近年来，量子计算的进步日益显著。伴随着大型科技巨头和前沿研究机构在容错量子计算领域的深入探索，其对人工智能（AI）和其他技术的潜在影响已经显现。
量子计算机预计将以前所未有的速度处理复杂任务，这种速度将颠覆传统计算的概念。这种技术有望进一步增强机器学习的效率，从而实现更高质量的泛化能力。
在这技术革命的交汇点，一个名为量子人工智能（QAI）[1]的新兴领域正在崭露头角。
结合AI和量子计算的力量，我们可以实现更高效的导航系统、更先进的自动化技术、更精确的药物研发、更准确的医疗诊断以及更高效的供应链管理。
QAI的潜在应用几乎涵盖了所有行业。
但是，近期，人工智能在道德和监管层面面临着挑战[2]。尤其是随着生成式AI的兴起，当它与量子技术相结合时，可能会进一步放大技术的公平性和透明性问题，甚至可能引发与AI相关的潜在风险。
鉴于谷歌、IBM等科技领军企业在QAI领域的迅速发展，全球各国政府必须对这些新技术保持警觉，制定策略，确保我们不会重复历史上的错误，如原子弹所带来的后果。
图｜谷歌量子计算机（来源：谷歌）
01. 什么是QAI？
量子计算的进展为我们打开了一个新的前景，那就是量子人工智能（QAI）。这一新兴领域正好位于两大技术革命量子计算和人工智能的交汇处。
如相关研究所示[3]，机器学习模型常常面临组合优化问题，这些问题涉及大量变量和复杂运算。
在传统计算机上，即使利用先进的AI技术，解决这些问题仍然耗时且难以找到最优解。
但是，当我们将AI与基于量子力学的量子计算机结合时，这些问题可能在瞬间得到解决。更为引人注目的是，量子计算机能够识别出传统计算机难以捕捉的数据模式。而且，如某些研究所指出[4]，这些机器在处理不完整或损坏的数据时表现得更为出色。
简而言之，QAI 正在使用量子计算来增强现有人工智能系统的功能。
图｜量子人工智能（来源：youTube）
02. QAI 应用
量子计算与人工智能的结合预示着各行各业的技术革命。为了培养这一新兴领域的专家，众多科技巨头和研究机构已经联手创建了专门的培训论坛。全球各地都在为各种工业应用进行实验和试点。尽管前景光明，但实际采用仍取决于技术的进步、法规制定以及行业的投资动力。
金融与银行业
金融领域正在逐渐感受到QAI的影响。这种技术可以增强风险评估、欺诈检测、投资组合管理和期权定价等任务，并优化机器学习算法。高频交易可能会因量子计算的速度而受到冲击。已经有研究研究开发了用于预测股市行为的量子神经网络模型[5]。
医疗保健
量子计算可以加速药物发现，提高医学成像的准确性和速度，并优化遗传学分析。量子AI可以增强疾病预测和个性化治疗的机器学习模型。
物流与供应链
QAI将彻底改变物流和供应链管理。它可以优化路线规划、仓库管理和库存优化，提高需求预测和实时跟踪的准确性，从而实现更快速、更经济的交付。
导航
量子计算的强大计算能力可以提高GPS的精确度，实现在城市和偏远地区的精确定位。QAI算法可以优化实时路线规划，减少交通拥堵，并支持自动驾驶车辆做出更加明智的决策。
环境
QAI为解决当前的环境问题提供了新的方法。量子计算可以模拟复杂的气候模型，更准确地预测生态效应。此外，量子AI的优化算法可以增强资源管理，减少浪费，并提高供应链的可持续性。
图｜医疗保健（来源：cmss）
03. QAI的影响
QAI 预示着一场技术革命，其影响将深入到社会和国家的各个层面。尽管这种技术进步为我们带来了无数的机会，但它也带来了一系列的挑战和担忧。以下是对这些关注点的深入探讨：
量子可能放大AI的潜在风险
研究表明，由于其增强的计算能力，量子计算可能会放大AI的灾难性风险[6]。这种加速可能导致不可预测或不可控的AI行为，以及更快速的有害内容、误导信息和网络攻击的传播。为了应对这些风险，我们需要综合考虑量子和AI安全、强大的治理机制和道德标准。
治理挑战可能加剧
量子计算可能会放大现有的AI治理问题[7]。QAI的快速进展可能导致偏见或不安全的决策。此外，量子计算对加密的潜在威胁可能会危及数据隐私和安全。因此，我们需要更新AI治理框架，以涵盖与量子相关的特定问题。
地缘政治紧张局势可能升级
QAI有潜力重塑地缘政治格局。量子计算的密码破解能力可能会改变全球网络安全和情报收集的方式。此外，量子技术的进步可能会导致军事和战略上的不平衡[8]，从而引发国家间的紧张关系。
数据隐私和网络安全威胁可能增加
尽管量子加密提供了更高的数据安全性[9]，但量子计算机也可能破解当前的加密技术，从而暴露敏感数据。为了应对这一挑战，我们需要开发新的量子安全加密技术。同时，QAI的增强能力既可以帮助我们更好地应对网络威胁，也可能为攻击者提供更强大的工具。
图｜AI 影响（来源：summit）
04. 前进的道路
QAI的崛起带来了无数的机遇，同时也伴随着巨大的挑战。为了确保这一技术的积极发展，需要一个全面、多方参与的治理框架。
科学家、技术专家、决策者和社会各界都应参与到QAI的监管中来。每个群体都带来了独特的视角和专业知识，可以帮助我们更好地理解和应对QAI带来的复杂问题。
特别是，技术人员在政策制定中的角色不可或缺。他们的深入了解可以确保法规的技术可行性，使我们能够更灵活地应对技术的迅速变化，并确保QAI的负责任开发和应用。
道德是QAI监管的基石。我们需要明确的道德准则和标准，以确保技术的使用始终以透明、公正、尊重隐私和问责为原则。鉴于QAI的潜在风险，如偏见和歧视，这一点尤为关键。为了避免技术能力的不平衡导致的权力差距，我们还需要确保所有国家和社区都能公平地获得QAI的资源和知识。
最后，国际合作在QAI的监管中起到了至关重要的作用。通过多边协议和合作机制，我们可以确保跨国的一致性，防止监管差异导致的不公平竞争，并共同应对全球性的挑战。分享经验、数据和专业知识将使我们更好地利用QAI的潜力，同时确保其安全、公正和可持续的发展。
05. 结论
总之，监管QAI需要采取综合方法，让不同的专家和利益相关者参与进来。道德准则、强有力的立法和国际合作是驾驭 QAI 技术复杂格局的重要组成部分。
通过促进负责任的发展，QAI 可以发挥其推动创新的潜力，同时最大限度地降低风险并确保整个社会的公平利益。
引用：
[1]https://research.ibm.com/topics/quantum-machine-learning
[2]https://academic.oup.com/edited-volume/41989/chapter-abstract/355436576?redirectedFrom=fulltext
[3]https://academic.oup.com/edited-volume/41989/chapter-abstract/355436576?redirectedFrom=fulltext
[4]https://academic.oup.com/edited-volume/41989/chapter-abstract/355436576?redirectedFrom=fulltext
[5]https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025522002821
[6]https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025522002821
[7]https://ai.google/static/documents/perspectives-on-issues-in-ai-governance.pdf
[8]https://www.technologyreview.com/2020/02/24/905789/were-not-prepared-for-the-end-of-moores-law/
[9]https://www.technologyreview.com/2020/02/24/905789/were-not-prepared-for-the-end-of-moores-law/
-End-
声明：此文出于传递更多信息。若有错误或侵权，请联系
