， 說不好聽純屬吃飽了撐的 。
后來的結果是 ， 日本投入了大量資源在幾乎毫無產出的機器人領域 ， 博得了一個熱愛且擅長機器人的虛名 ， 換來了從信息革命開始社會經濟體系化走向落后的局面 。

陰陽怪氣了半天 ， 大家可能也發現我想說什么了 。 今天以深度學習-預訓練大模型為支撐的AI路線 ， 在本質上也跟人形機器人沒有任何必然關聯 。 所謂的具身智能熱 ， 究竟有多少是技術之間的傳導效應？多少是利用科幻文化帶來的心理錨點 ， 講給大眾和投資人的故事？
如果人形機器人能成功 ， 那就等它水到渠成 ， 不必投入巨量資源去催熟 。
如果人形機器人沒什么希望 ， 那不妨去做中國科幻 ， 可能收益還更好一點？

陷入經濟衰退之后 ， 日本雖然屢次提出科技振興和AI振興 ， 但社會經濟已經喪失了投資AI這種前沿技術的興趣和勇氣 。 加之日本那些古老的IT系統和設施需要大量成本來維護 ， 經濟創新的活力都被老舊系統吸干了 ， 給創新留下的資源非常有限 。 同時 ， 政府也沒有能力制定利好AI等創新產業的扶持政策 ， 反而要從這類科技產業中抽取重稅 。
多重因素下 ， 日本AI最后變成了一團灰燼 。 但我們也確實需要看到 ， 這團灰燼曾經是耀眼的火光 ， 并且其中的燃燒機制 ， 與今天的中國AI十分相似 。 與其進行大量中美AI之間的對比研究 ， 很多時候我們更應該看看日本、歐洲 ， 甚至蘇聯 ， 這類一度與美國對壘 ， 但最終失敗的AI產業 。 它們的教訓和經驗 ， 就是我們減少試錯的籌碼 。
當然 ， 中國AI也跟曾經的日本有著極大不同 。

比如中國有著足夠龐大的內需市場 。 無論是產業還是消費者的智能化需求 ， 日本都只能高度依賴出口 ， 并且出口對象是美國、歐洲這樣的主要競爭對手 。 反觀中國 ， 無論是消化AI技術的產業鏈還是消費者市場都足夠龐大 。 中國AI有大膽走出國門的政治經濟保障 ， 同時也并不極大依賴全球化市場來回血 。
另一方面 ， 今天中國的AI產業根基是通信、IT、互聯網、云計算等企業 。 這些企業有著美國科技公司的骨架 ， 有著硅谷式的創新熱情 ， 同時也積極擁抱開源開放的科技文化 。 這與固步自封的日本科技公司有著本質上的不同 。 DeepSeek在開源領域的成功 ， 無疑證明了中國AI只有更開放 ， 才能更強大 。
最后 ， 中國的AI信心乃至科技信心 ， 并不完全是經濟因素驅動的 。 這一點有利有弊 ， 但也可以規避日本AI一旦遭遇經濟困局就轟然倒塌的風險 。 當民眾的期待值、自豪感與信念感集中在AI上 ， 所帶來的軟性影響力是難以估量的 。
曾經不可一世卻最終衰落的日本AI ， 與正走向輝煌的中國AI ， 兩者之間有很多同與不同 。 把它們歸結起來 ， 會發現核心在于AI產業必須有足夠的包容度 。 必須確保AI能夠自由發展 ， 在市場環境中充分認證自身的價值 ， 由此才能避免閉門造車 ， 結果滿盤皆輸的AI陷阱 。

打開國民 ， 打開企業生態 ， 打破技術閉源 ， 隨時觸碰和迎接變化 ， 是AI真正的發展之路 。
當我們強調科技自主可控的今天 ， 一定要知道中國的自主科技 ， 是要把更好的帶給世界 ， 而不是將自身與世界隔絕 。
能借東南西北風 ， 才能行萬里船 。
日本的AI曾經強大而孤立 ， 最后只能變成歷史霜雪中零落的枯葉 。 中國AI不想重蹈覆轍 ， 就需要確保自身的根系永遠連接著自由、開放、包容的水源 。

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