人工智慧（AI）領域的美、中博弈升溫，成為中美貿易戰背後的驅動因素之一。但人工智慧學科鼻祖認為，白宮可能「反應過激」。
卡內基梅隆大學機器學習系主任湯姆・米切爾（Tom Michell）教授被稱為機器學習之父、人工智慧學科鼻祖之一。
他認為，基於他對美中雙方在AI領域實力對比的觀察和評估，美國的警惕和防範顯得「反應過度」。
1997年，米切爾出版《機器學習》，成為這個新學科、新領域第一本教科書。這本奠基之作是機器學習的入門教材之一。他2006年在卡內基梅隆大學計算機科學學院創辦了機器學習系，成為第一任系主任。
2018年11月，米切爾加盟中國AI教育獨角獸企業松鼠AI（Squirrals），任首席科學家。
人工智慧目前最大的爭議集中在監控和隱私方面，但最重大的道德議題涉及AI的軍事應用
米切爾的頭銜還包括美國工程院院士；美國科學促進會（AAAS）和國際人工智慧學會（AAAI）會士；《機器學習》雜誌（Machine Learning）和國際機器學習年會（ICML）創始人。
他說，美國有更多研發人工智慧訓練和經驗積累的公司，而中國的優勢可能更多體現在以大數據為依托的AI應用方面。
比如醫療行業，美國20多年前就開始有醫療文件電子存檔，但到今天為止還做不到把全國各地醫療系統所有的電子文檔集中起來，為機器學習算法提供數據庫。
客觀原因是美國法律對個人隱私的保護，也跟醫療行業「城堡」林立、相互隔絶、盈虧自負的狀況有關。
中國的情況大不相同。「一旦政府決定建立覆蓋全國的醫療記錄電子文檔數據庫……那這件事就能辦到。」
美國和中國都對人工智慧懷著遠大的抱負，對AI來寄予厚望，投入巨大。美國東北大學T-DT創新試驗室學生與上海交通大學學生在2019機器人大賽決賽上爭奪冠軍
氣氛緊張
作為機器學習和人工智慧的鼻祖之一，米切爾教授在美國大學和中國AI科技公司兼職，堪稱魚和熊掌兼得，可以利用美中兩邊的優勢，把科技創新和實際應用無縫對接。
然而，隨著美中關係緊張，高科技領域的這類跨境合作變得越來越敏感，審查也越來越嚴格。
美國政府過去幾年的對華政策明顯轉向嚴控和封鎖，對中國的投資嚴加審查，列黑名單禁止美國公司與近30家從事監控、AI和其它高科技製造業務的中國企業做生意，對科技領域的剽竊行為定重罪量重刑。
除了徵收懲罰性關稅，川普政府還向國內大學施壓，要求大學和研究機構重新評估與中國合作伙伴的關係，收緊學生簽證政策，甚至對某些美國在華投資項目發出警告。
