讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一种可模拟人类思维过程的智能技术，它已经成为现代科技的核心驱动力之一。下面就人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势进行讲解。
一、人工智能在现代科技中的应用1.机器学习机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过模仿人类的学习过程，从数据中自动学习并进行预测和决策。在现代科技中，机器学习被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控等领域。
2.自动驾驶自动驾驶是人工智能在交通领域的典型应用。通过激光雷达、相机、超声波传感器等设备采集道路信息，人工智能可以进行实时判断和决策，从而实现自动驾驶。未来，自动驾驶技术有望实现普及，促进交通出行的智能化和高效化。
3.人机交互人机交互是人工智能在人机界面设计和人机交互领域的应用。通过语音识别、手势识别、面部识别等技术，人机交互可以更加自然地和用户进行交互，为用户提供更加智能、便捷的服务。
4.金融风控金融领域是人工智能的重要应用领域之一，其中金融风控是最典型的应用之一。通过数据挖掘和机器学习技术，人工智能可以更精准地进行风险评估和信用评估，从而为金融行业提供更加安全、高效的金融服务。
二、未来发展趋势1.大数据+人工智能未来，大数据和人工智能将会更加深度融合。通过大数据的采集和分析，人工智能可以更加准确地进行识别、预测和决策。同时，人工智能也可以通过机器学习和深度学习技术，构建更具自适应和自我优化能力的模型。
2.人工智能+物联网物联网是另一个未来发展的重要趋势。通过连接各种智能设备和传感器，物联网可以采集海量的数据，而人工智能则可以通过对这些数据的分析和处理，为人们提供更智能、更自动化的服务。
3.人工智能+区块链区块链技术是另一个未来发展的重要方向。通过区块链技术的加密和去中心化特点，人工智能可以更加安全、高效地进行数据交换和共享。同时，区块链技术也可以为人工智能提供更加可信、安全的数据基础。
总结来说，人工智能已经成为现代科技中不可或缺的一部分，未来发展趋势也十分广阔。通过更加深度融合，人工智能将会在更多领域为人类提供更加智能、便捷的服务。
人工智能发展现状和未来趋势分析
人工智能在竞技体育领域的应用，最有代表性的是阿尔法围棋，也就是我们熟知的AlphaGo。它是由谷歌旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发的人工智能机器人，主要工作原理是“深入学习”。2016-2017年，AlphaGo先后战胜了李世石、柯洁等世界围棋冠军，并在中国棋类网站上以“大师”为注册账号，在与中日韩数十名围棋高手的快棋对决中连赢60盘无一败绩。2017年5月27日，在战胜柯洁之后，AlphaGo团队宣布AlphaGo不再参加围棋比赛。2017年10月18日，DeepMind团队公布了最强版阿尔法围棋，代号AlphaGoZero。
据AlphaGo的开发团队介绍，最初的AlphaGo系统主要由四个部分组成：一是策略网络，给定当前局面，预测并采样下一步的走棋；二是快速走子，目标和策略网络一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比策略网络快1000倍；三是价值网络，给定当前局面，估计是白胜概率大还是黑胜概率大；四是蒙特卡洛树搜索，把以上这四个部分连起来，形成一个完整的系统。而AlphaGoZero则是在原版的基础上进一步提升，已不需要人类的数据，只让其自由地在棋盘上下棋，进行自我对弈。据团队负责人大卫·席尔瓦介绍，AlphaGoZero一开始甚至并不知道什么是围棋，只是从单一神经网络开始，通过神经网络强大的搜索算法，进行自我对弈。随着自我对弈次数增加，其神经网络逐渐调整，提升预测下一步的能力，最终赢得比赛。更为厉害的是，随着训练逐渐深入，AlphaGo团队发现它还能独立发现游戏规则，并走出新策略，为围棋这项古老游戏带来新的见解。
三、我国人工智能产业的发展现状
我国人工智能产业真正开始成长是在2013年，近年来更是突飞猛进。据统计，2018年我国人工智能赋能实体经济市场规模为251亿元，预计未来将快速增长，有望在2021年突破1000亿元，2023年突破2000亿元。按产业领域来分，2019年我国AI+安防占人工智能赋能实体经济比重达53.8%，其次是AI+金融，占比15.8%，AI+营销占比11.6%。
我国在人工智能相关论文发布数量、企业数量、融资总额、产业规模、专利申请数量等方面均居世界头部阵营，具有充分的市场竞争力。截至2019年，我国AI论文占全球AI论文比重为28%；活跃企业数1189家，占全球总数的22.08%；融资总额166亿美元，占全球比重达44.39%；相关产业规模达570亿元人民币；2008-2019年相关专利累计66508项，占全球总数的14.82%。
但与此同时，我国也存在缺乏人才储备的短板。截至2019年，我国人工智能领域相关的博士有413名，占全球总数比重仅1.88%；专家120名，仅占全球总数的2.22%。虽然我国人才储备不足，但已在全力补足，截至2020年，全国已有35所高等院校开设了Al专业，国际交流和国际人才引进也在不断加深，未来5年内将有大量从业者涌入市场。
重应用轻基础研发也是我国人工智能行业发展存在的另一大问题。2020年，我国应用层人工智能企业数占人工智能行业主导地位，占人工智能相关企业总数比重达到84.05%；其次是技术层，占比13.65%；基础层最低，仅占2.30%。近年来，中美两国在高科技方面的竞争，特别是美国对中国的打压，使得研发型企业远少于应用型企业的隐患显现。因此，政府开始重视人工智能基础层企业的培养，资本方逐渐重视AI芯片、机器学习算法、数据处理等产业链上游企业的发展，科技巨头企业更是提前进行了Al生态布局，建立了产业联盟。在各方的努力下，中国人工智能市场处于从局部向整体发展的上升期，行业前景良好。
总的来说，我国人工智能发展既有优势，也存在不足，目前我国正尽全力弥补短板，使人工智能产业更加健康、稳步发展，未来发展趋势定将逐渐向好。
总结
目前全球主要经济体在人工智能领域发展迅速，且竞争激烈。当前的国际环境对于我国发展人工智能来说既是一大挑战，也是难得的机遇。我国只有抓住这个机遇，在支持和鼓励应用层和技术层发展的同时，重视基础研发，培养人工智能领域相关人才，保持经济高速发展，才能在国际竞争中处于有利地位。返回搜狐，查看更多
经济学视野下的人工智能与就业
【光明青年论坛】
编者按
当前，各国都高度关注人工智能等新一代信息技术的发展。在日前召开的二十国集团领导人第十五次峰会上，习近平总书记指出，“中方支持围绕人工智能加强对话，倡议适时召开专题会议，推动落实二十国集团人工智能原则，引领全球人工智能健康发展”。人工智能的发展催生了大量新业态，在拉动创业就业和促进经济发展方面表现抢眼，但也引发了对“机器换人”等问题的担忧。为此，本版特组织几位青年学者围绕人工智能与就业这一主题展开讨论，并邀请专家予以点评，以期为推动人工智能健康发展添砖加瓦、贡献智慧。
与谈人
原 倩 中国宏观经济研究院副研究员
骆 桢 四川大学经济学院副教授
黄泽清 中国人民大学马克思主义学院讲师
主持人
黄宝竹 中国人民大学经济学院博士研究生
人工智能的本质及我国的发展现状
主持人：小时候，提及人工智能都很神秘，想到的都是顶尖实验室里的黑科技，或者科幻电影。现在，人工智能已不知不觉深入到生活的方方面面，从家里的智能音箱、大中小学常用的教育软件、无人驾驶汽车到各种家用机器人。请问如何理解科学意义上的人工智能，如何从经济学视角来定义它的本质和内涵？
黄泽清：顾名思义，人工智能就是由人工制造的智能，本质上指的是人们通过计算机等设备模拟或再现人类思维和智能行为的过程。人类关于智能化设备的探索已持续了近一个世纪。早在20世纪50年代，科学家们就尝试通过数值控制的方法来实现工厂机床的自动化，希望通过建立一种“自适应控制”的设备，来实现机器的全面自我操控。21世纪以来，随着信息技术的发展，计算机的数据处理能力呈现指数型增长，大量信息能够被进行数字化处理，再加上开源软件和云设备的出现，共同推动人工智能技术出现爆炸式增长。
骆桢：人工智能技术就是通过某些算法或运算结构，处理复杂的输入和输出关系。既可以将传感器捕获的复杂数据对应到不同的类别，比如图像和语音的识别，又可以在海量数据中寻找隐含其中的模式、规律，形成对应关系，比如智能语音对话和机器学习等。于是，以前只有人才能处理的复杂关系，现在可以由计算机处理了，比如识别人脸和环境、自动驾驶、医学影像诊断等，以及回答一些特定领域的问题，比如智能专家系统、智能客服系统等。这使得计算机在处理问题或与人互动时更加智能化。
原倩：关于人工智能的内涵，存在两种分析视角。从科学技术角度看，人工智能是研究一种完全能够比拟人类智能、甚至高于人类智能的科学，其目标是研制拥有人类智慧、甚至拥有独立意识及人类情感的机器人。这种观点与主持人提到的黑科技最为相近，在科技、伦理等领域讨论较多，但不属于经济学分析的重点。从经济学的视角看，人工智能的本质就是通过计算机科学等技术手段模拟人类智能，让机器来实现人类需要通过智能技术才能完成的工作。正是在这个意义上，人工智能对经济发展的促进作用及对劳动者就业的创造效应、替代效应不断地发展和表现出来。
主持人：智能机器人是人工智能的典型代表，我在新闻里看到，为缓解企业用工成本不断上涨压力，并在新一轮科技革命中占得先机，我国将智能机器人确定为国家重点发展的战略性产业。我国人工智能产业发展现状如何，与其他国家相比处于怎样的位置？
原倩：从公开信息看，我国人工智能在应用领域的发展处于领先地位，这得益于我国海量的数据、发达的网络与通信基础设施。2014年以来，我国掀起一股人工智能创新创业浪潮。在国家出台的《新一代人工智能发展规划》等政策支持下，人工智能产业发展势头迅猛，涌现出科大讯飞、云知声、依图科技、思必驰、海康威视等一批优秀企业。在全球范围进行横向比较，我国人工智能发展总体上位于全球第一方阵：从产业规模看，截至2019年底，人工智能核心产业的规模超过510亿元，人工智能企业数量超过2600家；从技术创新看，人工智能领域研发取得一系列成果，专利和论文数量位居全球前列，在语音识别、机器视觉、机器翻译等领域的应用技术处于全球领先水平；从产业形态看，“人工智能+”在各领域深入融合，新模式新业态不断涌现，人工智能产业生态圈正加速形成和壮大。
骆桢：我国在人工智能领域也存在短板，尤其在基础研究方面，和世界先进水平相比仍存在不小差距，比如在基础理论、核心算法、关键设备、高端芯片等领域，原始创新成果还比较少。此外，在人工智能专业领域的人才储备也明显不足。
人工智能会对就业产生哪些影响
主持人：2018年，有个高速公路收费站的新闻引起关注，说的是由于使用人工智能技术，很多路桥收费站被取消了，原有的工作人员面临失业困境。与收费站类似，近年来有不少导购员、收银员的岗位都因无人超市、无人售药柜、无人汽车店等的出现而消失，“机器换人”引发各界关注。记得老师在课堂上反复强调，科技创新能推动新兴产业的出现进而创造大量就业。那么，作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能在促进经济增长和替代就业方面是否存在矛盾之处？
黄泽清：我觉得，人工智能对就业的影响较为复杂。经济学家一般认为，因技术进步导致的失业是暂时的，不存在持续的“技术性失业”，因为技术进步所创造的就业机会要多于其所摧毁的就业机会：技术进步能够增加对新的技术产品的需求，新产品生产的扩大带来的就业最终会抵消因机器替代造成的失业。不过，这一理论推导需要两个前提：一是技术进步形成的产品需富有弹性，产品价格下降会大幅增加人们的需求；二是技术进步需要与社会制度、企业组织的变革同步发展。短期内这两个前提很难同时具备，在长期则可以努力实现，这需要通过完善社会制度来避免企业无节制地替代人力、忽视社会责任的行为，以促进就业的增长。2019年3月中央全面深化改革委员会第七次会议审议通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》中就指出，要以产业应用为目标，深化改革创新，优化制度环境，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。智能经济形态必将带来大量的就业岗位。
原倩：人工智能既能促进经济增长和创造就业，又会产生就业替代效应，总体上就业创造效应大于就业替代效应。人工智能的就业创造效应不言而喻，它通过推动传统基础设施更新改造和新一代智能化基础设施大规模建设，促进智能家电、无人驾驶汽车以及智能化家装成为新一轮消费增长点，为经济增长提供长期强劲需求，进而创造出大量新就业岗位。与此同时，以“阿尔法狗”击败围棋冠军为标志，人工智能对劳动的替代效应也不断显现，对驾驶、翻译、流水线劳动、电话客服等劳动密集型行业的冲击尤其明显。但综合而言，我认为，人工智能带来的新产业新业态新需求的“增量”将明显超过其所替代的“存量”，并且发展的时间越长，这个差距就会越大。世界经济论坛2018年发布的就业报告预测，未来十年人工智能将替代掉7500万个工作岗位，同时创造出1.33亿个新岗位，就业创造将是人工智能就业效应的主要方面。
主持人：老师们的意思是说，从总量上看，人工智能可以通过就业创造效应和就业破坏效应影响就业数量。请问，从结构上看，人工智能对不同行业的劳动者及不同技能水平的劳动者，会产生怎样的影响？再延伸一步，对发达国家和发展中国家的就业会造成不同的影响吗？
原倩：简单重复性越强、标准化流程化程度越高的行业，越容易被人工智能所替代。因此，在低技术含量、低创新水平和低灵活性的行业和环节就业的劳动者，受人工智能的冲击更大，在高技术含量、高创新程度和高灵活性的行业和环节就业的劳动者，受到的冲击相对较小。从产业环节看，生产线制造、常规性服务等环节可替代性强，研发、创新、高端个性化服务等环节可替代性弱；从产业大类看，农业、一般加工制造业和零售业等可替代性强，而高端制造、金融等生产性服务业、休闲娱乐等现代生活性服务业可替代性弱。
骆桢：人工智能对发达国家和发展中国家的就业影响有所不同，主要体现在两个方面。从各国国内看，由于发展中国家的主要产业和生产环节可替代性更强，因此受到的冲击更明显。但受技术能力和发展水平限制，发展中国家人工智能的推进速度慢于发达国家，因此对低端劳动力的替代速度也相应放缓。从国际产业链价值链合作看，人工智能的兴起将深刻影响电话客服等低端服务业的国际贸易格局，发达国家对发展中国家的跨国服务外包将出现萎缩。随着人工智能与3D打印、定制化消费相结合，服装、鞋帽等劳动密集型产品将更加贴近消费端，发展中国家利用劳动力成本优势出口一般加工制造品的产业分工格局将面临重塑。这些都将对发展中国家的就业带来压力。为此，发展中国家应更加注重教育和科研的投入，在人才培养和某些细分领域的研发上提前布局，以应对未来的技术冲击。此外，发展中国家还应团结起来，在国际社会争取更多普惠性技术支持和教育援助，避免技术鸿沟的扩大化。
主持人：根据老师们的讲解，我感觉人工智能与之前的蒸汽技术、电气技术相比，对就业的影响情况不太一样。那么，人工智能对就业的影响与历次科技革命对就业的影响有哪些共性，又有哪些独特性？
骆桢：人工智能与蒸汽技术、电气技术一样，都是人类用于改造自然的通用目的技术（GPTs）。每次技术创新基本都表现为对直接劳动的替代，提高了生产效率，带来了新的产品、新的服务和新的产业。但蒸汽技术和电气技术是对机械动力的发展，延长了人类的四肢和肌肉，人工智能则是对人类意识的模仿和对简单脑力活动的替代，延展了人类的大脑和思维能力，从更高维度上刺激了经济发展。
黄泽清：与过去技术进步产生的普遍性冲击不同，人工智能对就业会产生更多的结构性影响：承担程序性工作的劳动者，如数据分析员、机器操作员等，更容易面临失业风险；承担非程序性工作的劳动者，如文艺工作者、厨师等，面临的失业风险较小。这种区别主要在于人工智能的“莫拉维克悖论”，即高层次的逻辑推理很容易计算，而低层次的思维运动则需要大量的计算。当然，程序员等从业者会迎来大规模就业福利。值得注意的是，在整体层面，人工智能还会产生一种“赢家通吃”的垄断现象，从而造成“竞争性失业”。随着人工智能技术的深入，企业产品的标准化程度将会提升，质量也更加稳定，消费者对于企业产品的认知能力也将增加。这种双向的信息匹配会造成初始综合排名靠前的“赢家”形成一种持续性的垄断，排名靠后的“输家”为了生存下去，则会考虑裁员或不再招收新员工，最终造成整个社会的“竞争性失业”。针对这一问题，政府应通过法律法规对人工智能平台施加反垄断约束，为相关企业提供良性的竞争环境，从而减轻或避免“竞争性失业”。
发展人工智能，实现高质量就业
主持人：既然人工智能会对就业造成威胁，为什么各国还要紧锣密鼓地布局人工智能产业呢？
骆桢：一方面，人工智能技术作为一种新型通用技术，代表生产力的巨大进步，长远来看对经济社会有巨大的推动作用。另一方面，在国与国的竞争当中，人工智能领域的落后可能带来经济竞争力的全面落后。从全球范围看，人工智能会在一定程度上冲击就业水平，但如果具体到每个国家则会产生不同效果，比如某国在人工智能领域处于领先地位，那么新技术带来的新产业更有可能在这一国家聚集，从而使该国的就业量上升。反之，如果某国的人工智能技术落后，其国内就业可能会面临更大冲击。因此，各国在人工智能领域的发展上都不遗余力。
黄泽清：以人工智能为标志的技术进步是人类未来发展的趋势，我们不仅要看到人工智能对就业的替代，更要重视其所能创造的就业机会。实际上，人工智能的发展是建立在三大技术性突破的基础上的，包括计算机计算能力、数据处理能力以及组合性技术创新能力。为突破这三种技术，在加大研发力度的过程中会创造出很多就业机会，这包括：第一，计算能力在很大程度上取决于芯片处理器的效能，我国为解决这一“卡脖子”技术难题，必须加大科研投入和相关领域的就业支持；第二，数据处理能力取决于数据传输和云计算能力的高低，我国要想在5G技术上继续保持优势，就需要增加5G相关行业的投入，这会带动大量就业；第三，对各种数字技术的组合使用涉及数据理论的突破，为此必须加大对数字化相关科研人才的扶持和培养力度，这会增加相关高校和研究机构的就业岗位。
原倩：人工智能不仅是促进经济增长的重要驱动力，也是造福社会的重要手段，有着巨大的社会效益，此次疫情防控就是生动案例。国新办今年6月发布的《抗击新冠肺炎疫情的中国行动》白皮书指出，我国充分利用大数据、人工智能等新技术，进行疫情趋势研判，开展流行病学调查，取得了重要防控和救治效果。因此，无论是从经济发展角度，还是从造福社会角度，人工智能都是各国未来发展不可或缺的重要内容。
主持人：未来的就业趋势是青年人普遍关注的问题，面对人工智能时代的来临，我国如何继续保持就业的稳定？个人又应该做好哪些准备？
原倩：统筹经济创新发展与就业稳定的关系是人工智能时代的重要课题。为此，政府需要因地制宜出台差异化、针对性的就业扶持政策，建立完善的人工智能人才体系，加强教育培训，做好受影响人群的精准帮扶工作，有效化解人工智能对就业的结构性影响。进一步加强失业压力评估和跟踪，帮助受冲击的、从事简单重复性工作的劳动者顺利转岗，增强企业创造和稳定就业岗位的能力，提高劳动力市场供需匹配度，兜紧社会保障网，切实保障就业稳定。
骆桢：从历史上看，技术进步总体上是造福人类的，但这一过程并不是自然发生的，因为对劳动的替代既可以为人们带来闲暇，也可能让更多人失业的同时使在岗者更忙累。就如马克思所言，我们不反对机器的使用，但反对机器的资本主义使用。所以，随着人工智能技术的发展，我国发挥社会主义市场经济的制度优势，通过政府的积极作为与市场机制的有机结合，可以使技术的应用、市场的竞争和企业的经营更符合公众利益，体现社会主义的生产目的。包括：适时提高社会保障水平，压缩工作时长，构建起与技术发展相适应的终生学习平台和资源体系，帮助更多人融入经济发展进程；为避免高技术企业形成垄断，积极培育竞争性新技术、对抗性技术，并成立独立科学家团体等专业组织对高技术企业经营活动进行必要监管。
黄泽清：青年群体是未来就业市场的主力，将成为人工智能时代的最大受益者，但仍会面临自身拥有的技能可能被智能设备取代的严峻考验，青年人应对此做出积极应对。一方面，充分利用人工智能先进手段提高学习效率，尽早掌握重基础、宽口径的基本知识，做好心理和技能的储备。另一方面，充分了解人类的天然优势，包括思维能力、多维度的模式识别以及高度复杂的人际沟通等能力，这是目前的人工智能还不具备的，青年人应积极提升这些能力以适应未来的人工智能时代。即使未来人工智能非常接近目前的人类思维，也可以综合上述能力创造出更高层次的思维和意识，以减少人工智能的就业冲击。
■专家点评
中国社会科学院经济研究所教授杨虎涛：人工智能已经并将继续深刻影响我们的生活和生产方式，对全球生产秩序和贸易格局产生全面影响。在此背景下，举办“经济学视野下的人工智能与就业”青年论坛，讨论人工智能的社会经济影响，具有重要理论意义与实践价值。几位青年学者的讨论，思想性强，现实和问题导向突出，很有启发性。
青年学者们对人工智能如何影响不同性质的工作进行了充分讨论，这是很有必要的。大致上，可将工作按照常规（routine）和非常规（non-routine）以及认知性（cognitive）和操作性（manual）作为区分维度，组成四种不同的工作类型。弱人工智能主要对常规的操作性和认知性工作有明显冲击。其对常规的操作性工作的冲击其实在自动化时期就已出现，比如对蓝领工人的替代，但弱人工智能进一步强化了这一影响。其对常规的认知性工作的冲击主要体现在对一些可编码化、程式化的脑力劳动的冲击，如处理常规的会计、法律事务等。
青年学者们区分了人工智能对不同国家就业影响的差异性，这一点尤为重要。由于不同国家既有的产业结构、产业发展水平，以及嵌入全球生产链和贸易链的方式和位置不同，人工智能对发达国家和发展中国家的就业影响有所不同。对于发展中国家，随着生产智能化程度提高，劳动密集型的低端制造业会受到更大威胁，而一些曾被寄予厚望的低端外包服务业，如呼叫中心、安保等依赖于程序化、标准化和指令化的常规性认知工作，也可被弱人工智能设备所取代，低端服务业无疑会受到更大冲击。
青年学者们对人工智能对就业影响的长期性和短期性进行了区分，这一点难能可贵。在人工智能冲击下，短期内结构性失业冲击毋庸置疑会发生，但长期看，就业总量甚至劳动收入份额都不会出现下降，真正的挑战将是收入分配的不平等，因为创新租金的分布是不平等的。青年学者们注意到了如何缓冲短期冲击，如就业培训等，也注意到了技术进步的红利共享问题，这需要一种适应这一轮技术—经济范式的社会—政治范式的系统性支持。历史地看，每一次技术革命都不可能自发给全社会、全世界带来普惠性技术红利，需要系统的政策甚至观念的变革。
对就业的短期和长期冲击能否得到有效应对，取决于新工作的创造能力。而能否有更强的新工作创造能力，人工智能的技术红利能否得到更大范围共享，需要系统的政策性引导和支持。值得注意的是，日前发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中明确提出，要“推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展”。这一方面反映了人工智能技术的飞速发展，另一方面也体现了我国的政策着力点更加清晰。如何推动人工智能同各产业的深度融合以及为何落脚点是先进制造业，是值得学者们进一步关注的问题。
北京理工大学人文与社会科学学院教授贾利军：人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，新技术的引入必然会带来新的社会现象或者社会问题，其中，就业问题就是人工智能领域中具有现实针对性的热门话题。几位青年学者围绕这个话题的讨论具有很强的现实意义，为相关研究提供了重要参考。
回顾历史，每一次新技术浪潮涌来都会引发人们对于就业问题的讨论，人工智能技术亦如此，其对就业的影响具有正面与负面效应，需要辩证地看待。一方面，它会变革生产模式、提升资本利用率，对就业产生挤出效应和替代效应；另一方面，新的生产模式会带来更长的迂回生产，从而增加新的就业岗位来吸纳一部分劳动力。当前快速发展的人工智能仍属于弱人工智能领域，它通过标准化和数据化进一步强化和提升了机械化和自动化程度，主要技术价值在于搜索、匹配和预测，而非自主意识和创造性。从这个角度看，目前的人工智能技术对劳动密集型就业的替代效应是显而易见的，因此，要考虑通过加强对劳动力的培训等举措来加以应对，未来需要更加重视不可替代性劳动，比如那些强调创新能力、想象力的工作。
人工智能对就业的负面冲击最终要通过产业结构升级加以解决，即在以人工智能技术推动制造业高质量发展的同时，充分发挥服务业对制造业的促进作用，吸纳更多来自落后产业的劳动力。为此，需要在长期不断提升人力资本平均水平，发展人工智能的衍生产业、高端服务业，这是减小人工智能对就业冲击的根本措施。做好这些应对措施，人工智能的就业创造效应必将明显超过其就业替代效应。
从全球来看，人工智能技术在大幅提升全球劳动生产率的同时，也在推动着全球新的价值链的形成，催生出新一代的全球生产体系，世界各国纷纷将人工智能作为国家发展的重要路径选择，都希望在这场不可预测的技术革命中保持既有的全球价值链地位和竞争力优势，一场国家间的技术博弈开始上演。这些变化都会直接影响着各国的就业。人工智能技术本是人类自身科学探索的结果，如何让这一技术进步去造福人类，使得人类社会在新的技术支撑下进行更全面的均衡发展，最终实现人类自由而全面的发展，还需要更多年轻的学者紧密结合实践做进一步的深入研究。
《光明日报》（2020年12月01日 11版）
[责编：杨煜]适应人工智能驱动科研新范式
当前，随着新科技革命和产业变革深入发展，人工智能技术不断突破并向科研领域广泛渗透，为科研工作注入了新元素、新动能，对科研效率提升和范式变革形成显著催化作用，现代科研活动由此更加高效、精准，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿，必将为未来科技发展开启全新局面。
近年来，我国人工智能技术快速发展，科研数据和算力资源日益丰富，顺应新时代新趋势，利用新技术新优势，推动人工智能赋能科学研究恰逢其时、大有可为。
应用场景是新范式的孕育土壤和实训基地，人工智能技术与科学研究互动互促需要在诸多应用场景中反复实践、不断完善，随着应用范围不断拓展延伸，科研能力持续实现智慧升级。为此，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景，基于促进科学研究更加紧密拥抱人工智能技术，拓展人工智能技术在数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等重大科学领域的应用。充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面的作用，围绕具有典型代表意义和辐射带动性的基础科学、应用科学领域，创造更多实战式应用场景，融合人工智能模型算法和领域数据知识，不断探索重大科学问题研究突破的新路径、新范式，持续积累可复制可推广的经验做法。
人工智能技术在科研活动应用中涉及多专业、多环节，离不开不同类型、不同链条主体机构的合理分工和有效协作。为此，要鼓励企业运用人工智能开展关键技术研发、新产品培育等科研活动，支持高校、科研院所、新型研发机构探索人工智能技术用于重大科学研究和技术开发的先进模式，培育壮大一批跨界技术转化和企业孵化机构、科研中介服务机构，探索多元主体合作协作新机制。面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台，推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展，鼓励各类科研主体按照分类分级原则开放科学数据。支持成立“人工智能驱动的科学研究”创新联合体，搭建国际学术交流平台。
适应性人才是新范式突破和推广的根本源泉。提高人工智能技术在科学研究领域的应用水平，既需要人工智能和相应学科的专业人才，也离不开跨领域复合型人才为跨界沟通协作提供高效支撑，这需要多渠道构筑相关人力资源引育平台和机制。为此，要多渠道培养和汇聚跨越人工智能和专业领域的复合型人才。支持更多数学、物理等科学领域的科学家、研究人员投身相关研究，鼓励普通高校、职业院校在人工智能学科专业教学中设置科技创新类专业课程，提升人工智能专业学生科研专业素养。鼓励开展相关人才培训，通过开设研修班、开展实践交流、组织专题培训等多种形式，培养一批人工智能与专业科研能力兼顾的复合型人才。鼓励地方政府、央企、行业领军企业通过“揭榜挂帅”、联合创新等方式支持相关优秀人才和科研团队开展智慧赋能科研工作。（张璐璐）
我国人工智能产业发展势头强劲 产业布局提速
央视网消息：据中国信息通信研究院测算，2022年中国人工智能核心产业规模达5080亿元人民币，我国人工智能产业生态正在逐步形成，产业布局也在提速。在昨天（6月26日）召开的世界互联网大会数字文明尼山对话上，与会代表认为，面对人工智能技术发展的突飞猛进，我们既要警惕它存在潜在的风险隐患，也要抓住它所带来的巨大机遇。
这里是位于浙江杭州桐庐县的一座矿山，虽然这段时间正是梅雨季，矿山的工程进度却没有受到任何影响，而这正是得益于传统机械装上了人工智能的“大脑”。工作人员在数公里开外的项目中心，只需要动动键盘和鼠标，就可以远程操控现场的无人挖掘机进行施工作业。
人工智能技术的应用不仅大大提高了传统行业的生产效率，更是让传统制造业变得更有市场竞争力。在杭州的这家丝绸生产企业，原来生产一条丝巾需要经过设计、打样、打印、固色等5至7个流程，而现在通过人工智能现场定制设计，数智化印花一体机开启即时生产，半个小时就可以拿到一条丝巾成品。
随着一批智能车间、智慧供应链等涌现，人工智能与实体经济迅速融合，有力推动各行各业数字化、智能化转型，孕育出一大批新产业新模式新业态。
科技部新一代人工智能发展研究中心近期发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，以“大数据+大算力+强算法”相结合的人工智能大模型，在中国正在得到迅猛发展，中国研发的大模型数量排名已居全球第二，仅次于美国，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
适应人工智能驱动科研新范式
当前，随着新科技革命和产业变革深入发展，人工智能技术不断突破并向科研领域广泛渗透，为科研工作注入了新元素、新动能，对科研效率提升和范式变革形成显著催化作用，现代科研活动由此更加高效、精准，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿，必将为未来科技发展开启全新局面。
近年来，我国人工智能技术快速发展，科研数据和算力资源日益丰富，顺应新时代新趋势，利用新技术新优势，推动人工智能赋能科学研究恰逢其时、大有可为。
应用场景是新范式的孕育土壤和实训基地，人工智能技术与科学研究互动互促需要在诸多应用场景中反复实践、不断完善，随着应用范围不断拓展延伸，科研能力持续实现智慧升级。为此，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景，基于促进科学研究更加紧密拥抱人工智能技术，拓展人工智能技术在数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等重大科学领域的应用。充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面的作用，围绕具有典型代表意义和辐射带动性的基础科学、应用科学领域，创造更多实战式应用场景，融合人工智能模型算法和领域数据知识，不断探索重大科学问题研究突破的新路径、新范式，持续积累可复制可推广的经验做法。
人工智能技术在科研活动应用中涉及多专业、多环节，离不开不同类型、不同链条主体机构的合理分工和有效协作。为此，要鼓励企业运用人工智能开展关键技术研发、新产品培育等科研活动，支持高校、科研院所、新型研发机构探索人工智能技术用于重大科学研究和技术开发的先进模式，培育壮大一批跨界技术转化和企业孵化机构、科研中介服务机构，探索多元主体合作协作新机制。面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台，推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展，鼓励各类科研主体按照分类分级原则开放科学数据。支持成立“人工智能驱动的科学研究”创新联合体，搭建国际学术交流平台。
适应性人才是新范式突破和推广的根本源泉。提高人工智能技术在科学研究领域的应用水平，既需要人工智能和相应学科的专业人才，也离不开跨领域复合型人才为跨界沟通协作提供高效支撑，这需要多渠道构筑相关人力资源引育平台和机制。为此，要多渠道培养和汇聚跨越人工智能和专业领域的复合型人才。支持更多数学、物理等科学领域的科学家、研究人员投身相关研究，鼓励普通高校、职业院校在人工智能学科专业教学中设置科技创新类专业课程，提升人工智能专业学生科研专业素养。鼓励开展相关人才培训，通过开设研修班、开展实践交流、组织专题培训等多种形式，培养一批人工智能与专业科研能力兼顾的复合型人才。鼓励地方政府、央企、行业领军企业通过“揭榜挂帅”、联合创新等方式支持相关优秀人才和科研团队开展智慧赋能科研工作。