加拿大必须成为人工智能的新领导者：通往 2029 年之路

加拿大在人工智能领域享有盛誉。尽管美国和中国凭借大量风险投资和蓬勃发展的科技巨头在全球舞台上占据主导地位，但加拿大人也可以指出许多人工智能领域的先驱人物——从经常被誉为“深度学习教父OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 和前 Meta AI 首席研究总监、现任 CEO Joelle Pineau 表示：“ 宣布离职——所有这些都源于加拿大的实验室和大学。然而，成为伟大研究的发源地并不能保证未来的领导地位。 联邦选举 定于 28 年 2025 月 2029 日举行的 XNUMX 年人工智能峰会，加拿大现在有了一个制定人工智能政策的机会。除此之外，XNUMX 年也是一个更大的最后期限，一些专家预测，这一年人工智能将达到或接近人类智能水平。

换句话说，通用人工智能（AGI）——一种能够理解、学习和执行人类能够完成的任何智力任务的人工智能——可能会出现。这与当今的狭义人工智能截然不同，狭义人工智能旨在执行特定任务（如语言翻译或图像识别），但缺乏人类认知的广泛推理和适应性。

如果加拿大能够率先实现 AGI，那么该国将能够 超越所有其他技术 成为创新、经济生产力和全球影响力的领导者——几乎在一夜之间重塑了从医疗保健和教育到国防、金融和科学发现等行业。

没有任何其他目标比这更重要，所有加拿大人以及欧盟、英国等重要盟友都可以共享即时的富足和繁荣。

用代码写成的遗产

加拿大在人工智能领域的起源可以追溯到 1980 世纪 XNUMX 年代，当时 Geoffrey Hinton 抵达多伦多大学，早期政府拨款支持了神经网络的非常规研究。大约在同一时间， Yoshua Bengio 为深度学习奠定了基础 在蒙特利尔大学，最终共同创立 米拉— 现在是世界上最大的学术人工智能机构之一。在艾伯塔省， 理查德·萨顿 (Richard Sutton) 倡导强化学习 在阿尔伯塔大学，引发了 阿尔伯塔机器智能研究所 (Amii)，后来又吸引了 DeepMind （谷歌的人工智能部门）在埃德蒙顿建立了其首个国际研究办公室。

这些看似孤立的努力在几十年后汇聚在一起，开启了深度学习革命。2012 年，Hinton 的实验室 震惊人工智能界 通过使用 神经网络 打破图像识别基准。他的一个学生 伊利亚·萨茨克维尔（Ilya Sutskever），后来又共同创立了 OpenAI，并于 2022 年向世界推出了 ChatGPT。与此同时，Bengio 在蒙特利尔的工作激励了一代又一代的研究人员，而 Sutton 在强化学习方面的突破影响了从游戏 AI 到人工智能的一切（AlphaGo) 到先进的机器人技术。

加拿大的人工智能先驱让该国名声大噪。但现在的问题是，加拿大能否利用这种开拓性的历史成为长期的强国，或者它是否有被美国和中国人工智能投资的持续增长所掩盖的风险。随着包括 未来学家雷·库兹韦尔预测，到 2029 年我们可能会达到人工智能能力的临界点——这可能预示着通用人工智能时代的到来。

四大人工智能中心助力创新

多伦多

多伦多已成为全球人工智能创新的神经中枢，以多伦多大学的研究遗产和 向量人工智能研究所从历史上看，杰弗里·辛顿的工作构成了多伦多人工智能领域的基石。从那时起，这座城市就培育了一个庞大的创业生态系统，充分利用了当地的学术人才和强大的行业联系。

过去十年，包括 Google Brain、Uber ATG（自动驾驶汽车）和 NVIDIA 在内的主要科技公司都在这里建立了实验室或办事处，它们都渴望利用多伦多丰富的人工智能研究人员资源。学术界和产业界之间的这种协同作用是多伦多发展势头的关键：新想法迅速从大学实验室跳转到初创公司或企业研发部门，形成良性循环，不断巩固该市在人工智能领域的地位。多伦多人口多元化和国际联系密切，也为人工智能创新的蓬勃发展提供了丰富的文化环境。

蒙特利尔

蒙特利尔是 全球深度学习据点， 蒙特利尔大学、麦吉尔大学和 Mila（由 Yoshua Bengio 共同创立）推动了人工智能专业知识的大量涌现。这座城市的双语、多元文化背景鼓励了知识的交叉融合，不仅推动了核心人工智能的突破，还推动了自然语言处理和计算机视觉等相关领域的突破。

除了学术界，蒙特利尔还吸引了谷歌、Meta、微软、IBM 和三星等公司的研究实验室，每个实验室都致力于与这座城市一流的人工智能社区合作。与此同时，当地的初创企业（从早期衍生企业到规模扩大的企业）也受益于协作精神以及持续涌入的研究经费和人才。这种以研究为导向的环境使蒙特利尔成为加拿大在道德和社会意识人工智能方面的思想领袖，例如举办 《负责任地发展人工智能蒙特利尔宣言》.

埃德蒙顿

埃德蒙顿的人工智能优势源自阿尔伯塔大学的深厚学术背景，尤其是 强化学习 （右翼）。 像理查德·萨顿 (Richard Sutton) 这样的梦想家 埃德蒙顿成为强化学习研究的圣地，DeepMind 选择在这里设立其首个国际办事处时，获得了全球的广泛认可。虽然埃德蒙顿比多伦多或蒙特利尔小，但它在以下方面表现优异： 基础人工智能研究，Amii 将这项研究转化为实际应用。

尽管有时会被大城市更耀眼的科技景象所掩盖，但埃德蒙顿的重要性在于它专注于先进的 RL 算法，这些算法支撑着许多尖端系统，例如机器人技术、自主决策和高级模拟。公共机构和私人合作伙伴之间的合作培育了一个紧密联系的社区，发挥着超乎寻常的作用。

滑铁卢

滑铁卢地区因其工程和计算机科学实力而备受推崇，这得益于 滑铁卢大学全球知名的合作项目。 该地区推出了 BlackBerry 等技术成功案例，并催生了专注于机器人和自主系统的强大人工智能企业（例如 Clearpath Robotics）。该地区靠近多伦多，因此形成了多伦多-滑铁卢科技走廊，这是北美最大的创新集群之一。

这条走廊上聚集着许多初创企业和孵化器，例如 通讯科技 和 速度为打造人工智能驱动产品的企业家提供了肥沃的环境。滑铁卢还以其强大的工程到商业化渠道而闻名：学生和毕业生经常以快速的速度创立或加入初创企业，使他们能够将理论人工智能研究转化为有形产品。无论是量子计算衍生产品还是基于人工智能的企业软件，滑铁卢将严格的学术培训与创业文化融为一体，巩固了其作为加拿大下一代人工智能颠覆者的主要孵化器的地位。

两个城市的故事

总的来说，这四个中心反映了加拿大的多元化优势：世界一流的大学、协作的技术社区以及对推动人工智能研究边界的长期承诺。然而，尽管拥有如此令人印象深刻的基础，加拿大在人工智能峰会上的地位仍不确定——尤其是随着 2029 年越来越近，通用人工智能的可能性越来越大。

落后的威胁：风险投资差距和人才流失

加拿大令人羡慕的学术背景和早期突破可能会被美国和中国的大规模人工智能投资所掩盖。虽然加拿大有一些值得注意的资助计划（例如 泛加拿大人工智能战略)，风险投资（VC）仍然是一个关键的瓶颈，迫使许多人工智能初创公司寻求其他地方的融资。

为什么重要意义

本土风险投资不足给需要大量资金（通常数亿美元，在许多情况下，用于训练大型语言模型 (LLM) 的资金甚至数十亿美元）的初创企业带来麻烦，这些初创企业需要大量资金才能将先进的 AI 解决方案推向市场。如果没有足够的融资，加拿大企业将难以与资金雄厚的美国和中国同行竞争，因此很难留住顶尖人才或进行全球扩张。

全球人工智能风险投资资金概况

2024 年，人工智能初创企业的风险投资 (VC) 融资激增至创纪录水平。这不包括私募股权或并购等其他形式的融资，仅关注对专注于人工智能的公司的风险投资。根据最新数据，美国占据了人工智能风险投资的绝大部分，加拿大占据了 2.1% 的风险投资。

2024 年各国人工智能风险投资额（十亿美元）

*数据来源于 交易室.

加拿大人工智能资金不足的后果

潜在的陷阱已经显现。加拿大的人工智能初创企业和知识产权一旦显示出商业前景，往往会落入外国人手中。蒙特利尔的一个典型例子是 Element AI，出售给美国软件巨头ServiceNow; 滑铁卢的 Maluuba 被微软收购;和 DarwinAI 被苹果悄然收购在某些情况下，整个团队会迁往硅谷或在美国重新注册，以获得美国投资者的资金。

这不仅仅是错失一些成功案例的问题。当有前途的公司离开时，知识产权、研发工作和未来的附带利益也会随之消失。如果我们没有强大的国内产业来巩固我们的地位，加拿大在人工智能政策制定中的发言权（从标准制定到道德框架）就会减弱。如果目前的趋势继续下去，加拿大可能会成为其他人人工智能创新的被动消费者，而不是我们帮助开创的技术的全球塑造者。

大胆提议：加拿大作为人工智能投资者和早期采用者

为了在 2029 年临界点到来之前重新夺回并保持全球人工智能领导地位（雷·库兹韦尔等专家预测，而山姆·奥特曼（OpenAI）和戴米斯·哈萨比斯（DeepMind）等首席执行官认为，这可能预示着早期的 AGI），加拿大必须在两个方面加紧努力：通过大规模投资推动国内人工智能企业，并在公共服务中部署人工智能“副驾驶员”。这样做不仅可以确保加拿大制造的解决方案蓬勃发展，还可以让公民从尖端技术中获得切实利益。

加拿大作为风险投资强国

A 国家人工智能基金—由政府和私人风险投资公司共同资助—可以推动本地初创企业在不迁往国外的情况下扩大规模。与加拿大养老基金建立战略伙伴关系将为生态系统注入大量资金，同时提供稳定的回报。对将研发和总部设在加拿大的公司提供税收优惠或配套补助，将使知识产权在国内扎根，从而加强整个人工智能价值链。

留住顶尖人才同样重要。提供慷慨的研究补助金、创业奖学金和跨部门合作将使人工智能学者和发明家继续在加拿大发展事业，而不是在国外寻找更有利可图或资金更充足的机会。通过建立本地投资能力，加拿大确保未来的突破仍在加拿大的管理之下——如果 AGI 级系统在 2029 年或之前开始出现，这一点尤其重要。

人工智能作为政府服务的副驾驶

除了资金之外，加拿大还可以成为最早采用人工智能解决方案造福公众的国家，特别是在医疗保健和教育领域。

医疗健康

想象一下一个全国性的平台，每个加拿大人都可以访问一个由人工智能驱动的“医疗副驾驶”。该系统集成了 个人健康数据 （安全存储并完全由用户控制），可以帮助解释实验室结果、推荐预防措施并建议后续测试。凭借强大的数据隐私法规和透明的同意机制，加拿大人可以准确决定谁可以访问他们的记录以及出于何种目的。通过将临床专业知识与人工智能驱动的洞察力相结合，加拿大可以显著改善患者的治疗效果，减少等待时间，并在符合道德规范、以患者为中心的医疗技术方面引领世界。

现在想象一下由 AGI 驱动的人工智能。与当今针对特定诊断进行训练的狭隘医疗人工智能不同，AGI 增强型系统可以整合遗传、生活方式、环境和纵向健康记录等复杂数据，提供全面、实时的护理。它可以充当全天候的医生、研究人员和护理人员——捕捉疾病的早期迹象、定制治疗方案，甚至以世界一流的精度协助医生进行手术或诊断。

对于加拿大这样一个已经提供全民医疗保健的国家来说，AGI 可以发挥终极均衡器的作用——不仅为富人或城市人口提供世界一流的医疗服务，而且为每一位公民提供医疗服务，无论他们身处何地或收入水平如何。农村和偏远社区可以立即获得专家级评估。语言障碍可以通过实时翻译和文化背景消失。负担过重的医院可以动态地优先考虑患者，减少分诊瓶颈并防止员工倦怠。

简而言之，如果加拿大成为第一个将 AGI 纳入公共医疗保健系统的国家，那么它不仅可以改善医疗保健，还可以为 21 世纪富有同情心、智能和可及的医疗保健树立全球标准。

教育背景

在教育领域， AI辅导助理 可以提供个性化的课程、反馈和练习，以满足每个学生的学习风格。教师仍然至关重要，但他们获得了一个强大的盟友，可以管理大班教学、识别有学习障碍的学生，甚至根据个人表现数据定制课程。农村和偏远社区通常缺乏物质资源，但可以从这些数字导师那里受益匪浅——为所有加拿大学习者提供公平的竞争环境。

但随着 AGI 的出现，可能性大大扩展。想象一下，在这样一个教室里，每个孩子，无论能力或背景如何，都能接触到一位不知疲倦、富有同情心、适应能力极强的导师——这个人工智能了解他们最好的学习方式，在他们遇到困难之前就能识别出来，并实时调整教学。对于需要更多时间或支持的学生，AGI 可以提供无限的耐心和个性化的强化，而不会让他们感到羞耻。对于高级学习者，它可以开启一条加速之路，用更深层次的概念、跨学科项目和现实世界的模拟来挑战他们——所有这些都不需要他们等待班上其他同学赶上来。

学习快的学生不会再受到限制，学习慢的学生也不会被甩在后面。每个孩子都可以按照自己最佳的速度学习，系统会根据实时进度动态地重新配置。无聊和沮丧——导致孩子不专心学习的两个最大因素——几乎可以消除。

教师不但不会被取代，反而会得到提升。从评分、重复教学和标准化考试准备等耗时的任务中解脱出来，他们可以专注于最重要的事情：指导、灵感和人际关系。AGI 将作为他们的副驾驶，深入了解每个学生的情绪健康、学习轨迹和独特才能。

从幼儿教育到大学教育，甚至更远的未来，加拿大可能成为第一个没有孩子被忽视的国家，每个学习者，无论情况如何，都能充分发挥自己的潜力。教育将不再受地域、预算或班级规模的限制——它将成为一场终身的、定制的旅程，由人类的同情心和人工智能完美地协同工作。

公共服务

从移民到报税，人工智能可以简化政府流程，使其透明、高效、方便用户。通过以原则性的方式采用人工智能——优先考虑数据隐私、公平和可访问性——加拿大可以向世界展示如何实施 负责任的人工智能 在民主社会中。

现在想象一下 AGI 赋予公共服务权力。每个公民都可以使用个人数字公共服务代理——一个随时可用的多语言指南，能够帮助他们处理从医疗保健申请和住房支持到养老金福利、小企业许可和法律援助等所有事务。曾经需要数小时填写和数周处理的表格可以在几分钟内完成，并提供实时验证、上下文指导和零官僚主义。

移民系统可以变得更加人性化和高效。AGI 可以帮助申请人跟踪他们的进度，了解下一步，并以他们的母语获得支持——所有这些都不会产生与不透明系统交互的困惑或焦虑。官员和案件工作者将得到智能工具的支持，这些工具可以突出显示复杂的案件，公平地发现异常，并确保决策以先例和政策为基础——最大限度地减少偏见并改善结果。

在纳税申报等领域，AGI 可以主动识别公民可能有资格获得的抵免和福利，从而减少错误并提高旨在帮助低收入加拿大人的计划的接受度。用户无需依赖复杂的门户网站和充满行话的通知，只需用通俗易懂的语言提问即可获得精确、个性化的答案。合规性将得到改善，欺诈行为将减少，公民与政府之间的关系将从沮丧转变为信任。

对于市政当局来说，AGI 可以帮助优化服务交付——无论是交通流量、应急响应、废物管理还是城市规划。来自智能基础设施的实时洞察可用于更快地响应社区需求、更有效地部署资源，甚至在危机发生之前预测未来需求。

至关重要的是，加拿大对透明度、民主问责和普遍可及性的承诺使其具有独特的优势，可以负责任地实施这项技术。其他国家可能会转向 监控 或私有化治理，加拿大可以证明人工智能不必以牺牲公民自由为代价。通过以价值观为导向的方法，该国可以成为人工智能民主的全球蓝图——公共服务不仅比以往更高效，而且更加公平、包容和以公民为中心。

结论：迈向 2029 年及以后的道路

加拿大面临的选择是严峻的：要么在人工智能领域采取紧迫而有远见的行动，要么眼睁睁地看着其早期优势逐渐消失。成为人工智能领域的全球领导者并非出于虚荣心；它将决定我们的经济竞争力、创新能力以及我们在人工智能如何重塑社会方面的道德地位——尤其是如果我们在 2029 年左右接近通用人工智能的变革可能性。

虽然 2025 年联邦选举是人工智能政策的里程碑，但雷·库兹韦尔等前瞻性技术专家和山姆·奥特曼等首席执行官认为，2029 年的更长远前景才是真正意义重大的利害关系。他们警告说，如果 AGI 在十年内出现，现在做出的决定将决定谁来掌管这项技术以及如何将其融入日常生活。

选民有权知道每个政党计划如何支持和监管人工智能。我们会投资本土初创企业，还是让它们被外国巨头收购？我们会在公共服务中采用人工智能副驾驶员，并采取强有力的隐私保护措施，还是看着别人先将这些突破商业化？我们会支持一个 人工智能的伦理愿景 还是让私人利益来制定规则？

我们正处于一个关键时刻，加拿大可以重新夺回其作为人工智能先驱者的地位​​。通过将风险资本注入国内创新，在医疗保健和教育领域负责任地部署人工智能，并确保公民控制自己的个人数据，加拿大可以塑造全球人工智能叙事，而不是被动地消费它。

如果加拿大不能抓住这一时机，我们就有可能成为我们开创的故事的注脚。如果我们成功了，我们将证明一个拥有伟大想法的中等规模国家可以引领本世纪最大的技术变革——即使 AGI 到 2029 年才出现。让我们将人工智能政策作为即将到来的选举及以后的决定性问题——并在此过程中确保加拿大帮助发明的技术仍然是子孙后代的有益力量。

为了实现这一目标，政党必须采取明确的人工智能战略——不仅要分配数十亿美元用于研究，更重要的是，投资并收购总部位于加拿大的人工智能初创企业的所有权。

我敦促加拿大人将人工智能作为这次选举的决定性问题——因为如果我们以远见和勇气引领，我们就能创造一个所有人都能享有繁荣、健康和教育的未来。加拿大不仅有机会改变自己，还能激励世界——与澳大利亚、法国、德国、印度、日本、韩国和英国等盟友分享我们的价值观和技术。随着通用人工智能的出现，我们今天做出的选择将决定加拿大是帮助塑造未来，还是袖手旁观。