人工智能机器人论文优秀10篇
无论是身处学校还是步入社会，大家都接触过论文吧，论文可以推广经验，交流认识。写起论文来就毫无头绪？白话文的小编精心为您带来了人工智能机器人论文优秀10篇，希望能够帮助到大家。
人工智能的论文篇一人工智能与城市智能化发展
摘要:智能化是人类的梦想，未来必然会是人工智能的世界。城市智能化将通过有线、无线或混合数据传输方式，实现区域城市内多个子系统辅助管理中心，然后再到智能化管理服务决策的有效技术结合，实现区域城市管理的智能化服务，让人们畅享智能化生活。智能城市的建设是城市信息化建设的新境界。
关键词:人工智能智能化发展
1人工智能的含义
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。人工智能是研究用计算机来模拟人在各个过程中的智力活动（如分析、推理、判断、构思和决策），从而扩大、延伸和部分替代人类的脑力劳动，实现知识密集型生产和决策自动化。目前城市规划发展领域中的城市设计、控制性详细规划、土地利用分区规划与管理、系统工程与规划决策支持系统的发展与实施，给人工智能技术的应用带来了广泛的前景。
2当前城市发展中面临的挑战
随着城市的迅速发展，城市经济发展面临着日益严重的资源和环境压力。城市人口规模增长过快、城市供配电压力沉重、环境污染与生态破坏严重、交通拥堵治理困难、安全生产形势严峻、城市部门管理中的违法违规现象屡禁不止等等，这些都成为城市发展中最为突出的矛盾，成为城市管理中必须重视的问题，迫切需要采用新的管理方法和科技手段来加以解决。
城市供配电压力沉重，节能减排问题凸显。随着城市发展，各式宾馆、办公大楼、商场超市、医院、写字楼等大型建筑日益增多，使得供电负荷越来越大，节约能源和能效管理问题日益突显。在我国城市化建设进程中，如何与能源低消耗、大环境保护相适应，正在成为建设资源节约型、环境友好型社会亟待解决的问题。
环境污染使得城市从传统公共健康问题转向现代的健康危机。环境污染包括工业和交通造成的空气污染、噪音、震动、精神压力导致的疾病等，已成为制约城市经济发展的因素之一。随着城市垃圾处理量不断增加，针对居民区垃圾堆放、垃圾填埋焚烧场周边的环境投诉日益增多，尤其是垃圾焚烧产生的一级致癌物“二恶英”(Dioxin)浓度的增加引起了群众极大关注。
城市交通需求与交通供给矛盾日益突出。随着经济的发展，城市交通需求不断扩大，城市中可用于交通的土地资源极其有限，密集的车流、拥挤的街道、效能低下的交通系统不仅导致了运输成本的增加，还产生了污染和能源的浪费问题。此外，交通拥挤导致了事故增多，事故增多又加剧了拥挤，这直接影响了居民的出行时间和成本；出行成本的增加不仅影响了工作效率，而且也会抑制人们的日常活动，从而影响居民的生活质量。
公共安全监管难度逐步加大。面对有限的自然资源，人们对抵抗自然灾害、事故灾难、社会安全等风险源的监控与预防越来越关注，迫切要求建立和完善公共安全日常管理体系和应急处置机制，应对面临的气象灾害、地下空间事故、危化品事故、重大刑事和恐怖事件、公共场所治安等突发事件进行预防和应急处理。
3人工智与城市智能化
智能城市是在信息港和数字城市的基础上发展起来的新方向。在智能城市中，主要的资源用于使城市的信息网络实现自动监控，信息自动采集，自动分析处理，自动决策反应等等。智能城市是把城市看作一个有机体培养它的监控、学习、反应、调整和适应能力，信息的控制和利用能力是智能城市的基础。
从技术层面来看，“智能城市”是以网络信息为基础的城市信息体系，即综合运用地理信息系统、全球定位系统、遥感系统、宽带网络、多媒体及虚拟仿真等技术，对城市的基础设施，功能机制进行信息自动采集，动态监管和辅助决策服务的技术系统。城市智能化的水平往往体现在以下几个方面:城市决策的智能化；城市交通的智能管理与控制；城市资源的监测与可持续利用；城市应急反应和灾难的预防治理；城市人口管理；城市生活的网络化和智能化等等。
新的智能化信息技术构架将由以无线网络为主体的基础设施、以无界面计算机为主体的硬件、以信息分析和决策支持为主的软件、以功能实现为主的网络应用这几部分组成。这种新的信息化基础设施将以实现“三无”为目标，即无线网络、无界面计算机和无键盘输入。让计算机和网络的使用不受时间和地点的限制，不受文字输入的限制，也不受固定使用方式的限制。
从现实操作来看，政府应该加强与企业联系，加快实现城市智能化发展。政府借助企业创新的网络技术，加强合作，加快信息化建设进程，助推城市智能化发展，打造智能城市的全新商业模式，从而建设可持续发展的现代化城市。科技企业与政府双方将以“激励创新、合作共赢”为原则，发挥各自的优势和力量携手推动本土创新，加速实现城市智能化发展。
在这方面，成都市政府走在了部分前列。据悉，在2009中国西部国际博览会上，思科与成都市政府双方结为战略合作伙伴关系，就“天府智能互联新城”试点建设及发展与“智能+互联城市”技术相关的“产学研”一体化产业链等方面展开深度合作，以推动成都信息产业的本土创新并提升产业竞争力，实现城市经济、社会与环境等领域的可持续发展。
信息化是城市发展的重要推动力，是目前城市发展中面临的一系列问题和挑战的重要解决途径。以金融行业举例来说，信息技术同样是业务创新、服务创新的重要手段和推动力，以技术改良为载体的金融服务创新不仅是现代商业银行提升核心竞争力的重要手段，也体现了城市生活发展进步的历程。基于互联网、通讯、语音等技术的新兴智能金融服务方式的出现，改变了居民的生活、消费习惯，使金融服务更为方便快捷。
可见，在城市发展过程中，通过运用现代化科学技术手段，有针对性地展开试点应用，通过技术与经验的积累，以“先易后难，从点到面，逐步推进”的方式，逐步实现政府信息资源的共享，能够有效提高政府为百姓服务的质量，从而全面提升城市智能化管理水平。
4城市发展展望
智能城市的建设是城市建设发展的新境界。我国许多城市的信息化基础设施已经不差，急需改进的是应用。而智能城市正是以应用为核心的信息化发展思路，在已有的信息化基础上，为市民提供更加综合的服务，为政府部门提供更加有效的信息分析和更符合实际的决策，对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出更智能化的响应，加快城市智能化建设，将带来未来城市的全新面貌，推进城市和谐发展。
参考文献:
[1]第二届2010(3G)暨信息新技术国际峰会论坛，2010年4月。
[2]黄孝斌，魏剑平。物联网助力城市信息化发展—探索城市管理新模式[J]。中国科学院院刊，2010年1期。
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人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。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，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基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（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能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、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪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低谷。
三是应用发展期：20世纪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，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪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：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，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年国际商业机器公司（简称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。以上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，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为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。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
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。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，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。例如，阿尔法狗（AlphaGo）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，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
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。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。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”、有专才而无通才。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。
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，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，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。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；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%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。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。目前智能科技时代的信息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人工智能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。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在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产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、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已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《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。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“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年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。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。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量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，比如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、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，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。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。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人员成本。
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、天文学等传统科学的发展。
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10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，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
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5年人工智能将提升各行业运转效率。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。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。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2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也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。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，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，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。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。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、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”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，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值得重视的问题。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。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《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。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，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。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北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已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。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，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明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能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。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
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。
当前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、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。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。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，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。
重视固本强基的原创研究。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。面临发展的临界点，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。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，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。
构建自主可控的创新生态。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。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要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。同时，我们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，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，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。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
ChatGPT等新一代人工智能的特性及其数字经济效应 ——基于马克思的机器与异化理论
2022年底，美国人工智能公司OpenAI推出的ChatGPT火爆“出圈”，引发了全球的关注与热议。ChatGPT是基于大规模预训练语言模型的自然语言处理技术，称为生成式预训练转换器（GenerativePre-trainedTransformer）。ChatGPT具有广泛的应用领域，它可以利用大量语料库实现自主学习语言规则和模式，并运用所学知识生成自然语言内容。ChatGPT的突出特征是能够与人类进行多轮流畅对话，既能够给出智能化的回答，也能替代人工完成许多工作，如撰写论文、制作脚本、编写代码等，其宛如一个“文案工作的计算器”。ChatGPT的出现被视为人类进入“AIGC时代”的标志，它有望掀起新一轮的革命。作为一项新发明与新技术，Chat·GPT等新一代人工智能必将产生广泛的社会影响。它既能推动社会生产力的进步，也会受制于资本逻辑导致失业、异化和意识形态等方面的问题。马克思关于机器与异化的理论既阐明了机器的一般特性与社会历史作用，也批判了其资本主义应用导致异化等多方面的问题，这对于我们把握ChatGPT等新一代人工智能的特性及其社会效应具有重要意义。因此，本文基于马克思的机器与异化理论，试图阐明ChatGPT新一代人工智能在数字经济中的正反面效应，以此推动ChatGPT等新一代人工智能在数字经济中的社会主义应用方面提出若干思考。
一、数字经济中ChatGPT等新一代人工智能的特性
马克思在《资本论》及其手稿中对机器问题的理解奠基于唯物史观基础之上，他不仅将机器视作一种生产力，而且从社会历史过程出发将其看作阶级矛盾与社会矛盾发展的必然产物。资本发明机器的目的不仅在于提升竞争力，同时还将其作为“镇压工人反抗资本专制的周期性暴动和罢工”[1]（p501）的强力手段。这意味着，新机器的出现与发明并非仅是技术进步逻辑的自然结果，更是社会发展逻辑的必然产物。追求剩余价值的资本主义生产为了改变旧的生产方式，必须要改变旧的生产工具与生产关系，以新的机器取代旧的分工，实现对生产力的革命。马克思将这种历史性变化描绘为：“生产的不断变革，一切社会状况不停地动荡，永远的不安定和变动。”[1]（p560）ChatGPT等新一代人工智能的出现亦遵循相同的逻辑。2008年的全球金融危机标志着金融资本主导的生产方式遭遇自身发展的障碍，亟需新的生产方式对其进行革新，为当代资本主义的发展注入新动力，从而延续资本主义的生命。正是在这一背景下，以数字资本为主导的智能技术应势崛起，成为资本主义转型的新引擎。资本续命的关键在于不断提高资本的有机构成。传统机器与技术在以固定资本替代可变资本的人力投入方面遇到瓶颈，而人工智能技术的持续突破恰好满足了资本在增加固定资本、减少可变资本脑力投入方面的需求。由此可见，ChatGPT等新一代人工智能正是资本逻辑发展的必然产物。
虽然ChatGPT只是一款基于人工智能技术的大语言模型，不能被视为独立的实体或机器，但其运行依赖于计算机和服务器。这意味着，它本质上属于一种基于机器实现的聊天机器人。如果说机器是对人的体力的模仿与增强，人工智能则是对人的智力的模仿与增强。因此，人工智能与机器之间在工作机理上具有逻辑关联性[2]。对于马克思来说，他关注的重点并非机器的一般特性，而是它们在特定社会经济形态下的应用方式，以及它们在一定历史条件下与感性对象相互作用产生的社会效应。尽管产业资本主义背景下的机器与数字资本主义条件下的ChatGPT等新一代人工智能存在显著差异，但由于两者都受制于资本逻辑，必然存在相通之处。数字经济中的ChatGPT等新一代人工智能既有机器的一般特性，也有自身的特殊表现形式。从这个意义上来看，马克思的思考对于我们理解数字经济中ChatGPT等新型人工智能的社会效应仍然具有现实价值。
在数字经济时代，数据、算法和计算能力构成推动经济发展的关键要素。ChatGPT等新一代人工智能将会成为数字经济的重要组成部分，展现出数字技术在经济活动中的巨大潜力。习近平总书记多次强调：“要做大做强数字经济，贯彻新发展理念，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”[3]（p30）以ChatGPT为代表的新一代人工智能展现出的强大能力与特性引起了极大的争议。一方面，它引发了很多的担忧而遭到反对或禁用，例如，意大利3月31日宣布禁止使用ChatGPT技术，曾经OpenAI的联合创始人、特斯拉CEO埃隆·马斯克公开反对ChatGPT，声称其可能摧毁文明乃至毁灭人类。另一方面，它受到了广泛追捧，引起诸多国家和大型企业投身其中，例如，比尔·盖茨认为ChatG⁃PT是最具革命性的技术之一。那么，ChatGPT等新型人工智能到底具有什么样的特性以至于产生如此大的争议呢？ChatGPT等新型人工智能拥有很多特性，从其对数字经济的影响与作用来看，以下五大特性值得关注：
第一，深度学习性。ChatGPT等新型人工智能本质上是基于深度学习框架的大型神经网络模型，它通过深度学习方法训练和学习大量的文本数据，从而具备强大的自然语言处理能力。这使得Chat⁃GPT等新型人工智能可以在数字经济中提高工作效率，降低生产成本。
第二，跨界融合性。ChatGPT等新型人工智能拥有广阔的数字经济应用前景，它既可以应用于各个领域和行业，如数字营销、互联网教育、互联网医疗等，形成“ChatGPT+数字经济的应用场景”，也可以与其他技术相结合，形成跨界融合的应用。通过跨界融合，ChatGPT等新型人工智能可以实现多领域知识的整合与传播，推动创新合作，为数字经济发展提供新的动力。
第三，人机协同性。ChatGPT等新型人工智能可以辅助人类完成各种任务，如文本生成、信息检索、自动回复等。人类可以通过与ChatGPT等新型人工智能的交互，更方便地获取信息与解决问题。同时，ChatGPT等新型人工智能也可以从人类的反馈中不断学习和优化，实现人机协同发展，为数字经济发展提供支持。
第四，群智开放性。ChatGPT等新型人工智能依赖大量数据进行训练和优化，它的训练和应用要借助全球范围内的数据、知识和技术资源。这种群智开放的模式有助于模型不断吸收新的信息和知识，提高自身性能。此外，开放的应用场景和技术合作也有助于推动全球人工智能领域的发展和创新。这种群智开放的特性有利于技术的迅速发展，进一步推动数字经济的创新和繁荣。
第五，自主操控性。ChatGPT等新型人工智能具有一定程度的自主操控能力，可以根据输入的文本和上下文信息，自主生成合适的回复。同时，用户可以通过调整模型参数和设定策略来控制生成内容的风格与质量，实现个性化定制。这种自主性使得ChatGPT等新型人工智能在数字经济中能够更好地满足用户需求，为用户提供更加精准和贴心的个性化服务。
习近平总书记在中央政治局第九次集体学习时指出：“人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。”因此，我们需要辩证分析ChatGPT等新一代人工智能技术的特性对各方面产生的影响。从马克思对机器作用于实践的思考来看，新机器的出现具有双重效应：一方面，新机器的发明能够提高劳动生产率，推动生产力的发展，促进社会历史的变革，为人类的解放与自由全面发展提供物质基础；另一方面，在资本逻辑的裹挟下，机器往往沦为资本追求剩余价值的工具与手段，从而产生诸多消极的社会效应。
二、ChatGPT等新一代人工智能在数字经济中的积极效应
在马克思生活的时代，科学技术对社会的变革起着重要作用，他十分关注科学技术的作用。因为，科学技术对象化于机器，能大幅提高生产力。在数字经济背景下，ChatGPT等新一代人工智能的积极效应主要表现为以下四个方面。
（一）推动数字技术全面升级，促进数字化发展进程
马克思认为，在资本主义条件下，机器的发明与应用不再仅仅源自个人的兴趣，而是为了“减低商品的价值，从而减低商品的价格，使商品变便宜，也就是缩短生产一个商品的必要劳动时间”[4]（p363）。数字经济是指利用数字技术和信息化手段来促进经济的发展和变革的经济形态。因而，数字技术是数字经济的重要物质基础，它蕴含着推动数字经济发展的强大动力与潜能。ChatGPT等新一代人工智能技术必须融入数字经济，才能对整体社会经济产生强大的促进作用。为了降低必要劳动时间，ChatGPT等新一代人工智能技术的应用将在数字经济中推动数字技术的全面升级。
ChatGPT作为一种先进的自然语言处理技术，标志着人工智能技术从量变到质变的升级迭代，“达到了当前AI技术的巅峰水平”[5]。与传统分析式AI遵循一般到个别的推理逻辑相比，ChatGPT作为一种生成式AI，能够从个别中归纳出一般，展现出“智能的生成性”特征。ChatGPT等新一代人工智能的这一特性可以为数字技术创新提供新的思路和方法，其深度学习特性可以持续助它不断突破技术瓶颈，为数字技术升级提供强大的技术支持。它的群智开放性可以吸引众多开发者、企业和研究机构的参与，有利于形成技术创新的良性循环，推动数字技术的全面升级。
在马克思眼中，当技术变革把巨大的自然力和自然科学结合起来作用于生产过程时，就必然会大大提高劳动生产率[1]（p444）。ChatGPT等新一代人工智能作用于生产过程不仅能促进各行业实现生产过程的智能化与自动化，提高生产效率与服务效率，还能够帮助企业和机构实现数据的自动化分析与处理，提高决策效率和管理效率，促进整体社会的数字化发展进程。ChatGPT带来人工智能技术的升级不但会促使与其相配套的云计算、大数据、物联网等其他数字新技术的全面升级，而且也会推动其他领域数字技术的全面升级，从而降低各行业从事生产的必要劳动时间，促进整个社会的数字化发展进程。
（二）加速数字产业化，提升数字经济发展质量与竞争力
数字产业化是数字经济的基础部分，它主要是指通过现代数字技术、信息技术的市场化应用，推动数字产业形成和发展。马克思认为，生产方式的变革，在工场手工业中以劳动为起点，在大工业中以劳动资料为起点。机器虽然作为劳动资料，但并不意味着机器的使用就是大工业，而是机器体系的大规模运用才形成大工业。“因此，大工业必须掌握它特有的生产资料，即机器本身，必须用机器来生产机器。这样，大工业才建立起与自己相适应的技术基础，才得以自立。”[1]（p441）同样的道理，数字经济不能被简单地视为将数字技术或人工智能纳入生产过程，而应该是数字技术或智能机器体系的大规模运用，以数字技术生产数字技术或以智能机器生产智能机器，形成数字产业化。
对于数字中国的建设而言，数字经济的高质量发展不仅要注重数字产品生产和数字消费市场培育，更要注重数字技术攻坚、数据要素价值挖掘与数字产业集群发展。以ChatGPT为代表的大型语言模型机器学习系统，其运作依赖强大的计算能力支持。仅在训练阶段，ChatGPT就消耗约为3640PF-days（即每秒完成一千万亿次浮点运算的计算机连续运转3640天）的总算力。这意味着，类Chat⁃GPT式的生成式AI对算力有着庞大的市场需求，这无疑将会推动算力及相关基础设施的建设与发展，加速数字技术的创新与应用。
人工智能的三要素——算力、算法、数据，在数字经济和产业智能化升级的进程中扮演着重要角色。其中，算力是数字经济发展的核心要素，为数字经济的繁荣和壮大提供了稳固的基础。ChatGPT等新型人工智能技术的广泛使用必将对算力起到提升和革新作用，能为人工智能技术的创新和应用提供有力的支撑和保障，进而推动数字经济的快速发展。与此同时，那些需要大规模智能算力支持的创新驱动型产业（如芯片、自动驾驶、元宇宙等），也会随着算力结构布局的优化，算力效率的提高而受益，从而推动相关数字产业的高质量发展，增强数字经济的整体竞争力。
（三）赋能产业数字化，提升数字经济的生产效率
数字经济的发展不仅需要数字产业化，还需要产业数字化。产业数字化指由新一代数字技术推动和引导的变革过程，它以数据为核心要素，聚焦于价值创造，通过数据驱动的方法对产业链各环节的关键要素进行数字化改造、升级与转型。马克思指出，新机器的生产是在与它不相适应的物质基础上兴起的。这意味着，机器生产发展到一定程度，就必然建立起与其自身的生产方式相适应的新基础。因此，新机器的生产与应用必然会向新的生产部门渗入，“一个工业部门生产方式的变革，会引起其他部门生产方式的变革”[1]（p440）。ChatGPT等新型人工智能虽然刚刚崭露头角，但是其发展趋势也与马克思的这一判断相契合。
从ChatGPT等新一代人工智能的产业链全环节来看，它的上游产业主要包括自然语言处理技术的研究机构、大学和科研院所，以及相关技术的供应商和厂商，主要负责语音识别、自然语言处理、机器学习等技术的研究和开发，提供技术支持和创新能力。中游产业主要包括集成商、开发商等，主要负责将自然语言处理技术应用到具体的业务场景中，例如智能客服、智能翻译等业务场景。下游产业机构主要包括各行各业的企业和机构，例如教育、医疗、营销、金融、电商等领域，这些机构和企业是自然语言处理技术的实际应用者。由此可见，不管是从新一代人工智能技术产业本身，还是从其相关及衍生的整个产业链角度来看，未来都将涌现许多新兴的产业类型与模式。特别是随着新一代人工智能技术的进步及其应用的普及，它也将会赋能更多产业数字化。
ChatGPT的推出加速了AI发展，它不仅“促进国内外科技巨头积极布局生成式AI”[5]，加速了人工智能产业的发展，而且还能“拉动各个行业对个性化与多样化的智能场景需要，从而刺激新产业的出现与发展”[6]。ChatGPT等新一代人工智能的跨界融合性促使它能够在各个行业都有广泛的应用前景，可以带动不同产业的数字化发展，对数字经济生产效率的提升和生态优化具有显著作用。它的自主操控性不仅能够降本增效，增加“生产者剩余”（利润），还能够通过充满个性的数字化服务实现“大规模定制”来满足消费者的“个性需求”，从而提高“知识生产率”，增加“消费者剩余”[7]（p2）。
（四）助推传统产业转型升级，激发数字经济发展的新动力
在马克思看来，新机器的普遍化使用带来的机器大工业具有双重作用，一方面，它会“消灭以手工业为基础的协作和手工业分工为基础的工场手工业”[1]（p529）；另一方面，它催生的工厂制度也会促使“现代工场手工业和家庭劳动向大工业过渡”[1]（p541）。机器应用自然科学来解决工业中的问题，也会推动农业的变革。这意味着，新机器与新技术发明与运用不仅会消灭旧产业，也会推动旧产业变革。不消说，ChatGPT等新技术的广泛运用，不仅会对传统产业带来冲击，也会赋能传统产业转型升级。
“十四五”规划中强调，打造数字经济新优势要“赋能传统产业转型升级”。因此，数字经济的发展不仅要壮大新兴数字产业（如人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等），还要赋能传统产业转型升级，实现传统产业部门的生产经营与管理服务的数字化改造升级。ChatGPT等新一代人工智能的人机协同性与跨界融合性在赋能传统产业升级，催生新产业新业态新模式中发挥着广泛的效应。例如，在工业领域，ChatGPT技术可以缩短传统工业设计的时间，减少设计过程中的浪费；在医药领域，ChatGPT技术有助于缩减新药的研发周期，增加药物研发实验的精度与准度；在教育领域，Chat·GPT技术可以给学习者提供个性化服务，提供即时的学习指导与信息反馈，增强学习的灵活性与便捷性。
ChatGPT等新型人工智能技术与传统产业全环节的数字化融合，能促使传统产业实现研发、生产、仓储、采购、市场、财务等数据信息的高效联动与融合共享，推动企业从“大规模标准化生产”转向“个性化定制+柔性化生产”的制造模式。新一代人工智能技术运用于三次产业，能更好地助力智慧农业、智能制造和智慧服务业的发展，激发数字经济发展的新动力。
三、ChatGPT等新一代人工智能在数字经济中的消极效应
由于ChatGPT等新一代人工智能既是技术进步逻辑发展的自然结果，也是资本追求剩余价值逻辑发展的必然产物。所以，ChatGPT等新一代人工智能虽然在数字经济中产生了广泛的积极效应，但它的资本主义应用导致的消极效应也不容忽视。对于马克思而言，机器本身并不是问题，而它们的资本主义应用，即机器转化为资本，并服务于资本却会引发很多消极后果。
（一）在数字化转型过程中引发就业问题，导致社会危机
马克思发现，新机器的引入首先会对原本使用手工制造的工人“产生灾难性的影响”[1]（p514-p515），由于机器可以替代部分工人的工作，因此不可避免地会导致失业率的上升。即便是机器的使用带来了经济的繁荣，也会增加资本家之间的竞争。资本家为了降低商品的价格，也会“强制地把工资压低到劳动力价值以下”[1]（p522）。这是资本逐利本性的形象化展现，增加资本的有机构成，以机器（固定资本）代替工人（可变资本）。更为吊诡的是，新机器的发明虽然提高了劳动效率，可却不仅没有减轻劳动者的负担，降低工作时间，反而会延长劳动时间。马克思指出：“如果理解资本主义生产的实质，就会知道，生产某一商品的必要劳动时间缩短，而工人生产这种变便宜的商品所要花费的总的时间延长，这绝不是矛盾的。”[8]（p19）因为，机器的应用会使得劳动所耗费的脑力与体力减少，因而劳动时间可以延长，这不仅会使得受旧生产方式支配的工人的必要劳动时间延长，甚至会使他们的总工作日也延长[4]（p376）。皮埃罗·斯加鲁菲的研究能证明马克思所言非虚，当数字通信与自动化技术刚开始普及时，人们普遍相信工作强度将下降。可最终呈现出来的却是截然相反的情形：“与20世纪80年代相比，几乎所有的硅谷公司都要求员工更长时间坐班，如今几乎每个人都处于24小时待命状态。”[9]（p77）
可以预见，以ChatGPT为代表的生成式AI也会造成大量劳动力的失业问题。但是，这一次科技变革导致的失业问题与之前有所不同。如果说大工业时代的变革是以机械机器代替“手工”，那么，数字时代的变革则是以智能机器代替“脑工”，前者会使大量依靠体力劳动的低技能、低教育水平的人失业，后者则会导致依靠脑力的技能较强、教育程度较高的人失业，如技术人员、媒体工作者、法律行业工作者等。
不过，正如前文所述，ChatGPT等新一代人工智能的应用具有促进数字产业化与产业数字化的作用，这有助于它在数字经济中创造新型产业和新型业态，从而提供新的劳动机会，增加就业。因此，有些乐观主义者将人工智能技术视作“资本家对工人心理上的恐吓，而非实质性的威胁”[10]。然而，人工智能技术的更新迭代速度还是远远超出大部分人的认知范畴，最新的GPT-4不仅具有文字识别功能，它甚至还能“读懂”图像。在一些十分专业的行业资格测试中，它甚至超越了90%的人类。很难想象一个企业不会使用专业能力排在行业前10%的工作者，而且它的深度学习性与群智开放性可以确保它快速地学习与持续地进化。这意味着，新一代人工智能技术带来失业潮将是必然的。
在ChatGPT等新型人工智能技术被资本驾驭时，资本为了追求最大化的剩余价值，势必会努力减少工人的必要劳动时间，以数字化劳动排挤传统人工劳动，导致劳动者的技术性失业。若这些被排除生产过程的劳动力无法得到新产业和新业态的充分吸纳，社会结构性失业也将成为难以规避的问题。这恰恰凸显了技术的资本主义应用所表现出的“冷酷无情”一面。退一步说，即使技术革新产生的新产业部门能够吸纳等量或更多的劳动力，我们依然需要面对三个现实问题：其一，正如马克思所指出的，新技术带来的竞争将导致工人工资下降与劳动时间延长的问题；其二，新产业部门所吸纳的劳动力往往更多的是那些具备新技能、新知识或能够适应新产业模式的劳动者，而被排挤出去的大量劳动力并不属于这部分人群，很可能沦为尤瓦尔·赫拉利眼中的“无用阶级”；其三，虽然新技术能够创造新的就业机会与新的产业部门，但是“我们的经济社会能否成功地负担这种‘调整成本’”[5]却是一个不可忽视的现实问题。另外，新技术到底会给传统产业带来新生还是毁灭也不具有确定性。有研究认为，数字经济对投资也具有“抑制作用”，如优步（Uber）的发展会遏制出租车行业、爱彼迎（Airbnb）则会降低新酒店的投资。森健和日户浩之认为：“共享经济具有遏制就业及投资增长的负面属性，并不一定有助于GDP的增长。”[7]（p5）如果无法有效解决这些问题，社会很可能陷入动荡和危机。毕竟，“现实的人”并非抽象的概念或统计数字，新技术必将给作为“现实的人”的劳动者带来失业风险或转型阵痛。正如历史上每一次新技术和新机器的发明与应用都会为人们带来“延长和富足的闲暇幻想”，然而最终往往“化为不可思议的失业率和贫困”[11]。
（二）在数字领域融合中导致数字异化，激发社会矛盾
青年马克思曾分析了劳动异化的四个表现形式，即劳动者同劳动产品的异化、劳动过程的异化、人的类本质的异化以及人与人关系的全面异化。虽然马克思此时的主导思路还处于人本主义的框架下，但马克思关于劳动异化问题的分析却清楚地揭露了生产资料的私人占有与机器化大生产是劳动异化的根源。在数字经济时代，ChatGPT等新一代人工智能的资本主义应用不仅没有改变劳动异化的根源，甚至产生了新的异化形式——数字异化[12]（p112），即由于数字技术的使用带来的异化现象。
首先，ChatGPT是程序员或人工智能算法设计者根据特定的算法设计的。但是，ChatGPT显然并不属于这些程序员，他们并不拥有对ChatGPT的所有权、支配权和使用权。这符合马克思异化理论的第一层含义。有趣的是，创造ChatGPT的OpenAI公司最初是打着“造福人类”的公益名义来从事研究的，可如今也不得不商业化，沦为资本的产物。然而，ChatGPT技术的出现超出马克思劳动异化视域的是，类似ChatGPT这样的强人工智能，不仅设计者无法拥有它，甚至由于“算法黑箱”的问题也无法完全控制它，没有人能完全了解其内部运行机制[13]。马克思劳动异化视域中的劳动产品虽然不受创造它的劳动者控制，但还是受资本家控制。可当前人类发明的技术产品存在脱离任何控制的风险，这无疑增加了使用它将可能带来的安全隐患。
其次，ChatGPT等新一代人工智能的出现推动劳动过程智能化的同时，也会使其更加标准化和流程化，从而导致劳动者抽象化为数字劳动过程的标准程序执行者，造成了劳动过程的异化。这印证了马克思的判断，人类的“一切发现和进步，似乎结果是使物质力量具有理智生命，而人的生命则化为愚钝的物质力量”[14]（p4）。在数字时代，类ChatGPT人工智能具有数据驱动的特性，其发展依赖于大量的数据“喂养”。它们“食用”的很多数据来自普通用户的数字劳动，这些数字劳动不仅包括“数字产消者”的消费记录、点赞分享，甚至包括对ChatGPT的“嘲讽提问”等。但这些数据被少数大公司或机构无偿攫取与垄断，变成他们从事生产的新生产资料，帮助他们从“数据优势”演化成“竞争优势”[15]（p315），增强了他们对社会生活的吸纳权与控制权。这导致我们的“数字劳动生产了宏大的数字网络，但这个宏大的数字网络反过来又作用我们自身，让我们成为它的产品”[12]（p63）。劳动者从马克思时代的产业工人变成了数字时代的“数字产消者”，资本剥削劳动的广度和深度都加大了，这也导致贫富差距的进一步拉大。
再次，在机器大工业中，机器统治了物质劳动，剥夺的是工人的技能。而在数字时代，ChatGPT等新一代人工智能依靠强大的自然语言处理能力与文本生成能力，可以直接取代人的思考、决策甚至情感，机器开始占据“非物质劳动”，人的“智能”也将被逐渐剥夺。ChatGPT创作的诗歌、绘画或音乐可以比人完成得更好。人的各种能力开始全方位地被人工智能所取代，人真正地感受到了“主体客体化，客体主体化”。更有甚者，有很多人在与ChatGPT沟通中表示，可以充当它与现实之间的连通器，去执行它发出的指令，只要它能够给出可以赚钱的方法。因此，ChatGPT等新一代人工智能的诱发的主体性危机越来越不能仅仅视作某种“末世论点”或“惊人之语”，它的资本主义应用不断地趋向人的类本质之丧失。
最后，ChatGPT作为智能聊天机器，它的人机协同性与交互性使它能与人进行密切沟通。Chat·GPT依靠大数据和算法的支撑，能够与人进行极富感染力的情感交流，甚至出现了智能“男友”、智能“女友”型的应用软件。在此过程中，真实世界中“在场”的“现实的人”变成了赛博空间或互联网等数字空间中的“虚体”[12]（p99），现实肉体间的交往变成虚拟数据间的交换。人与人之间的真实关系被数据关系所宰制，从而也全面异化了。不得不承认，在人工智能时代，“无论是在社会公共生活中，还是在私人领域中，技术也越来越成为一种支配性、统治性的力量”[16]。这种力量服役于资本增殖逻辑，以数字技术为中介，将所有使用数字技术的人吸纳进资本主义生产体系，使其成为当代资本主义动力机制的重要组成部分。
（三）在数字化环境中孕育“算法意识形态”，滋生意识形态风险
在马克思眼中，机器的发展对社会分工和阶级关系具有重要作用，这使得不同阶层的人们对于生产和分配的认识产生分歧。这些分歧和差异最终会反映到意识形态上，导致人们产生不同的思想、信仰和价值观。因此，机器的发明会对意识形态产生重要作用。所以，马克思才说：“工艺学会揭示出人对自然的能动关系，人的生活的直接生产过程，以及人的社会生活条件和由此产生的精神观念的直接生产过程。”[1]（p429）通过对科技与机器的研究，马克思发现：“科学、巨大的自然力、社会的群众性劳动都体现在机器体系中，并同机器体系一道构成‘主人’的权力。”[1]（p487）之所以会产生这种情况，这是因为科学技术的发明、机器的生产与资本内在地勾连起来了。这表明，科技和机器的资本化势必会引发意识形态方面的问题。
马克思对机器、技术与意识形态之间关系的思考，主要是从历史观的本质维度上展开的。具体到当下ChatGPT等新一代人工智能技术与意识形态的关系，我们不仅需要考虑两者在历史本质维度上的关系，还要考虑两者在经验现象维度上的密切关联。因为，相较于传统的机器与技术的发明对意识形态主要是一种间接性的影响，它只是对统治阶级意识形态的一种潜在强化和合法性证明。新型人工智能技术不仅可以强化统治阶级的意识形态，还能依托算法与数据直接贯彻与输出意识形态，孕育了“算法意识形态”。通过与资本共谋，技术的意识形态功能糅合到个体的日常生活中，以更加隐蔽与柔性的面貌呈现于个体面前，对个体意识形态产生高效与广泛的影响。
ChatGPT本身不能创造新内容，它生成的内容是基于对庞大数据信息的分类处理。它生成的内容看似具有公正性、中立性与客观性，可这些内容在根本上是由算法选择与用于模型训练的庞大数据库决定的。虽然OpenAI并没有公布ChatGPT训练的数据库来源与内容，但是，当前大部分基于Transformer的大型语言模型（LLM）都依赖于英文维基百科和CommonCrawl的大型数据集，ChatGPT在训练过程中不可避免地接受了很多负面的内容。虽然ChatGPT训练过程中有“人工标注”的环节，但“人工标注”必然负载人类的偏好。模型开发者的价值观会不可避免地融入训练数据，算法选择呈现出来的内容也必然带有某种价值观。这意味着，ChatGPT背后隐藏的历史曲解、文化偏见与种族歧视，也会随着它与使用者的交互而对使用者产生影响，甚至是误导。
在当今数字环境下，ChatGPT等新一代人工智能技术的应用，除了会造成以上三大负面效应外，还会衍生很多马克思时代无法想象的负面效应。例如，数据安全问题，上传到ChatGPT的数据文件是否存在泄漏的风险；学术伦理问题，ChatGPT帮助学生写论文、考试导致的作弊问题；知识产权问题，ChatGPT引用的知识来源是否合法合规，ChatG·PT生成的知识又归属于谁；竞争与垄断问题，Chat·GPT需要花费巨大的成本去进行训练，它的准入成本过高限制了普通企业的进入，产生了竞争壁垒等一系列问题。这些问题都警示我们，不能忽视ChatGPT等新一代人工智能技术的实际应用所导致的诸多问题。
四、推动ChatGPT等新一代人工智能在数字经济中的社会主义应用
马克思曾告诫工人，要“学会把机器与机器的资本主义应用区别开来”[1]493，从而学会从攻击机器转变成攻击机器的社会使用形式。这表明，机器的资本主义应用被资本逻辑所统摄，只管追求剩余价值的最大化，而不顾广大人民的切实利益才是马克思批判的对象。机器的社会主义应用的关键在于不能完全被资本逻辑所控制，不仅要注重机器对生产力的提高作用，也要注重对生产关系与分配关系的调整，使新发明带来的积极成果为人民服务，促进人的发展。这意味着，辩证理性地对待ChatGPT等新一代人工智能，应该在对它进行肯定理解的同时也包含着对它的否定理解，但又不会因为它的资本主义应用而忽视其现实的合理性。为了发挥ChatGPT等新一代人工智能的优势，推动数字经济的高质量发展，我们需要积极推动其社会主义的应用。
（一）促进劳动力与新一代人工智能的协同发展，培育新产业与新业态
ChatGPT等新型人工智能技术应用于数字经济，一方面会提高劳动生产力导致相关部门的劳动力被排挤出生产过程；另一方面则会带动数字产业的升级迭代创造新产业与新业态。马克思指出，“虽然机器在应用它的劳动部门必然排挤工人，但是它能引起其他劳动部门就业的增加。”[1]（p509）新机器的出现必然会增加“新工人”，即机器的生产者。随着ChatGPT等新型人工智能技术嵌入数字经济并作为重要驱动力，数字产业化与产业数字化转型都会催生新的劳动力需求，要求“新劳动力”具备深入的科学知识和实践能力——数字化技能、跨学科能力、创新精神、终身学习等。
根据马克思的观点，机器的资本主义应用遵循一条绝对规律，即当机器生产的商品总量等于被替代的工场手工业生产的商品总量时，所需的总劳动量将减少[1]509。这意味着，ChatGPT等新一代人工智能如果完全以资本驱动，追求利润最大化，必然会在提高生产效率的同时减少对劳动力的吸纳。然而，我们不能因为新技术可能引发就业问题而放缓科技创新的步伐，而应当“处理好创新发展与就业稳定之间的关系”[17]。发展未来教育是平衡两者关系的有效途径。马克思强调，未来教育“不仅是提高社会生产的一种方法，而且是造就全面发展的人的唯一方法”[1]（p557）。
面对新技术快速迭代对个体职业产生的影响，我们要重视劳动力未来教育的重要性。通过搭建数字化教育平台，培育“全面发展并且可能会在多个领域形成贯通效应的学习者”[18]，让新劳动力不再受制于狭隘的专业领域，能够适配新技术的发展与应用，减少劳动力技术性失业的风险。由于我们还处于社会主义初级阶段，既要充分合理地利用资本的力量推动社会的发展，又要为资本设置“红绿灯”，防止其与新技术媾和形成无序扩张。所以，推动ChatGPT等新一代人工智能应用于数字经济，我们不仅要以新技术升级革新旧产业，还要注重培育新产业与新业态，促进数字经济与实体经济的融合，增加社会财富，缩小贫富差距，在不减少资本利润的前提下，提供更多就业机会[19]。
（二）引导新一代人工智能融合实体经济，确保技术成果惠及广大人民群众
劳动异化的本质是“对象化表现为对象的丧失”，对象化活动与自身的生命相疏离。异化根源在于资本主义私有制，在于个人追求的利益与共同体的利益不一致，共同体的利益是“异己的”与“不依赖”于他们的[20]（p537）。资本主义数字经济活动中的数字异化也是如此，劳动者的数字化劳动成果被数字平台垄断占有，形成垄断价格。马克思认为，“垄断价格既不是由商品的生产价格决定，也不是由商品的价值决定，而是由购买者的需要和支付能力决定”[21]（p864）。这也就是说，资本依靠数字技术可以在数字平台的加持下获取竞争优势，这降低了他们花费时间和成本投入生产过程增加使用价值的欲望。
对于不受控制的逐利资本来说，它在技术手段的加持下必然会脱实向虚，追逐超额利润。新型人工智能技术的自主操控性使其能够精准地识别消费者特征，实现个性化推荐和定价，但也会通过收集、分析用户的消费习惯、喜好等信息，进而对不同用户实施差异化定价策略，实现“大数据杀熟”。这会损害消费者的利益，违背公平竞争的原则，形成不良的商业伦理。因此，新一代人工智能技术的社会主义应用需要以人民为中心，引导它融合实体经济，增加社会实际财富，扩大社会的使用价值，引导资本与技术流向有助于人民福祉的领域[22]。党的二十大报告指出，要“促进数字经济和实体经济深度融合”。新一代人工智能技术融合实体经济不仅能带动相关产业链的发展，从而创造更多的就业机会，提高社会就业水平，还能尽量规避资本的盲目逐利与无序扩张引发的社会风险。我们要打破马尔库塞的技术应用公式——“技术进步=社会财富的增长=奴役的扩展”，确保新技术所带来的成果普惠民众，提高人们的生活品质。通过在医疗、教育、交通等惠民领域提供更加高效且便捷的服务，为人们创造更美好的生活，防止新技术异化为压迫劳动者的新工具和手段。
在现实实践过程中，我们应该将人的需求、利益和价值观作为新一代人工智能技术发展的出发点，关注新技术对人的影响，确保技术进步造福人类而非损害人的尊严和权益。真正破除异化，让“人回到共同体中，成为共同体中的自由人”[18]。同时，也要加强对新技术的发展与应用的监督管理，制定合适的政策以确保技术公平公正地服务于社会。
（三）构建以社会主义意识形态为导向的通用大模型
由于ChatGPT及其相关应用在大数据的采集与人工训练过程中，受到了欧美价值观念的浸染，它们在民族、宗教、人权等敏感问题上会自觉迎合西方国家的立场与喜好，不可避免地对我国意识形态安全产生重要影响。为了避免ChatGPT等新一代人工智能滋生的意识形态风险，我们需要构建以社会主义意识形态为导向的通用大模型。
首先，明确通用大模型的意识形态导向，确保它的发展与应用始终符合社会主义核心价值观。这意味着，在开发和应用新型人工智能技术时，要充分考虑其对社会、经济和文化等各方面的影响，不能仅仅受制于资本运行的逻辑，而要确保人工智能技术能够服务于人民群众的根本利益。要致力于消除信息鸿沟与数字鸿沟，促进科技成果公平分配，保障每个人都能享受到新一代人工智能技术带来的便利。在新技术应用过程中，遵循公平公正原则，避免加剧社会不平等现象，促使“数字鸿沟”向“数字红利”转化。
其次，加强对通用大模型的研发与创新，建立社会主义意识形态传播的新阵地。从ChatGPT等新一代人工智能生成内容的技术逻辑来看，它生成的内容不是单纯逻辑推理的结果，而是“无差别采集大数据”+“人工标记强化学习”的结果。因此，ChatGPT等新一代人工智能形成的“人—机”交往与传播模式给意识形态带来巨大挑战的同时，也蕴含着巨大的机遇。我们可以充分利用ChatGPT内容生成的技术逻辑，开发自己的通用大模型，在数据的采集与训练阶段就对其进行合理控制。我们既可以给它提供高质量的内容与数据，也可以通过人工标注的方式强化其学习过程。习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调，要把增强原创能力作为重点，以关键核心技术为主攻方向，夯实新一代人工智能发展的基础。通过技术攻关，我们可以实现将“人—机”交往新模式给主流意识形态带来的挑战转化为其发展的新机遇，弘扬社会主义核心价值观，建立社会主义意识形态的传播新阵地。
最后，强化通用大模型的政策法规与伦理规范建设，调整意识形态管理逻辑，创新管理思维。在新一代人工智能技术的发展与应用过程中，要加强对通用大模型领域的立法工作，制定相关法律法规，明确新技术应用的合法范围，确保其不被用于传播不良信息，损害社会主义意识形态。我们需要从对具体内容的审核和引导，转向对海量数据信息进行筛选和管理，保证数据来源合理合规，降低数据偏差带来的潜在风险。我们要从仅关注网络传播环节的管理，转向对通用大模型的“数据收集—筛选—生成—交互—反馈”全过程管理，确保新技术的各个环节都处于有效监管之下，提升意识形态管理的针对性和全面性。另外，我们还要充分利用人工智能与大数据等新型技术，形成“技术管技术”的管理模式和管理思维，在发展技术的同时也能把技术“装进笼子”里。通过技术手段，提高对通用大模型的监控和干预能力，确保技术发展与意识形态管理相互促进，共同推进社会的和谐与稳定。
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第二届机器人、人工智能与智能控制国际会议（RAIIC2023）
The2nd InternationalConferenceonRobotics,ArtificialIntelligenceandIntelligentControl
重要信息
会议时间：2023年8月11日-13日
会议地点：中国·绵阳
大会官网：www.raiic.org（点击投稿/参会）
截稿日期：见官网
审稿周期：14个工作日
大会简介
第二届机器人、人工智能与智能控制国际会议（RAIIC2023）将于2023年8月11日-13日在中国·绵阳举行。RAIIC 2023是汇聚业界和学术界的顶级论坛，会议将邀请国内外著名专家就以传播机器人、人工智能与智能控制领域的技术进步、研究成果和应用做专题报告，同时进行学术交流。诚邀国内外相关高校和科研院所的科研人员、企业工程技术人员等参加会议。
出版信息：
会议的所有投稿需经过3轮专家审稿，并提交至组委会复核，经过严格的审稿之后，最终录用的论文将由 IEEE 出版（ISBN:979-8-3503-2800-4），收录进IEEEXplore数据库，见刊后由期刊社提交至EICompendex和Scopus检索。
◆论文不得少于4页。会议论文模板下载→ 前往官网下载；
◆会议仅接受全英稿件。如需翻译服务，请看官网；
◆已录用且注册的论文，需要参与会议才可发表；已注册但未参加会议并提供参会资料的论文，将不被发表和不返回注册费；
◆论文应具有学术或实用价值，未在国内外学术期刊或会议发表过。作者可通过CrossCheck,Turnitin或其他查询系统自费查重，否则由文章重复率引起的被拒搞将由作者自行承担责任。涉嫌抄袭的论文将不被出版；
征稿主题：
机器人技术及应用智能控制系统与优化
人工智能技术及应用机器人设计、开发和控制
机器人系统的模拟和建模
机器人智能自主系统
机器人人机交互技术
多机器人技术
智能控制理论与系统
网络智能与网络控制
新能源与节能环保智能控制
智能故障检测和诊断
云计算与计算智能
人工智能和进化算法
分布式人工智能算法和技术
图像分析及智能医疗
机器学习与机器智能
人工智能在计算流体力学中的应用
参会方式
参会方式：
1、作者参会：一篇录用文章允许一名作者免费参会；
2、口头汇报：需要现场参会并作报告，时间为15分钟；
3、海报展示：申请海报展示，A1竖版尺寸；
4、听众参会：不投稿仅参会，也可申请演讲及展示。