研究發布 | 基於AI模型的「美國對華政策態度」資料庫

原標題：研究發布 | 基於AI模型的「美國對華政策態度」資料庫

清華大學五道口金融學院講席教授、國際金融與經濟研究中心 (CIFER) 主任鞠建東與清華大學五道口金融學院國際金融與經濟研究中心 (CIFER) 博士後研究員李元琨圍繞 「量化美國對華政策態度」 這一議題, 基於美國對華提案文本和美國總統演講視頻，採用BERT語言模型和微表情模型等前沿AI模型技術，構建美國對華政策態度多維度資料庫，分別產出基於AI語言模型測度美國對華政策態度、美國對華產業政策態度以及基於AI微表情模型測度美國總統對華態度（點擊文字閱讀）的系列研究。該資料庫和系列成果對於理解美國對華政策，應對美國對華技術遏制，促進中美雙邊經貿關係有著重要應用價值。

截至2022年，中國和美國的GDP占世界總量的43.47%。從2008年到2020年，中國GDP的增量占全球GDP增量的78.15%。中美關係是當今世界最重要和最複雜的雙邊關係，甚至決定了未來幾十年的世界經濟走勢 (Foreign Affairs, 2022) 。但現有對中美問題方面的文獻仍然集中在使用分析事件數據的測算方法，針對中美重大事件進行分析，缺乏系統性對中美雙邊關係進行高頻結構性量化研究，而近年來，美國不斷出台反華提案企圖遏制中國崛起，美國對華提案持續影響中美雙邊關係，對華提案也成為分析中美雙邊關係的關鍵路徑。

課題組首先基於自2000年以來的2935項美國涉華提案，運用AI領域BERT語言模型和機器學習模型CatBoost測度美國對華政策態度，並通過多種方法對指數進行了驗證。資料庫指標說明，美國對華政策態度在2016年後持續下降，但是在2022年有所回升；美國對華政策態度存在分化，共和黨議員對華政策態度的惡化主導了美國對華態度變差；通過測度美國對其他八國的態度發現，美國近年加強了對盟友的友好關係並緩和了傳統對立國家的緊張關係，這與美國對華政策態度的急劇下降形成鮮明對比；主題分析發現，中國與美國在經濟、基礎科學、醫療等領域仍然有合作空間，但是對於文化、技術等領域也要注意美國對華的政策打壓。(詳見推送1)

課題組運用BERT模型實體識別技術和行業描述文本得到各行業的產品關鍵詞，用此關鍵詞進一步識別了各提案所涉及的相關行業，將提案層面對華政策態度分解到了各提案-行業層面。資料庫指標說明，美國對華各行業政策態度分化嚴重，在2015年前美國對華紡織業、造紙業、木材業等中低端製造業的政策較差，但在提出中國製造2025後，美國對計算機、裝備製造和電子信息等行業政策態度較差；在2015年之後，中國產業政策態度和美國對華產業政策態度呈現顯著負相關；美國對華產業政策態度和中國企業創新呈現顯著負相關，美國對華產業政策主要通過抑制中國自美進口，進而促使中國企業突破性創新的增長。(詳見推送2)

課題組基於AI微表情模型測度美國總統對華態度。Mehrabian(1971) 曾提出了著名的溝通7-38-55法則：話語傳達了7%的信息，語氣傳遞了38%，而面部表情則占55%。課題組率先創新得使用擁有1800萬張人臉圖像的Glint360K數據集和SMIC數據集，基於YOLOv5模型訓練出高效準確的人臉檢測器，結合來自奧盧大學(University of Oulu) 的SMIC微表情數據集進行微表情識別訓練，得到能夠即時面部微表情識別分析的軟體和算法。課題組正在將這一算法應用到美國總統涉華演講之中進行分析，以求分析出美國總統語言之外的對華「潛意識」。(詳見推送3)

該資料庫和系列研究已經撰寫相關工作論文Measuring the U.S. Industrial Policy Sentiment Toward China，並申請專利「一種基於YOLOv5的微表情檢測器」，申請軟體著作權「基於YOLOv5的微表情檢測器V1.0」。該資料庫和系列成果對於理解美國對華政策，應對美國對華技術遏制，促進中美雙邊經貿關係有著重要應用價值。

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