“人工智能+教育”带来哪些机遇与挑战
当人们谈论人工智能以怎样的新形态出现在面前时，教育界却正在发生一轮新的变革。在新一轮变革推动下,人工智能、大数据、互联网等前沿科技正加速应用于教育领域。在信息时代，人工智能将为教育行业带来哪些机遇和挑战?这是人们普遍关心的问题。
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前不久,我国教育家顾明远先生表示，“人工智能+教育”正在引起关于教育的一场革命。他认为，要充分认识“人工智能+教育”的育人功能，是当前教育工作者遇到的重要挑战。联合国教科文组织于2019年8月发布了《北京共识——人工智能与教育》;据悉，这是联合国教科文组织首个为利用人工智能技术实现2030年教育议程提供指导和建议的重要文件。该文件提出，各国要引领实施适当的政策应对策略，通过人工智能与教育的系统融合，全面创新教育、教学和学习方式，并利用人工智能加快建设开放灵活的教育体系，确保全民享有公平、适合每个人且优质的终身学习机会，从而推动可持续发展目标和人类命运共同体的实现。
“人工智能+教育”主要是要改变传统的教学方式，要从教师的教转变到学生的学。教师要充分发挥学生的主体性，改变单向传授知识的方式。学生通过自我学习发现问题、提出问题，自己去探索，或者与同伴合作，互相探讨。教师可以利用人工智能、大数据、互联网等技术优势，帮助学生的个性化学习设计科学的、合适的学习方案。人工智能、大数据、互联网等，还可以作为教师的有力助手。总体来说，人工智能还是能给教育带来诸多机遇，能够提供个性化的学习，促进学习者各方面素养和能力的提升，加快全球课堂的普及，并减少教师的重复性工作等。人工智能可以帮助老师随时了解学生的学习情况，帮助他们解决困难，帮助教师批改作业，替代教师一些机械式的劳动，减轻教师的负担，使教师有更多的时间和学生接触沟通。
人工智能的本质是效率工具，取代低端的劳动，迫使人类智慧向高端劳动迁移。而教育的本质是用一个灵魂去点燃多个灵魂，是人类文明的传承和发展的重要环节。当知识可以越来越容易地被外部存储和调取，当很多低端的脑力劳动可以被人工智能取代，人类的智能必然需要被解放出来，去处理更多复杂智能才能处理的事。从这个角度去看，人工智能越发展，应试教育就会变得越不重要，素质教育就会变得越重要。当然在提供素质教育的过程中，我们依然可以利用人工智能来降低练习和反馈部分的成本并提升效率。智能技术变革教育具有个性化、情境化、数据驱动、新教育生态等基本特征，它可以根据每位学生的基础个性化推荐，真正精准找到学生弱项，提升学习的效率。
人工智能催生教育的多个变革，包括教育思维模式从一维到多维，知识体系从单一到跨界，教师能力从一元到多元，教育技术从单一到复合，教材呈现从纸质到数字等。在个性化教学方面，人工智能可以通过大数据技术，来收集和分析学生日常学习和完成作业过程中产生的数据，精确地告诉老师每个学生的知识点掌握情况，老师便可以针对每一位学生的学习情况来有针对性地布置作业，达到因材施教的效果。而在教学方式方面，人工智能可以为老师提供更为丰富的教学手段，全时互动、以学定教，老师上课时也不再是只有一本教科书，而是可以任意调取后台海量的优质学习资源。
当前，图像识别、语音识别、人机交互等人工智能应用技术在教育领域都有了应用。比如，通过图像识别技术，人工智能可以将教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来;语音识别和语义分析技术，可以辅助教师进行语言口试测评，也可以纠正、改进学生的语言发音;而人机交互技术，可以协助教师为学生在线答疑解惑。教师可以利用人工智能、大数据等技术优势，帮助学生的个性化学习设计科学的、合适的学习方案。除此之外，个性化学习、智能学习反馈、机器人远程支教等人工智能的教育应用也被看好。现在市场上人工智能在教育领域已经有一些比较成熟的应用;随着人工智能技术的发展，越来越多的人工智能工具被应用于教育领域，成为教师教学和学生学习的得力助手。
作为前沿科技，人工智能在给教育带来诸多有利因素的同时，也会存在相应的挑战。在人工智能渗透进入传统教育领域带来优势的同时，也会引发一些问题。例如人工智能的出现可能会导致学生被动接受已经安排好的知识，而丢失主动分析、思考的能力;也有人担心人工智能为教师做了太多，教师的教学水平可能会下降。因此，要充分认识人工智能的优势和它可能存在的问题，做到趋利避害，真正使人工智能发挥育人的作用。正如我国教育家周仪荣先生曾经所言：科技是一把双刃剑，在它给人们带来美好的同时也带来一系列的麻烦;因此要合理利用科技，发挥它有利的一面，限制它不利的一面。只有这样，才能发挥人工智能技术在教育领域的有利作用。
总而言之，人工智能与教育的系统融合将会更好地加速教育行业改革，促进教育行业发展。人工智能未来将极大地影响教育行业;“人工智能+教育”或许不会像电商零售那样容易，需要经历一个漫长的过程;但信息时代早已到来，而教育的未来已然可期。面对当前挑战与机遇并存、困难与希望同在的形势，只要坚定信心、不断创新，中国教育行业就一定能够持续健康稳定发展。
人工智能时代企业财务会计面临的问题及对策
刘心昱青岛大学
摘要：伴随信息科技的飞速发展，人工智能时代已全面来临，科学先进的人工智能技术被广泛应用于行业各个领域。与会计行业而言，人工智能技术的应用使得传统会计发生了巨大变革，借助人工智能大大节省了人力、提升了会计核算的精准效率，在感受到受益优势的同时也让我们看到了人工智能对传统会计行业造成的巨大冲击。本文从当前会计行业现状分析出发，提出人工智能对财务会计的影响利弊，并提出应对解决之策，以期促进会计行业积极顺应时代发展转型，借助人工智能实现会计领域的变革创新。
关键词：人工智能时代；企业财务会计；问题；对策
一、前言
当前人工智能的理论和技术日趋成熟化，其应用领域也在不断扩大，从教育到医疗、从科技到金融各个行业都受益匪浅。人工智能就本质而言，是对人的智力活动进行计算分析，通过计算机技术对人的思维信息过程进行模拟的一种智能行为，形成拟人、智能化的计算机系统，以此为人们提供更加人性化的智能服务，帮助人们完成智力工作。
从1987年到2017年，从美国首开会计智能化先河到财务机器人的出现，让人工智能在会计行业实现了质的飞跃。借助财务机器人实现会计自动化操作，替代财务人员完成一些重复性、规则性、结构化的工作，有效提升了会计核算工作，成为人工智能技术在会计行业发展的重要成果。财务机器人的出现无疑给会计行业带来巨大欣喜和变革，与此同时也对传统会计形成挑战和威胁。因此，致力于研究人工智能时代企业财务会计的问题，这是当前会计领域所聚焦的热点话题，值得我们进一步深思探讨。
二、当前财务会计行业现状分析
财务会计工作涉及到社会各个行业，近年来伴随经济的持续向好，国家对财务人员的需求量也在不断攀升，高校财会专业不断扩招，会计从业人员越来越多。2017年国家会计法规定会计从业人员必须持证上岗，会计从业资格证书成为了从事财务会计工作的第一道门槛。经统计了解，2019年我国各级会计人员比例差距很大，其中初级会计、中级会计人员占据了整个会计行业的90%以上，尤其是初级会计人员高达70%以上，而高级会计人员却极度缺失，特别是国家注册会计师更为短缺。从这些数据我们不难发现，会计行业人才两极分化严重，基层会计人员已趋于饱和状态。而在人工智能时代背景之下，会计从最先传统的人工记账向电算化靠拢，再到现阶段的财务软件系统的开发应用，经过科技的不断革新，会计信息化技术日趋稳定和成熟，现代智能化财务管理已然成为当前会计行业的发展新趋势[1]。
三、人工智能对企业财务会计的积极作用
（一）会计工作效率大幅提升
目前人工智能技术主要应用于会计核算方面，传统会计模式下会计人员需要做大量基础性工作，比如整理单据、审核单据、报销费用等，这些工作尽管简单但是重复性大、机械性强，会消耗大量人力和时间。而人工智能就可以很好地解决这一问题，实现会计业务数据的高速处理输入，账单、凭证的全自动生成，促进会计相关数据信息的加快生成、会计核算的效率提高；同时给会计人员减轻大量的工作负担，让他们具备更多的工作时间和精力去处理其它财务工作。
（二）会计信息准确率有效提高
人工作业是传统会计工作的基础，会计工作人员每天要处理大量原始凭证票据、登记录入等工作，由于纯人工操作很难保证百分之百的准确率，一旦出现人为差错，不但造成返工、加剧工作量，还会影响正常工作进度。同时，由于每个人的财务水平、业务能力不同也会影响财务工作的效率和质量。那么，在日常会计工作中应用人工智能，则可以有效规避这类问题，通过人工智能减少人工操作，简化业务流程，会计数据的录入输出更为规范化，有效提高会计信息的准确率，还能规避人为操作情况下可能发生的信息造假问题。比如，使用财务机器人扫描增值税发票，系统自动设置后能够快速查验发票并将结果登记录入表格中，会计工作人员则可以直接将其转移税务部，通过财务机器人自动访问发票选择确认平台，下载增值税发票批量勾选文件，对比发票清单予以匹配并判断可否认证抵扣，再将所勾选发票批量整理上传导入到发票选择确认平台中进行抵扣进税。再如，通过人工智能操作费用报销业务，在所设定程序中填写步骤提交表单，经财务机器人严格审核，确认发票是否真伪、有无签章等，这样不仅规范了报销业务流程同时提高了会计信息的准确性。
（三）助推会计行业升级转型发展
在会计行业实现电算化的发展模式下，现在所有企业基本都有引用财务软件系统开展工作，有效改革了传统会计工作模式下的各项会计工作，如审核单据、编写凭证、登记账目、编制报表等。尽管所有的工作效率都有所提升，然而其财务信息却仍然缺少一定的时效性，无法满足企业对财务信息的及时需求。在人工智能背景下，企业的会计核算不再是单一化模式，完全可按照信息使用者的需求将业务和账务相结合，形成对应指标的财务报表，及时反馈出动态化的财务信息数据；还能按照信息使用者的偏好习惯提供个性化财务报告；尤其是能够更为全面深入的分析并处理会计数据，提高数据信息的高质高效，使其转化成企业重要的财务信息，帮助企业实现科学决策[2]。这些都助力推动了会计行业的升级转型发展，让会计工作更好地适应社会发展需求。
四、人工智能时代企业财务会计面临的问题
（一）会计信息安全风险提高
将人工智能应用于现代企业的日常财务会计管理工作中，提高了财务信息数据的分析处理能力，但同时也提高了数据的安全风险性。在人工智能背景下，财务数据达到数字化存储条件，与传统保存形式相比，数字化存储所容纳信息量更大，也更方便财务人员进行查询和使用。然而，它也存在一定的弊端，数据系统如防护措施不强，很容易遭受黑客系统的侵袭，数据在输出输入的过程中受到恶意拦截，极易造成信息的外泄，严重情况下致使重要的商业机密丢失，给企业造成无可挽回的经济损失。所以，企业在使用人工智能开展财务会计工作时一定要增强数据的安全防护，加大防护级别和力度，防范于未然。
（二）会计人员职业需求提高
在传统固定式会计工作环境中，大部分会计从业人员日复一日进行着重复性、机械性、低难度性的基础工作，而人工智能时代的来临彻底改变了这一现状，在大跨步提高常规性会计工作效率的同时，也预示着未来将有大量的一线财务工作者面临着失业再就业的风险。作为一名财务人员，要想在残酷激烈的时代竞争中站稳脚跟，则必须要满足当前社会对其提出的新标准高要求。人工智能技术的产生和应用，改变了传统会计行业的运作模式、核算方式，促进了行业升级转型，将财务工作者从重复机械化的工作中挣脱出来，使他们能够具备更多时间和精力去处理一些有分析战略性、高附加值的工作，实现传统会计向管理会计的有效变革，在企业财务预测、分析调控以及投资决策等方面发挥出专业优势和价值[3]。因此，在会计领域只有不断加强自我职业技能和水平，掌握现代化办公能力，才能适应会计行业的用人需求，不至于被竞争淘汰掉。
（三）会计人员结构需求改变
鉴于人工智能对企业财务会计工作的积极影响，也预示着未来企业所需的传统会计人员将逐步减少，大批从事基础会计工作的人员要寻求新的生存能力；同时在会计领域，将对掌握财务相关知识同时具备技术研发维护能力的高端复合型人才求贤若渴，综合应用型人才的缺口随之将不断扩大。因此，未来会计行业对人才需求的变化，必定会影响整个行业的会计人员结构产生变化。
（四）人工智能系统管理问题复杂
应用人工智能开展企业财务会计管理工作尽管益处多多，但同时在实际运作中也会产生一些较为棘手的问题，例如财务机器人在处理实际会计工作时，可能因系统错误影响财务工作、致使财务数据出错，给企业及客户造成经济损失，同时法律责任的主体无法明确追究，究竟是技术研发人员还是财务机器人本身的问题无法确定，人工智能系统管理方面没有一套行之有效的范式依据。所以，要如何管理人工智能系统也是会计行业亟待解决的问题。
五、人工智能时代企业财务会计的应对策略
（一）积极转变传统会计理念
在人工智能时代，人工智能技术的应用给企业和财务人员同时带来了机遇和挑战，总的来说利更大于弊，我们也因此看到了会计工作的高质高效运行，还有一些会计从业人员顺应需求作出的积极转变。在此形势下，作为会计人员首当其冲要尽快转变个人思想，改变传统的会计工作理念，充分认识到行业和形势的需求，明白现代会计工作的内涵，加强财务相关工作业务的学习，尽可能多的掌握一些经济管理、计算机应用等领域相关知识，打牢自身的会计业务处理能力，提升财务分析、预判、管理能力，以更扎实的财务理论和技能基础应对人工智能时代的挑战[4]。
（二）由传统会计向管理会计转型
1.提升企业财务队伍业务能力
企业首先要对财务部门组织架构进行优化调整，重新定位财务工作范围和职责，调整财务人员的岗位职责体系，对原有的财务人员进行岗位分类分工。需要注意的一点是职能定位必须要以创造管理价值为核心，才能从传统核算会计向管理决策会计转变，将财务工作的重心调整到企业财务预测分析、控制决策层面。因此企业必须要实现三个方面的转型，这其中包括财务工作内容、财务业务手段、财务工作人员的全面转型，切实提高企业财务部门的决策支持、风险管理、统筹规划能力。同时，财务工作者应深入业务部门参与过程管控，跟进执行情况，保证目标的达成；提高财务工作的前置性，构建事前分析、事中预警、事后核算反馈的全闭环财务管理模式。此外，要进一步增加财务信息化的建设，按照企业业务部门的管理需求，及时、有效、精确的为其提供财务数据的决策支持。有必要的前提下企业可另设管理会计岗位，提高企业财务管理能力。
2.重新梳理企业流程制度
在传统会计模式下，会计工作处于一种局部性、被动化状态，这种事后核算的会计形式不利于企业实现财务预测。为改变这种局面，企业必须重新梳理业务、财务的工作流程，构建财务事前预测、事中预警、事后反馈的流程，将其融入进业务流程的每个阶段，将财务管理覆盖到整个业务链，建立企业内部管理会计体系，其中涵盖有财务核算、成本控制、资金管理、预算分析、资产管理、合同管理、绩效管理等各个方面，促进企业财务管理体系和企业相关业务相互结合，让财务和业务两大部门形成合作关系，为企业各项业务的经营提供精确有效及时的财务信息和指导意见[5]。
3.积极推进业务和财务的融合
将传统会计向管理会计转型发展，企业将一部分财务人员从原来单一的工作中脱离出来，让他们参与到企业经营管理中。实施具体操作流程如下：首先将财务和业务部门相融合，让财务人员深入了解业务环节，充分了解企业的业务模式、流程以及产品相关知识；其次优化业务流程，财务人员通过业务单据收集并存储业务相关数据；最后再对业务数据进行分类加工、整理汇总，最终形成一份完整详尽的经营分析报告。经过以上的财务介入操作，对业务施行全程监控，为企业运营管理人员提供及时准确的预算监管、经营分析、决策数据，全方位参与到企业的日常经营管理之中，实现财务价值的提升【6】。
4.强化内部培训和专业人才引进
企业要想获得管理会计的全面转型，首先要对现有财务人员进行强化培训，提高他们对管理会计的认知和技能，积极鼓励他们报考管理会计师证，加强理论和实践的相互结合，并从现有财务人员中遴选一批重点培养对象进行特别培养；其次要在企业内部进行一定宣传引导，让公司的管理人员能够了解一定的管理会计知识，明白管理会计在整个企业的关键影响，引进有经验和资质的管理会计人才。通过内抓外聘双管齐下扩大企业财务管理能力，提高财务人员职业素质，为企业实现管理财务夯实人才基础。
5.充分利用信息化手段
财务工作要实现转型发展，信息化办公是必要途径，通过信息化技术实现信息数据的深度挖掘，让企业实现合理预算、集中管理、成本控制、风险管控、资产管理、财务报账等工作的有机融合，同时还可为企业运营决策提供价值参考、数据支撑，极大化的提升财务管理的效能。企业建立办公自动化系统（OA系统），对企业资源计划系统（ERP系统）进行升级，构建ERP云端系统，将OA系统与ERP系统连接，从而实现数据的自动传输，保证信息数据的同时同步和精确化，以此形成财务共享平台，促使财务和业务实现融合并进，进一步提升企业价值。例如OA费控系统的应用，可以直接进行网络报销、实现无纸化办公，解决纸质单据面对面报销问题，即便是跨区域也能完成网络审核报销流程，提高财务报销工作的效率。故此，做好信息系统功能建设将为企业向管理会计转型提供有利条件。
（三）增强企业会计信息安全防护
企业要增强会计信息安全防护意识，组织财务工作人员参与网络使用安全问题的有关培训，提高员工对信息的甄别能力、规范员工操作流程，尽量规避因个人工作失误导致的出错问题；其次，企业可成立网络维护部门或外聘网络维护专员，定期为企业的网络进行检查、维护并更新，增强网络的安全性，及时解决黑客入侵、信息拦截威胁等问题，保障财务信息数据的安全性。此外，企业应构建财务信息安全预警机制，做到防控在先、预警在前、管控有力。
（四）完善人工智能监管系统
在大数据时代，人工智能所能搜集的数据更为广泛，在目标信息之外还可能触及到一些非必要信息，可能侵犯到他人隐私或知识产权问题。为规避此类现象，则要在应用中构建相对透明公开的人工智能监管体系，将应用问责制与应用监管相统一，对人工智能的设计算法、产品研发、成果应用的全过程予以监管。同时，有必要监督应用人工智能产品的企业自觉自律，平时在管理上加以监管，构建良好的企业文化机制，重视企业长远规划发展，加强对恶意侵犯他人隐私、滥用信息数据、违背职业道德等行为的惩戒措施。
六、结束语
伴随科技不断创新发展，未来人工智能技术在财务会计领域的应用只会越来越广泛、越来越普及。作为企业和会计从业人员，应该积极转变理念，顺应新时期会计行业的变革创新，主动引入人工智能应用于企业财务管理工作中，财务人员更要积极学习新观念、新知识、新技能，提高自身职业素养和专业水平，加强管理会计意识和能力，以求适应企业对财务人员的用工需求，为企业发展获取长远经济效益贡献财务管理支持。
参考文献：
[1]曾靖.新时代人工智能对财会工作的影响及对策研究[J].福建质量管理,2020(06):76.
[2]王赟.人工智能对会计行业的影响[J].现代营销,2020(06):208-209.
[3]朱玉梅.人工智能时代企业财务会计面临的问题及对策[J].商场现代化,2019(10):127-128.
[4]王贺.人工智能时代企业财务会计向管理会计的转型研究[J].环球市场,2019(36):70,72.
[5]刘春红.浅析企业财务会计向管理会计的转型[J].经营者,2020,34(9):169-170.
[6]朱石玉.人工智能发展对会计行业的影响及应对措施[J].江苏商论,2020(08):37-40.
“智能+”时代：就业迎来怎样的机遇
原标题：“智能+”时代：就业迎来怎样的机遇？工作人员在2018世界人工智能大会现场演示与机器人打乒乓球。新华社发
马名杰郭红松绘
黄荣怀郭红松绘
吴清军郭红松绘
首届新疆智能产业博览会上，小朋友在与一款智能机器人互动。新华社发
【智库答问】
编者按
时下，以人工智能为代表的新一轮科技革命方兴未艾，教育模式、社会分工都随之发生深刻变革。5月16日，习近平主席向国际人工智能与教育大会致贺信，指出把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命。
光明智库特邀三位学界、业界专家，围绕“‘智能+’时代的就业问题”，从“怎么看”与“怎么办”两个维度，共同探讨如何调动多元力量，深化教育改革，激活就业领域的一池春水。
本期嘉宾
国务院发展研究中心创新发展研究部部长、研究员马名杰
北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室主任黄荣怀
中国人民大学劳动人事学院劳动关系系主任吴清军
就业总量不会受太大影响但就业结构会有所改变
光明智库：人工智能的快速发展，正在改变我们的生产生活。今年《政府工作报告》中又点出了“智能+”概念。请问，人工智能给就业带来的挑战有多大？新机遇又有哪些？
黄荣怀：中国社会正处于转型期，以人工智能为代表的新一轮科技革命，正影响着人们的日常生活。世界经济论坛发布的《未来就业报告（2018年）》指出，目前机器可以完成的任务时长，占当前工作总时长的29%，2022年后预计可达42%。可以看出，“智能”与行业充分融合后，就业结构会发生很大变化，这呼唤更多“新动力人群”的出现。
为适应这种需求，教育部门也在积极应对。近期，教育部印发《关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批“人工智能”新专业建设资格，在专业调整方面开始发挥积极的政策引导作用。
吴清军：评价人工智能对就业的影响，不能单纯看就业人数的增减，还要考虑对劳动生产率、社会生产总值、就业质量、就业结构、劳动力技能等方面的影响。
人类历史上，没有一次技术创新导致整个社会大规模失业。我们研究发现，从长期来看，就业总量不会受太大影响，但就业结构会有所改变。人工智能确实给一些程序性工作带来冲击，不过复杂性工作以及非程序性工作，不会受到冲击，反而会创造新的机遇。
随着信息化技术的飞速发展，市场需求将推动人才培养体系的改革创新。高校人工智能课程、专业的设置，标志着我们已经迈出了第一步，下一步还将推动经济、管理等其他学科的改革与创新。
新技术和新商业模式的发展，打破了传统工业时代的岗位设计和职业规划，在生产和服务领域，催生了一大批新职业。这背后体现的是社会分工体系正在转变，与数字经济相匹配的新职业体系，正在逐步形成。近期，人力资源和社会保障部正式发布13个新职业，电子竞技员、云计算工程技术人员等职业应运而生，折射出我国未来发展的热点领域。
马名杰：所谓“智能+”，可理解为以人工智能为主的新一代信息技术，在各行业得到广泛应用，从而改变传统的产业形态和就业方式，促进经济社会更好发展。当前乃至今后较长时期，人工智能处于快速发展阶段，对就业的影响将是一个渐进的、逐步扩大的过程。
实际上，工业革命的发展史就是“传统劳动”不断被替代、新就业岗位不断被创造的过程。纺织机、蒸汽机、自动化技术等重大技术变革都曾引发“失业恐慌”，但新技术、新业态、新产业创造了更多就业机遇，“智能+”很有可能继续这种趋势。尽管从长远看，人工智能有利于推动就业发展，但由于求职者转换劳动技能需要时间，且个体差异较大，短期内可能对就业产生一定压力。
促进教育培养模式重构
光明智库：有观点认为，我国教育多以“吸收性知识教育”模式为主，而人工智能需要通过深度学习进行，这对传统学习模式形成了挑战。未来的人工智能，很可能会让现行教育模式下的毕业生优势荡然无存。这引发了对如何进行教育改革、促进人才培养等问题的思考。您如何看待？
马名杰：随着我国经济转型升级和迈向高质量发展，大数据、人工智能等新技术被广泛应用，知识结构更新换代节奏加快，未来就业的不确定性明显提高。这就要求劳动者要具有更强的学习、适应、创新能力。
当前，各地高校在培养目标、课程设置、教法创新、实践训练、师资队伍、孵化资源等重点领域做了不少探索。但人工智能时代要求的自主学习、批判思维和创新潜质的培养，还明显不足。传统岗位劳动力能以多快的速度掌握新技能，从而满足数字经济时代的就业需求，是当前就业面临的关键挑战。所以，我国教育模式需要加快转变的步伐，满足未来就业需求。
吴清军：题中观点失之偏颇。目前很多学校都在培养“专业性”人才，大量的课程都是技术或技能教育。但这不仅仅是中国独有的问题，全世界教育领域都存在这样的问题。
为适应第三次工业革命带来的产业结构和发展特点，人才培养要求越“专”越好。未来，受人工智能冲击最严重的，可能就是这些专业性、程序性的工作岗位。但是，很多高校已经启动教育模式改革，应对上述挑战。培养方式上，已从专业性转向综合性人才培养；课程体系中，基于大量基础性课程，又增加了技术技能课程；培养模式方面，已从专业性思维培养，逐步转向解决复杂问题的思维培养。
黄荣怀：知识精加工型和知识贯通式学习，是两种不同的学习方式。前者与“吸收性知识教育”类似，强调训练“如何寻找和记忆答案”，对问题的来龙去脉不要求过多思考，是一种浅层次学习。后者与“联通主义学习理论”相一致，强调知识之间的关联、理解问题语境、提出问题以及寻找解决问题的途径。在记忆（存储）和信息加工（计算处理）方面，机器已经超过人类；但解决复杂问题方面，未来的机器难以超越人类。所以，无论是从基本生存能力，还是创新能力角度看，学生都需要从知识精加工型向贯通式学习转变。
“智能+”时代，学生之间存在“数字使用鸿沟”，作为“数字移民”的教师，如何管理“数字土著”的学生，都关乎技术与教学的深度融合问题。我们可尝试从单一的课堂教学，拓展到项目学习、探究学习等多样化情境中，激发学生的好奇心；采用“翻转教学”等方式，弥补同质化课堂的教学缺陷，满足学生诉求；优化信息化环境，提升学习效率。特别应指出，要推动教育装备等产业发展，增加对教学硬件的支持力度。
“智能+”时代，求职者该做些什么？
光明智库：人工智能技术的出现，使就业结构发生了改变。同时，新技术在推动新旧动能转化的过程中也延伸了产业链，创造了大量新岗位。广大学生、家长及再就业者、创业者都很关注的问题是：数字时代，将会催生哪些新行业、新职业，他们应该为此做哪些准备？
吴清军：数字技术发展太快，很难精准预测会产生哪些新职业、新岗位。未来就业者需要培养好两种能力，以不变应万变。一是解决复杂问题的能力，而并非简单的专业性技术能力；二是终身学习的能力，要随着技术的发展时刻保持学习状态。未来的创业者，除了具备以上两种能力外，更要培养一种自我判断的能力。创业能否成功，需要有市场预判、经营管理以及沟通交往的能力。我并不建议年轻人盲目创业，创业之前需要对自我能力进行评估，这是至关重要的。
黄荣怀：当下，智能技术领域的人才已经供不应求，如人工智能和机器学习专家、数据分析师、信息安全分析师、用户体验和人机交互设计师、区块链专家等。目前，人工智能在服务业应用较多，如客服、销售、培训和开发岗位等。除此以外，“人机协作”将成为未来的主要工作方式，如口译人员可以在智能语音识别系统的辅助下进行翻译，医生在智能诊断系统的辅助下对病人进行诊察。
《未来就业报告（2018年）》指出，2018年至2022年间，所需劳动力技能的平均转移幅度为42%；到2022年，至少54%的员工需要进行大规模的重新培训和技能提升。所以，未来就业、创业的学生非常需要提升自身的“数字化生存能力”。增强好奇心对学生来讲很重要，学会在冗杂信息中探究事物本质的能力；提高学习能力，才能适应社会发展带来的挑战与机遇；良好的自控力对提高个人能力也很关键，这是应对变革时期的“软实力”。
马名杰：我国正处于新旧动能转换进程中，技术创新瞬息万变，要准确预测十分困难。有些一度活跃的新业态、新模式，可能很快就被市场证明是失败的。归根结底，创造新岗位的主体是企业，它们抓住机遇、不断创新和试错。一般而言，新技术和新产业的发展，往往会产生人才缺口。例如，据教育部、人力资源和社会保障部、工业和信息化部等共同编制的《制造业人才发展规划指南》估算，2025年，新一代信息技术产业、生物医药和高性能医疗器械、节能与新能源汽车、新材料、机器人领域，人才缺口将分别达到450万、40万、103万、400万和450万。在快速变化的新时代，劳动者要注意提升自身对新知识的学习能力，增强对新形势的适应能力和创新能力，这样才能变挑战为机遇。
统筹多方力量营建就业好环境
光明智库：就业不仅要靠就业者的个人努力，更要靠整个社会形成合力。针对人工智能时代的全新需求，政府、学校、用工单位如何因时而动、顺势而为，为广大就业创业者创造更好的环境？
马名杰：一方面，要加快推进我国教育体制改革。从短期看，加强技术和职业培训以及终身教育的政府扶持力度，支持离岗人员再培训；鼓励多种形式的创业，如支持“零工经济”的新工作方式，提高跨领域的劳动力流动性。从中长期看，要重视培养学生的科学精神、创造性思维和创新能力，在培养机制、课程体系、教学方法和考核方式等方面，深化教育改革。另一方面，要破除制约企业创新的各种束缚，完善新产品、新业态、新技术标准，坚持宽容、审慎地监管，营建鼓励创新、公平竞争的市场环境。
黄荣怀：政府除了重视智能技术的发展，加大投入力度，重视人才培养以外，还需要营建城市智慧学习环境，充分利用好公共场馆设施，为公民终身学习提供保障。在社会治理中，也可引入智能技术，提高治理的有效性。学校可在突破关键、共性的产业技术瓶颈上下功夫，积极组织开发基于人工智能的教学实验项目，建设人工智能实验室，并与社会对接。
吴清军：适应智能时代要求、完善教育体制改革的良好政策环境正在逐步形成。我们要看到，中国已置身于经济全球化中，要创造更好的环境，无非有两点原则：一是保持充分、平等的市场竞争才能带来创新动力，营造创新的环境；二是以包容审慎的态度对待创新，才有可能应对第四次工业革命对传统产业结构、社会结构产生的巨大冲击。
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万物互联时代，人工智能发展的机遇和挑战
原标题：万物互联时代，人工智能发展的机遇和挑战今天的人工智能，已经开始影响到每一个行业，并且对每一个职业都重新定义，甚至是能够影响到一个人的生活和工作。它的影响无所不在。此外，人工智能带给我们的改变是显而易见的，甚至远超过我们对它的想象。
中国人工智能发展高歌猛进，近几年有越来越多的AI企业集中在北京、广东及长三角，占据中国人工智能企业总数的百分八十四，AI影响力也着重在这几个区域得到体现。
人工智能影响力的重要指标之一是AI技术专利数量。2011年之后，中国在人工智能领域有明显的增长和进步，比如机器人、计算机视觉等应用层专利，增长幅度变快。
随着目前云计算技术和大数据技术等计算机技术的成熟发展，以及国家政策扶持下的大环境下，毫无疑问，是人工智能研究发展的最好时代和生机。正如李开复总结到的人工智能四波发展浪潮，这将是中国发展的好机会，尤其在互联网上，我们已经占了世界的半壁江山，借此海量数据崛起的科技技术，是我们的一个优势。
政策方面，中国政府高度重视人工智能在国内的发展，并且印发了相关的发展规划，要求加快创新驱动，抓住人工智能的发展机遇，积极大力培育壮大人工智能等新兴产业，构建新一代人工智能基础理论体系和关键技术体系，加快培养聚集人工智能高端人才。这些政策可以说是对人工智能下足了功夫，以此带动相关产业的转型升级。
技术层面，基于互联网大数据技术和深度学习技术的成熟发展，在人工智能领域已经积累的大量的数据，为大数据技术、云计算技术和深度学习技术的成熟应用奠定了基础，让人工智能技术在最近几年得到爆发。而我们人类真是有赖于人工智能技术的发展，正在大步迈向解放生产力和变革生活方式的人工智能时代。
展开全文在应用上，人工智能很好的结合实际场景，落地到的医疗、教育、金融、家居、园区等，为各行各业带来了巨大的发展机遇，它也逐渐改变了我们的生活方式，让我们更快的踏入到人工智能时代。而且能够引领新一轮的科技革命，成为促进传统产业转型升级的核心驱动力。
另一方面，人工智能给我们带来便利和机遇之时，也给我们带来了挑战。
根据麦肯锡全球研究院的报告对全球800多种职业所涵盖的2000多项工作内容进行分析后发现，全球约50%的工作内容可以通过人工智能技术实现自动化。人工智能这项影响面广的颠覆性技术，带来了改变就业结构、侵犯个人隐私、冲击法律与社会准则等问题。我国在大力发展人工智能技术的同时，必须高度重视可能带来的风险与挑战。这其中包括对人工智能监督和控制的政策标准、人工智能涉及到隐私安全性和人工智能技术瓶颈这三方面。
人工智能领域的机遇和挑战并存，根据中国的人工智能发展战略目标，到2020年人工智能产业成为中国新的增长点，人工智能核心产业规模将超过1500亿元，可以带动相关产业规模超过1万亿元。特别是在家居、制造业、物流、金融等领域重点开展人工智能应用试点示范，推动人工智能规模和应用，基于人工智能全面提升中国产业发展智能化的水平。
这就是当前万物互联和人工智能给产业带来的变革作用。
互联网给我们带来了人工智能的发展，反过来，人工智能也促进了互联网行业，这两者共同发展，涌出了一批新兴人工智能企业。广东您好科技是一家专注于人工智能机器人定制的高新企业，在智能互联方面，为用户提供人工智能的解决方案，包括政务、博物馆、地产、景区、家居、园区及智慧城市等行业提供定制服务，为用户搭建以人工智能技术为基础的智能化平台，帮助用户提升提升品牌竞争力。返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能时代政府治理模式的变革与创新
当今时代是一个人工智能不断崛起的时代，大数据、云计算和认知技术的突破，加之国际互联网、物联网等层面信息交互的日益紧密化，为新一代人工智能的发展壮大提供了绝佳的外部环境。根据中国电子信息产业发展研究院的相关统计，2018年，全球人工智能市场规模将由2015年的1683.9亿元增加到2697.3亿元，复合增长率为17%。而中国人工智能市场规模也将由2015年的203.9亿元增加到2018年的360亿元，复合增长率将达到21%。中国人工智能产业的发展速度要高于全球平均水平。尤其是近年来人工智能在计算、检索、病虫害测报和天气预报等领域的广泛应用，其效率水平已大大超越人类智慧，给社会生活和生产发展带来了积极效应。人工智能时代的到来，也为深化政府治理变革提供了全新途径，在优化升级政府治理模式的过程中带来了不可忽视的积极价值。
首先，人工智能的崛起为有效控制政府规模提供了现实可能。所谓政府规模，即基于一定组织原则所组成的各级政府和各个部门的总和，是由政府的机构、职能、权力和人员等各类有形和无形要素构成的有机整体。既有研究已经表明，政府规模既非越小越好，亦非越大越好，政府规模过小极易诱发“市场失灵”，政府规模过大则不利于居民幸福感的提升。在强化政府治理能力的进程中，必须建构适度性的政府规模，这也是现代政府治理模式变革的基本取向。
改革开放以来，我国政府虽历经多次机构改革，但依然未逃出“精简—膨胀—再精简—再膨胀”的怪圈。如何对政府规模做出有效控制依然是摆在当前我国政府治理模式变革层面的一项重要议题。人工智能的诞生为这一难题的化解提供了新路径。政府规模很大程度上取决于其对治理范围、数量的界定及相关事务的复杂程度，其间任一层面的实现都要以相关数据的分析和把握为基本前提。
人工智能的发展为优化处理海量政府数据提供了可能，通过机器学习和精准算法，人工智能排除了人为因素下的生理局限，可以实现对数据更为科学的分析与整合，进而提出前瞻性的决策方案。在人工智能环境下，多部门的协同治理因智能终端的嵌入而变得更为简洁，这不仅使得治理主体从简单劳动中解放出来，达到降低人力成本的治理目标，而且也有助于推进治理过程的扁平化，在打破行政壁垒的过程中，更好地理顺政府与市场的关系。显然，这些对于促进政府规模的精简和适度化发展都是有积极意义的。
其次，人工智能的崛起为强化政府效率提供了技术支撑。政府效率，简言之，即政府在投入和产出之间的比率。作为公共行政学的核心命题，政府效率既是政府发展的基本要义，也是政府治理模式变革的重要目标。近年来，随着我国行政体制的不断发展与完善，我国各级政府的效率虽得到了显著提升，但受制于计划体制下传统治理模式带来的惯性影响，新时代政府效率的提升依然面临诸多障碍，尤其同民众的诉求相比还存在一定的差距。对此，党的十九大也明确提出了推进“效率变革”的发展要求。政府效率的强化不仅需要制度的完善，也渴求政府在治理工具上的突破创新。
人工智能的发展恰恰为此提供了便利。一方面，人工智能的嵌入有效节省了政府的财政支出。人工智能不仅具有优于常人的精确性，同时也更为便捷和快速，以办公自动化为例，根据德勤报告的数据显示，通过自动化计算机执行的常规任务，在全球低端范围内每年可节省9670万个小时和33亿美元，在高端范围内每年甚至可节省12亿个小时，并因此省下411亿美元。可见人工智能在控制政府规模的同时，也为节省财政支出和提升政府灵敏度提供了有效载体。另一方面，人工智能的使用也有效强化了政府治理主体的能力。高素质的参与主体是政府效率提升的基本前提，人工智能的嵌入也打破了以往事事亲力亲为的主体运作模式，深度学习、遗传算法等的介入赋予了机器本身一定程度的自主研判和自主决策能力，在人工智能环境下，传统行政模式下的人浮于事、素质低下等问题得以化解，由此在提升积极性的过程中便为推进政府治理效益的最大化带来积极意义。
最后，人工智能的崛起也极大地提升了公共服务的有效性。公共服务是政府的天职，正如丹哈特(ＲobertB．Denhardt)所言:“政府的重心在于服务的直接供给”，在于“建立集体的、共享的公共利益观念”。作为公共行政的核心理念，公共服务同样也是政府治理变革的价值目标。人工智能对于政府公共服务质量的提升，其价值主要体现在两方面:
一是拓宽了政府的公共服务渠道。在传统模式下，政府公共服务主要通过建构固定平台的途径加以实现，受人力、物力和工作区间的限制，往往存在服务供给不融洽、不及时的现实问题，互联网和大数据的发展一定程度上强化了服务过程的开放化和透明化，但传统的窗口服务模式依旧占主导地位。人工智能的嵌入在政府与民众之间形成了一个全新的连接点。通过创建综合的决策树算法模型，并将其同公共服务大数据进行结合，人工智能可对服务内容做出基本判断和调整，并确保一些技术性难题在远程终端实现自动解决，由此就能打破公共服务的时空局限，让民众对公共服务的接收变得唾手可得。
二是提升了政府公共服务的个性化。公共服务的过程也是民众诉求信息不断集聚的过程。面对海量的诉求信息，人工方式很难做出准确归类，借助于神经网络和遗传算法等程序，人工智能可便捷地实现对相关信息的收集和整理，并形成个体性的数据档案，这就解决了传统模式下的信息盲区，为改进公共服务流程，构建个性化的公共服务模式提供了必要准备。
(三)人工智能给政府治理模式变革带来的挑战
正如霍金(StephenHawking)指出的，人工智能的崛起既是人类文明的推进者，同样也可能构成人类文明的终结者。事实上，对于政府治理模式的变革而言，人工智能同样也是一柄“双刃剑”，其在提供巨大便利的同时，也带来不可忽视的风险和挑战。
其一，人工智能的嵌入对传统的行政伦理带来前所未有的冲击。行政伦理作为公共行政领域中的角色伦理，决定着公共行政本身的性质、目的、责任和义务。政府治理模式无论怎么变，都必须遵守基本的伦理逻辑。人工智能的嵌入改变了传统的游戏规则，使行政伦理开始面临“踩空”的危机。从行政主体的角度看，人工智能的嵌入极易导致主体责任的缺失。在传统行政模式下，人是行政行为的不二主体，任何行政行为的产生均体现了人的主观意志，并承担相应的行政责任。人工智能的参与一定程度上实现了对人的行政行为的替代，使行政方案、行政决策等体现出了机器意志，由此必将削弱行政行为的合法性根基，导致行政责任出现主体不明和模糊化的危机，这对于行政权威性的维护是极为不利的。
从行政相对人的角度看，人工智能的嵌入也可能造成更大的行政偏见问题。人工智能的参与，依赖的是其内部的精确算法，表面上看其似乎减少了公共行政中的主观因素，但精确算法作为以计算机代码表达的意见，本质上还是人造的，必然体现原初设计者和开发者的主观意志和选择，并将其主观偏见带入精确算法系统，在缺乏人类伦理引导的前提下，人工智能极易通过固定的程序将这些偏见甚至歧视扩大化，给行政相对人造成更大的伤害，进而加剧行政过程的紧张化。
其二，人工智能的嵌入也可能引发新的政府信息安全问题。信息化和大数据时代的到来，使得政府信息安全问题变得日益重要，2013年美国“棱镜门”事件的曝光已充分印证了这一点。而人工智能时代的到来将掀起一场比互联网更为猛烈的变革，必将给政府信息安全问题带来更大的考验。一方面，人工智能给政府机构遭受恶意攻击留下了“可乘之机”。人工智能技术的不断普及虽带来了巨大的便利性，但其所依赖的学习算法同样有其“笨拙”的一面，在人为干扰下，程序很容易就出现“失算”的尴尬局面。一些黑客极有可能利用程序漏洞绕过内部的防火装置，让智能失去效用，如通过修改数据源使图像和语音识别系统失去甄别能力，进而从事欺诈犯罪活动等，就是近年来时常见诸报端的典型案例。相关统计显示，2016年以来发生的网络攻击事件中，与人工智能相关的事件就占到了六成。
另一方面，政府治理主体和公民个体将面临更大的隐私泄露危机。当前的新一代人工智能是以大数据为根基加以运作的，数据已成了人工智能时代的“新石油”。人工智能时代无处不在的智能终端无疑加大了信息泄露的危机，尤其是机器本身在深度学习中大量敏感数据的交互使用，不仅使人类隐私暴露在人工智能之下，而且极大地削弱了人类对于数据和信息的控制和监管能力，使敏感数据和关键信息游离于人类视野之外，一旦泄露将引发更大的危机。因此，同传统的安全隐患相比，人工智能时代的信息安全更加兼具瞬间性和破坏性的特色。面对人工智能的不断壮大，政府如何展开进行信息和数据资源的保护已成当务之急。
二、直面人工智能:我国政府治理进程的客观省察
(一)人工智能时代我国政府治理进程的经验积累
从历史发展进程看，我国的人工智能大致起步于改革开放之初，40年来在党和国家的高度重视下，我国人工智能技术获得了突破性的发展。随着人工智能的不断壮大，近年来我国各级政府也进行了积极探索和应用，并积累了一些初步经验和成就，为完善政府治理体系提供了重要支撑。
其一，电子政务和政府大数据平台的飞速成长，为人工智能的政府应用奠定了现实根基。数据和信息是推动人工智能运转的基本要素，这决定了人工智能要在政府治理层面实现有效嵌入，就必须以政务信息化的实现和政府大数据资源的壮大为根本前提。经过近十多年来的飞速发展，我国电子政务以基础设施的投入和建设为重点，以核心业务系统的建设为关键环节，已取得了较为突出的规模和成果。相关统计显示，截至目前，我国中央层面各级党政机关政务网络覆盖率已达到100%，省市一级的电子政务网络覆盖率基本达到80%以上，区县的政务网络覆盖率也达到了50%，“互联网+政务服务”建设已取得初步成效。
与此同时，随着政务信息化的不断深入，近年来各级政府也积累了大量与公众生产生活息息相关的数据资源，由此也推动了各级政府大数据资源和平台建设的重大突破，其中不仅一些重要的数据库，如国家统计数据库、国家人口数据库、工商系统企业法人数据库等得以基本建成，而且为了更为有效地实现数据公开和便民服务，目前各级政府的大数据平台建设也实现了突飞猛进，尤其是近两年一些地方政府大数据共享平台和政务系统纷纷上线，在强化和提升政务服务效率和精准性的基础上，为下一步人工智能的嵌入打下了坚实根基。
其二，相关政策和法制建设的不断跟进，为人工智能嵌入政府治理提供了基本的制度框架。从间接层面看，为有效应对各类风险和危机，近年来我国在大数据和信息安全领域的相关法规不断推出，尤其是包括《中华人民共和国政府信息公开条例》(2007)、《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(2015)及《政务信息资源共享管理暂行办法》(2016)等国家层面相关政策和法规的颁布，为推进政府信息资源的规范化应用提供了法治保障。统计显示，目前我国信息治理层面的相关法规已高达100多件，其中行政法规20多件，部门性规章40多件，地方性法规则有50多件，涉及到个人信息保护、网络侵权预防和网络犯罪惩治等多个领域。
正是这些间接性法规的不断完善，为人工智能的嵌入应用提供了基本的法治框架。从直接层面看，为抢占人工智能发展的战略机遇和先发优势，近期我国人工智能领域的直接性政策条例亦不断问世，其中国务院于2017年7月下发了《关于印发人工智能发展规划的通知》，该通知不仅基于全国层面对我国人工智能发展的战略态势、战略目标等做出了明确，而且对政府治理层面上的部署和任务也做出了规划。在此之下，近期包括上海、浙江、江苏和贵州等省市也纷纷出台本区域的人工智能发展的具体实施意见，这些政策法规的不断推出，直接构成了当前人工智能嵌入政府治理的法治根基。
其三，在技术和政策环境的双重激励下，政府治理层面的智能应用初露端倪。人工智能的根本价值在于应用。目前，人工智能虽未完全嵌入我国政府的治理实践，但在一些关键项目和重点领域，人工智能已然开始介入其中，并发挥出了前瞻性的作用。如为了有效应对城市管理难题，提升城市交通治理绩效，2016年杭州市政府同阿里巴巴集团进行合作，利用阿里云技术成立了“城市大脑”国家新一代人工智能开放创新平台，对整个城市交通状况进行全局实时分析，并提供自动调配公共资源以实现交通调配的最优化。数据显示，“城市大脑”智能平台运作以来，杭州市中心的交通效率提高了3%至5%，部分路段的效率甚至提高了11%以上。
为了助力精准扶贫工作，确保按时完成脱贫攻坚任务，2017年，安徽省扶贫办也联合当地科技企业启动了基于人工智能的大数据精准扶贫平台项目，通过该平台不仅可以了解到最需要扶贫的对象，并针对性地做出及时帮扶，同时也可利用平台在省内乃至全国找到最合适的项目，以实现扶贫和被扶贫对象之间的智能匹配。而为了提升政府的公共服务效率，广州市政府近期则通过公开招标的途径，以搭建全市统一的政府智能机器人云平台，通过将广州市的政府知识库和业务系统进行对接，建成智能政府服务体系，为公众提供全天候、全覆盖的智能政府服务。可见，人工智能在我国政府治理层面的初步试水，有效促进了政府治理模式的变革和升级，为提升公共治理和公共服务水平提供了技术支撑。
(二)人工智能时代我国政府治理进程的现实缺憾
人工智能的嵌入推进了我国政府治理模式的变革，但整体而言目前我国各级政府机构的人工智能应用还处在起步阶段，对人工智能技术的应用尚不如商业机构，尤其同欧美一些发达国家相比，我国政府治理进程中的人工智能技术有待进一步跟进，其中还存在一些现实缺憾亟需破解。
其一，从政府主体看，体制性壁垒难以突破，政府治理进程中的人工智能缺乏支撑能力。人工智能的发展和嵌入，实现了对政府治理模式的重新定义。正如法学教授吴汉东所言，智能革命的出现必然会对当下的公共管理和社会秩序带来挑战，并客观上要求国家在治理体制上做出发展创新。然而，遗憾的是近年来我国政府的智能化水平虽在不断得以提升，但政府治理体制却很大程度上依旧未跳出传统体制的基本框架，其中不仅各部门和各机构间实现条块分割，而且上下级之间关系存在事实上的单向度化，一旦遇到公共突发事件往往是首先逐级向上进行汇报，然后再展开决策部署。
客观而言，这一体制虽在传统环境下为稳定政府架构和社会秩序带来了积极意义，但随着社会的转型发展其弊端亦不断得以凸显，如机构设置的臃肿化、决策周期的冗长化及不断扩张的行政成本等，进而带来政府回应社会诉求的呆滞与迟缓。显然，这同人工智能嵌入政府治理的初衷是存在逻辑冲突的。人工智能吁求的是适应性强和高度灵活性的体制模式，其发展和应用呼唤的是政府治理过程的扁平化与网络化，并在此基础上实现各主体之间的协同配合与互动互通，这是人工智能的应用实现最优化的基本前提，同时也恰是传统的科层制模式难以支撑和实现的。近年来国内一些地方智慧政府建设的实践也充分表明，如果治理模式不能实现从“人找信息”向“信息找人”的彻底转变，则人工智能在政府治理的应用就无法摆脱边缘化的困境，其智能化的效果也必将大打折扣。
其二，从数据来源看，信息孤岛劣势较明显，政府治理进程中的人工智能缺乏联通能力。人工智能的发展和应用以大数据的内在驱动为载体和依托，如前所述，数据和信息构成了人工智能发展和运用的基本前提，然而正是囿于科层制环境下条块分割的政府治理模式，在导致人工智能支撑能力不足的同时，也在客观上引发了政府治理系统内部数据传播中的“孤岛效应”，并进一步对人工智能赖以为生的数据和信息资源的有效流通形成了内在阻滞。
从信息科学的视角看，信息孤岛作为相互之间信息不共享互换、信息与业务流程和应用互相脱节的计算机应用系统，既造成了信息和数据资源的浪费和重复建设，而且也是阻碍信息和数据功能最大发挥的重要根源，这显然也构成了人工智能发展和应用中的大忌。目前，在我国各级政府的治理进程中，受体制壁垒的约束，各部门在数据库的建构和运作中还缺乏统一的标准和规划，而且各部门的数据资源与信息系统均由自身监管和操作，相互之间无论是在操作系统、网络协议、语义表示、数据库类型乃至硬件管理平台上均存在诸多差异性，尚不能充分做到信息流通和数据共享，严重阻碍了人工智能嵌入过程中的信息联通能力的有效发挥。加之部分地方政府机构数据共享理念和共享动力的缺乏，更加导致政府治理中信息孤岛现象的增多。当下要推进我国政府治理中的人工智能真正做到“触类旁通”，则积极突破数据和体制壁垒，实现数据资源的有效整合与共享是当务之急。
其三，从实践应用看，政企间缺乏有效协作，政府治理进程中的人工智能缺乏创新能力。科技企业是人工智能的生产者和创新者，一个国家科技水平的提升，很大程度上就是在其科技企业的带动下实现的。全球十大科技公司，美国就独占8席，这是美国成为全球科技强国的命脉所在。政府作为宏观调控的主体，本身并不生产人工智能，其很大程度上是作为人工智能产业的管理者、服务者和推进者的角色存在的，同时其自身亦是不可忽视的实践应用者。
从产业发展的角度看，人工智能的发展需要政府的政策激励和管理创新，而从政府治理的角度看，政府要提升自身对人工智能的驾驭能力，则离不开同科技企业的有效合作，由此才能在技术应用上形成源源不断的驱动效应。近年来，包括美国、日本和欧盟等发达国家与地区，均加大了同本国科技企业的合作力度，以期通过智能技术的运用，为完善基础设施和提升公共服务带来积极意义。相比较而言，我国各级政府在该领域的开拓显然要滞后许多。目前，除了上海、广州、杭州等少数几个发达城市的地方政府，通过签署战略合作框架协议或共建创新孵化基地等途径，实现了政企间的人工智能合作外，国内其他省区市还有待进一步实现跟进，尤其是部分地方政府经济效益至上，缺乏远大眼光。在某种程度上，正是政企有效合作的缺乏，制约了政府治理进程中的人工智能创新能力的提升。
其四，从研发主体看，专业性人才过于稀缺，政府治理进程中的人工智能缺乏发展能力。专业性人才的拥有率是人工智能能否有效嵌入政府治理各层面的关键环节。人才数量的多寡，相关领域研发水平的高低，直接关系到人工智能本身的发展能力。人工智能的基本特性及其学科属性决定了其专业性人才不仅需要掌握数据挖掘分析、语音图像识别和自然语言处理等技术层面的相关知识，同时也要善于在应用层面上对客观状况做出分析，由此其才能结合实践开发出更富科学性和前瞻性的智能机器。谷歌AlphaGo之所以能够大获全胜，同其设计师哈萨比斯(DemisHassabis)本人就是天才棋手不无关联。也即，人工智能的专业研发人才必是集专业技术与行业实践于一体的复合型人才。
相关数据显示，截至2017年第一季度，全球人工智能领域的专业性人才数量为190万，其中美国的相关人才总数超过了85万，占全球第一位，目前中国的人工智能专业性人才仅有5万余人，人才供应短缺状况极为严重。而且同国外人工智能领域较为全面的发展态势相比，目前国内的人工智能专业性人才，主要还是面向企业治理和电子商务等层面展开技术研发，如产品推荐、计算广告和股市走向预测等，直接针对政府治理和公共服务领域的人工智能技术发展不足。可以说，这一层面专业性研发人才的不足，直接构成了人工智能嵌入政府治理的现实阻滞。
三、善用人工智能:我国政府治理模式的突破创新
人工智能时代的到来，为深化政府治理变革提供了全新环境，同时也为政府治理模式的突破创新提出了新的诉求。近年来在互联网和大数据技术的驱动下，人工智能可谓如虎添翼、发展迅速，并在事实上构成了各行各业转型升级的新动能。面对人工智能蓬勃发展的态势，我们认为，过度警惕无异于故步自封，与其担忧未来不如乘势把握现在、善加利用。政府作为公共管理主体更应树立积极姿态。当前积极推进人工智能与政府治理的深度融合，以建构适应时代诉求的“智能政府”可谓恰逢其时。基于上文的理论分析和实践总结，我们认为，当下应重点做好如下几方面工作:
（一）创新行动理念，提升对人工智能嵌入政府治理的重要性认知
理念是行动的先导，人工智能能否在政府治理层面上发挥最大功效，并为优化公共服务带来积极意义，首先就取决于多元治理主体对其的认知态度。自AlphaGo以大比分击败人类职业棋手以来，人们对人工智能的态度也日趋复杂化，一方面既惊喜和钦佩于人类在智能技术上的突破性壮举，另一方面对人工智能优于、胜于乃至淘汰人类的担忧也与日俱增，包括史蒂芬·霍金在内的一大批科学家均表达了忧虑之情。笔者认为，从科学技术本身的长远发展看，这种担忧可谓不无道理，但从人与科技关系的当下境况看，这种担忧不应被扩大化。人工智能诞生半个多世纪以来，虽历经多次由弱到强的发展和形态演变，但其始终都“未摆脱技术的身份”，都未超越“对人脑工作方式的模拟”的逻辑框架，即其本质上都是对人脑逻辑思维能力的强化，是作为“人脑的延伸物”而存在的。
虽然现有的人工智能在某些层面和维度接近、达到甚至超过了人类智能，但其作为人类创造物的工具性色彩依旧没有改变，也即从人与技术的关系看，人工智能本质上是属人的。人类离具备自我意识的超强人工智能还有很长一段路要走，正如百度深度学习研究院副院长余凯指出的:“担心人工智能的威胁，就好像担心火星上人满为患一样，是不切实际的。”人工智能的当下境况决定了我们必须树立积极姿态，既把握长远规划又正视现实挑战，唯有树立前瞻性的行动理念，才能确保人类在人工智能的发展中始终立于主导地位。
对此，各级政府在嵌入人工智能的过程中应着力做好两方面的工作:一方面，应着力推进各级政府机构树立起智能治理的科学理念。各级政府是实现公共治理和公共服务的根本性主体，也是推进社会经济发展的主导力量。人工智能能否科学嵌入政府治理实践，并安全有效地发挥出辅助效用，很大程度上取决于政府治理主体的态度和看法。人工智能的壮大为政府治理的智能化提供了契机，“智能治理”(Intelligentgovernance)，就是各级政府机构综合运用人工智能和现代信息技术，以提升政府服务绩效为根本点，对各类资源进行智能化整合和配置，以推进公共治理和服务实现科学化、精细化的实践活动。
显然这一目标的实现，以政府主体治理理念的创新为基本前提。当前必须通过政策引导，增强各级政府机构的智能治理意识，促其积极打破对人工智能的不良偏见，以在不断盘活政府大数据的过程中，实现治理过程由数字化向智能化的跃进提升，进而形成以人工智能为支撑的公共政策导向。另一方面，要着力提升多元参与主体的数据素养和技术素养水平。人工智能既是数据的集合也是技术的升华，其科学应用需要多元主体的协同配合，尤其是对政府治理中相关数据挖掘离不开社会力量的参与支持。显然，要达到最优境界也需要以多元参与主体良好的数据素养和技术素养为基本要件，这就需要通过教育促其在数据意识、智能技术应用能力等方面实现综合提升，以良好的主观认知能力配合政府主体做好智能治理的实践工作，从而为推进政府治理过程的智能化水平的整体提升做出积极贡献。
（二）创新主导模式，建构人工智能嵌入政府治理的配套管理机制
正如诺斯(DouglassC．North)指出的，制度是社会的游戏规则，规定了人与人之间的行为范式。人工智能时代政府治理变革的现实缺憾迫切需要相关机制的发展创新，这其中首要的就是政府作为主导主体在管理机制上的跟进创新。对此，当前应重点做好三方面的工作:
(1)建构形成专业性的领导机制。领导是组织的核心，人工智能科学嵌入政府治理的关键在于领导，提升政府治理的智能化水平，需要通过完善干部选拔机制，铸就一支兼具智能治理理念和实践经验的新型领导队伍，如借鉴国外经验成立相关的管理委员会，或设置专门的首席人工智能官(CAIO)等，使其成为智能政府建设的中坚力量，确保政府在人工智能应用中始终把握主动。
(2)建构形成多元主体间的信息共享机制。人工智能对数据和信息的依赖性，决定了其科学嵌入政府治理的过程必定是政府在数据和信息上实现有效连通和安全共享的过程，对此也应以相关机制的发展完善来提供支撑，如利用电子政务系统形成统一的数据共享平台，对各部门的信息流通作出协调，并基于党务和政务公开的相关法规切实推进信息公开，以在打破科层制壁垒的前提下为提升智能治理水平提供数据支撑。
(3)建构形成相应的伦理矫正机制。人工智能对行政伦理的挑战必须给予正视，但决不能就此而因噎废食，人工智能毕竟只是一种治理工具，其在政府治理中的很长时间内都无法取代政府主体而单独活动，因此当其在面对和处理公众诉求时，同样需要作为根本治理主体的人的筛查与补正，这同样需要通过机制建设做出安排，从而推进人工智能环境下的行政伦理流程实现“伦理诉求—伦理盲区—伦理矫正”的有效转变。
（三）创新治理模式，建构以人工智能为核心载体的政府善治机制
推进各级政府实现由管理型向治理型的转变是现代政府理论的核心要义，但治理本身亦非万能，其同样也会面临失灵的危机。显然这一境况在人工智能环境下也不会改变。唯有实现政府同社会的合作善治才能有效将其克服，并化解人工智能环境下可能引发的政府信息安全问题。而要建构和形成以人工智能为载体的政府善治机制，就必须着力做好两个层面的具体工作:
(1)建构和形成针对政府治理的智能化处理系统。这里的智能化系统，就是政府机构实现由现代通信与信息技术、计算机网络技术和智能控制技术等汇集而成的应用性智能集合，这其中既要基于政务信息网络化的角度，强化对政府治理的数据挖掘系统和数据存储系统的建设力度，以推进政府治理进程中的各类非数值型、非结构化数据的有效整合与动态管理，也要基于政府治理需要有选择性地引入人工智能技术，如语言识别技术(ASＲ)、图像识别技术(IＲT)以及自然语言处理(NLP)等，以在人机交互过程中提升对政府治理数据的处理效率，并在此基础上形成由知识库、数据库、推理机、解释器和知识获取等组成的政府治理专家系统，从而为政府善治的实现提供坚实根基。
(2)创新以人工智能为基础的政府治理流程。智能化系统建构的根本取向在于应用，政府善治的实现及其优势的发挥也必须以智能处理流程的创新为保障。如通过人工智能对政府治理数据的优化处理，将传统办公自动化系统改造为智能办公系统，实现对政府监管对象和服务对象的自动感知、智能识别和跟踪，并针对性地提出解决方案等，由此在实现智能化的办公、监管、服务和决策的过程中，推进政府治理能力实现不断提升。
（四）创新协作模式，建构政企间在人工智能领域的深度合作机制
正如前文所言，科技企业构成了当下全球人工智能产业发展的主力军。Google、亚马逊、苹果、微软等国际科技巨头很大程度上引领着全球人工智能科技和产业的发展走向。近年来，随着国家在科技创新领域的不断重视，国内相关企业的科技水平也不断提升，如阿里巴巴、百度、腾讯和华为等企业也在人工智能的多个技术领域达到了全球领先水平，这些企业的崛起不仅推动民众生产和生活模式的改变，同时也为政府治理的智能化转型提供了现实支撑。提升政府治理的智能化水平，迫切需要形成政企间深度协作机制，以达到借势运力和借智发展的重要目标。
对此，一要借助科技企业的技术优势，形成政府治理的智能技术引入机制。人工智能本身是一个关涉多重技术的有机整体，在不同的行业和领域，其关联性技术必然存在差异。对此政府既要积极通过研发外包的途径，将相关的人工智能技术交给专业化的科技企业加以完成，促其通过定向研发打造契合政府治理需求的人工智能软硬件，以确保人工智能同政府治理形成内在的兼容性，同时要着力推进智能技术不断走入政府治理实践，如重点选取环保、医疗和交通等大数据资源较为完善的治理领域进行探索，以在实践应用中推进相关技术的不断发展和完善。
二要借助科技企业的智力优势，形成政府人工智能人才的培育机制。人工智能的嵌入对人才素质的新要求，呼唤政府人才培养上的相应创新。对此同样可通过政企协作的模式加以实现，如聘任企业研发人员担任政府智能治理的技术顾问，或邀请企业研发团队给予技术培训、开展知识讲座等，帮助政府提升人工智能的应用能力和水平，由此形成一批既具备过硬政治作风，又熟谙人工智能技术的复合型人才，使其在政府智能治理岗位上发挥出应有的用武之地。
（五）创新评估模式，建构政府人工智能应用状况的科学评估机制
评估，简言之即评估主体运用科学的标准、方法和程序，对评估对象的发展动态、业绩水平等进行论证和考量，以分析和判定是否需要加以完善、创新或废止的过程。作为管理学范畴，这一操作实践最早发轫于工商管理领域，随着公共治理范式的逐步转型，近年来政府治理层面的评估实践也开始出现，如对政府绩效状况的评估，有关法治政府状况的评估等。随着人工智能的壮大及其在政府治理层面的不断嵌入，开展对政府人工智能应用状况的评估已成当务之急。尤其是当前人工智能技术整体上还处在较“弱”的发展层次上，其无论是在对抗恶意攻击上，还是在认知、感知行为上都还较为“愚钝”，在这种情况下，适时建构相关评估机制就更显迫切。
在具体的应用实践中，这一机制应重点从两方面展开:
(1)在评估过程的设定上，应基于人工智能嵌入应用的可能性风险为核心，对政府治理层面的数据存储系统、云计算平台以及人工智能的神经网络架构、注意力模型、语言和图像识别系统、自然语言处理系统以及机器学习中的目标函数、损失函数等作出全面评估，并以此作为完善技术和改进相关机制的重要参考，以尽可能堵塞人工智能应用中可能出现的现实漏洞，确保政府应用过程的安全、畅通与和谐。
(2)在评估主体的设定上，为确保上述评估过程的有效展开，在坚持政府作为人工智能应用主体内部评估的同时，必须适当引入社会层面的参与式评估主体，包括科技主体的技术评估，治理对象的体验状况评估等，以尽可能地提升评估过程的科学性和全面性，推进政府治理层面的人工智能应用紧跟时代发展步伐，为推进政府治理体系和治理能力现代化提供有效支撑。
四、余论
如果将传统的信息科技(IT)时代视为信息爆炸时代，当下已具备相当体量的数据处理技术(DT)时代为知识爆炸时代，则下一站的人工智能(AI)时代就是典型的智能爆炸时代。尤其是近年来在互联网和大数据技术的推动下，全球人工智能产业已呈现出蓬勃发展的态势，人工智能在各领域的应用范围也不断扩大。谷歌AlphaGo的大放异彩已使人类认识到AI的强大之处。种种迹象表明，对人工智能的争夺必将成为未来世界各国竞争最重要的场域之一，中国没有任何空间和理由可以犹豫和后退。
对于政府治理主体而言，人工智能的发展和嵌入应用虽给政府治理模式的变革带来了双重境遇，但我们决不能因此而放弃或退缩，面对挑战畏首畏尾无异于作茧自缚，唯有直面挑战和化“危”为“机”才是未来的必然之路。对此，党的十九大报告也明确提出了“提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平”的执政要求，显然这一境界的实现，必须以政府治理和人工智能的深度融合为基本前提。而要做到这一点，就不仅需要中央层面做好顶层设计，更需要各级地方政府、科技企业和社会参与主体的协同配合。只有建构和形成兼备科学性和前瞻性的人工智能处理系统，政府治理主体才能更加精确地实现对政务信息的收集和处理，才能做出前瞻性的决策分析，并最终实现资源整合和服务优化的根本目标，由此新时代政府治理能力才能实现持续化提升。
来源：《学科前沿》
作者：胡洪彬浙江财经大学
参考文献：略
题图来源：摄图网
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人工智能将如何改变物流业?
原标题：人工智能将如何改变物流业?随着人工智能的广泛应用，一些物流公司的创始者们纷纷尝试利用人工智能技术优化物流环节，提高物流效率。物流数据服务公司G7打造精细化智能管车系统，通过精细化的数据监控，为用户带来更好的服务体验；阿里巴巴旗下菜鸟网络，开发出配送机器人菜鸟小G，有助于解决最后一公里配送难题；京东推出无人机、无人仓等，既改变了物流行业传统的配送方式，也大大提高了物流效率。
人工智能将如何改变物流业？这两个行业的结合将发生怎样的化学反应？对此，《中国企业报》记者采访了广东金融学院高级工程师黄承慧。
《中国企业报》：人工智能对物流行业的影响主要表现在哪些方面？
黄承慧：就物流行业而言，人工智能的技术应用主要聚焦在：智能搜索、推理规划、模式识别、计算机视觉以及智能机器人等领域。
在仓储环节，对于企业仓库选址的优化问题，人工智能技术能够根据现实环境的种种约束条件，如顾客、供应商和生产商的地理位置、运输经济性、劳动力可获得性、建筑成本、税收制度等，进行充分的优化与学习，从而给出接近最优解决方案的选址模式。人工智能能够减少人为因素的干预，使选址更为精准，降低企业成本，提高企业的利润。
在库存管理方面，人工智能在降低消费者等待时间的同时使得物流相关功能分离开来，令物流运作更为有效。人工智能技术最广为人知的一个应用就是通过分析大量历史数据，从中学习总结相应的知识，建立相关模型对以往的数据进行解释并预测未来的数据。
库存管理的方法是人工智能技术应用较早的领域之一，通过分析历史消费数据，动态调整库存水平，保持企业存货的有序流通，提升消费者满意度的同时，不增加企业盲目生产的成本浪费，使得企业始终能够提供高质量的生产服务。
对于运输路径的规划，智能机器人的投递分拣、智能快递柜的广泛使用都大大提高了物流系统的效率，大大降低了行业对人力的依赖。随着无人驾驶等技术的成熟，未来的运输将更加快捷和高效。通过实时跟踪交通信息，以及调整运输路径，物流配送的时间精度将逐步提高。而无人监控的智能投递系统也将大大减少包装物的使用，更加环保。
《中国企业报》：物流行业在信息化建设的过程中面临着哪些问题？
黄承慧：物流的信息化建设需要加大基础设施投入，智慧物流发展的前提条件是互联网基础设施的广泛投入。传统物流企业信息化往往采用由内而外的发展，信息内部化和“孤岛问题”凸显。而云计算、大数据、物联网、智能终端等互联网基础设施的投入，帮助企业直接接入互联网，可以促进信息的广泛流动，实现更广范围的信息分享和使用，从而降低信息处理成本。
《中国企业报》：传统物流企业应该如何更好地拥抱人工智能？在与人工智能接轨的同时，存在哪些问题和挑战？
黄承慧：人工智能给物流行业带来的并不只是好处，对于不能够拥抱人工智能的传统物流企业来说，人工智能技术的门槛较高，不同于传统的信息化建设，没有足够的技术人才储备，会导致只能建设信息系统的企业资源浪费和失败。这对于传统物流企业而言，是机遇的同时，更是严重的挑战。
传统物流企业要想拥抱人工智能，从人工智能与物流行业结合的痛点来看，个人认为可以从以下三个方面进行考虑。
一、要有长远的眼光，要建立一个有志于改进物流行业运用人工智能方面的技术人才团队，这个团队在初期就是全面熟悉物流行业所涉及的各个方面。
针对企业自身的具体业务场景、物流所涉及的各种业务链条，针对具体的目标进行小范围的智能物流应用开发。不要把大而全的系统作为智能物流的目标。
二、智能物流的一个重要基础就是物流的基础数据。必须对物流基础数据保持高度重视，马云做菜鸟物流，其本质在于获取物流基础数据，进而完善其电子商务的数据生态圈。
对于物流企业而言，必须对所有物流基础数据做到能够及时收集、及时分析，如果能在前面两个及时的基础上，及时做出响应，智能物流的系统基础框架就成功了。因而，必须加大对物联网的高度关注和投入，充分储备物流数据，为智能物流应用奠定基础。
三、智能物流的核心目标是提升物流的生产效率，从而提升企业在行业中的竞争力。尽管机械化、自动化以及互联网对物流行业的生产率提升还有很大的空间，然而人工智能的应用将引领物流行业更为激进地跨越机械化、自动化乃至互联网这个“半智能”物流行业阶段。
人工智能主要是扩充人类脑力劳动效率。人工智能能够根据市场销售情况、供应链生产情况、物流配送、仓储库存水平，甚至每个环节的容错概率等等进行精准排产，最大限度利用已有资源并将成本和损耗降到极低的水平，这是依靠人工排产不可能做到的。
面对愈加错综复杂的市场环境，企业的风险控制和经营决策已超出人类管理者的能力，未能投资和利用人工智能的管理团队将有很大可能会在竞争中被淘汰，进而由人工智能的应用能力来决定行业的竞争秩序。返回搜狐，查看更多
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