[论文解读] Has China caught up to the US in AI research? An exploration of mimetic isomorphism as a model for late industrializers

Chao Min, Yi Zhao+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 11, 2023

Advanced Technologies in Various Fields被引用 6

一句话总结

本文通过分析出版物数量、引用质量及主题时效性，探究中国是否在人工智能研究方面追平了美国。通过一种新颖的模仿同构性度量方法——追踪中国采纳美国人工智能研究主题的速度——研究发现，到2018年，中国已弥合知识差距，主题采纳滞后接近于零，表明其迅速趋同，并可能迈向独立创新。

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI), a cornerstone of 21st-century technology, has seen remarkable growth in China. In this paper, we examine China's AI development process, demonstrating that it is characterized by rapid learning and differentiation, surpassing the export-oriented growth propelled by Foreign Direct Investment seen in earlier Asian industrializers. Our data indicates that China currently leads the USA in the volume of AI-related research papers. However, when we delve into the quality of these papers based on specific metrics, the USA retains a slight edge. Nevertheless, the pace and scale of China's AI development remain noteworthy. We attribute China's accelerated AI progress to several factors, including global trends favoring open access to algorithms and research papers, contributions from China's broad diaspora and returnees, and relatively lax data protection policies. In the vein of our research, we have developed a novel measure for gauging China's imitation of US research. Our analysis shows that by 2018, the time lag between China and the USA in addressing AI research topics had evaporated. This finding suggests that China has effectively bridged a significant knowledge gap and could potentially be setting out on an independent research trajectory. While this study compares China and the USA exclusively, it's important to note that research collaborations between these two nations have resulted in more highly cited work than those produced by either country independently. This underscores the power of international cooperation in driving scientific progress in AI.

研究动机与目标

• 评估中国在人工智能研究产出和质量方面是否已与美国持平或超越美国。
• 理解中国在后发工业化背景下的快速人工智能发展动因。
• 开发一种新指标，用于衡量中国对美国人工智能研究主题的模仿程度与速度。
• 考察中美国际协作在产出高影响力人工智能研究中的作用。
• 评估中国人工智能发展轨迹是否正从模仿转向独立创新。

提出的方法

• 本研究分析了2000年至2020年间来自Scopus和Web of Science的出版物数据，聚焦中国与美国的人工智能相关研究论文。
• 通过计算美国首次出现某个人工智能研究主题与该主题在中国首次出现之间的时间差，构建了一种新颖的模仿同构性度量方法。
• 研究使用引用影响力和出版物数量作为质量指标，比较中美人工智能研究产出。
• 通过共著模式分析，评估国际合作（尤其是中美合作）的贡献。
• 分析包括海外科学家群体和归国科学家的数据，并评估开放获取政策与数据监管对研究产出的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 中国的AI研究产出数量是否已超过美国？
• RQ2 以引用影响力衡量，美国在AI研究质量方面是否仍具领先优势？
• RQ3 中国在多大程度上模仿了美国的人工智能研究主题，其采纳速度如何？
• RQ4 哪些因素解释了中国在人工智能研究发展上的加速？
• RQ5 中美合作产出的AI研究是否比任一国家独立研究产生更多高被引论文？

主要发现

• 中国目前在人工智能相关研究出版物数量上领先美国。
• 尽管出版量更高，美国在引用影响力方面仍保持微弱优势，表明其平均研究质量更高。
• 到2018年，中美在采纳新人工智能研究主题上的时间滞后已基本消失，表明主题出现近乎同步。
• 中国人工智能的快速发展得益于全球开放获取趋势、庞大的海外及归国科学家群体，以及相对宽松的数据政策。
• 中美合作研究产出的AI论文被引次数高于任一国家独立研究的成果。
• 研究结果表明，中国不仅已追平，更可能正从模仿转向人工智能领域的独立创新。