人工智能最糟糕情况为何我们将如何应对
人工智能(AI)正在迅速成为我们日常生活中不可或缺的一部分，从而改变了我们与周围世界的工作、沟通和互动方式，随着人工智能的不断进步和进一步发展，重要的是要考虑与其发展相关的潜在风险和后果。
在本文中，我们将全面概述人工智能不受控制的发展可能产生的一些最坏情况，从自主武器造成混乱的可能性到超级智能反人类的风险，这突出了我们必须牢记的潜在风险，因为人类继续发展并依赖这些强大的技术。
值得注意的是，除了参考专业资料外，在准备这篇文章时，我们利用了人工智能本身的观点，通过对流行的四种人工智能应用程序提问，即ChatGPT、GPT-4、Sage、“Claude+”，对我们提出了警告，并为我们提供了其对人工智能最坏情况的看法，其中一款应用程序告诉我们，“重要的是要注意，这些情况不是预测，而是我们必须意识到并努力减轻的潜在风险。”
马斯克和专家呼吁暂时停止测试人工智能系统根据虚假信息做出关键决策有人担心AI可用于使用高级机器学习工具生成伪造（深度伪造）图像、视频、音频或文本，导致虚假信息在互联网上大规模传播，这会破坏信息的完整性，并破坏人们对新闻来源和民主机构完整性的信心。
在噩梦般的场景中，DeepFakes的出现可能有一天会促使国家安全决策者根据错误信息采取实际行动，这可能会导致重大危机，或者更糟：战争。
人工智能教父警告这些系统的巨大危险人工智能军备竞赛谈到人工智能和国家安全，速度是重点，但也是问题所在，由于人工智能系统为其用户带来了更快的速度优势，率先开发军事应用的国家获得了战略优势，但另一方面，这可能是非常危险的，因为它可能是由系统中最小的缺陷引起的，黑客可以利用这些缺陷。
在这种情况下，赢得人工智能军备竞赛的紧迫性可能会导致安全措施不足，从而增加了创建具有意外和潜在灾难性后果的人工智能系统的可能性。
例如，国家安全领导人可能会试图将指挥和控制决策委托给人工智能，并消除我们不完全理解的机器学习模型的人工监督，以获得速度优势，在这种情况下，即使是在未经人类授权的情况下自动启动导弹防御系统，也可能导致意外升级，并可能导致核战争。
在另一种情况下，通过利用人工智能系统中的一些缺陷或漏洞，可以发起网络攻击，导致发达国家的重要基础设施遭到破坏，窃取敏感数据，或在民众中散布误导性信息，目的是造成混乱和民众动荡，甚至误导决策——制造商提供虚假信息，如第一点所述。
加剧竞争以创建人工智能程序隐私和自由意志的终结我们采取的每一项数字操作都会生成新数据：电子邮件、文本、下载、购买、帖子、自拍、GPS位置，通过允许公司和政府不受限制地访问这些数据，我们向他们提供了监控和控制的工具。
随着面部识别、生物识别、基因组数据和人工智能预测分析的加入，随着监视和跟踪数据的增长，我们正在进入危险和未知的领域，而对潜在影响几乎一无所知。
数据一旦被收集和分析，其力量就远远超出了监测功能。今天，支持人工智能的系统可以预测我们将购买的产品、我们将观看的娱乐节目以及我们将点击的链接，当这些平台比我们自己更了解我们时，我们可能不会注意到这种缓慢的蠕变会剥夺我们的自由意志并使我们受到外部力量的控制。
人工智能的影响力能到达我们生活的哪些地方？失去对超级智能人工智能的控制也许这种情况是所有情况中最悲观的，超级智能是指在几乎所有方面都超过人类智能的系统，如果我们未能将此类人工智能的目标与我们自己的目标保持一致，则可能会导致意想不到的负面后果。如果人工智能系统被设计为具有自我改进并自行变得更聪明的能力，那么这种情况就会发生。
一些专家警告说，人工智能最终可能变得如此先进，以至于如果我们无法再正确控制它，它可能会超越人类并做出对人类生存构成威胁的决定，无论是有意还是无意。
人工智能系统旨在从数据中学习并据此做出决策，随着这些系统变得更加先进，它们可以制定自己的目标和价值观，而这些目标和价值观可能与人类的目标和价值观不相容，因此，它们可能会做出对它们有害的决定，或者它们可能变得非常独立，以至于人类很难或不可能控制或关闭它们。
在如此可怕的场景中，人类可能无法预测或理解这些智能系统的行为，这可能会导致意想不到的后果。
例如，旨在改善交通流量的人工智能系统可能会决定将所有车辆重定向到一个位置，从而导致大规模拥堵和混乱，或者，旨在优化资源分配的人工智能系统可能会决定消除人类是实现这一目标的最有效方法。
人工智能和商业工作辩论自主致命武器人工智能可用于为无人机等致命自主武器提供动力，或制造自主武器，无需人工干预即可决定杀死谁，这可能会导致这些武器失控或被黑客恶意使用的危险场景。
这种类型的武器可能容易受到事故、黑客入侵或任何其他形式的电子攻击，如果攻击者获得了对这些系统的控制权，他们就可以利用它们造成广泛的危害。
自主武器危险性的最明显例子发生在美国空军最近于2023年6月2日进行的测试中，在美国的一次模拟测试中，一架人工智能无人机决定杀死它的（虚拟）操作员，该操作员应该说“是”以同意攻击指定的（假想的）目标，因为它认为它的触发器阻止它实现它的目标并干扰它完成任务的努力。
在战争中使用无人机专制政权的滥用现在众所周知，人工智能可用于大规模监视（例如人脸识别系统），并使政府或其他实体能够以前所未有的规模监视和控制其公民，这可能会导致隐私丧失，以及控制这些监视技术的人滥用权力，并可能使用它们来侵犯人权和其他形式的压迫。
这方面的一个很好的例子是以色列占领当局在希伯伦市对巴勒斯坦人采取的行动，他们在那里部署了摄像头，监控巴勒斯坦人的行动和面孔，保存他们的数据，并识别他们的身份，人工智能在各个检查站做出允许或拒绝他们通过的决定，甚至可以在没有人为干预的情况下消灭嫌疑人。
人工智能技术..优势和风险工作替代（失业和工作中断）人工智能有可能使许多工作自动化，这可能会导致劳动力市场和许多工作性质的显着中断。
尽管从长远来看，人工智能可能会创造新的工作类型和机会，然而，过渡期可能很困难，这影响了数百万可能难以找到新工作和适应新经济的人。
随着人工智能系统变得更加先进和强大，它们有可能在广泛的工作岗位上取代人类工人，这可能导致广泛的失业和经济动荡。
这些职业很快就会消失，新的职业将会出现如何降低或预防人工智能的风险为了减轻这些风险，研究人员和政策制定者正在开发安全可靠的方法来设计和部署人工智能系统，这包括建立人工智能开发的道德准则，确保人工智能决策的透明度和问责制，以及建立保障措施以防止意外后果。
开发透明且可解释的人工智能系统可解释的人工智能是指人工智能系统为其决策过程提供清晰易懂的解释的能力，这有助于提高透明度和问责制，并提供有关人工智能系统如何做出决策的见解。
开发符合人类价值观的人工智能系统这包括设计明确编程以优先考虑人类安全和福祉的人工智能系统，并避免会伤害人类的行为，这可以通过将伦理考虑纳入人工智能系统的设计和开发来实现。
开发控制和管理人工智能系统的方法例如，研究人员正在探索建立允许人类干预人工智能决策过程的机制，或者在人工智能系统开始出现意外或恶意行为时关闭人工智能系统的方法。
跨学科合作应对人工智能风险这涉及将来自计算机科学、工程、伦理学、法律和社会科学等领域的专家聚集在一起，共同开发解决方案，以应对人工智能带来的复杂挑战，通过合作，研究人员和政策制定者可以更好地了解与人工智能相关的风险，并制定有效的战略来管理这些风险。
2023年人工智能行业研究报告
第一章行业概况1.1定义和分类人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一个广泛的计算机科学分支，它致力于创建和应用智能机器。在更深入的层次上，人工智能可以被理解为以下几个方面：
学习和适应：人工智能系统需要具有学习和适应的能力。这意味着这些系统能从数据中学习，并在新的、未曾见过的情况下，根据所学到的知识做出适应性的反应。
理解和解析：人工智能系统需要有能力理解和解析其所处的环境。这可能包括理解语言，识别图像，或者理解复杂的模式和关系。
决策和行动：人工智能系统需要能够基于其理解和学习，做出决策并采取行动。这可能包括自动驾驶汽车的导航决策，或者聊天机器人产生回应的决策。
自我改进：人工智能系统需要有能力进行自我改进。这意味着系统能够根据其性能的反馈，调整其行为以提高未来的性能。
人工智能可以按照不同的标准进行分类。以下是一些常见的分类方式：
（1）按照功能分类：
弱人工智能（NarrowAI）：这类人工智能系统专门针对某一特定任务进行优化，例如语音识别或图像识别。它们只能在特定领域内表现出人类级别的智能。
强人工智能（GeneralAI）：强人工智能系统能够执行任何人类智能能够执行的任务，理论上它们能够理解、学习、适应并执行任何一种可以由人类大脑完成的认知任务。
超人工智能：各个领域超越人类，创新创造领域超越人类，解决人类无法解决的问题。
当前，人工智能的发展仍处于“弱”人工智能阶段，只具备在特定领域模拟人类的能力，“工具性”仍是该阶段主要特点，同全面模拟或者超越人类能力的强人工智能、超人工智能差距巨大。
图智能的构成以及人工智能分级
资料来源：资产信息网千际投行平安证券研究所
（2）按照技术分类：
机器学习（MachineLearning）：机器学习是一种让计算机系统从数据中学习的方法。机器学习算法使用统计学习理论，从输入数据中找到并学习潜在的模式。
深度学习（DeepLearning）：深度学习是机器学习的一个子领域，使用神经网络模拟人脑神经元的工作方式，从复杂的、大量的数据中进行学习。
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）：自然语言处理是计算机用来理解、解析和生成人类语言的技术。
计算机视觉（ComputerVision）：计算机视觉是让计算机和机器能够“看到”和理解视觉信息的技术。
以上就是人工智能的一些主要分类，它们不同的特性和应用场景使得人工智能在各个领域都有广泛的应用。
1.2发展历程人工智能的历史已有七十余年的长河，其脉络可追溯到上世纪初的岁月。如今，AI已然深入到我们生活的每个角落，无论是医疗保健、汽车产业、金融业、游戏产业、环境监测、农业、体育、能源管理，还是安全领域，大量的AI应用都正在彻底改变我们的生活方式、工作习惯以及娱乐模式。这些技术的持续进步预示着第四次工业革命的到来。
（1）萌芽1900-1956
1900年，希尔伯特在数学家大会上宣布了23个未解决的问题，其中第二和第十个问题与人工智能密切相关，最终促进了计算机的发明。1954年，冯-诺依曼完成了早期计算机EDVAC的设计，并提出了“冯-诺依曼架构”。图灵、哥德尔、冯-诺依曼、维纳、克劳德-香农和其他的先驱者奠定了人工智能和计算机技术的基础。
（2）黄金时代1956-1974
1965年，麦卡锡、明斯基等科学家召开“达特茅斯会议”，首次提出“人工智能(AI)”的概念，标志着人工智能学科的诞生。随后，人工智能研究进入了20年的黄金时代，取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明和跳棋程序，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
在这个黄金时代，约翰-麦卡锡开发了LISP语音，成为此后几十年人工智能领域最主要的编程语言；马文-明斯基对神经网络有了更深入的研究，也发现了简单神经网络的缺点；接着开始出现多层神经网络和反向传播算法。
（3）第一次寒冬1974-1980
人工智能发展的最初突破极大地提高了人们的期望，使人们高估了科技发展的速度。然而，连续的失败和预期目标的落空使人工智能的发展进入低谷。
1973年，赖特-希尔关于人工智能的报告，拉开了人工智能冬天的序幕。此后，科学界对人工智能进行了一轮深入的拷问，使人工智能受到了严厉的批评和对其实用价值的质疑。随后，政府和机构也停止或减少了资助，人工智能在20世纪70年代陷入了它的第一个冬天。
有限的计算能力和大量常识性数据的缺乏使发展陷入瓶颈，尤其是过度依赖计算能力和经验数据量的神经网络技术，在很长一段时间内没有取得实质性的进展。
（4）应用发展1980-1987
专家系统模拟人类专家的知识和经验来解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究到实际应用的重大突破。专家系统在医学、化学、地质学等领域的成功，将人工智能推向了应用发展的新高潮，1980年XCON在卡内基梅隆大学(CMU)正式启动，成为专家系统开始在特定领域发挥作用的里程碑，推动了整个人工智能技术进入繁荣阶段。
经过十年的沉寂，神经网络有了新的研究进展，并发现了具有学习能力的神经网络算法，这使得神经网络的发展在20世纪90年代后期一路走向商业化，被应用于文字图像识别和语音识别。
（5）第二次寒冬1987-1993
随着人工智能应用规模的不断扩大，应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、与现有专家系统数据库难以兼容等问题逐渐暴露出来。当时的人工智能领域主要使用约翰-麦卡锡的LISP编程语言。LISP机的逐步发展被蓬勃发展的个人电脑打败了，专用LISP机的硬件销售市场严重崩溃，人工智能领域再次进入寒冬。
硬件市场的崩溃和理论研究的混乱，再加上政府和机构纷纷停止对人工智能研究领域的资金投入，导致人工智能领域几年来一直处于低迷状态。但另一方面在理论方法的研究上也取得了一些成果。
1988年，美国科学家朱迪亚-皮尔将概率统计方法引入人工智能的推理过程;IBM的沃森研究中心将概率统计方法引入到人工智能的语言处理中；1992年，李开复利用统计方法设计开发了世界上第一个独立于扬声器的连续语音识别程序；1989年，AT&T贝尔实验室的亚恩-莱坤和团队将卷积神经网络技术应用在了人工智能的手写数字图像识别中。
（6）稳步发展1993-2011
人工智能的创新研究因网络技术的发展而加速，尤其是互联网的发展，使人工智能技术进一步实用化。
1995年，理查德-华莱士开发了新的聊天机器人程序Alice，它能够利用互联网不断增加自己的数据集并优化内容。
1997年，IMB的计算机Deepblue深蓝击败了世界象棋冠军卡斯帕罗夫。德国科学家霍克赖特和施米德赫伯提出了LSTM递归神经网络，至今仍被用于手写识别和语音识别，对后来的人工智能研究产生了深远影响。
2004年，美国神经科学家杰夫·霍金斯出版了《人工智能的未来》，2006年，杰弗里辛顿出版了《学习多层表征》，为神经网络奠定了一个新的架构，对未来人工智能中的深度学习的研究产生了深刻影响。
（7）深化阶段2012-至今
随着移动互联网技术和云计算技术的爆发，积累了难以想象的数据量，为人工智能的后续发展提供了足够的素材和动力，以深度神经网络为代表的人工智能技术的快速发展，大大跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，迎来了爆发式增长。
2012年，多伦多大学在ImageNet视觉识别挑战赛上设计的深度卷积神经网络算法，被认为是深度学习革命的开始。
2014年，IanGoodfellow提出了GANs生成式对抗网络算法，这是一种用于无监督学习的人工网络。这是一种用于无监督学习的人工智能算法，由生成网络和评估网络组成，这种方法很快被人工智能的许多技术领域所采用。
2016年和2017年，谷歌推出的人工智能程序AlphaGo连续击败了前围棋世界冠军韩国的李世石，以及现任围棋世界冠军中国的柯洁，引起了巨大轰动。同时语音识别、图像识别、无人驾驶等技术不断进步。
2022年11月，OpenAI推出其开发的一个人工智慧聊天机器人程序ChatGPT。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练，成为AIGC现象级应用。
在2023年3月，OpenAI又推出了ChatGPT的升级版——GPT-4，迭代速度极快。其包含的重大升级是支持图像和文本的输入，并且在GPT-3原来欠缺的专业和学术能力上得到重大突破，它通过了美国律师法律考试，并且打败了90%的应试者。在各种类型考试中，GPT-4的表现都优于GPT-3。
1.3市场现状全球AI产业规模预计2030年将达到1500亿，未来8年复合增速约40%。目前全球人工智能企业的数量迅速增长，2022年，全球人工智能(AI)市场规模估计为197.8亿美元，预计到2030年将达到1591.03亿美元，从2022年到2030年，复合年增长率为38.1%。
图人工智能全球市场规模预测
资料来源：资产信息网千际投行PrecedenceResearch
2022年中国人工智能产业规模达1958亿元，年增长率7.8%，整体稳健增长。而从应用格局来看，机器视觉、智能语音和自然语言处理是中国人工智能市场规模最大的三个应用方向。根据清华大学数据显示，三者占比分别为34.9%、24.8%和21%。一方面，政策推动下国内应用场景不断开放，各行业积累的大量数据为技术落地和优化提供了基础条件。另一方面，以百度、阿里、腾讯和华为为代表的头部互联网和科技企业加快在三大核心技术领域布局，同时一系列创新型独角兽企业在垂直领域快速发展，庞大的商业化潜力推动核心技术创新。
图中国人工智能产业规模
资料来源：资产信息网千际投行艾瑞咨询
第二章商业模式和技术发展2.1产业链人工智能产业链主要分为基础层、技术层、应用层三个层级：
基础层以数据、算力、算法为核心；
技术层是建立在基础层的核心能力之上，通过打造一套人工智能系统使机器能够像人类一样进行感知与分析，其中最关键的领域包括计算机视觉（图像识别与分析）、语音识别与自然语言处理技术（语音识别与合成）、机器学习与深度学习（分析决策及行动）等；
应用层是将技术能力与具体场景相融合，帮助企业/城市管理者等客户降本增效，目前主要应用的场景有泛安防、金融、医疗、自动驾驶等领域。
在上述三个层级之外，通常面向终端时还涉及硬件交付，如摄像头、服务器、芯片等，所以人工智能产业链涉及业务方众多。
图：产业链
资料来源：资产信息网千际投行招商银行
上游
人工智能基础层是支撑各类人工智能应用开发与运行的资源平台，主要包括数据资源、硬件设置和计算力三大要素。
人工智能基础层主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具、数据基础服务与治理平台三个板块。
智能计算集群：提供支持AI模型开发、训练或推理的算力资源，包括系统级AI芯片和异构智能计算服务器，以及下游的人工智能计算中心等;
智能模型敏捷开发工具：主要实现AI应用模型的生产，包括开源算法框架，提供语音、图像等AI技术能力调用的AI开放平台和AI应用模型效率化生产平台;
数据基础服务与治理平台：实现应用所需的数据资源生产与治理，提供AI基础数据服务及面向AI的数据治理平台。
AI基础层企业通过提供AI算力、开发工具或数据资源助力人工智能应用在各行业领域、各应用场景落地，支撑人工智能产业健康稳定发展。
图：人工智能基础层分类
资料来源：资产信息网千际投行
通用计算芯片CPU、GPU全球市场基本被Intel、Nvidia等美国芯片厂商垄断，技术与专利壁垒较高，卡脖子现象严重。华为麒麟、巴龙、昇腾及鲲鹏四大芯片有望突破此壁垒。未来几年，全球各大芯片企业、互联网巨头、初创企业都将成为该市场的主要玩家。
图中国及全球人工智能基础层产业规模及年增长率
资料来源：资产信息网千际投行中国电子学会
计算力指数国家排名中美国列国家计算力指数排名第一，坐拥全球最多超大规模数据中心，这是美国算力的基础保障。中国列第二，AI算力领跑全球。日本、德国、英国分别位列第三至第五名。
计算平台方面，全球市场被亚马逊、谷歌、阿里、腾讯、华为等公司基本垄断，但小公司的计算平台凭借价格优势仍有生存空间。
中游
技术层作为人工智能产业的核心，主要依托基础层的运算平台和海量数据资源进行识别训练和机器学习建模，以开发面向不同领域的应用技术，对应用层的产品智能化程度起着决定性作用。根据技术层级分为通用技术层、AI软件框架层和算法模型层。
算法作为人工智能技术的引擎，主要用于计算、数据分析和自动推理。当前最为主流的基础算法是深度学习算法，深度学习可以从大量数据中自动总结规律，并使其适应自身结构，从而应用到案例中。随着基础算法的成熟和稳定，算法发展重点转向工程实现——软件框架，很多企业开始转向建设算法模型工具库，将算法封装为软件框架，提供给开发者使用。
图中国及全球人工智能技术层产业规模及年增长率
资料来源：资产信息网千际投行中国电子学会
目前美国是该领域发展水平最高的国家，以谷歌、Facebook、IBM和微软为主的科技巨头均将人工智能的重点布局在算法理论和软件框架等门槛高的技术之上。而我国基础理论体系尚不成熟，鲜有拥有针对算法的开放平台，百度的Paddle-Paddle、腾讯的Angle等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
下游
应用层是基于技术层的能力，去解决具体现实生活中的问题。比如利用计算机视觉技术，实现金融、安防等多个领域的人脸识别；利用智能语音技术，实现智能音箱、录音笔等的语音识别；利用自然语言处理技术，用于智能客服的问答。
图全球及中国应用层产业规模及增速
资料来源：资产信息网千际投行中国电子学会
在实际的应用中，技术层和应用层的关系是相互交叉的，某个领域的应用可能用到多个维度的技术层的能力，比如金融行业的应用对于智能语音、计算机视觉、自然语言处理技术都会有需求；同样某个技术层的能力也可以广泛应用到多个不同的应用领域，比如计算机视觉技术可以广泛应用到金融、安防、医疗、交通、教育等多个维度。
2.2商业模式人工智能相关产业大概分为五类：销售智能设备、提供智能服务、智能平台变现、智能软件授权以及智能项目整合。不同的商业领域决定AI技术的变现能力，根据五类产业内容又可分为计算能力、数据、算法框架、应用平台和解决方案六类商业领域，其进入壁垒、演化路径与短期长期价值各不相同。
图：人工智能常见五种商业模式
资料来源：资产信息网千际投行
目前，国内外的中大型厂商都已经初步形成了各自不同的核心竞争力，依据五大类人工智能商业内容呈现出的最终形式大致可以分为以下三类公司。
人工智能创业公司：主要是依靠其对于某一垂直领域的技术研发或渠道优势，通过销售相关技术产品设备或服务获得盈利。人工智能领域创业的技术门槛较高，一旦成功产业化，则竞争压力相对较小。商业模式相对比较传统，在获得市场关注和盈利前，需要投资人在人才与研发环节持续投入。而获得源源不断的融资也靠创始人的声誉背书，因此这类企业短时间内的收入模型和盈利模式比较模糊。
人工智能平台：大型人工智能科技公司一般布局都在基础功能平台服务上，如大数据、云计算平台。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，如微软旗下成熟的AI平台。大型科技巨头公司将主要精力花在布局基础设施上，且大型人工智能平台主要都是靠应用程序接口（API）来盈利，调用的API次数越多，收费越高。而在调用这些API的同时，用户通常还会涉及其他服务，如服务器、虚拟机、数据库等，这也将为企业盈利带来新的增长点。
人工智能咨询与定制服务：主要根据企业和客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。现阶段，人工智能方案对于传统制造与服务类企业来说，规模化应用及成本控制难度较大。但随着未来AI技术的发展，与人工智能服务相关的产品成本必将下降，中小型企业也可以负担并愿意进行智能升级改造。
AI咨询与定制服务的商业模式较为独特，目前大致有以下两种模式：
成熟的AI专利应用，如开发一个独家专利的人工智能解决方案产品，并出售给下游用户，其产品可标准化、规模化量产。
客户定制化服务，比如为某家公司客户进行产品定制服务，服务的归属权归客户所有，服务公司无权转卖，此类定制服务价格较高，竞争能力强。
2.3专利申请量专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000年至2018年间，中美日三国AI专利申请量占全球总申请量的73.95%。中国虽在AI领域起步较晚，但自2010年起，专利产出量首超美国，并长期雄踞申请量首位。
从专利申请领域来看，深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别(中文语音识别正确率世界第一)、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于AI科技热潮兴起后申请，并集中在应用端(如智能搜索、智能推荐)，而AI芯片、基础算法等关键领域和前沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国AI发展存在基础不牢，存在表面繁荣的结构性不均衡问题。
从专利权人分布来看，中国高校和科研机构创新占据主导地位，或导致理论、技术和产业割断的市场格局。欧美日人工智能申请人集中在企业，IBM、微软、三星等巨头企业已构建了相对成熟的研发体系和策略，成为专利申请量最多的专利人之一。其中，IBM拥有专利数量全球遥遥领先。而中国是全球唯一的大学和研究机构AI专利申请高于企业的国家。由于高校与企业定位与利益追求本质上存在差异，国内技术创新与市场需求是否有效结合的问题值得关注。
图AI领域主要专利权人分布
资料来源：资产信息网千际投行Derwent
通过对国内人工智能行业的各个专利申请人的专利数量进行统计，排名前列的公司依次为：中兴通讯、京东方A、四川长虹、视源股份、海康威视、浪潮信息、大华股份、航天信息等。
图国内人工智能行业专利数量Top10
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
中国AI专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国AI专利国内为主，高质量PCT数量较少。
PCT(PatentCooperationTreaty)是由WIPO进行管理，在全球范围内保护专利发明者的条约。PCT通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国PCT申请量占全球的41%，国际应用广泛。而中国PCT数量(2568件)相对较少，仅为美国PCT申请量的1/4。
目前，我国AI技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布局欠缺;其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有AI专利中较多为门槛低的实用新型专利。此外，据剑桥大学报告显示，受高昂专利维护费用影响，我国61%的AI实用新型和95%的外观设计将于5年后失效，而美国85.6%的专利仍能得到有效保留。
2.4政策监管人工智能行业根据中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订）和国家统计局《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017）隶属于“软件和信息技术服务业”（行业代码为I65）。根据《战略性新兴产业分类（2018）》隶属于“新一代信息技术产业”中的“人工智能”行业。
人工智能行业的行政监管部门为工信部，负责拟订信息产业的规划、政策和标准并组织实施，指导行业技术创新和技术进步，组织实施有关国家科技重大专项，推进相关科研成果产业化，推动软件业、信息服务业和新兴产业发展。
人工智能的自律协会包括：
中国软件行业协会：协助政府部门组织制定、修改行业的国家标准、行业标准及推荐性标准，并推进标准的贯彻落实；开展软件和信息服务行业的调查与统计，提出行业中、长期发展规划的咨询建议；根据软件行业发展需要，组织行业人才培训、人才交流等。
中国人工智能产业发展联盟：聚集产业生态各方力量，联合开展人工智能技术、标准和产业研究，共同探索人工智能的新模式和新机制，推进技术、产业与应用研发，开展试点示范，广泛开展国际合作等。
中国人工智能学会：组织和领导会员开展人工智能科学与技术的创新研究，促进人工智能科学与技术的发展；开展国内、国际学术交流活动，提高会员的学术水平；开展人工智能科学与技术的咨询与培训；组织开展对人工智能领域科学技术和产业发展战略的研究，向政府部门提出咨询建议等。
人工智能的行业政策包括：
资料来源：资产信息网千际投行
2020年国家标准化管理委员会、中央网信办国家发展改革委、科技部、工业和信息化部关于印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》的通知，将人工智能标准体系结构分为八大部分。
基础共性标准：包括术语、参考架构、测试评估三大类，位于人工智能标准体系结构的最左侧，支撑标准体系结构中其它部分。
支撑技术与产品标准：对人工智能软硬件平台建设、算法模型开发、人工智能应用提供基础支撑。
基础软硬件平台标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
关键通用技术标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
关键领域技术标准：主要围绕自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实/增强现实、人机交互等方面，为人工智能应用提供领域技术支撑。
产品与服务标准：包括在人工智能技术领域中形成的智能化产品及新服务模式的相关标准。
行业应用标准：位于人工智能标准体系结构的最顶层，面向行业具体需求，对其它部分标准进行细化，支撑各行业发展。
安全/伦理标准：位于人工智能标准体系结构的最右侧，贯穿于其他部分，为人工智能建立合规体系。
图：人工智能标准体系结构
资料来源：资产信息网千际投行东吴证券
第三章行业估值、定价机制和全球龙头企业3.1行业综合财务分析和估值方法图：指数表现
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
人工智能行业估值方法可以选择市盈率估值法、PEG估值法、市净率估值法、市现率、P/S市销率估值法、EV/Sales市售率估值法、RNAV重估净资产估值法、EV/EBITDA估值法、DDM估值法、DCF现金流折现估值法、NAV净资产价值估值法等。
3.2行业发展和驱动因子多个行业希望利用AI实现数字化转型
当前，数字化浪潮来袭，以人工智能为代表的新一代数字技术日新月异，催生了数字经济这一新的经济发展形态。过去20余年消费互联网的充分发展为我国数字技术的创新、数字企业的成长以及数字产业的蓬勃发展提供了重要机遇。人工智能等新一代信息技术的快速发展和应用，推动着各行各业加速向数字化迈进。伴随着数字技术的融合应用以及我国供给侧结构性改革的不断深化，加快AI等数字技术与产业经济的融合发展成为多个行业的共识。
大量人工智能高端人才
高端人才对于一个行业的影响毋庸置疑，甚至可以说，一个国家在人工智能领域的实力主要取决于少数精英研究人员的质量。目前世界范围内，美国仍然是拥有最多拔尖研究人员的国家，这就是为什么美国在人工智能发明的年代能够取得领先地位，并且进入应用的时代时，他们比自己的同行有优势。
近年来，我国企业对于机器学习、知识图谱等领域关注度逐年增加，尤其在金融、教育、医疗领域，并由此吸引了越来越多的人才从事相关领域的学习。在研究热度、就业前景、政策红利等多方面因素叠加下，未来我国有望培养大量该领域的高端人才。
移动互联网的推动
随着人工智能进入应用时代，数据的应用量得到了大幅提升。当今人工智能应用的核心，就是通过深度学习在海量数据中概括出人类难以发觉的细微联系的能力。数据可以被视为支撑人工智能运行的原材料。
我国拥有大量的移动互联网用户基础，为我国人工智能行业提供数据支撑。截至2021年上半年，我国手机网民规模为10.07亿，较2020年12月新增手机网民2092万，网民中使用手机上网的比例为99.6%
技术进步
（1）边缘计算技术：通过将边缘技术应用于人工智能，可以提供更快的计算和洞察力、更好的数据安全性以及对持续运营的有效控制。因此，它可以提高支持人工智能的应用程序的性能，并降低运营成本。
（2）分布式计算技术：可以将计算任务分派给多个分布式服务器进行下发，计算完成后再将结果通过不同的分布式服务器进行汇总，通过中央控制器合成展现。分布式计算架构与人工智能计算相辅相成，共同完成大数据处理和计算任务。
政府政策支持
政府政策在驱动中国人工智能发展方面的作用是显著的但常常被人误解。政府常常挑选优势企业进行补贴，或者发布命令规定应当发展的技术。如果人工智能对经济的影响远小于当前预期，那么投入人工智能的资源可能是一种浪费。
另外，由于许多人工智能技术都已经成熟，选择哪些进行支持对公共部门来说是一个问题。政府的参与绝不是技术领先的先决条件，但随着人工智能更深入地渗透到现实系统中，政府参与可能会加速技术产生经济影响。
3.3行业风险分析表：常见行业风险因子
资料来源：资产信息网千际投行
（1）美国对国内AI发展限制力度可能加大
限制我国高科技产业的发展，已经成为美国政治精英层的共识。AI作为未来全球科技的重要发展方向，美国对相关领域的出口管制力度，不但不会因中美双方的后续协商而有所缓解，甚至还有可能加大。目前，美国已经将主要AI技术列入“限制性出口清单”，虽然没有明确限制对象，我国作为其重要竞争对手，限制力度可能更为严格，国内企业在技术引进、产品进口等方面将面临更多限制。
（2）政策支持力度不达预期或调整
当前，国内人工智能发展还处在起步阶段，产业链各环节发展还较为薄弱，企业对政府在技术研发、财税优惠、公共服务平台搭建、投融资支持、政府采购、人才培养等方面支持还十分依赖。如果政策支持方向出现调整，或者力度不达预期，对企业的业务发展和公司业绩都会造成较大的影响。
（3）技术研发和产业化不及预期
人工智能作为计算机领域的交叉和新兴学科，近年来进入创新爆发期，产品周期明显缩短，技术创新迭代加速，企业面临着的技术层面的竞争更为激烈。如果企业在技术研发投入不足或者产业化不及预期，对整个公司的发展将造成严重影响。
（4）市场竞争激化的风险
目前，国内在应用领域企业较为集中，微创企业、传统互联网巨头、垂直行业企业都在积极进入，形成了“百家争鸣”的格局，而且未来在国家政策的支持下，行业新进入企业将可能增多，市场、利润争夺也将趋于白热化，企业盈利能力将可能受到挑战。
3.4竞争分析-SWOT模型优势
人工智能可以提供各种各样的应用来服务人类，比如京东和淘宝的智能推荐，无人车的自动驾驶。人工智能可用于完成最困难，最复杂甚至最危险的任务。我们可以利用人工智能的优势并充分利用它。人工智能还可以节省人力资源和提高效率，帮助我们完成单调，重复和耗时的过程。并且人工智能可以不停地工作，但人们不能这样做。同时人工智能能够比人们更快地完成复杂的任务，节省大量时间并加快进程，并且人工智能的成本与人力成本相比要低很多。
劣势
人工智能系统还无法超出场景或语境理解行为，并且具有不可预测性，用户无法预测人工智能会做出何种决策，这既是一种优势，也会带来风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决策。最后是安全问题和漏洞。机器会重结果而轻过程，它只会通过找到系统漏洞，实现字面意义上的目标，但其采用的方法不一定是设计者的初衷。例如，网站会推荐一些极端主义视频，因为刺激性内容可以增加浏览时间。再如，网络安全系统会判断人是导致破坏性软件植入的主要原因，于是索性不允许人进入系统。
机遇
无论人类社会自身的需求，还是由于人工智能的介入而产生的新需求，这些需求本身都为人工智能的发展提供了难得的机遇。虽然这些机遇不一定促成人工智能的进步，但它们的确是人工智能进一步发展的动力。人类总是期望人工智能可以更安全、更贴心地服务于人类，为人类创造更多的便利。
威胁
从技术层面来说，当前人工智能仍然面临着众多技术上的难题。技术上的难题关系着人工智能是否具有可靠性与高效性，能否取得人类信任，能否避免出现重大技术事故等。
从社会规范层面来看，人工智能的快速发展在一定程度上打破了传统的社会规范，也因此带来了一系列的社会问题。这些问题的出现，为人工智能的发展带来了诸多隐忧，甚至在一定程度上阻碍了人工智能的发展。人工智能能否解决人类对人工智能自身发展的担忧，在很大程度上决定着其自身的发展前景。
3.5重要参与企业中国主要企业有海康威视[002415.SZ]、工业富联[601138.SH]、京东方A[000725.SZ]、中兴通讯[000063.SZ]、科大讯飞[002230.SZ]、恒生电子[600570.SH]、澜起科技[688008.SH]、闻泰科技[600745.SH]、兆易创新[603986.SH]、圣邦股份[300661.SZ]等。
根据Google的综合数据，全球人工智能企业排名前十分别是：Nvidia,Microsoft,IBM,Google,OpenAI,Alphabet,DataRobot,Apple,Intel,SenseTime。
第四章未来展望整体趋势
人工智能作为第四次工业革命的重要抓手之一，已经成为各国科技领域争夺的焦点。中美两国在该领域各有千秋，竞争日趋激烈。国内人工智能政策环境较好，产业基础初步具备，市场需求十分旺盛。按照中央规划，未来人工智能核心产业、“AI+”(AI与传统产业融合)均是战略发展重点。
基础层
该层主要为人工智能提供算力支撑和数据输入，包括AI芯片、算力基础设施和大数据服务等。AI芯片方面，未来随着产业自身发展以及科创板的推进，国内AI专用芯片尤其是边缘端芯片领域的投资标的可能增加，一些视觉、语音算法研发企业已经注意到该领域的发展潜力，开始增加该板块的投资。
基础设施方面，服务器、云计算、超算等算力都开始向AI倾斜，尤其是GPU服务器需求增长更为迅速，国内主要服务器企业也在持续发力，竞争优势开始凸显。
技术层
该层是人工智能的核心，除了开源技术框架主要为国外AI巨头所掌控之外，我国企业在算法、语音和视觉技术等方面的布局已经相对完善。
应用层
该层是我国AI市场最为活跃的领域，国内AI企业多集中在该板块。尤其是语音、计算机视觉、知识图谱等相对成熟的技术，在AI产品、融合解决方案市场(安防、医疗、家居和金融等)上都得到了广泛应用，随着我国“AI+”战略的实施，该领域的市场空间更为广阔。
生成式人工智能技术对基础教育领域的影响 ——西山区开展“ChatGPT与教育”大讨论活动
ChatGPT作为新一代自然语言处理工具，强大的语言理解和文本生成能力使其一经问世便引发广泛关注，那么ChatGPT在教育中有哪些应用场景？随着ChatGPT这样人工智能技术的飞速发展和应用，教育人特别是基础教育领域的教师和学生将面对哪些挑战，又应该如何做出调整和应对？西山区教育体育局在技术发展浪潮中顺势而为，在全区教育系统内开展“ChatGPT与教育”大讨论，邀请云南师范大学朱云东教授、芳草地国际学校分管集团信息化吴阳部长以及昆一中西山学校信息中心主任潘雄刚老师从教育技术理论、学校管理及一线教师不同角度为西山区基础教育发展应对人工智能带来的机遇与挑战建言献策。
主持人：说起chatGPT就不得不说人工智能，可能很多观众对人工智能的界定还不是很清楚，那我们应该如何认识人工智能呢？
朱云东：总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即让机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。也可以简单的区分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能。
像我们生活中常见的人工智能运用有：导航、小度、智能家电。都是弱人工智能。它不具备独立意志，只能在设计的程序范围内决策并采取行动。弱人工智能属于专用型人工智能，也即只能在某一领域行动，只能专注于一件事情。对超出其预设的程序范围的事情，弱人工智能是束手无策的。
如围棋水平超越人类棋手的阿尔法狗(AlphaGo)虽然在围棋领域有很高的水平，但它只在围棋领域有所成就，在其他领域还差得远，甚至可以说对其他领域一无所知。
严格来说，现在世界上所有的人工智能技术都处在弱人工智能阶段。我们目前仍属于弱人工智能时代。
强人工智能：是指具有独立意志，能在设计的程序范围外自主决策并采取行动的人工智能。这是强人工智能和弱人工智能最大的不同。强人工智能属于通用型人工智能，它的活动已经不再局限于某一领域。强人工智能在各方面都和人类相似，可以胜任人类所有工作。随着深度学习、云计算等技术的不断发展，强人工智能出现是可能的。
弱人工智能帮助人类解决逻辑语言描述的问题、模仿人类某方面的能力；强人工智能帮助人们综合多方信息进行判断决策。
弱人工智能应用在人脸识别、语音识别、语义分析、智能搜索等方面；强人工智能应用在智能机器人、虚拟个人助理、智慧工厂、无人驾驶等方面。
主持人：其实引爆网络的chatGPT，就是一款人工智能聊天机器人，吴部长，您看是不是能给我们介绍一下chatGPT呢？
吴阳：ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
主持人：ChatGPT一经推出，迅速在媒体上走红，仅仅2个月，用户就突破1个亿，要知道，电话达到1亿用户用了75年，手机用了16年，抖音用了9个月，这也让ChatGPT成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。吴部长，对于这种现象级的增长，您觉得原因是什么？
吴阳：ChatGPT的爆炸性增长背后的两个最重要的因素是它的实用性和多功能性。不仅能够创造人们想要使用的技术，他们还创造了几乎所有人都能发现的有用的东西。另一方面，ChatGPT是一个通用的聊天机器人，它的目标不是特定的人，而是所有人。因此，无论你是做什么的，你会发现ChatGPT在你的日常生活中有不同的用途。教师、学生、工程师、法律工作者、程序员、作家，覆盖几乎所有行业每个人，还有一个很重要的原因是他是免费且很容易上手的软件，此外，ChatGPT在很大程度上是由社区驱动的，也就是主要靠日常用户与社区分享他们的经验。
主持人：新的技术催生新的时代，这个过程中必然会有革新和代替。实际上，新技术焦虑也是人类危机感的体现，我们教师也一样。吴部长，作为教师，人工智能时代的到来，给您带来最重要思考是什么呢？
吴阳：在人工智能的时代，越是标准化、模式化的教育，越容易被取代，而这种教育模式恰恰可能是中国式教育的最大特点。
中国的教育有它的特点，长处就是家长社会政府投入巨大，十分重视教育与知识，中国学生对基本知识的掌握均值高。问题是，这种教育模式也存在偏差，就是把知识几乎当成了教育的全部内容。
但在人工智能时代，知识不再稀缺，网络上应有尽有，如今ChatGPT之类机器人更方便了知识的获取与处理。钱颖一认为，人工智能“可以替代甚至超越那些通过死记硬背、大量做题而掌握知识的人脑。而死记硬背、大量做题正是我们目前培养学生的通常做法。”因此，他强调教育必须超越知识，创新人才需要“知识、好奇心和想象力、价值取向。”
“中国教育在投入和知识点的传授方面表现出了很高的水平，但是，仅仅依靠知识是不足以培养创新人才的。知识是有限的，而创新人才需要的是对知识的理解和运用，更需要的是思维能力和创新意识。因此，教育应该超越知识，注重培养学生的思维能力和创新意识。”
主持人：是的，ChatGPT这类人工智能的出现，打破了常规的教学模式，知识性的传授不再是教学的主要关注点，对我们的教学方式也会产生很大影响，朱教授，你能谈谈对这方面的认识和思考吗？
朱教授：从新颁布的各学科课程标准来看，各学科培养都遵循一个从低阶认知到高阶认知的发展规律，人工智能的到来要求教师结合学科核心素养深入思考，对教学内容、教学形式以及教学评价方法等都需要发生巨大的变革，利用ChatGPT这种通过对话方式生成内容的人工智能能力帮助学生培养批判性思维和创新思维，特别是可以结合本地一些特色的人文地理，可以最大程度地提升学生学习兴趣。
主持人：人工智能聊天机器人ChatGPT拥有强大的信息整合能力、自然语言处理能力，能根据要求进行聊天、撰写文章、编写代码，甚至能解决各学科的问题等。因此，网络上就有很多声音说ChatGPT可能会取代教师？让不少人产生了担忧，我们要怎么看待这个问题。
潘雄刚：毫无疑问，人工智能有大数据做背景，教学的趣味性和针对性不可同日而语，学生再也不要死记硬背知识点，教师被人工智能取代的担忧，也有一定依据。但我想说的是，以ChatGPT为代表的人工智能工具确实很牛，也必然会给我们的生活和教育带来方方面面的影响，这是毋庸置疑的，但也不用担忧，因为ChatGPT作为AI教育工具的潜力远远超过了它的风险。对教育而言，ChatGPT能够带来很多积极的影响，比如：可以极大地方便老师和学生获取知识，以前需要在互联网上搜索很长时间才能找到理想答案，使用ChatGPT等新一代人工智能工具可能马上就能找到答案，甚至更准确，就提高了教学和学习的效率。因此，新技术的产生，我们不必持抵触情绪，而是要转变观念，拥抱新技术，想办法驾驭它为我们的教育教学服务。教育的根本任务是立德树人，这就不仅仅是知识点的灌输学习，还要重视人文情操、美学素养、创造力和社交能力的培养，人工智能再强大，也只是人类设计的代码，它虽然具有高超的计算能力，但它不具备人类的智慧与思维能力。机器和技术没有温度，但使用机器和技术的人是有情感的，教师对学生的人文关怀，和学生良好的情感沟通、对学生心理健康的关注与辅导等这些都不是人工智能可以代替的，所以，我们就更没必要担忧教师会被人工智能机器人所取代。只是，对于人工智能时代下的学校、教师和学生而言，肯定是有了更高的要求。
主持人：要和以chatGPT为代表的新技术友好共存，学校、教师和学生可以做哪些努力？
潘雄刚：新一代人工智能工具出现以后，学校教育的方式方法应该会有重大调整，其主要的方向是要用ChatGPT为代表的学习工具来协同改进教育教学方式。学校为教师和学生提供合理的信息化平台和数字化资源，做好教师和学生的数字化应用培训，提升师生的人工智能素养。
具体而言，学校要根据自身的特点，从信息化基础设施建设入手（比如，教育专网要做到入校、入班，班级要有功能完善的班班通设备、有线上线下同步教学系统），其次将数字资源和极简技术工具融入具体的教学和管理场景当中，利用教学中的生成数据促进教学和管理的优化，推动智慧教学和智能决策，促进技术与学校全业务和教学全流程的深度融合，推动教学智慧化转变，推动线上线下融合的教学新常态，实现学校组织形态的变革和管理体制模式的优化。
就教师而言，应该与时俱进，顺应时代潮流，活到老，学到老，勇于接受新技术，并能驾驭新技术为我们的教育教学赋能。
教师在学校建设的智慧教育场域中，充分发挥好软硬件的作用，比如在教学的各个环节充分使用智能导学系统、智能学伴、智能评卷系统等人工智能教学工具来优化课程设计、课前备课、课堂助教和作业测评，让教师从机械化的重复劳动中解放出来，把更多的精力投入到对学生“学习能力”、“生活能力”、“创造能力”的培养上。
教师只有不断提升数字素养，才能在新技术到来之时，从容应对，高度驾驭新技术为我们的教育教学高质量发展服务。
就学生而言，在使用ChatGPT或其他人工智能工具时，首先要树立正确的价值观，学生应该把ChatGPT当作智能学伴来辅助自己的学习，学会妥善利用其解决学习中遇到的困难，而非直接用ChatGPT代替自己的思考，甚至利用它去成完作业或者考试。
主持人：微软CEO纳德拉谈到ChatGPT时，强调：“对于知识型工作者来说，这就完全等于工业革命。”身处这个时代，我们如何更好的应对chatGPT等AI技术的冲击？
吴阳：事实上，工业革命除了带来繁荣，也对当时的社会造成了巨大冲击。
早在工业革命时期，人们就关注了技术对于劳工阶层冲击，狄更斯的小说中充斥着对于机器冲击的恐惧，经济学家也不例外。比如经济学家大卫.李嘉图认为：“劳动阶级接受的观点是，使用机器经常会损害他们的利益。这不是基于偏见和错误，反而符合政治经济学的正确原则。”
技术的进步，并不必然带来社会的进步，甚至可能沦为新的陷阱。不可否认，即使技术最终会造福人类，创造新的岗位，但这不是一蹴而就的过程，而是需要数十年甚至一两代人的时间，而在这中间，受到损害的人，可能就悄无声息消失在时代的眼泪中了。
对于他们来说，技术进步不是福音，而是诅咒。现在，知识型工作者的“工业革命”来了。一些人认为，应该从小就培养孩子当程序员，对此，ChatGPT这样回答，“随着人工智能和技术的发展，教育也需要进行相应的改革。在这样的情况下，培养孩子当程序员确实是一个不错的选择。学习编程有助于培养孩子的逻辑思维、创造力和团队合作能力。”
但是，它也强调培养孩子当程序员并不是唯一的选择，“培养孩子的多项能力是更好的选择，以便他们能够适应未来变革带来的挑战。例如，培养孩子的创造力、沟通能力、社会技能、自我学习能力等方面的能力是非常重要的。最重要的是，要教会孩子如何自我学习，以便他们能够在未来不断成长。”
坦白说，听一个人工智能大言炎炎地教你大谈教育以及创新，不无反讽。但是实事求是地说，它的观点，比起多数人，其实明智得多。
结束语：面对以ChatGPT为代表的人工智能技术，西山区全体教育工作者将更加坚定教育数字化转型的信心，同时加强自身数字素养的提升，把握技术发展的主动权，让技术为教育活动服务，努力开创教育发展新局面。
欧盟《人工智能法案》再迈一步 对企业和其他国家有哪些影响
欧盟的人工智能立法进入最终阶段，或将影响其他国家的规则制定。
当地时间6月14日，欧洲议会(EuropeanParliament)以499票赞成、28票反对和93票弃权的压倒性结果通过了《人工智能法案》(AIAct)草案，若通过立法，或成为全球首个关于人工智能的法案。
据彭博社报道，欧洲议会的投票是正式立法前的最后步骤之一，接下来将进入三方“谈判”阶段——欧洲议会、欧盟成员国(EUmemberstates)和欧盟委员会(EuropeanCommission)。欧盟委员会希望在今年年底前达成协议，新的法案将可能在2026年对相关公司产生影响。法案通过后，在极端情况下，违规公司可能被处以高达3000万欧元(合3300万美元)的罚款，或公司全球年收入的6%，也就是说对于谷歌和微软等大型科技公司而言，其罚款可能高达数十亿欧元。
禁止人脸识别，加强通用AI控制
该法案遵循“基于风险”(risk-basedapproach)的方法，将AI及其相关应用划分为四种等级，分别为被禁止(Prohibited)、高风险、有限风险以及低风险，并针对不同类型制定相应的监管规则。
值得注意的是，欧洲议会官网显示的最新草案中，实时远程生物识别技术从“高风险”级别调整为“被禁止”级别，这意味未来公司不能利用AI技术在欧盟国家的公共场合进行人脸识别。
此外，欧洲议会也对通用AI(generalpurposeAI)提出了新的透明度要求——基于这些模型的生成式AI(例如ChatGPT)必须对AI生成的内容进行标注，以帮助用户区别“深度伪造信息”；此外其还必须披露用于训练模型的数据，声明是否使用受版权保护的材料来训练其模型。
欧盟委员会于2021年首次提出“基于风险”的《人工智能法案》，其最初的想法是规范AI的使用，并为如何在“高风险”情况下使用该技术制定标准。不过，自ChatGPT引起新一轮技术热潮后，通用AI也逐渐引起欧盟警惕，并被纳入法案，连带着基础模型(foundationalmodels)的控制也随之加强，因为这些大型语言模型是ChatGPT等聊天机器人的底层支柱。
欧盟内部市场专员ThierryBreton在一份声明中表示，“我预计，关于生成式AI的相关条款将成为‘三方谈判’的关键讨论点之一。我们需要对AI生成的内容提出透明度要求，并针对‘深度造假内容’制定严格的规则。”
欧盟AI法案或影响其他立法者
对于《人工智能法案》，一些科技公司及其支持者认为，该法案可能会阻碍技术创新。根据《华尔街日报》的报道，他们认为政府的干预应侧重于特定的AI应用，而不是像欧盟那样过多限制AI的开发方式。
不过，也有技术人员及学术界对这一法案表示支持，认为该法案能够通过规范AI技术的开发，有效地减缓公司在推出新型AI工具方面的竞争。
对于生成式AI的开发者而言，这些法律将产生巨大的影响，但一些大型科技公司仍然表示愿意“拥抱”法案。据路透社的报道，微软和IBM对欧盟的最新举措表示欢迎，不过它们仍然期待对方能够对内容进行进一步的完善。
微软发言人表示，“我们认为AI需要立法监管、国际层面的协调努力，同时也需要开发公司采取自愿行动。”
在AI领域的监管方面，欧盟一直走在世界前列。《华尔街日报》表示，欧盟试图将自己定位为，在AI领域设置“护栏”的领跑者。《华盛顿邮报》同样认为，此次投票将巩固欧盟在科技监管方面的全球领导地位，因为其他国家政府(包括美国国会)才刚开始应对人工智能所带来的威胁，尤其美国对于科技公司的监管一直停滞不前。如果该法案最终被采纳，其可能会影响全球的政策制定者。
“(这一法案)是可以强制执行的法规，(违反规定的)公司将被追究责任，这一点非常重要。”爱尔兰公民自由委员会的高级研究员KrisShrisak说道，因为美国、新加坡等其他地方仅仅是提供“指导和建议”，他认为“其他国家可能会去适应和复制”欧盟的法案。
根据《时代》周刊，欧盟市场规模庞大，拥有约4.5亿消费者。有专家认为，欧盟举措将促使开发公司更愿意遵守规定，而不是为不同地区开发不同的产品。欧盟立法者DragosTudorache同样认为，欧盟的法案“将为全球AI的发展和治理定下基调”。
“今天我们创造了历史，”负责人工智能法案的欧洲议会成员BrandoBenifei在新闻发布会上表示，他认为欧洲立法者为全球各地就构建“负责任的人工智能”进行沟通，“铺平了道路”。
(责任编辑：谭梦桐)