如何认识人工智能对未来经济社会的影响
原标题：如何认识人工智能对未来经济社会的影响人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展，我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下，我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程，研究其未来趋势和走向。
人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先，人工智能是目标导向，而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能，达到此目标即可称之为人工智能，具体技术路线则可能多种多样，多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如，根据图灵测试方法，人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别，那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次，人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次，人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面，人工智能本身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面，人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化，所涉的外部环境十分广泛，例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合，其所涉外部环境范围还将进一步扩大，彼此互动和影响亦将日趋复杂。
总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明，每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约，导致商业化应用难以落地，最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往，部分专用人工智能可能获得长足进步，但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性，人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段，在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，同时，严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。
作为继互联网后新一代“通用目的技术”，人工智能的影响可能遍及整个经济社会，创造出众多新兴业态。国内外普遍认为，人工智能将对未来经济发展产生重要影响。
一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年（至2030年），人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引，可能呈现出三种形态和方式。其一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”；其二，人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；其三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。
另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为，人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动，冲击许多从前受技术进步影响较小的职业，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出，技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍，进展较为缓慢，技术对劳动的替代难以很快实现；劳动者可以转换技术禀赋；新技术的需求还将创造新的工作岗位。
当前，在人工智能对经济的影响这个领域，相关研究已经取得了一些成果，然而目前仍处于研究的早期探索阶段，还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过，学界的一些基本共识已经达成：短期来看，人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用；长期来看，人工智能的发展路径和速度难以预测。因此，我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。
（作者单位：国务院发展研究中心创新发展研究部）
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促进人工智能和实体经济深度融合——智能经济加速跑 发展引擎更强劲
习近平总书记指出，“把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量，努力实现高质量发展”。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视智能经济发展，促进人工智能和实体经济深度融合，为高质量发展注入强劲动力。
广东鹅岭风电场，丘陵山脉间，数十台风力发电机迎风矗立。这里产生的每一度“绿电”，都离不开人工智能的贡献。
“检修依靠智能巡检，远在北京也能在‘云端’管理这些30层楼高的‘大家伙’，效率比人工巡检提升10倍；保供依靠智能算法，发电、用电自动匹配，解决供电不稳定问题。”百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖自豪地说，百度的电力智能化技术已在20多个省份广泛应用。
蓬勃发展势头强
近年来，我国智能经济蓬勃发展，产业规模快速增长。2021年人工智能核心产业规模超过4000亿元，比2019年同期增长6倍多。广义来看，我国数字经济规模从2017年的27.2万亿元增至2021年的45.5万亿元，规模稳居世界第二。
中国信息通信研究院院长余晓晖认为，良好的设施网络、巨大的市场需求和澎湃的创新热情，为数字经济发展壮大提供了有力支撑。
基础设施更完善。我国已建成全球规模最大、技术领先的网络基础设施，5G基站超过185万个，占全球总数超过60%，培育大型工业互联网平台超过150家、连接工业设备超过7800万台（套）。在全球算力分布统计中，我国智能算力总规模占比26%。
市场空间更广阔。余晓晖分析，我国有10.51亿网民，有全球最大、最活跃、最具潜力的数字服务市场。同时，我国是世界第一制造大国，仍有大量处在工业2.0、3.0阶段的企业需要向工业4.0阶段迈进，人工智能前景看好。
创新研发更积极。当前，我国人工智能发明专利授权总量全球排名第一，人工智能领域论文发文量全球领先，图像识别、语音识别等技术创新应用跻身世界先进行列，智能经济创新热情高涨、成果丰硕。
千行百业融合深
无人驾驶、智能工厂、智慧矿山……如今，人工智能已融入千行百业，小到居家出行、大到制造研发，智能经济给生产生活带来深刻变革。
——深度融合，赋能实体经济。
随着人工智能等新技术不断拓展，我国实体经济正加速向数字化、网络化、智能化方向转变。当前，工业互联网应用覆盖45个国民经济大类，创造出大量智慧应用场景。在制造业领域，已建成700多个数字化车间/数字工厂，实施305个智能制造试点示范项目和420个新模式应用项目，培育了6000多家系统解决方案供应商，智能制造应用规模全球领先。
“人工智能与制造、交通、医疗、农业等各领域融合日益深入，持续推动质量变革、效率变革、动力变革，源源不断地为经济高质量发展提供新动能。”余晓晖说。
——提质增效，助力转型升级。
走进广汽本田总装车间，质检线上，7台球型摄像机大显身手——同步拍摄一辆车的20多种车灯，并智能识别细节瑕疵，准确率高达99%，检测过程仅需1秒。“传统质检仅凭肉眼，点位多、速度慢，很容易漏检。用上智能云后，检测效率大幅提升，不良率降低，实现精细化生产。”沈抖介绍，工业互联网品牌“百度智能云开物”，已经为汽车、电子、化工等20多个行业企业提供智能化解决方案。
中国工业互联网研究院院长鲁春丛认为，运用人工智能等新一代信息技术，促进传统产业数字化转型，将有效提高质量效率、延伸产业链条、优化管理经营、保障安全生产，实现提质降本增效。
——数智引领，激发创新活力。
无人机自主识别灾害险情、智能调控千伏变电站倒闸操作、人工智能平台帮助训练智慧电力人才……携手百度智能云，国网福建省电力有限公司整体提升了设备运检、调度运行、安全监管等业务全链条智能化水平，树立起业内创新标杆。
帮助寻找新材料、高效发掘新药物靶点、参与完成辅助驾驶……“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，不仅能助推传统产业创新，还在不断催生新技术、新产品、新模式、新业态。”鲁春丛说。
多方合力前景广
“数字经济、人工智能产业发展壮大非一日之功，只有政府、企业、科研院所等多方参与、持续努力，才能凝聚起更大合力，开辟科技创新和产业应用互相促进的广阔前景。”鲁春丛说。
强化政策支撑。国务院印发《新一代人工智能发展规划》、“培育壮大人工智能”写入“十四五”规划纲要……至今，我国已相继在北京、上海等地建立新一代人工智能创新发展试验区。“我们要继续加快数字产业化和产业数字化，聚焦创新融合，不断做强做优做大我国数字经济。”余晓晖说。
增进开放合作。与17个国家签署“数字丝绸之路”合作谅解备忘录，同非方一道制定实施“中非数字创新伙伴计划”，申请加入《数字经济伙伴关系协定》……“开放合作将使更多发展成果普惠共享。”鲁春丛建议，对内增强各领域政策协同配套，深化各地各部门各行业合作，完善数字经济市场体系，对外扩大开放合作，在全球数字创新和治理中分享中国经验、贡献中国智慧。
加强提升规范引导治理。从发布新一代人工智能治理原则到制定数据安全法，数字经济发展越快，越离不开规范和引导。“确保数字安全、完善技术标准和市场规范是数字经济健康发展的基础，是治理体系和治理能力现代化的重要体现。”余晓晖表示，要坚持统筹发展和安全，进一步明确监管底线，加快完善相关法律法规和标准体系，筑牢安全屏障，为数字经济健康发展营造更好环境。（记者邱超奕葛孟超）
北京大学发布《人工智能人才培养方案》白皮书
北京大学发布《人工智能人才培养方案》白皮书2022/09/21信息来源：人民日报客户端北京频道
编辑：山石|责编：麦洛9月17日，2022全国人工智能院长论坛在北京大学举行，现场发布了《人工智能人才培养方案》白皮书（以下简称“白皮书”）。
白皮书由北京大学和北京通用人工智能研究院共同编写，旨在提出一套培养兼具学术品位、科学精神和人文素养的本硕博贯通式通用人工智能人才培养体系，其核心目标是为了培养面向世界前沿科技的人工智能复合型顶尖人才。
白皮书指出，经过30年的分治时期，人工智能呈现出对内融合、对外交叉的发展态势。通用人工智能将是未来10-20年国际人工智能研究的前沿和争夺焦点。由量变转为质变，从有限转为无限，从人为定义任务转为自主发现和适应新任务，是通用人工智能的必由之路。白皮书阐述了人工智能的内涵和外延，厘清了人工智能和智能科学与技术、智能学科与计算机学科的区别，指出智能科学是解释和理解智能现象机理并对其建模，探索智能现象中蕴含的统一理论的科学。
白皮书指出，快速扩张和高速发展暴露了全球人工智能人才存量不足、质量不高、增量有限等问题，而高校是人才培养的主阵地。白皮书旨在提出一套以培养面向世界前沿科技的人工智能复合型顶尖人才为核心的人才培养体系，即“通识、通智、通用”人才培养框架，为未来打造一支兼具人文素养和专业深度的科技王牌军。
白皮书围绕本科生的人才培养，重点介绍了依托于北京大学元培学院建设的通用人工智能实验班（简称“通班”）的情况。针对研究生的人才培养，白皮书指出，一方面会立足于人工智能的学科内涵，即对内融合，依托北京大学智能学院开展工作，学生以人工智能的具体子领域为研究方向，旨在突破前沿基础理论；另一方面会立足于人工智能的学科外延，即对外交叉，依托北京大学人工智能研究院开展工作，学生选择人工智能的交叉学科进行研究，旨在产生创新的跨学科交叉探索成果。白皮书还具体展开了清华自动化系“因材施教”培养计划的详细内容。
此外，白皮书还探讨了在智能人才培养过程中塑造科学精神和人文素养的重要性。
原文链接：北京大学发布《人工智能人才培养方案》白皮书
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新人工智能对经济的潜在影响
作者：中国社会科学院数量经济与技术经济研究所蔡跃洲
自1956年夏季达特茅斯会议以来，人工智能技术已经走过了60多年的发展历程。其间尽管兴起过几次研究热潮，但直到2016年“阿尔法狗大战李世石”后人工智能才算真正进入社会大众的视野，2016年也因此被称为“人工智能商业化元年”。人工智能在概念提出后60年才进入商业化应用，最根本的原因可能在于，人工智能的技术原理和实现途径在经过几次高潮低谷的轮回后发生了根本性变化。加州大学洛杉矶分校统计和计算机科学教授朱松纯认为，前30年人工智能的实现以数理逻辑表达和推理为主，后30年则以概率统计建模、（机器）学习等为主。这意味着从技术路线来看，前后两个阶段的人工智能属于两种不同技术，不妨将其分别称为“旧人工智能技术”和“新人工智能技术”。
促进宏观经济高质量增长
当前，新人工智能技术得以加速进入大规模商业化应用阶段，关键在于其技术路线同2008年全球金融危机后世界新一轮科技革命和产业变革加速演进趋势相契合。在过去10年里，作为此轮科技革命技术核心的（移动）互联网、大数据、云计算、3G/4G/5G通信等新一代信息技术快速迭代并实现商业化应用，使数据信息在生产、存储、处理、分析、传输等不同环节发生全方位、革命性变化。从技术实现角度来看，数据、算法、算力是新人工智能技术赖以运行的基石；因此，新人工智能技术本质上可以看作是一种（集成的）信息技术，是新一代信息技术的重要组成部分。伴随新人工智能技术的大规模商业化应用，经济社会发展组织模式将发生深刻变化。
新人工智能技术作为新一代信息技术，具有渗透性、替代性、协同性、创造性等技术—经济特征。这些特征使得新人工智能技术有着广阔的应用前景，并能通过要素支撑、效率提升、知识创造等方式促进宏观经济实现高质量增长。
渗透性是某项技术所具备的能够与经济社会各行业、生产生活各环节相互融合并带来经济运行方式改变的一种潜能（Bresnahan、Trajtenberg，1995），也是新人工智能作为通用目的技术（GeneralPurposeTechnology,GPT）有望对经济社会产生广泛影响的基础性特征。替代性是指新人工智能技术物化为特定形态的要素后，能够替代其他要素在生产过程中发挥支撑作用。新人工智能技术的替代性不仅表现为对资本要素（包括非ICT资本和其他ICT资本）的替代，还包括对劳动要素的直接替代。协同性更多是指生产过程中新人工智能技术的应用能够提升其他要素间衔接配合的契合度，降低摩擦成本，从而提高运行效率。协同性也是其他很多ICT所具备的技术—经济特征。创造性是指新人工智能技术在知识创造方面所发挥的积极作用。在生物医药、材料科学、量子物理等领域，研发过程具有“大海捞针”的特点，虽然能够确定创新存在于已有知识的某种有用组合之中，但是有用知识范围广泛复杂，要找出来特定有效组合极不容易；而新人工智能技术的突破性进展，则使得研究人员能够大大提高识别效率，缩短寻找最有价值组合的时间。
另外，新人工智能技术也是一种高度集成的信息技术，涉及大数据、云计算等众多新一代信息技术，具有很长的产业链条。新人工智能技术的大规模推广应用必然会引发产业链各环节技术产品的集群式、爆发式增长，从而有望形成国民经济新的接续主导产业，为宏观经济持续增长、结构优化提供有力支撑。
带来就业分配重大结构性变化
新人工智能技术的广泛应用在促进经济增长的同时还会带来就业和分配方面的重大结构性变化。新人工智能技术对劳动要素的替代，特别是对人类智力的部分替代，使得社会劳动就业市场不可避免受到重大冲击。从工业革命以来技术进步和自动化进程演进的历史经验来看，重大技术革命在消灭一部分既有就业岗位的同时，往往也会创造出新的岗位（例如机器替代手工操作岗位的同时衍生出机器维修这样的新岗位），最终在就业岗位总量上会达到一个新的平衡，但结构性变化不可避免。新人工智能技术由于能够对原本专属人类的智力活动产生一定程度的替代，因此，其对就业结构的影响机制相比以往会更为复杂。
一方面，由于新人工智能可以在一定程度上替代人的智力活动，不少原本需要一定专业知识或技术背景的岗位有可能会率先被替代，例如，写稿机器人、机器人法律助手等已经能胜任简单的新闻稿件写作、法律咨询等工作。另一方面，当下的新人工智能技术还属于弱人工智能，对人类智力活动的替代总体还非常有限，在很多情况下新人工智能技术更多是发挥辅助决策的作用，由此将衍生出大量具有人机互补特征的新岗位。基于上述机制，此次由新人工智能技术应用推动的自动化进程，岗位替代和岗位创造仍将并存，在一定时期内甚至有望继续实现总量上的大致平衡。
当然，就业结构方面的变动可能会与以往存在较大差异。以往的自动化进程是对劳动者体力的不断替代，被替代岗位更多集中于较为低端的简单劳动；而新人工智能技术对智力活动的部分替代使得具有相当知识技能的中产白领岗位也处于被替代境地。一旦中产白领岗位被人工智能大规模替代，那么全社会收入分配结构将呈现极化趋势。
拓展经济学研究全新课题
新人工智能技术的大规模商业化应用在影响经济发展的同时也为经济学研究带来很多全新的课题。政治经济学、增长经济学、微观经济学、收入分配、创新经济学等众多领域可能都需要结合经济社会实践中出现的新情况开展理论创新。从当下新人工智能技术的既有应用实践来看，以下几方面尤其值得深入探讨。
一是马克思劳动价值论的丰富与拓展。新人工智能技术的替代性特别是其对劳动要素的替代，要求我们结合新人工智能技术（及产品）的技术—经济特征，从价值创造角度对其内涵本质进行重新审视，为丰富马克思劳动价值论提供新的依据。
二是基于数据要素特征等形成的边际报酬非递减现象与增长理论的拓展。数据要素作为新人工智能技术最重要的基石，具有非竞争性、非排他性、零成本复制等特征，使得基于新人工智能技术所形成的要素在生产过程中发挥作用时能够破除其他传统要素所遵循的边际报酬递减规律，加上知识创造方面的作用机制，凡此种种都是传统新古典增长理论及内生增长理论没有覆盖的现象。
三是收入分配理论面临新的挑战。党的十九届四中全会提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，新人工智能技术应用涉及数据、知识、资本等多项要素，如何测度其贡献并决定其对应的报酬，将是增长经济学初次分配理论共同面临的新问题。而未来新人工智能技术替代效应发挥作用可能带来的收入差距极化、大量无业人员基本生计等问题，则会对再分配理论提出新的挑战。
四是创新经济学理论的拓展。新人工智能技术应用还将带来生产组织模式的重构，伴随各种新模式、新现象的涌现，创新经济学理论在更多创新实践滋养下也有望得到进一步拓展。此外，新人工智能技术背后的深度机器学习等方法与经济学现有的计量分析、因果推断等相结合，将有望为经济学研究提供新的定量分析工具。
经过改革开放40多年的快速发展，中国人均GDP已经突破1万美元，超大规模市场优势正加速释放。在过去10多年时间里，正是凭借巨大的市场空间，我们抓住了数字经济发展的重要机遇期，在电子商务、平台经济、共享经济等领域取得全球并跑乃至领跑的优势。未来10年，我们的超大规模市场优势也将为新人工智能技术的大规模商业化应用提供有力支持，进而延续我国在新经济、数字经济领域的发展优势。经济学乃致用之学，经济理论源于经济现实。新人工智能技术大规模商业化应用，在促进我国经济高质量发展的同时，必将为中国特色经济学理论创新提供丰富、鲜活的实践素材。
（本文系国家社科基金重点项目“数字经济对中国经济发展的影响研究”（18AZD006）、国家自然科学基金面上项目“新一代信息技术影响增长动力及产业结构的理论与经验研究”（71873144）、国家自然科学基金重大项目“宏观大数据建模和预测研究”（71991475）阶段性成果）
[责编：赵宇]