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声誉。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·皮诺（Joelle Pineau），曾任Meta AI的首席研究总监，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日的联邦选举即将到来，加拿大有一个立即的机会来制定其人工智能政策。除此之外，2029年是一个更大的截止日期，这一年一些专家预测人工智能可能达到或接近人类智能水平。

换句话说，人工通用智能（AGI）——一种能够理解、学习和执行人类可以执行的任何智力任务的人工智能——可能会出现。这与今天的狭义人工智能有着显著的不同，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AGI，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这一目标那样重要，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，得到了早期政府补助的支持，这使他能够进行非传统的神经网络工作。同一时间，约舒亚·本吉奥（Yoshua Bengio）在蒙特利尔大学为深度学习奠定了基础，后来他联合创立了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DeepMind建立了其第一个国际研究办公室在埃德蒙顿。

这些看似孤立的努力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界，击败了图像识别基准。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，本吉奥在蒙特利尔的工作激发了几代研究人员的灵感，萨顿在强化学习方面的突破影响了从游戏人工智能（AlphaGo）到先进机器人等一切事物。

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这段开创性的历史成为长期的强国，还是会被美国和中国人工智能投资的无情浪潮所超越。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，人工智能的能力可能会达到一个转折点——可能标志着人工通用智能的时代的开始。

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性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，这座城市培养了一个巨大的创业生态系统，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）在内的主要科技公司在这里建立了实验室或办事处，每一家都渴望利用多伦多的人工智能研究人员的宝库。学术界和行业之间的这种协同作用是多伦多动力的关键：新思想迅速从大学实验室跳转到创业公司或企业研发中，创造了一个自我强化的循环，持续地增强了这座城市的人工智能地位。拥有多元化的人口和国际联系，多伦多还提供了一个文化丰富的环境，让人工智能创新得以蓬勃发展。

蒙特利尔

蒙特利尔是全球深度学习的强国，蒙特利尔大学、麦吉尔大学和Mila（由约舒亚·本吉奥联合创立）推动了人工智能专家的关键群体。该市的双语、多元文化背景鼓励知识的交流，推动了不仅仅是人工智能核心领域的突破，而是在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，每一家都希望与该市的卓越人工智能社区合作。同时，地方创业公司——从早期的衍生公司到成长中的公司——都能从合作的精神和持续的研究补助金和人才的涌入中受益。这种以研究为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方面，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传统，特别是在强化学习（RL）方面。像理查德·萨顿（Richard Sutton）这样的远见者使埃德蒙顿成为强化学习研究的圣地，这导致DeepMind选择在这里建立其第一个国际办公室。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）将这种研究转化为实际应用。

虽然埃德蒙顿有时被大城市的科技界所掩盖，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——可以想到机器人、自主决策和高级模拟。公立机构和私营合作伙伴之间的合作促进了一个紧密的社区，它的影响力超出了自己的规模。

滑铁卢

滑铁卢地区以其工程和计算机科学的实力而闻名，得益于滑铁卢大学全球知名的合作教育项目。这一地区推动了科技成功故事，如黑莓，并催生了强大的人工智能创业公司，专注于机器人和自主系统（例如Clearpath Robotics）。其靠近多伦多的位置创造了多伦多-滑铁卢科技走廊，这是北美最大的创新集群之一。

这个走廊充满了创业公司和孵化器，如Communitech和Velocity，提供了一个肥沃的环境，让创业者能够将人工智能驱动的产品变为现实。滑铁卢以其从工程到商业化的强大管道而闻名：学生和毕业生经常以惊人的速度创立或加入创业公司，使他们能够将理论的人工智能研究转化为有形的产品。无论是量子计算的衍生产品还是人工智能驱动的企业软件，滑铁卢将学术训练与创业文化融合在一起，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。

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化优势：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不能被保证——尤其是当2029年临近，人工智能可能达到或接近人类智能水平的可能性越来越大时。

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），但风险投资仍然是一个关键的瓶颈，迫使许多人工智能创业公司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麻烦，因为创业公司需要大量资本——通常以数亿美元计，甚至在许多情况下需要数十亿美元来训练大型语言模型（LLM）——才能将先进的人工智能解决方案推向市场。没有足够的资金， 加拿大创业公司很难与美国和中国的同行竞争，使得他们很难留住顶尖人才或在全球范围内扩张。

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达到创纪录的水平。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，加拿大获得了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）

*数据来源于Dealroom。

加拿大人工智能资金不足的后果

潜在的陷阱已经显现。加拿大人工智能创业公司和知识产权经常在显示出商业前景时落入外国人手中。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被苹果公司收购。有时，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、研发工作和未来分支机构的利益也会随之而去。加拿大在人工智能政策制定方面的发言权，从标准制定到道德框架，都会削弱——因为我们没有一个强大的国内产业来坚定我们的立场。如果当前趋势继续，加拿大有可能成为别人的人工智能创新的一位被动消费者，而不是全球技术的塑造者。

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）等前瞻性技术专家所预测的那样，加拿大必须在两个方面采取行动：为国内人工智能创业公司提供大规模投资，并在公共服务中部署人工智能“副驾驶”。这样做不仅可以确保加拿大制造的解决方案蓬勃发展，还可以为公民带来切实的技术利益。

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公司共同资助——可以将本地创业公司推向规模化，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，同时为投资者提供稳定的回报。对于那些将研发和总部留在加拿大的公司，税收激励或配套补助可以将知识产权固定在国内，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，而不是寻找更有利可图或资金更充足的机会。通过建立当地投资能力，加拿大可以确保未来突破仍然在加拿大掌控之中——尤其是在人工智能达到或接近人类智能水平的2029年之前。

人工智能作为政府服务的“副驾驶”

除了资金之外，加拿大还可以成为人工智能解决方案在公共利益方面的早期采用者——特别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，并建议后续检查。有了健全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，并在以人为本的医疗保健技术方面领先世界。

现在想象一下，如果这由人工智能推动。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、环境和纵向健康记录的复杂数据，提供整体的、实时的护理。它可以作为24/7的医生、研究员和护理人员——捕捉疾病的早期迹象，定制治疗计划，甚至在手术或诊断期间协助医生，以世界级的精度进行操作。

对于一个已经提供全民医疗保健的国家来说，人工智能可以成为最终的平等器——不仅为富人或城市人口提供世界级的护理，也为每个公民提供护理，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别的评估。语言障碍可以通过实时翻译和文化背景而消失。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集成到公共医疗保健系统的国家，它不仅会改善医疗保健，还会为21世纪医疗保健的样子设定全球标准——一个充满同情、智能和可及性的医疗保健系统。

教育

在教育领域，一个人工智能辅导助手可以提供个性化的课程、反馈和根据每个学生的学习风格量身定制的练习。教师仍然至关重要，但他们获得了一个强大的盟友，可以帮助他们管理大班级，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。农村和偏远社区往往由于物理资源不足而受到服务不足，但他们可以从这样的数字导师中受益匪浅——为所有加拿大学习者创造一个平等的竞争环境。

但是随着人工智能的出现，可能性变得更加广阔。想象一个每个孩子都能访问人工智能导师的课堂——一个无限耐心、富有同情心和适应性极强的人工智能，它知道每个孩子最好的学习方式，能够在他们遇到困难之前发现他们的困难，并能够实时调整教学。对于需要更多时间或支持的学生，人工智能可以提供无限的耐心和个性化的强化，没有任何耻辱感。对于先进的学习者，它可以解锁加速的途径，挑战他们以更深入的概念、跨学科的项目和现实世界的模拟——所有这些都不会让他们等待其他同学跟上进度。

不再会有快速学习者被拖慢或较慢的学习者被落下。每个孩子都可以按照自己的最佳节奏前进，系统会根据实时进度动态地重新配置自己。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，不再被取代，而是被提升。他们从繁琐的任务中解放出来，如评分、重复教学和标准化测试准备，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洞察力。

从早期儿童教育到大学和更高层次的教育，加拿大可以成为第一个国家，在那里没有孩子会掉队，每个学习者无论处境如何，都能被赋予发挥全部潜能的机会。教育将不再受到地理、预算或班级规模的限制——它将成为一个终身的、个性化的旅程，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。通过以负责任的方式采用人工智能——优先考虑数据隐私、公平性和可及性——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。

现在想象一下，如果这些公共服务被人工智能赋能。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，能够帮助他们处理从医疗保健申请和住房支持到小型企业许可和法律援助等一切事情。那些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琐。

移民系统可以变得更加人性化和高效。人工智能可以帮助申请者跟踪进度，了解下一步骤，并以他们的母语获得支持——所有这些都是没有与不透明系统互动的混乱或焦虑的。官员和案件工作者将得到智能工具的支持，这些工具可以突出复杂的案件，公平地检测异常，并确保决策是基于先例和政策——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信用和福利，减少错误并提高计划的参与率。用户不再需要依赖复杂的门户和术语繁多的通知，而是可以用简单的语言提出问题并获得精确、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。来自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，更加有效地部署资源，甚至预测未来需求之前的危机。

至关重要的是，加拿大的对透明度、民主问责制和普遍可及性的承诺使其独特地适合以负责任的方式实施这项技术。其他国家可能会倾向于监控或私有化治理，但加拿大可以证明人工智能不必以牺牲公民自由为代价。以价值驱动的方法，加拿大可以成为人工智能民主的全球蓝图——在那里，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年及以后的道路

加拿大的选择是明确的：要么在人工智能领域采取果断和有远见的行动，要么眼睁睁地看着其早期优势消失。成为全球人工智能领导者不仅仅是为了虚荣；它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——特别是如果我们接近2029年，专家如雷·库兹韦尔和CEO如OpenAI的萨姆·阿尔特曼和DeepMind的德米斯·哈萨比斯所预测的那样，人工智能可能会达到或接近人类智能水平。

虽然2025年的联邦选举是人工智能政策的即刻里程碑，但2029年才是真正具有深远意义的时间点，根据像雷·库兹韦尔这样的前瞻性技术专家和CEO如萨姆·阿尔特曼的说法，如果人工智能在十年内出现，它将决定谁将驾驭这项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。我们是否会投资国内的创业公司，还是让它们被外国巨头收购？我们是否会在公共服务中采用人工智能“副驾驶”，并确保有健全的隐私保障，还是会让他人首先商业化这些突破？我们是否会在全球范围内倡导人工智能的道德愿景，还是会让私人利益来设定规则?

我们处于一个至关重要的时刻，加拿大可以重新确立其作为人工智能先驱者的地位。通过向国内创新注入风险投资，在医疗保健和教育中负责任地部署人工智能，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刻，我们将成为我们自己故事中的一个脚注。如果我们成功，我们将证明一个中等规模的国家拥有伟大的想法，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。让我们使人工智能政策成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，确保我们发明的技术将继续成为后代的福祉力量。

为了实现这一目标，政党必须采用明确的人工智能战略——不仅分配数十亿美元用于研究，还要投资和拥有加拿大总部的人工智能创业公司的股份。

我敦促加拿大人在这次选举中将人工智能作为一个决定性问题——因为如果我们带着远见和勇气领导，我们可以建立一个未来，在那里，繁荣、健康和教育对于所有人来说都得到了提升。加拿大有机会不仅改变自己，还可以激励世界——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，还是只是在旁观者席位上观看它的展开。