加拿大必须成为新的AI领导者：通往2029年的道路

加拿大在人工智能领域拥有令人瞩目的成就。虽然美国和中国在全球舞台上占据主导地位，拥有大量的风险投资和蓬勃发展的科技巨头，但加拿大人可以指出许多人工智能的先驱思想家——从杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），常被誉为“深度学习之父”，到伊利亚·苏茨凯弗（Ilya Sutskever），OpenAI的联合创始人，以及乔埃尔·派诺（Joelle Pineau），曾是Meta AI的领先研究总监，直到他宣布离职——所有这些人都有加拿大实验室和大学的背景。

然而，成为伟大研究的诞生地并不能保证未来的领导地位。随着2025年4月28日的联邦大选临近，加拿大有一个即刻的机会来规划其人工智能政策。除此之外，2029年是一个更大的截止日期，这是专家预测人工智能可能达到或接近人类智能水平的年份。

换句话说，人工智能可能会出现，这是一种能够理解、学习和执行任何人类能够执行的智力任务的人工智能。这与今天的狭义人工智能不同，后者被设计为执行特定任务（如语言翻译或图像识别），但缺乏人类认知的更广泛的推理和适应能力。

如果加拿大能够首先实现人工智能，它将使该国能够跳过所有其他技术，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从医疗保健和教育到国防、金融和科学发现的各个行业。

没有其他目标会像实现人工智能那样重要，瞬间的丰富和繁荣可以在所有加拿大人之间共享，并与重要的盟友如欧盟和英国共享。

用代码书写的遗产

加拿大的人工智能根源可以追溯到20世纪80年代，当时杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）来到多伦多大学，得到了早期政府资助的支持，允许他从事非传统的神经网络研究。同一时间，约舒亚·本吉奥（Yoshua Bengio）在蒙特利尔大学（Université de Montréal）为深度学习奠定了基础，后来他联合创立了米拉（Mila），现在是世界上最大的学术人工智能研究所之一。在阿尔伯塔省，理查德·萨顿（Richard Sutton）在阿尔伯塔大学（University of Alberta）倡导强化学习，从而催生了阿尔伯塔机器智能研究所（Amii），并后来吸引了谷歌的AI部门DeepMind在埃德蒙顿建立了第一个国际研究办公室。

这些看似孤立的努力最终在几十年后汇聚在一起，引发了深度学习革命。2012年，辛顿的实验室使用神经网络震惊了人工智能社区，打破了图像识别基准。他的一个学生伊利亚·苏茨凯弗（Ilya Sutskever）后来联合创立了OpenAI，并于2022年向世界介绍了ChatGPT。与此同时，蒙特利尔的本吉奥的工作激发了几代研究人员，而萨顿在强化学习方面的突破影响了从游戏人工智能（如AlphaGo）到高级机器人等一切事物。

加拿大的人工智能先驱者使该国跻身世界舞台。但现在的问题是，加拿大是否能够利用其开创性的历史成为长期的强国，还是会被美国和中国的人工智能投资的势头所淹没。这个问题变得更加紧迫，因为思想领袖，包括未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil），预测到2029年，我们可能会达到人工智能能力的转折点——可能标志着人工智能的时代的开始。

四个推动创新的人工智能中心

多伦多

多伦多已经成为一个全球的人工智能创新中心，依托多伦多大学的研究遗产和人工智能矢量研究所（Vector Institute for Artificial Intelligence）。历史上，杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的工作构成了多伦多人工智能场景的基础。从那时起，这个城市已经培养了一个巨大的初创企业生态系统，利用当地的学术人才和强大的行业联系。

在过去的十年里，包括谷歌大脑（Google Brain）、优步自动驾驶（Uber ATG）和英伟达（NVIDIA）在内的主要科技玩家在这里建立了实验室或办公室，每一家都渴望利用多伦多的人工智能研究人员的宝藏。学术界和行业之间的这种协同作用是多伦多势头的关键：新思想迅速从大学实验室跳转到初创企业或公司研发中，形成一个持续强化城市人工智能地位的良性循环。多伦多拥有多元化的人口和国际联系，也为人工智能创新提供了文化丰富的环境。

蒙特利尔

蒙特利尔是全球深度学习的坚固阵地，蒙特利尔大学、麦吉尔大学和米拉（由约舒亚·本吉奥联合创立）推动了人工智能专业知识的关键质量。这个城市的双语、多元文化背景鼓励知识交叉，推动了不仅仅是核心人工智能领域的突破，也推动了自然语言处理和计算机视觉等相关领域的突破。

除了学术界之外，蒙特利尔还吸引了谷歌、Meta、微软、IBM和三星的企业研究实验室，每一家都希望与城市的优秀人工智能社区合作。同时，地方初创企业——从早期创业公司到成长型公司——都受益于合作精神和持续的研究资助和人才涌入。这个研究驱动的环境使蒙特利尔成为加拿大人工智能的思想领袖，特别是在伦理和社会意识人工智能领域，如举办蒙特利尔人工智能责任发展宣言（Montréal Declaration for a Responsible Development of Artificial Intelligence）.

埃德蒙顿

埃德蒙顿的人工智能优势来自阿尔伯塔大学的深厚学术基础，特别是在强化学习（RL）方面。像理查德·萨顿（Richard Sutton）这样的先驱者使埃德蒙顿成为强化学习研究的圣地，这一成就在DeepMind选择在此建立其第一个国际办公室时得到了全球认可。虽然埃德蒙顿比多伦多或蒙特利尔小，但它在基础人工智能研究方面表现出色，阿尔伯塔机器智能研究所（Amii）将这一研究转化为实际应用。

虽然埃德蒙顿有时被更大的城市的科技热潮所掩盖，但其重要性在于其对先进强化学习算法的专注，这些算法是许多尖端系统的基础——例如机器人、自主决策和高级模拟。公共机构和私营合作伙伴之间的合作促进了一个紧密的社区，这个社区的实力超出了其规模。

滑铁卢

滑铁卢地区以其工程和计算机科学专业而闻名，得益于滑铁卢大学的全球知名的联合课程。该地区催生了科技成功故事，如黑莓，并孵化了专注于机器人和自主系统的强大人工智能创业公司（例如Clearpath Robotics）。其与多伦多的接近创造了多伦多-滑铁卢科技走廊，这是北美最大的创新集群之一。

这个走廊充满了初创企业和孵化器，如Communitech和Velocity，提供了一个适宜的环境，让企业家们能够建立人工智能驱动的产品。滑铁卢也以其从工程到商业化的强大管道而闻名：学生和毕业生经常迅速创办或加入初创企业，从而能够将理论的人工智能研究转化为有形的产品。不论是量子计算的衍生品还是人工智能驱动的企业软件，滑铁卢将学术训练和创业文化的融合巩固为加拿大下一代人工智能颠覆者的主要孵化器。

四个城市的故事

总的来说，这四个中心反映了加拿大的多元优势：世界级的大学，合作的科技社区，以及对推动人工智能研究边界的长期承诺。然而，尽管有着如此令人印象深刻的基础，加拿大在人工智能领域的领先地位并没有得到保证——尤其是随着2029年临近，人工智能的可能性变得更加真实。

落后的威胁：风险投资差距和人才流失

加拿大的卓越学术传统和早期突破可能会被美国和中国在人工智能方面的巨大投资所掩盖。虽然加拿大有一些值得注意的资金计划（如泛加拿大人工智能战略），风险投资仍然是一个关键的瓶颈，迫使许多人工智能初创企业到其他地方寻找资金。

为什么这很重要

当地风险投资的不足意味着大规模资金的困境，这通常需要数亿美元，甚至数十亿美元，来训练大型语言模型（LLM），以使先进的人工智能解决方案投入市场。没有足够的资金， 加拿大企业很难与美国和中国的同行竞争，使得留住顶尖人才或在全球范围内扩张变得困难。

全球人工智能风险投资的快照

2024年，人工智能创业公司的风险投资（VC）资金激增至创纪录水平。这不包括其他形式的融资，如私募股权或并购，只关注风险投资对人工智能公司的投资。根据最新数据，美国占据了绝大部分人工智能风险投资，加拿大仅占2.1%的风险投资。

2024年按国家划分的人工智能风险投资（亿美元）

*数据来源：Dealroom

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往往在显示出商业前景时就会落入外国人手中。一个典型的例子是蒙特利尔的Element AI被美国软件巨头ServiceNow收购；滑铁卢的Maluuba被微软收购；DarwinAI被苹果公司悄悄收购。在某些情况下，整个团队会搬到硅谷或在美国重新注册以从美国投资者那里获得资金。

这不仅仅是错失几个成功故事的问题。当有前途的公司离开时，知识产权、研发工作和未来衍生利益也会随之而去。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，都会削弱，因为我们没有强大的国内产业来支撑我们的立场。如果当前趋势继续，加拿大有可能成为他人的人工智能创新被动消费者，而不是全球技术的塑造者——尽管我们帮助开创了这一技术。

大胆的提议：加拿大作为人工智能投资者和早期采用者

为了在2029年之前重新获得和维持全球人工智能领导地位——正如雷·库兹韦尔和OpenAI的萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）以及DeepMind的德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）等专家所预测的那样——加拿大必须在两个方面发力：为国内人工智能创业提供大规模投资，并在公共服务中部署人工智能“副驾驶”。这样做不仅能确保加拿大制造的解决方案蓬勃发展，还能为公民带来来自尖端技术的切实利益。

加拿大作为风险投资强国

一个国家人工智能基金，由政府和私营风险投资者共同资助，能够将本地初创企业推向规模化，而无需出国。与加拿大养老基金的战略合作伙伴关系可以将大量资本注入生态系统，同时提供稳定的回报。为在加拿大保留研发和总部的公司提供税收激励或配套补助，可以将知识产权锚定在国内，巩固整个人工智能价值链。

留住顶尖人才同样至关重要。提供慷慨的研究补助、创业奖学金和跨行业合作，可以让人工智能学者和发明家在加拿大发展他们的职业生涯，而不是寻求更有利可图或资金充足的海外机会。通过建立本地投资能力，加拿大可以确保未来突破仍然在加拿大主导——尤其是如果人工智能级别的系统开始在2029年或之前出现的话。

人工智能作为政府服务的副驾驶

除了资金支持，加拿大还可以成为人工智能解决方案在公共利益方面的早期采用者——尤其是在医疗保健和教育领域。

医疗保健

想象一个全国性的平台，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”。这个系统，与个人健康数据（安全存储并完全由用户控制）集成，可以帮助解释实验室结果，推荐预防措施，并建议后续检查。通过强大的数据隐私法规和透明的同意机制，加拿大人可以决定谁可以访问他们的记录以及出于什么目的。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，并在以患者为中心的医疗保健技术方面领先世界。

现在，想象这个平台由人工智能驱动。与今天的狭义医疗人工智能不同，后者被训练用于特定的诊断，一个由人工智能增强的系统可以整合来自基因、生活方式、环境和长期健康记录的复杂数据，提供整体、实时的护理。它可以作为24/7的医生、研究人员和护理人员——捕捉疾病的早期迹象，定制治疗计划，并在手术或诊断过程中协助医生，具有世界级的精度。

对于像加拿大这样的国家，它已经提供了全民医疗保健，人工智能可以成为终极的平等器——不仅为富人或城市人口提供世界级的医疗服务，也为每一位公民提供，无论他们的地域或收入如何。农村和偏远社区可以获得即时的专家级评估。语言障碍可以通过实时翻译和文化背景消失。过度拥挤的医院可以动态地优先安排患者，减少分诊瓶颈，防止工作人员倦怠。

简而言之，如果加拿大成为第一个将人工智能整合到公共医疗系统的国家，它不仅会改善医疗服务，还会为21世纪富有同情心、智能且可及的医疗服务设定全球标准。

教育

在教育领域，一个人工智能辅导助手可以提供针对每个学生学习风格的个性化课程、反馈和练习。教师仍然至关重要，但他们获得了一个强大的盟友来管理大规模的课堂，识别处于风险中的学生，甚至根据个别学生的表现数据定制课程。农村和偏远社区，通常由于物理资源匮乏而受到服务不足，可以从这样的数字导师中受益匪浅——为所有加拿大学习者提供平等的机会。

但是随着人工智能的出现，可能性扩大了。想象一个教室，每个孩子，无论能力或背景如何，都可以访问一个不知疲倦、富有同情心和无限适应性的导师——一个理解他们最好学习方式的人工智能，认识到他们的挣扎之前，并在实时调整其教学，而不需要等待班级的其他人跟上。

不再需要快速学习者被拖慢或较慢的学习者被落下。每个孩子都可以以自己的最佳节奏前进，系统会根据实时进度动态重新配置自己。无聊和沮丧——两个导致脱节的最大贡献者——可以基本上被消除。

教师，不会被取代，而是会被提升。从耗时的任务中解放出来，如评分、重复的教学和标准化测试准备，他们可以专注于最重要的事情：指导、激励和人际联系。人工智能将作为他们的副驾驶，提供关于每个学生的情感健康、学习轨迹和独特才能的见解。

从早期儿童教育到大学甚至更高的教育，加拿大可以成为第一个国家，在那里没有一个孩子会被落下，每个学习者，无论他们的处境如何，都会被赋予发挥他们全部潜力的能力。教育将不再受到地理、预算或班级规模的限制；它将成为一个由人工智能和人类的同情心完美和谐地协同工作而驱动的终身定制之旅。

公共服务

从移民到税务申报，人工智能可以简化政府流程，使其变得透明、高效和用户友好。通过以优先考虑数据隐私、公平和可及性的方式采用人工智能，加拿大可以展示如何在民主社会中运用负责任的人工智能。

现在，想象这些公共服务被人工智能增强。每个公民都可以拥有一个个人数字公共服务代理——一个始终可用的、多语言的向导，能够帮助他们导航从医疗保健申请和住房支持到养老金福利、小型企业许可和法律援助等一切事情。那些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，具有实时验证、上下文指导和零官僚繁文缛节。

移民系统可以变得非常人性化和高效。人工智能可以帮助申请者跟踪他们的进度，了解下一步骤，并以他们的母语获得支持——所有这一切都没有与不透明的系统互动的困惑或焦虑。官员和案件工作者将得到智能工具的支持，这些工具突出了复杂的案件，公平地检测异常，并确保决策建立在先例和政策之上——最小化偏见并改善结果。

在税务申报方面，人工智能可以主动识别公民可能有资格获得的税收抵免和福利，减少错误并提高计划的采用率。用户不再需要依赖复杂的门户和术语繁多的通知，而是可以用平白话提问并获得准确、个性化的答案。合规性将提高，欺诈将减少，公民与政府之间的关系可以从沮丧转变为信任。

对于市政当局来说，人工智能可以帮助优化服务交付——无论是交通流、紧急响应、废物管理还是城市规划。智能基础设施的实时洞察可以被用来更快地响应社区需求，更有效地部署资源，甚至预测未来的需求，以免其成为危机。

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独特地具备了负责任地实施这一技术的能力。虽然其他国家可能会转向监视或私有化治理，但加拿大可以证明人工智能不必以牺牲民权为代价。以价值为导向的方法，加拿大可以成为人工智能民主的全球蓝图——公共服务不仅更加高效，而且更加公平、包容和以公民为中心。

结论：通往2029年的道路及以后

加拿大的选择很明确：要么在人工智能领域采取紧迫和有远见的行动，要么眼睁睁地看着早期优势渐渐消失。成为全球人工智能领导者并不仅仅是虚荣；这将决定我们的经济竞争力，我们的创新能力，以及我们在人工智能重塑社会方面的道德立场——尤其是如果我们在2029年左右接近人工智能的可能性。

尽管2025年的联邦大选是人工智能政策的即刻里程碑，但真正的重要利益在于2029年——根据像雷·库兹韦尔和萨姆·阿尔特曼这样的前瞻性科技专家以及德米斯·哈萨比斯这样的CEO的说法，如果人工智能出现，当前的决定将决定谁将引导这一技术以及如何将其整合到日常生活中。

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，具有健全的隐私保障，还是会让他人首先商业化这些突破？我们会在全球范围内提倡人工智能的道德愿景，还是会让私人利益来制定规则？

我们处于一个关键时刻，加拿大可以重新确立自己作为人工智能先驱的地位。通过将风险投资注入国内创新，负责任地在医疗保健和教育中部署人工智能，并确保公民对其个人数据保持控制，加拿大可以塑造全球人工智能叙事，而不是被动地消费它。

如果加拿大错失这一时机，我们就有可能成为我们自己开创的故事中的一个脚注。如果我们成功，我们将证明一个拥有大想法的中等规模国家可以引导本世纪最大的技术转变——即使人工智能在2029年到来。让我们把人工智能政策作为即将到来的选举和以后的一项决定性问题——并通过这样做，确保我们帮助发明的技术将继续造福后代。

为了使这一愿景成为现实，政党必须采取明确的人工智能战略——不仅仅是分配数十亿美元用于研究，更重要的是投资和拥有加拿大总部的人工智能初创企业的股份。

我敦促加拿大人在这次选举中把人工智能作为一个决定性问题——因为如果我们以远见和勇气领先，我们可以建立一个未来，在那里，繁荣、健康和教育将被提升到所有人的水平。加拿大有机会不仅仅是改变自己，还要激励世界——与像澳大利亚、法国、德国、印度、日本、韩国和英国这样的盟友分享我们的价值观和技术。随着人工智能的到来，今天我们做出的选择将决定加拿大是否有助于塑造未来，还是会在一旁看着它的展开。