人工智能的发展对会计就业的影响及对策
摘要
现今是一个科技高速发展的时期，随着技术的进步，人工智能已被运用于各行各业中，同样在财会行业也已有人工智能的相关设备广泛运用。其在会计行业中体现出来的优势给会计行业就业人员带来了极大的冲击与挑战，如对比人工大大提升的工作效率、数据比对处理的准确率、较低的人工成本等。因此会计行业就业人员应如何看待及应对人工智能的发展所产生的影响成为了具有现实意义的研究课题。本研究探讨了人工智能对会计行业就业的影响,对人工智能现状、影响及市场反馈进行分析，并提出会计行业从业人员的应对策略。本研究观点为,基础的会计工作必定会随着人工智能的发展被机器替代完成，而人类所拥有的思考及决策能力是人工智能短期内无法学习并完成的。我们作为会计行业就业人员，不应当做“卢德派”；应随着时代的发展、科技的进步，增更深层次学习会计相关知识、观察市场状况，转换技能学习方向，努力成为当今时代下持续进步的会计人才。
关键词：人工智能会计行业就业
一、引言
在2016年，围棋领域的一场“人机对战”掀起了一阵人工智能的风潮，一个叫做“阿尔法狗”的人工智能战胜了韩国的围棋高手李世石，因此人工智能对日常生活的影响愈发引起人们的关注和重视。在此之前，社会普遍认为人工智能对现实生活的影响仍然非常有限，并未非常重视人工智能的发展。事实上，人工智能从上个世纪四十年代开始，虽不至于应用于每家每户，但是在社会生活中其实已经有了广泛的运用。人工智能处理系统已发展得更加成熟，应用面也更加广泛，如在计算机行业、制造业、金融业、服务业等行业中应用，其工作能力不断接近人类，并部分替代人类的部分工作岗位。
在传统的会计行业中，原本从原始凭证到财务报表的工作都是由人力完成，而现今会计行业中的许多基础工作工作都可以由人工智能系统完成，在一定程度上降低了会计行业的人力成本及错误率。国际四大会计师事务所之一的德勤于2016年首次在会计行业中引入人工智能，这是人工智能进入会计行业标志性的大事件，也引起了许多会计行业就业人员对于未来就业状况的担忧。人工智能的引用使会计工作变得更高效率、更精准，但却使传统会计行业原本运用手工记账或基础数据核算的就业人员感到将被替代、面临失业的恐慌。他们应当如何人应对这场“危机”，成为了许多会计行业就业人员就业的头号难题。本文从一个会计行业就业人员的角度出发，对人工智能发展背景下的会计就业现状进行探讨，以找出人工智能的发展对会计行业就业产生的影响为主要目的，同时为会计行业就业人员提出相应的应对策略。
学者徐昊的研究提到：在未来人工智能背景下，首先被代替的是那些可重复的线性的结构化的会计工作。这是如今发展状况下不争的事实。同时学者向桂芳研究表明：会计行业正向更多元化、全球化的混合型方向发展，由于现今的经济信息时代地迅猛发展，越来越多的企业进入国际市场。对于这些企业进行合并重组、融资上市、跨国合作……都需要会计人才的辅助指导[1]，因为人工智能缺乏人类所特有的自主的创造力与想象力，这表明人工智能并不能完全替代会计行业从业人员的积极观点。而此时外国学者对于人工智能的观点则更加积极，国外学者SteveG.Sutton,MatthewHolt,VickyArnold.提出观点：人工智能在过去30年在会计领域的研究一直在稳步提升，为会计行业从业人员在研究领域发展提供过了良好的环境。
本研究将从人工智能的发展进程及其在会计领域的应用入手，然后对会计行业从业人员的冲击进行分析，再进行两者之间的差异对比为寻求会计行业从业人员未来就业的生存空间，最后提出相应的对策。
二、人工智能基本概述
人工智能(AI)，换句话说就是通过计算机实现人脑的思维能力，包括感知、决策以及行动。当前人工智能的商业化主要是在计算机视觉、智能语音、数据处理等技术基础上，并且其在会计及其他各领域有了相应的产品或服务。
（一）人工智能的发展历程
人工智能的发展可分为三个历程，最初是起步发展阶段：首次提出了人工智能的概念，随即研究出许多像“机器定理证明”、“跳棋程序”等与其相关的成果，使科技的发展达到了一个新的高度；稳定发展阶段：随着互联网的发展与普及，更加促进了人工智能的新创意和研发，使得人工智能向更加实用的方向发展；；迅猛发展阶段：如今是一个科技高速发展，社会历程加速的时代，在大数据、互联网、云计算等信息技术的支持下，人工智能也进入了一个高速发展的时期，在此阶段人工智能通过感知数据及图像处理器的基础上建立深度神经网络，同时还解决了许多科学与应用上的难题，如从前在语音识别、人机对弈、单据核算审核、图像分类等功能上存在的缺陷被解决并大量运用到了现实的工作中，并且各大高校也设立了人工智能的相关专业，促进该技术更好更快发展，人工智能此时迎来了迅猛增长的新时期。
（二）人工智能的现状
1.国际趋势
自2013年起，许多国家开始重视如何更好地运用人工智能以及在运用方面出现的问题如何解决。如美国对比于其他国家更重视人工智能的技术发展和对国家安全的影响。据我们所知，苹果个人移动助理Siri自2010年推出iPhone4S以来，随着Siri人工智能软件的到来，能够帮助我们发现信息、提供引导、帮助我们创造信息和发送信息。Siri使用机器学习技术，提高智能，用自然语言预测和理解我们的问题和命令。而像英国这类欧盟国家则更关注人工智能在道德层面产生的风险。《欧洲人工智能战略》曾指出：“信息管理应该坚持以人为本的立场，这本身不是目的，而是为人类服务的工具，其最终目标应该是改善人类生活，提高幸福指数。”日本希望人工智能能够支持其国家超级智能社会的建设。例如，如在政府下班或无人在岗时，可接受市民的问题并解决，这一举措已有效运用于长浜市的便民服务中，该市因市民需要上报情况及问题太多而无法及时回应或解决而苦恼，后该市引入了人工智能服务，使得市民在一天中任何时间提问都能及时得到反馈。不同于他国，中国的着重点再如何将人工智能广泛应用于产业中，为中国的生产力战略做出了贡献。像天合光能这种世界著名的以光伏电池为主的公司，其在业务阶段引用了人工智能，找到了最基本的连接点，产量提高了7%。这些企业智能化的例子还有很多，可见中国对人工智能的产业化的支持。
2.国内趋势
近几年，中国政策大力支持人工智能行业的发展，使得人工智能语音及图像处理的技术愈发成熟。由中国通信科学院公布的2015-2018年人工智能行业的数据可知，该项技术的平均增长率已超50%，在全球范围内属于较高的增长率的；同时这几年中国还是全国范围内就人工智能方面申请专利最多的国家，专利内容多是与数据处理和信息提供相关。在不断进步的技术中，中国研发的人工智能各方面能力都在提升，并且正逐渐渗透入市场。
三、人工智能在会计行业的运用
人工智能的发展为会计行业带来了许多便利，也在会计行业的各方面得以运用，如其在会计核算、会计档案管理、数据分析及资金管理等方面的运用，不仅使会计工作更加的简便同时还提升了会计工作的效率及准确率。
（一）会计数据核算工作
传统会计人员在处理应收、应付核算时，在公司正常运行的情况下每月需要处理成千上万条结算明细，并且还需要与购买发票相匹配并进行核销，以用来保证往来账款的准确性及为后续收付款的行为提供依据。这些操作都是在纯手工的情况下完成，每月在这些业务上就需要花费数以千计的工时，工作量之大可想而知。而人工智能的运用则可以很大程度上替代这一流程中的手工操作（特别是重复率高的），比如录入数据、整理数据、汇总核算等；如果使用人工智能，则可以很大程度上代替会计人员进行工作，识别文件、使用图像识别功能进行单据识别、快速输入数据并快速记录数据并核算。
（二）会计档案管理工作
传统会计在会计档案管理时，需花费大量的时间进行资料的整合，还需由特定的人员进行分类管理，消耗大量的人力及时间。而人工智能在该工作中的运用使这项工作的负担大大地降低。人工智能可以通过自然语言处理、模式识别和机器学习的相关技术对会计档案信息进行智能分类管理；还可以通过图像识别技术识别多媒体会计信息，录入档案库进行管理。在如今会计工作中数据随企业经营年限及业务量的增长愈多，传统会计档案管理的弊端逐渐显现，会计行业从业人员传统的信息检索效率逐渐无法满足会计档案管理的要求，故将人工智能运用于其中一定程度上提升了档案的检索效率。同时人工智能的运用还改善了会计档案的安全性，会计行业从业人员可以将指纹识别、虹膜识别、面容识别等技术运用于档案室的门禁系统，同时还可以对档案内部进行防范，建立防火墙以识别非法入侵者或者非法信息的侵入，避免了传统管理中的钥匙丢失，信息泄露等问题。
（三）数据分析及资金管理工作
有一项全球研究发现，从2016年起始，非结构化数据的数量与日俱增，且增幅极大。探究其内在原因发现，以往的文本分析的工具运营起来比较复杂，这使得运用在这个平台进行数据分析变成了少数人的权限，有资料表明，仅32%的企业有能力对文本数据进行分析，半数以上的公司都没办法进行非结构性数据源分析。这也是导致过去数据分析的混乱的主要原因。但由于人工智能拥有深入学习的能力使数据分析过程更加精确和扩展性强；结构化数据和非结构化数据识别问题也将随着人工智能技术的进步被消除，人工智能将被更好地运用于企业的决策。现已有1/5的企业将这分析协助决策的任务留给人工智能进行处理，人工智能将被用于分析整体情况，为客户提供最佳解决方案，为供应商提供有利的项目，并为员工提供建议，这些工作将为企业创下更好的经济收益。
人工智能的云计算功能为经营活动和财务活动带来了巨大的便利。曾有专家预测，在2018年时，将有半数的公司将把他们的大数据和分析战略转变由人工智能进行云处理，这项改变能使他们更好地控制资金，并利用人工智能做出的投资决策，才在内部规划服务上产生和实现更高的预期回报；同时这些企业还将在人工智能的基础上上，建立资金使用和管理责任追究制度，控制和控制资金使用，评估资金使用的影响；能够更好地保证生产经营活动的连续性，不断提高资金使用效率并在最大程度上节约资金，提出合理使用资金的建议和措施，促进生产、技术、经营管理水平的提高。
四、人工智能与传统会计对比下的优势
早在在20世纪80年代，计算机技术已被国际会计联合会推荐运用于会计领域。随着计算机技术的发展，有了会计电算化，随后人工智能的技术也逐渐被引用于会计领域。三十年来，会计电算化迅速发展：手工会计已成为操作财务软件进行记账等一些的操作的工作，稍微活动下鼠标就能轻松生成一份完整的财务报表。虽然人工智能的产生在极大程度上减轻了财务人员的工作强度，但也将原来的办公室的会计人员替换成了自主操作的机器。
（一）优化会计信息处理的效率和速度
人工智能在处理会计工作时，不需要人工的参与，便可自动完成审查单据、记账、报税等工作；这样的工作模式极大程度上缩短了会计工作的时长，也对会计工作效率有了很大的提升。以往繁琐重复的工作在人工智能的帮助下变得极易完成且效率极高。该项技术的成熟对会计行业的发展存在积极意义。
图1人工与人工智能工作效率比对柱形图
如图1所示，财务机器人可以在非工作时间进行业务处理，会计工作人员以理想工作制8×5小时工作制，而人工智能为24×7小时工作制，工时降至原来的25%以下，能极大地提升工作效率。
2017年，德勤智能机器人（“小勤人”）正式上岗（国内第一个得以运用的财务机器人），据已发布的案例，“小勤人”三四个小时可完成财务人一天的增值税发票管理工作、开票效率提升75%、1天就可以完成原来需40多人的往来结转工作。从德勤公布的数据进行与人工的比对便可实时了解其工作效率之高。
图2使用“小勤人”前后工作效率比对柱状图
如图2所示，以“小勤人”的审计工作为例，单个审计证据的获取时间是30s，而传统会计行业从业人员获取的时间为40Mins,人工智能的获取信息速度仅是人工的1/80；同时在工作底稿的编制中，传统会计行业从业人员进行单张底稿的编制需要90Mins,而人工智能仅需30Mins，仅需会计行业从业人员的1/3的时间。本例说明了人工智能的运用，在很大程度上，优化了会计信息处理的效率和速度。
如今人工智能财务机器人已运用到许多国内知名企业，其工作的高效率也在这些企业中得以展现。华为公司于2018年也开始在各岗位启用人工智能，华为副总裁曾就人工智能的使用情况发表过相关言论，大体内容分为账单处理、员工报销、银行互通、盘库四个方面。从账单处理的角度看，人工智能系统可以一周7天，每天24小时不间断结账，每小时就可以处理约5000万行数据；且在开具票据及处理完结订单的问题上，使得处理时间缩短至原来的1/8，是人工远不能及的高效率。在处理员工报销时，员工不仅可以自助完成报销，还可以通过人工智能系统自动生成原始凭证。而银行互通功能的产生，使得将近百个国家与约800家银行建立联通，当发起支付指令时，仅需几分钟就可传递到全世界任意一个开户银行。在盘库中的应用则是更加智能，如华为此类大型的公司，在全国范围内拥有许多固定资产，人工智能系统可在短时间内确认物品位置并做一次汇报，每天都能进行固定资产情况的更新，在最大程度上减少的人力在固定资产盘点和监督上的耗费。从人工智能的这些工作运用范围及工作效率可以看出，其在处理数据方面的优势，这将使从事基础财务工作的从业者危机倍增。
（二）提升了会计数据处理的整体精准度
20世纪初以来，准确的记录、记账、记账报告和数据报告都是由机器人生成的，并且准确率可以达到100%。同时可以准确地识别手写数字和文字，企业运用她这一特质进行信封上的手写邮政编码的识别及分拣，还可运用在支票上的手写金额的识别，识别的精准度也是极高的。智能化可以从原来的会计档案系统中删除正确的档案。正确的书写，非标准的，和DOE通过跟踪前端，每个人都显示准确性和处理来自人工智能的数据。人工智能可以识别手写的、不标准的原始会计凭证，甚至可以通过对数据库中格式单据样本的“深入学习”，对经济和会计事项做出准确的判断和分类。这说明了人工智能识别和数据处理的准确性。
会计机器人项目创始人谭中东介绍：“5年时间里几十名会计师统计了上万家企业的财务、税务特点，在机器人的大脑里建好了上万种模型”。这保证了人工智能在会计工作过程中有足够的数据支撑以维持运算整合的正确性，运用人工智能不仅降低了错误率，而且工作过程会留下记录，可以进行追溯。对比传统会计的手工单据的填写可能出现的模糊、看错数据、填写错误等；以及电脑记账出现的眼花填写错误，数字错位等可能出现的问题确实提高了准确率。在其他会计业务方面，人工智能的准确率也非常的高，如“每刻报销”系统中的票据报销功能中的多票混拍功能，可以识别各类发票、汽车票、火车票、机票等出行票据等绝大部分国内票据。
图3人工与人工智能工作准确率比对柱形图
如图所示，增值税发票的识别准确率可以达到99%以上、而人工仅能达到95%的准确率，其他发票的准确率可以达到95%以上。
（三）减少认为会计信息xx的出现
对比于传统会计的人工记账的可操作性，在这个大数据时代，人工智能技术的运用，可以更快更准确地搜索到想要的数据信息，在没有人工干涉地情况下完成整个记账流程，还可以针对企业的现状做出专业的风险评估，以用于企业进行安全科学的投资决策，使得信用市场中的交易更加透明，最终目的是提高企业察觉风险地能力。
人工智能还可识别会计信息xx。曾有券商人士表示识别财务报表中展示的数据是否符合整体逻辑、有无与经营状况冲突的地方、有无与行业现状相冲突的地方、有无与其他勾连公司相冲突的地方使辨别财务作假的核心，也被戏称为“找茬”。窦学鹏在接受记者采访时曾说：自1980年起，在人工智能可以预防财务xx的问题上社科院的专家就曾进行进行研究，并且有了相关的成果并于2001年时就开始投入市场进行相关领域的应用；到如今，人工智能在财务xx的应用已有接近20年了，经过了一系列的改进，已是一项相对成熟的技术。其可以在短时间内准确地发现问题并列出相应的解释，很大程度上降低了会计人员分析的人力、时间成本，并且比会计人员的分析更加客观、准确高效。
如我们所知，新绿股份有限公司通过虚增收入、隐瞒负债、做多套账簿等行为进行会计信息xx以满足自身利益需要；飞乐音响作为我国第一家股份制上市的公司，因自身经营状况不佳就通过假设科目以做到粉饰报表的目的，也是通过会计人员进行了会计信息xx；再如ST扶钢，通过伪造、变造原始凭证、记账凭证等单据进行会计信息xx。类似这样的会计信息xx事件还有许多，绝大多数都是会计人员与公司高层为营造出良好的经营状况而联手打造，而人工智能的运用将会杜绝危害社会秩序的事情发生，因其工作流程不需要经过人工，全部由机器扫描识别完成，使得公司难以寻得机会进行会计信息的xx。
人工智能发展至现在，不仅与众所周知的国际四大会计师事务所建立联系，我国国企也开始引用该项技术，普华机器人与骨干国企中化国际（控股）合作建立了财务共享中心。该机器人的引入使得财务相关工作效率在各方面都得到了显著的提升。比如在银行帐与公司帐比对时，机器人可以自动完成，同时完成调节表的编辑，不需要人工的协助；可以在月末确认入账是，自动记录银行的交易记录并发送邮件给相关负责人核实；还有税务相关机器人自动学习统计开票，当收到增值税发票时，可自动上传系统检验票据的真伪；以上从核对日记账到发票的检测的所有操作都是机器人自主完成，不需要人工协作，极大程度上减少财务xx的风险。
（四）会计人力资源进行重新整合
人工智能的技术正持续发展并愈发成熟，而这项技术的发展也对人才市场对于会计人才的需求造成了巨大的影响，特别是对于总体结构的改变。据企业招聘的就业需求可以看出，企业对于基础会计就业人员提出的要求多是进行单据的登记、数据的核算等这一类有一定标准的重复且在特定流程下完成的；而这类工作正逐渐被人工智能所替代，企业对于基础会计人员的需求正在下降。
回想二十世纪80年代，我国的财务工作就开始在会计电算化协作下完成，该项技术可以说是早期的会计类的智能工具，经过30多年的发展，如今已是普遍运用各类企业，该项技术的出现使得原本那些重复繁杂的数据登记工作、核算工作可以在短时间内完成，但仍需要人工的操作。随着科技的进步，人工智能的运用是结合了电算化和人工，其可独立完成这些基础的会计工作，这意味着会计行业的基础人员被取代的几率是极高的。
自人工智能上市后，不仅核算会计工作压力减轻了，成本会计复杂的工作也简单化了。如我们所知，成本会计平时的工作多为归集及核算料工费、提供成本数据、分析成本，对差异进行分析、预测未来成本状况等。人工智能的加入减轻了传统成本会计的结转登记等繁复的工作，为其核算成本状况省出了许多时间，并且在整个工作期间，不会因为人工的介入产生数据的偏差，保证了数据的真实统一。并且从人才市场现状了解到，多数大单位对内部审计，管理会计的需求越来越大，对于基础会计的需求就由人工智能来替代了。如今会计行业从业人员的工作是解决突发性问题，运用个人所掌握的财务资源、数据资源，综合分析，为公司决策提供最准确的依据。而这些技能，都是属于管理会计的范畴。由此可以看出企业会计人力资源的正在削减基础人员的数量向管理会计方面进行招聘。
同时，因为人工智能在财务方面快速发展及应用，社会对于基础会计人员的需求转向对于财务方面进行人工智能研发的人才的需要，许多公司对人才的需求因此有了较大的变更。就拿金融行业的权威机构高盛为例，其机构内部的人员结构发生了明显的变更。原本人员不足20%的证券量化部门增长了接近10%的占比；另一方面对人员的要求也更严苛，原本仅需要进行风险建模及定价的分析师，现在还需要了解人才市场、机器学习、数据分析等于人工智能相关的知识。正如国内大趋势显示，我国现处于积极发展人工智能技术的阶段，对于该行业及相关行业的人才需求量剧增。从企业招聘的角度看，企业也更看重技术类人才，与人工智能专业相关的人才也更加抢手。智联招聘公示对出现在人才市场需求的大数据分析，近几年人才需求剧增的职业分为种，一种是与人工智能相关的会进行图像处理、机器学习、语音识别等技术的岗位；另一种是进行数据分析、构建数据库等数据类岗位。总的来看，人才市场需求在向人工智能与大数据相关行业进行新的整合。
五、会计行业人员在人工智能发展背景下的就业对策
现在已是科技迅猛发展，人工智能技术愈发成熟的时代，人工智能在会计行业的运用必将愈发广泛。会计行业就业人员在该时期应当了解行业现状，并从自身优势出发，找寻适合自己的就业突破口，下面是我对该现状理解下提出的就业对策。
（一）确定“终身学习”的目标，转型会计教育行业
虽然人工智能时代减少传统会计岗位的需求，但是仍然需要进行会计基础知识及会计相关科目的学习。
图42016-2019年会计教育行业岗位需求趋势图
如图4所示，会计教育行业在2019年呈上升趋势，表明会计教育行业有较好的就业前景。应确定持续学习的目标，取得更高更好的相关学历以达到应聘要求；掌握所任教学科扎实基础理论和深厚的专业知识，以用于解决教学、科研工作中出现的新问题，利于提升自身的能力和发展；同时还需掌握本学科密切相关的学科的基础知识，以满足学生的求知欲并促进学生全面发展和养成辩证主义的世界观，为学生日后的学习打好牢固的基础，另外是科技发展愈快，各学科慢慢呈现高度分化和综合的状况，并且不断地出现新学科，故需持续学习关注相关学科状况；除此之外，还需掌握教育科学理论与技能，有人提出一个教育从业者应当既是自己所教授领域的专家，又是教育家。所以在会计教育行业发展，不仅需要有较高的学术水平，还要学习教育科学理论及技能，懂得教育。同时还需掌握外语知识（因为现在倡导“全球化”地观点、需要学习外国专家的理论、还需要同其他国家的学者一起研究探讨学术问题）、电子计算机知识及一定的文学素养。所以在人工智能发展的前景下，会计行业从业人员可以树立“终身学习”的目标，转行从事于会计教育行业，成为“学而不厌、诲人不倦”的优秀教育类人才。
（二）增强自身分析决策能力，转型管理类会计岗位
从人才市场对于会计行业就业人员的需求的变化可以了解到，对于基础会计人员的需求逐渐转换成对于管理会计的需求。我国从事会计的优秀人才不在少数，但对于管理类的会计人才的需求还是紧缺的，在先行条件下向管理会计转型将会拥有更好的就业环境及就业前景。尽管基础会计岗位将被人工智能所取代，但因为国家对于管理会计发展的鼓励及其需要较高分析能力、一定的职业判断能力，都是短期内人工智能无法取代的。故此管理类会计人才应在这个特殊的时期努力学好基础会计知识和管理会计相关内容，例如数据的分析及误差的调整等，做到掌握扎实的基础和各方面的知识，向复合型会计人才发展。
1.提高实务操作技能:现在不仅公司中财务人，许多专业的在会计师事务所的会计师也在实务操作中有些欠缺，时常有审计失败的案例发生，这样事情的出现不仅是对自己工作的不负责，也是对会计行业的一种负面影响，如今许多管理类人才的能力还是突出表现在实务操作中，所以会计行业就业人员应该做到掌握知识并能运用在实务操作中。
2.提升专业能力:成为一位管理类人才并在这个行业持续发展需要的是持续学习和充实自己，光有实操是不够的，还需要在这个过程中学习经济相关的法律法规、市场运行规则、成本管理等多方面的知识；还需要转换思维用更宽广的视角去进行总体管理，还需要具备风险意识和战略意识。
管理会计工作的总目标是实现企业价值最大化，同时这也是财务工作的总体目标。从信息流动的角度看，财务工作可以分为四个阶段：信息的记录、流转、分析和决策，如果基础数据质量高，那么输入数据、识别、处理等环节就非常自动化，指标根据财务数据的变化实时动态更新，结合用户行为进行数据分析，高度智能的财务系统取代了标准化场景下的财务工作，显著提高了绩效，为会计工作人员节省了更多的时间去进行分析决策。目前，会计人工智能无法进行管理会计工作的主要原因是数据结构化程度低、逻辑不清晰、单据电子化程度低，前期的数据治理工作仍需刚方面人员的长期努力，人工智能暂时无法识别、处理混乱的数据。现在越来越多的超大型企业，花费巨大的人力、财力、物力去从基础环境进行数据治理，但更多的中小型企业却没有足够动力推动财务系统深度信息化建设。人工智能对管理型会计的替代深度和广度更多取决于整个社会数据化的发展水平。所以财务管理方面暂时是人工智能无法取代的。
图5会计岗位需求占比饼状图
如图5所示（该图由2017年《会计专业人才需求市场调研报告》结果分析得出），从会计专业人才就业趋势进行分析，由《会计专业人才需求市场调研报告》了解到，如今人才市场对财务分析及财务管理的人才需求分别是20%和42%，而会计核算为38%；由此可知，人才市场对于会计分析及管理类人才需求约为会计核算的2倍，从这个角度看，向管理型人才转型是明智之举。
（三）放宽心态，以积极的角度看待人工智能的发展
人工智能广泛的应用的速度对于许多会计行业就业者过于迅速，使得许多人未准备好智能时代的到来而产生了一定的危机感，也产生了与“卢德派”相类似的观点，认为自己将被机器人取代，对人工智能有一定的抵触心理。这类想法渐渐使人们对在会计行业就业的前景失去信心，转向其他行业发展。从上述分析可以了解，这类较为消极的观点并不十分正确，会计岗位是社会中不可或缺的，只要更努力提升个人能力，一定可以在人工智能发展背景下找到自己合适的岗位和价值。这样踌躇不前的想法对个人发展及整个会计行业的发展都会产生不好的影响。
图6财会行业转型金字塔
如图6金字塔结构岗位设置所示，纵观整个会计工作金字塔可知，随着人工智能的发展，仅仅是对基层核算岗位有部分替换的风险，而核算策划、财务管理、上市运行等深度财务工作是人工智能短期内难以替代的。这样的冲击，应该是为会计人员带来了正相关的反馈，一方面减少了繁杂重复的工作，解放了人力；另一方面，职能的转换促进了会计人员在会计领域的深度学习，为社会带来更多的高级财会人员，也为会计人员带来了更好的工作前景。
由《会计专业人才需求市场调研报告》了解到，市场对于有工作经验的会计人才是有非常大需求量的。因为现实中企业会存在许多突发状况，并不是完全的理想流水线状态，由此可知有经验的会计人才可以应付公司各种非流水线式的状况，并且解决人工智能所不能解决的问题及状况。故应当以积极的态度去面对人工智能的发展，从自身出发，提升个人发展，完善个人知识体系，成为协助人工智能共同完成工作的专业会计人员。从人工智能的发展角度看，人工智能的发展会使原本重复的繁琐的工作简化，是为了减轻会计行业从业人员的负担而发展而来的，并非带有消极意义。并且人工智能的产生，虽然减少了对基础岗位的需求，但同时带来了更宽广的就业市场——促使会计行业从业人员从繁琐的工作中解脱，并投身于人工智能的操纵者、财务决策者、财报分析等角色。这都是人工智能的发展带来的积极效应。会计行业从业人员应以积极的态度去看待人工智能的发展，努力提升个人能力，促使人工智能成为为自己所用的工作工具，放平心态，踏实地走好自己的每一步，成为优秀的高级会计人才。
（四）掌握人工智能相关知识，转型会计人工智能系统的设计岗位
目前人工智能在财会方面应用领域非常广泛，有：战略财务管理、上市公司财务风险预警、风险投资项目评价、固定资产投资预测、账单数据挖掘、金融衍生证券定价、纳税评估、经济发展模式选择、营销策略组合、货运量预测、物流需求预测、成矿预测、财务诊断、危机报警、财务信息质量控制、数据挖掘、客户关系管理、住宅造价估算等。
人工智能的发展增长迅速，其应用领域之广泛，与此同时对于此类人才的需求量同样增长明显。尽管对于这类人才的需求极大，但当前人才市场上在人工智能方面具有相关经验的人才还是非常紧缺。有一些从计算机行业跨行转来应聘此类工作的人员，虽然也有丰富的经验，但真正能与人工智能相关的还是非常有限。
在逐渐智能化的社会环境下将会有越来越多的基础会计工作将被人工智能取代。因此会计的工作能力层级便需要进行改变，原本的基础会计人员不仅限于本身的知识，还需要学习与大数据、智能算法相关的人工智能的运作规则，还需要将其与公司的业务相联系，运营到实际操作中。同时还要基于每个企业业务的不同，在人工智能的基础下，进行规则分析、流程设计、业务模型建设等工作使智能与企业经营更好的结合。
图7财务机器人实施前后人员变动示意图
如图7财务机器人应用前后的对比所示，从前人力岗位中的成本会计、应付、应收会计、总账会计都由机器人替代，而人工岗则转变为了机器人管理员、机器人业务分析员、机器人架构员这类科技型会计人才。这张图明显地展示出现今社会对于人工智能向会计人才的需求。
威尔士特许会计师协会（ICAEW）前任会长安德鲁.拉特克里夫就人工智能发表意见：现在是大力发展人工智能的时代，会计行业就业人员应在保障数据安全和确保人工智能运行顺畅方面做出努力。未来将会有相关的新工作岗位的产生，并将会有极大的市场需求量，预计将会产生接近13%的岗位以应对智能、数据等问题的产生，这些岗位的设立将会为公司的财务分析、业务分析带来更大的帮助。故从这个发展趋势看，会计行业就业人员应当掌握一定计算机技术，也应尽早顺应社会的发展转换个人角色，参与人工智能信息系统研发的项目，促进社会更好更快发展。
人工智能会计信息系统的研发，不仅需要计算机方面的专业人才还需要拥有会计知识的专业人才相互协作。以科技公司开发会计相关的算法为例，此过程需要计算机人才构建基础的架构，而会计人员则需要在此过程中凭借个人的专业知识（会计流程、法律法规、公司的各项财务规则等），两项相结合才能研发出有社会实用性的算法。再例如在审计方面开发人工智能系统，用来检测受审公司内外部数据，因为公司中各个职位、层级之间的报销标准不同，一项一项核查是非常困难的事情，所以研发一款相应的智能程序进行快速识别审查中间可能出现的虚报状况，但这项程序的研发一定是需要会计行业的人员跨行来协助完成的，在此过程中通过法律法规、国内外会计准则等专业知识提出富有建设性的意见。而在这种发展前景下，当会计行业就业人员不仅掌握会计相关知识还能同时学习人工智能相关知识是两全其美且更加节省人力资源的绝佳方式。
六、总结
综上所述，人工智能将会继续向前发展，这样的发展可以从两个角度出发去看，一个角度是会计行业从业人员将会被人工智能所取代带来的一场没有硝烟的“战争”；另一个角度则是人类创造了人工智能，人工智能技术的持续发展需要人类的支持与研发，这不仅给人类提供了更多的就业机会，还对于人才的素质进行了社会层面的筛选，是会计行业人员意识到未来需要更多是具有创新意识、更好沟通能力、更具思考力的人才。促进他们去学习进步，然后更加促进了社会的进步。
自人工智能在会计领域的运用被提出、到财务机器人的运用、再到引出“财务共享中心”的概念，人工智能在会计领域高工作量高效率高准确性的工作能力使众多会计行业从业人员为自己的未来感到担忧，但作为优秀的会计人员应当接受改变并学会顺应改变，在积极地在自我的能力上进行提高，学习新知识以完成人工智能无法完成的工作。据麦肯锡咨询公司评估，许多会计工作的引入自动化和智能化之后能是企业产生更好的经济效益。放眼未来，自动化与人工智能必将使会计工作岗位“大换血”。会计行业就业人员要改变思维，接受人工智能的运用，积极进行角色转变，强化综合管理能力和职业判断力，化负反馈为正反馈，让人工智能成为自己的得力帮手，一定可以提高财务技能，让自己在人机耦合的新时代运筹帷幄，决胜千里。
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人工智能的发展对会计就业的影响及对策VIP月卡¥免费VIP年会员¥免费价格¥9.90发布时间2023年7月3日已付费？登录或刷新下载提示：1、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“文章版权申述”（推荐），也可以打举报电话：18735597641(电话支持时间：9:00-18:30)。
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人工智能在会计中的应用
贺雪荣广东白云学院
摘要：人工智能技术不断发展，其应用范围已扩展到会计行业，该技术的应用能大大提高会计工作效率和质量，意味着会计人员面临失业的风险，会计人员将面临新的挑战。本文分析了人工智能在国内外的应用情况、人工智能取代会计工作的意义，提出会计人员的培养方向。
关键词：人工智能；会计行业；应用
一、前言
信息时代的到来，伴随着大数据、互联网、物联网、云计算的不断推广，人工智能已成为当今社会的热门话题，并逐步进入人们的生活，应用到不同的领域与行业，会计行业也不例外。
人工智能技术已经逐步运用到目前，会计行业中，随着人工智能技术的不断发展，未来将由机器人替代很多会计岗位的基础性工作。2017年德勤将人工智能引入到会计、审计和税务工作中，这一举措使员工从繁琐的基础工作中解脱出来，大大提高了工作效率及工作质量，从而将工作重心从基础工作转移到决策管理工作。人工智能对会计行业的发展具有决定性作用，那么，人工智能究竟在会计工作中如何应用？会计人员是否被人工智能所取代？将来的会计人员如何进行培养？这一系列问题引起人们的深思与关注。
二、人工智能概述
人工智能是AI的简称，它是近几年在不断发展的新技术科学，主要以模拟、延伸和扩展人类的基本智能。通过研究人类的智能活动，完成需要人类智慧才能够完成的工作。其工作原理为：先向计算机输入特定的程序，采集、加工相关信息，然后运用计算机程序结合已有阅历与经验来处理实际生活中存在的一些问题进行处理。
三、人工智能在会计行业中的应用
（一）国外会计行业运用人工智能情况
在美国，德勤会计师事务所联手于KiraSystems，在会计、税收、审计等实际工作中引入人工智能技术。[1]通过人工智能的引入，企业员工不需要花大量的时间来阅读合同及相关的文件，不需要进行简单数据处理这些重复性工作，可以让员工从琐碎又乏味的工作中解放出来，大大提高了工作效率和工作质量，从而将更多的时间和精力投入到其他更重要的工作之中去。与此同时，各类数据处理软件和人工智能引入到会计行业工作中，不再需要那些繁琐的基础性会计工作人员，从而导致他们不得不失业，也就意味着有很大一批曾经专门负责这类工作的会计人员将面临职业重新定位缺失甚至是失业。
EFMA曾与德勤联合进行了大型的调查，其主要目的是为了了解金融服务行业在人工智能应用方面的现状和前景，通过调查结果显示：人工智能引入到该行业之中，一方面提高了行业的工作效率，另一方面提高了数据的准确性。但同时，给相关工作人员带来了新的挑战，需要不断学习，掌握新的技术与技能。
在华尔街，有许多公司员工因全自动化软件取代分析师而导致失业。据预测，至2025年，美国将有四分之一的工作岗位会被人工智能所取代；至2036年，在英国，人工智能将取代三分之一左右的就业岗位。因为会计基础工作岗位简单，完全能够由机器人替代，因此将来最有可能被人工智能取代的职业就是会计工作，许多企业已采用人工智能进行会计核算，为会计工作人员处理一些最繁琐、最耗时的基础会计工作。
（二）国内人工智能在会计中的应用情况
我国会计核算工作经历了手工会计、会计电算化及智能会计三个发展阶段。其中，手工会计主要以算盘为核算工具，原始凭证与记账凭证的填制、取得及审计工作、会计账簿与会计报表的编制全部由手工完成。会计电算化始于19世纪80年代，是以会计软件为核算工具，在软件系统中录入记账凭证等数据，就可以自动完成记账及生成会计报表。随着技术的进步，会计软件的自动化程度越来越高，软件越来越成熟。
相对手工会计而言，会计人员的工作量虽然减少，但需要面对大量的会计数据信息，而会计数据是各企业中高层管理人员据此做出预测、分析及决策的基础。在智能会计阶段，以新兴的智能化财会软件为核算工具，借助于语音录入、自动扫描等方式完全替代人工，会计的凭证、账簿、报表全部自动生成。随着近几年电子发票、电子票据的出现，进一步加快了智能会计时代的步伐。我国人工智能在会计行业中的应用主要局限于会计核算系统，但在会计业务中涉及到的审核、判断等主观行为还是离不开财务人员的基础性工作。
人工智能在我国会计工作中的实际应用情况如下表所示：
表 人工智能在会计中的具体应用对比情况表
四、人工智能替代会计工作
（一）提高会计工作的效率及准确率
在日常的会计工作中，会计人员面对众多的数据进行处理，不可避免会产生一些错误，从而直接影响各管理层的相关决策。在信息与网络技术飞速发展的今天，随着人工智能在会计领域的运用与逐步普及，由智能化的系统来处理以前由会计人员承担的部分基础工作，如填制凭证、记账、对账、结账等，由于计算机具有计算速度快，计算准确度高的特点，结合人工智能技术，可以模拟人类的某些智能行为，按照计算机的固定程序来代替基础会计工作，在工作中的检错和纠错，减少错误信息和虚假信息，从而可以有效避免出错的可能，提高会计工作的准确率。例如OA等系统的引入，会计行业中的一些基础性工作如开发票、报销、入账等将实现智能化，不需要人工来操作，不可避免会出现这样那样的错误，充分保障会计信息的准确性。加上信息技术的高效率，可以为会计人员节省工作时间。
（二）有效弥补会计信息系统的不足
在会计工作中，虽然现有的会计信息系统可以自动完成记账和生成会计报表，但是其主要缺点在于记账凭证的录入全部只能由工作完成，工作量大，记账凭证录入的质量直接影响到账簿和会计报表的正确性。目前的人工智能，依托于电子商务和系统集成与共享，形成大量标准的电子原始凭证，并将其在系统中自动转换成记账凭证，这样弥补了会计信息系统的不足之处。但是，对于非标准化的非电子原始凭证，需要将其转换成电子原始凭证再自动生成记账凭证，还需要借助于会计人员完成。
（三）有效防范企业风险
人工智能的工作原理是以企业的信息为基础，建立与其相关的各种数据库。系统在数据库中将根据相关计算机指令自动检错和纠错数据，从而生成会计报表。这样有利于相关管理人员根据数据进行分析，可以保证会计信息的准确性，避免会计信息的失真影响企业的决策，能有效地为企业防范风险。
（四）改善财务会计工作模式
在手工会计阶段，企业需要根据其会计工作业务流程，设置若干个会计工作岗位，并且明确各个岗位的工作职责，以此开展各项会计工作。将人工智能引入会计行业后，机器人替换了会计人员一系列基础工作，在提高会计人员工作效率的同时，不可避免地影响会计人员的原有分工状况，企业需要精简会计人员，提升会计人员的水平，改变现有的分工模式，有针对性地开展会计工作。
总之，人工智能已逐步应用于财务、审计、税务等三个领域。从整体应用情况来分析，目前尚处于起步阶段，应用范围还不广泛，应用层次还有待提高，应用程度还需要提升。
五、培养人工智能时代的会计人员
（一）加强企业风险识别，提高风险意识
人工智能在会计行业中的应用，无疑影响会计职能的发挥，会计职能将根据企业的需求而发生变化。在将来企业需要的不是基础的会计工作人员，而是需要有较高业务能力、分析与决策能力的高端人才。因此，在智能会计时代，在大数据与互联网环境下，会计人员必须要在确保会计数据安全及软件正常运行的情况下，提高对企业风险的识别与分析，为企业提供战略预测与决策。
（二）发挥会计人员的管理职能与分析职能
伴随着人工智能会计时代的到来，将进一步规范会计基础工作的处理流程，实现会计工作的自动化、会计决策分析智能化、会计服务工作共享化。从会计人员的工作性质来看，其基础性工作发生了质的变化。因为会计基础工作变为了程序性的语言，会计人员变为了机器人，这些人员将何去何从呢？这就使得会计人员需要考虑将来的发展方向，需要不断学习与提升，不再从事于简单的会计核算工作，应该要转向更有价值的、需要更多职业判断的、基于大数据的数据分析和挖掘等会计管理工作，要能够真正发挥会计人员的管理、分析、决策使用。[2]
（三）培养复合型会计人才
在机器人取代会计核算人员的时代，使得企业各种管理工作与生存发展环境发生了翻天覆地的变化,这就要求会计人才必须向复合型人才转型。这对会计人员提出了更高的要求，要求复合型财会人才要具备财务基本理论知识，有熟练的财务操作技能，还需要与时俱进，不断提升IT技术水平，熟练掌握财会理论和实务操作，还要擅长IT技术。除此之外，需要精通一些机器人无法取代的更高端的工作，要精通企业的资本运作、经营决策与分析、内部控制等，具备较强的分析能力、决策能力、管理能力及应变能力。
智能机器人广泛引入到会计行业中，替代会计人员基础性工作，普遍影响了从事基础工作的会计人员。其中，一些简单的基础性工作岗位将被人工智能所取代，面临失业的风险。因为人工智能不能完全取代人类，故需一部分高端人才完成人工智能不能取代的工作。因此，从会计人员的角度考虑，必须不断提升自身素质，不断加强学习，接受与掌握新的知识与技术，逐步适应新技术新时代的发展与变化，实现会计职业的转型，提升会计工作职能，使得能充分应对激烈的市场竞争。对业务知识精益求精，与时俱进，适应人工智能时代的发展和企业的需求。
六、展望
人工智能会计时代的来临是科学技术发展的必然产物，是社会变革与发展的需要，但并非会计职业与行业的终结。未来智能会计发展前景可观，智能机器人不断扩展其覆盖面及应用范围。随着IT等新技术的不断发展，将来的人工智能会计在各个方面会越来越完善，其覆盖的领域越来越多，如会计核算与会计监督、财务数据处理与数据分析、企业经营管理与经营决策等。各类企业应加快改革发展的步伐，加快企业的会计工作向人工智能方向发展。同时，作为会计工作人员，要积极面对新技术的发展，面对人工智能带来的机遇与挑战，认真分析人工智能技术，不断改变思维与观念，从自身知识与技能的角度认识问题，及时转变传统观点，更好的应用人工智能在会计行业中的优势，并有效抵御其带来的冲击。
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人工智能技术发展对就业的影响及对策
人工智能技术发展对就业的影响及对策时间：2023-05-0107:37:50
【摘要】人工智能技术全面影响社会结构、经济结构和人类生活方式，对不同行业、不同群体的劳动就业产生根本性改变。人工智能技术的发展促使新旧产业更迭、新旧岗位交替出现，于我国就业而言，意味着机遇和挑战并存，政府、企业、劳动者三方面都需积极应对，看清人工智能的发展趋势，迎接智能革命的到来。
【关键词】人工智能技术；就业；积极应对
人工智能技术被称为第四次科技革命的核心驱动力。当前，该技术炙手可热，掀起了全球新一轮技术革命变革浪潮，已对经济结构、社会结构和人类生活方式产生了颠覆性的改变和影响，全面渗透到生产、生活的方方面面。对劳动手段的影响演进到自动化和智能化阶段，对不同行业、不同群体的劳动就业产生根本性改变。
一、人工智能技术在各个方面的初步应用
人工智能技术已在工业、信息安全、金融、医疗、教育、社会生活等各个领域有了初步的应用。在工业领域，人工智能技术具有无可比拟的优势，具备高效率、可靠稳定、重复精度好等特点。可以在制造业中的智能装备、智能工厂、智能服务等方面承担劳动强度大、危险系数高的作业，用机器人来取代传统工人难以完成或不能承受的工作，将人工智能与制造业融合已是大势所趋。在信息安全领域，受技术发展所限，信息泄露时有发生，用户对信息安保要求越来越高，信息安全问题越来越被大众所关注。当人工智能和生物识别技术深度融合发展后，信息安全领域得到了全新的发展和提高，为实现信息认证、保障信息安全提供了坚实的理论基础。人工智能技术应用在医疗领域也已被大面积推广，垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，可为病人提供诊前健康状况的初步分析和评估、诊中的病情研判和手术辅助、诊后的预后跟踪等医疗服务。人工智能技术在指导病人就医、缓解就医难，帮助医生看病、减少医务人员的工作强度，节约医疗资源的紧张局面等方面还大有可为。人工智能凭借大数据库、云计算、区块链等技术，在金融领域上演残酷大清洗。将传统的客户获取、身份识别、风险控制、投资顾问、客户服务等金融事务大面积地用机器取代，作为纯数字交易的金融领域也是人工智能渗透最早、最全面的行业。在教育领域，AI和教育的融合，通过人机交互，给师生提供了更有效率的学习方式。随着人工智能技术的开发及普及，社会生活领域的方方面面也都出现了人工智能的影子。代表性的领域有智能家居、智能零售、智能物流、智能交通等，这些领域的人工智能技术应用，深刻地改变着人们的生产生活方式。
二、人工智能技术发展对我国就业的影响
对未来就业而言，人工智能技术既是机遇，又是挑战。伴随着人工智能、新职业、新岗位大量涌现，给劳动者就业提供了更多的可能；但传统的行业、岗位大量地被人工智能替代，使得低端操作技能人才面临失业、收入下滑等困境。
（一）人工智能技术发展给劳动者带来的挑战1.失业规模扩大。翻阅人类科技进程图可知，每一次重大的技术创新和迭代必然带来一场产业革命。人工智能技术裹挟着自动化、智能化等显著特征，将其嫁接到传统产业后，传统产业技术得到了优化升级。随着智能机器人逐步取代传统工人的工作后，相当一部分工作岗位将会消失，企业用工量需求渐趋减少，导致部分劳动力人口失业，给就业市场带来巨大压力。据麦肯锡全球研究院预测，到本世纪中叶，全球有近49%的工作岗位将会被人工智能所取代，多以低成本、劳动密集型的岗位为主。随着人工智能技术的持续发展和应用，全球各个行业的劳动者面临的就业压力会越来越大，对拥有庞大人口基数的中国第一、第二乃至第三产业中的就业人员而言，失业压力无疑更大。2.就业门槛提高。伴随人工智能技术的演进和普及，原先的体力、脑力劳动以及少部分的智力劳动逐步被人工智能技术替代。劳动力结构发生巨大转变，体力劳动者的比重减少，智力劳动者所占比重逐渐增加，智力劳动成为重要的就业门槛，这对很多体力、脑力工作者产生颠覆性的影响。劳动者身处不断推陈出新的科技环境中，时刻感受到劳动形式和劳动方式的巨大变化。人工智能技术将就业门槛大幅度提高，具备创造性、灵活性等素质将成为劳动者重要的竞争力和软实力。为应对人工智能技术发展，劳动者需要顺应科技潮流，深度学习人工智能技术相关知识，具备对应的专业技能，拥有智能机器人不可替代性的本领。3.收入差距拉大。人工智能技术促使就业结构发生变化，导致不同类型劳动者间的薪酬也随之变化，他们之间的薪酬获得差距逐渐被拉大。比较而言，掌握人工智能技术的管理型、技术型、专业型的人才拥有较高的薪资水平，而那些从事基础性、服务类工作的劳动者，其薪资水平通常偏低。随着人工智能技术在各个方面的深度应用，将会使得劳动力市场形成“工作极化”，进而导致“工资极化”现象，在工厂里，那些熟练操控高端智能设备的技术人员和普通工人之间收入差距被进一步拉大，呈现两极分化。两极分化在各个领域广泛存在，拉大了社会阶层间的收入差距，引发失业潮，社会稳定面临严峻考验。
（二）人工智能技术发展给劳动者带来的机遇1.催生新的就业形式，增加就业机会。人工智能引领未来技术的发展，产品的技术研发、场景应用、服务配套等方面处处体现出智能文化。在人工智能技术扑面而来的当下，企业会更重视研发，投入更多经费建设新型研发机构，增设研发岗位，聘请研发科技人员。同时，新技术促进新行业、新部门的出现，围绕新兴产业新增的就业岗位不断涌现，刺激产生数量众多的新工作机会。社会分工越来越细，集约化程度越来越高，按需组织项目、借助外脑完成临时项目任务而雇佣临时自由职业者的机会增多，为兼职工作、非固定工作提供更多的发展空间。人工智能技术催生的新产业生态将创造大量新就业岗位，可吸纳劳动力充分就业。2.有助于提高劳动生产率，降低生产成本。产业领域注入人工智能元素后，为其转型升级提供了强劲的动力。基于万物互联，用人工智能技术全部或部分取代劳动者的工作，将极大地提升劳动生产率。随着机器换人的大面积推广，生产流程自动化改造的深入，企业的生产成本将大幅降低，劳动生产率会成倍的提高。除了生产领域外，人工智能技术在其他领域，诸如医疗保健、养老服务领域的应用，也会极大地降低医疗成本和养老服务成本。面对人口老龄化危机，适龄工人减少，人口红利逐渐消失，人工智能技术的广泛应用，必将为我国未来经济持续增长注入强劲动力。据麦肯锡全球研究院预测，按照应用速度的不同，基于人工智能的劳动生产率提升，每年可为中国贡献0.8%~1.4%的经济增长。3.提升劳动者的劳动技能，增强劳动能力。在人工智能时代，人作为技术的发明者、使用者，要正确恰当地使用这些技术，通常需要掌握多种“硬”技能和“软”实力。劳动者为了顺应变革潮流，及时跟踪人工智能技术的发展，迫使自己不断地追踪新技术，学习新技能。随着劳动力市场的细分变化，劳动者满足工作岗位所要具备的技能越发复杂和多元，促使劳动者的整体能力必须不断增强。工作岗位需具备的人工智能新技术能力要求会很快传递到劳动力市场，在市场上寻找工作机会的劳动者必须面对岗位的新要求，对自身的知识、能力结构等进行合适的调整，以适应市场的不断变化。
三、我国应对人工智能技术就业影响的对策建议
面对人工智能技术的蓬勃发展，政府、企业、劳动者三方面都要积极应对。
（一）政府层面1.出台相关政策，推进人工智能伦理建设。人工智能技术涉及到生产、生活的各个方面，人类已习惯新技术给生产、生活带来的便利。在享受新技术便利的同时，人工智能带来的信息泄露等风险和挑战不容忽视，因此应确保人工智能安全、可靠、可控发展，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险。在制定相关政策、加强制度建设上应具有前瞻性和统筹性。将跨学科、跨领域的法律和政策研究置于优先地位。一方面，本着开放接纳的原则，大力鼓励人工智能技术的发展，为使其绿色健康的发展，要出台法律政策给予规范引导，规划出伦理边界，让人工智能技术更好地服务人类社会；另一方面，对人工智能相关法律伦理和社会问题应该深入探讨，加强对人工智能带来的影响进行伦理评估，完善已有的政策和制度，以适应人工智能的发展。2.完善保障制度，降低失业带来的冲击。人工智能的高速发展，使劳动者面临失业的压力越来越大，必然会造成一部分工人存在失业风险，而且这种趋势会越来越严重。对于短暂失业的劳动者，政府出台一些扶持性政策，安排一些过渡性支援，为其增加收入，兹事体大，可使这部分劳动者顺利渡过难关，重拾就业信心。同时，为有效缓解劳动者因失业带来的社会压力，政府要完善社保体系，可创造大量公益工作岗位让他们继续工作，给予社会补贴，使他们分享以人工智能为代表的高技术成果。对不同失业人群采取积极就业援助，以适应社会发展、实现再就业。应该加紧制定与就业收入分配保障相关的政策措施，完善劳动者权益保护制度，营造公平的就业环境。健全适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系，对失业人员进行充分的人工智能技术培训和指导，确保因人工智能失业人员顺利转岗，降低失业率。3.加强人工智能技能教育，提高就业能力。要很好地、持久地发展及运用人工智能，高素质人才必不可少。政府应大力提倡人工智能教育，积极推动学校教育改革，在教学内容中提高人工智能技术教育份额的比重，为人工智能技术发展提供连绵不绝的人力资源供给。根据人工智能发展的层次和类型不同，分别为市场输送理论研究、实践应用、技术技能操作等不同层面的智能型劳动者。针对人工智能技术对中低端从业者的冲击更大的现状，更应加紧完善这部分劳动力的职业技能培训，重点强化中低端专业技能素质培训，全面提升其人工智能素养。为避免学校教育和企业需求脱节问题，可由政府牵头，采用校企双元合作，产教融合、市场化运作方式，鼓励校企有针对性地设定培训方式和内容，确保人工智能技术培训与时展同步。4.调整产业结构，培育人工智能的就业增长点。对于传统产业而言，接受人工智能技术改造，是一个被动的过程。如何让这些产业产生彻底变革，克服人工智能发展初期面临的障碍，政府的引导和帮助十分重要。政府应全面推进人工智能新兴产业开发建设，落实支持对企业利用人工智能开发和技术改造的支持力度，引导产业转型升级，朝着智能化方向发展。促进传统产业智能化升级，提升国产人工智能技术研发水平，加快传统产业的智能化升级和关键技术转化应用。打造具有我国优势的人工智能新兴产业，开辟人工智能新天地，发挥人工智能的创造效应，创造更多就业机会，积极培育人工智能的就业增长点。
（二）企业层面员工是企业最宝贵的资源，在人工智能技术的冲击下，企业应该为员工提供完备的人工智能知识培训，有针对性地制定人才培养体系。1.透析人工智能对就业的创造效应，促进劳动力结构持续升级。人工智能技术的渗透对就业结构产生极大的冲击，对工作岗位和组织结构产生重大影响，企业需要积极开展新技术对就业岗位替代的监测与评估。企业应从自身定位出发，找准人工智能和传统技术的结合点，合理使用智能技术。结合企业特点，以新技术为突破口，分析劳动力结构的变化，重视对员工的再培训，以便员工跟上技术进步的步伐。确定智能化工作岗位所需的技能、能力要求，为员工有效择业提供针对性的帮扶。在企业的帮扶下，不断提高员工的整体素质，促进劳动力结构持续升级。2.加强人才储备，提高人工智能对就业的吸纳效应。人工智能发展势如破竹，要更好地拥抱人工智能，智能人才的储备至关重要。对于企业而言，应该积极搭建平台，加强智能人才的引进和培育。针对人工智能对就业提出的挑战及要求，根据企业的业务类型，提升存量人才能力，帮助此类员工快速适应智能化转型的挑战，有效帮助员工顺利过渡，平稳转岗。要积极整合智能时代多样化人才获取渠道，提高人力资本利用效益，主动为人才赋能。依托相关高校，鼓励校企合作，加强员工职业培训与技能提升，构建不同层次的人才体系，有针对性地培养、造就更多适应人工智能发展需要的各类人才。
（三）劳动者层面劳动者应该积极面对人工智能技术浪潮，提高相关职业技能，做好个人职业生涯规划，争取更多的就业机会。1.优化劳动者技能结构，实现劳动价值。人工智能时代，新技术层出不穷，对劳动者的技能水平、职业素养等提出了更高的考验。为了更好地适应人工智能技术，劳动者须有积极主动的学习能力，具备丰富的知识储备、较强的创新能力和自我管理能力，无法被技术取代的人才和技能的重要性愈发凸显。随着智能化的发展，技术的进步，劳动者自身的不断学习，劳动技能得到不断提升，劳动结构得到了优化。作为个人价值体现的劳动付出，在人工智能时代同样重要。虽然劳动方式和劳动形态发生了巨大变化，但是人工智能时代的劳动价值实现，还是每位劳动者追求的目标。2.奉行终身学习理念，提升职业技能水平。人工智能浪潮席卷下，每一个劳动者都面临着巨大的知识结构挑战，而能快速接受、适应并引领这一变革的人，将成为最终的赢家。为提升人工智能技术技能，紧跟时代潮流，劳动者需奉行终身学习理念，不断更新专业技能。需要随时关注并参与人工智能相关的技术培训，掌握对智能化技术和智能机器人的操作能力。除了学习如何操作机器人技能外，还要重点学习一些机器人不能取代的岗位技能，如逻辑思维能力、创新能力等。以便提升自己的智力资源价值，更好地从事技术难以替代的工作岗位，应对失业危机。人工智能时代，劳动者更要具备机器不可取代的核心竞争力，通晓未来智能发展方向，从劳动力市场角度，做好自己的职业规划。随着人工智能技术时代的到来，新技术对劳动者就业的影响面广度深，总体而言利大于弊。劳动者要勇于接受新技术革命的挑战，练好内功，充分开发和利用自身的智力资源，提高就业能力。政府要出台相关政策，为劳动者适应人工智能的冲击保驾护航，迅速提高劳动力队伍的整体水平，最大限度地利用现有劳动力的智力资源。企业应该为员工提供完善的人工智能知识培训，促进劳动力结构持续升级；加强人才储备，提高人工智能对就业的吸纳效应。无论是劳动者个人，还是政府和企业，必须看清人工智能的发展趋势，迎接智能革命的到来。
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作者：林松池单位：温州职业技术学院
人工智能的创新发展与社会影响
党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年-20世纪60年代初。人工智能概念在1956年首次被提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：60年代-70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入了低谷。
三是应用发展期：70年代初-80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：80年代中-90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、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、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年IBM深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，这些都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年-至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
（三）人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI优先）；微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，全球知名风投调研机构CBInsights报告显示2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
（四）创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动AI技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理GPU服务器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平，30年内机器人将统治世界，人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预：人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类AI”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低AI人员成本。
（四）人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来十年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。2018年4月，欧盟委员会计划2018-2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即提出谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所(UNICRI)决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学等高校纷纷成立人工智能学院。2015年开始的中国人工智能大会（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，并务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
（二）加强基础扎实的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。在此发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如军民融合、产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。
另外，我们需要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能将进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、咨询会；特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）