强观察｜人工智能赛道“发令枪”已响，各地有哪些政策“助跑”
今年以来，在生成式人工智能产品的带动下，人工智能产业备受关注。近期，北京、上海、深圳等多地纷纷出台政策举措，支持人工智能发展。
围绕各地经济特点制定政策
“人工智能发展涉及我们整个社会的生产力提升，它能够推动产业升级，改善人们生活中的方方面面。”清华大学新闻学院新媒体研究中心主任沈阳告诉人民网“强观察”栏目，各地已经关注到了人工智能的发展价值，出台政策举措将进一步统筹人工智能发展的要素资源，与当地经济社会发展相融合。
6月9日，安徽省科学技术厅印发的《加快场景创新构建全省应用场景一体化大市场行动方案（2023—2025年）》提出，下一代人工智能领域优先探索深度学习、脑机接口、图像识别、语音识别、语音合成、机器翻译等场景；北京市近期先后公布了《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023—2025年）》和《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》；上海市在《上海市加大力度支持民间投资发展若干政策措施》中提出，充分发挥人工智能创新发展专项等引导作用，支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建设；深圳市发布《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年）》……
“各地的政策侧重点各不相同，例如北京侧重于人工智能核心软硬件的提升，上海注重激活民营资本投资人工智能，深圳则重视人工智能赋能千行百业。各地错位发展态势明显，且都围绕当地的经济特点展开。”浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任盘和林说。
根据核心要素资源“错开发展”
一个地方想发展好人工智能，需要具备哪些要素资源？
“从技术角度看，发展人工智能最核心的三个要素是算力、算法和数据。”沈阳分析，在数据方面，经过一段时间的大数据建设，我国许多城市的数据资源已经积累得很丰富；在算力方面，通过“东数西算”工程的建设，我国东西部许多城市都已具备一定的能力，但如果从能源角度分析，一些电价更低的地方，则更具优势；在算法方面，走开源系统自主创新路线，需要一定的人才支撑。各地发展人工智能，可以从这些角度分析自身技术优势，结合财政、产业、人才等实际状况，为人工智能企业营造良好的生态环境。
“强观察”栏目梳理发现，我国许多城市正在根据自身优势，打造适合自身的人工智能发展道路。
近日，成都市公布了《成都市关于进一步促进人工智能产业高质量发展的若干政策措施（征求意见稿）》（下文简称《征求意见稿》），从“促进人工智能算法发展”“推动人工智能能级提升”“构建人工智能产业生态”等角度出发，以直接资金补助的方式激励人工智能发展。其中，在支持算法突破升级方面金额最多，对取得国家科技重大专项、国家重点研发计划立项项目成果或国家科学技术奖获奖成果在蓉落地转化的，给予最高1000万元经费支持。
成都市经信局市新经济委人工智能产业处相关负责人在接受媒体采访时表示，算法是人工智能的核心，更是下一步推动成都人工智能产业发展的关键。《征求意见稿》将与此前发布的政策形成协同，共同驱动人工智能产业发展。
“云上贵州”的称号，彰显贵州省数据资源的优势。下一步，贵州将在算力方面进一步发展。
贵州省大数据发展管理局副局长李刚在2023数博会“AI新范式与智能计算高峰论坛”上表示，贵州正在加快建设面向全国的算力保障基地、国家数据生产要素流通核心枢纽。贵州将以此为依托，将人工智能发展作为未来的重要抓手，加快提升算力服务水平，推动公共数据资源实现高质量配置、高效益供给，促进人工智能技术与经济社会发展深度融合，推动人工智能技术应用场景创新，为产业转型升级和数字综合建设探索新经验。
促进传统产业与人工智能融合发展
人工智能产业的迅速布局，让大家感到未来将至。那么，哪些领域将会率先与人工智能融合发展？
“我国制造业规模庞大，有较为完整的产业链，在这个过程当中实施人工智能改造，是大有可为的。”沈阳说。
山东省发布的《山东省制造业创新能力提升三年行动计划（2023—2025年）》就明确提出要大力发展人工智能技术。旨在建设人工智能创新发展试验区、创新应用先导区，不断放大人工智能技术的“赋能”效应。立足于山东省产业体系完备、应用场景丰富的实际，探索出一条具有山东省特色的示范经验，在全国形成独特优势和行业主导地位。
受访专家均表示，广受关注的生成式人工智能（AIGC），也是热门的发展方向之一，它今后能够与媒体、汽车、教育等多个领域进行融合。但与此同时，要注意防范生成内容所带来的风险，例如诈骗、版权纠纷等等。
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麦肯锡：人工智能繁荣的最大输家是脑力劳动者
AI对哪些行业冲击最大？
根据咨询公司麦肯锡发布的最新报告，生成式AI在全球范围内的繁荣将为一些人带来生产力加速和更大繁荣的时代，而对其他人，主要是脑力劳动者，将带来深刻的颠覆。
根据麦肯锡的研究，从销售和营销到客户运营的商业活动都将更多地与AI软件相结合，潜在的经济效益高达4.4万亿美元，约占当前全球经济产出的4.4%。
麦肯锡科技公司高级合伙人兼董事长LareinaYee在报告中表示，生成式AI将经济注入急需的生产力。
该研究检视了63个生成式AI的案例，涵盖约850个职业。这一研究发现，根据技术的采用程度和技术的实施方式，未来20年，生成式AI可令生产力提高0.1%到0.6%之间。
研究报告称，这种转变将给劳动力带来压力，尤其是对于“以前被认为相对不受自动化影响”的高薪脑力劳动者而言。
几年前，麦肯锡估计全球大约一半的工作时间花在了可以自动化的工作任务上。现在，麦肯锡把这一比例提高到60-70%。麦肯锡称，员工可能会发现他们的时间被重新分配——或者他们的工作消失了：
工人在学习新技能方面需要支持，有些人会转行。
麦肯锡认为，受到生成式AI影响最大的四个业务职能分别是：客户运营、营销和销售、软件工程以及研发。
报告发现，由于新技术提高了客户满意度，有助于决策制定并通过更好的监控减少欺诈，仅银行一个行业就可以通过提高生产力额外产生2000至3400亿美元的产出。这相当于营业利润增长9%至15%。
麦肯锡表示，在产品研发方面，该技术可以将生产力提高10%至15%。它引用了生命科学和化学工业的例子，人工智能可以更快地产生潜在的分子，加速开发新药物和新材料的过程，这可能会使制药公司和医疗产品公司的利润增加多达25%。
自动化在发达经济体中的采用速度会更快，而且对白领工作的影响远大于对体力劳动的影响。
麦肯锡认为，在这方面，AI可能与过去的重大技术升级相反，过去的重大技术升级往往是以牺牲学历较低、工资较低的职业为代价的。
此外，从公司结构的角度来看，AI更可能取代中高级管理人员，而非初级员工。