人工智能给军事安全带来的机遇与挑战人工智能的社会需求有哪些

发表时间：2023-07-04 19:52:43

人工智能给军事安全带来的机遇与挑战

1.2提升军事情报分析效率

随着信息技术的发展，人类正在迎来一个“数据爆炸”的时代。目前地球上两年所产生的数据比之前积累的所有数据都要多。瀚如烟海的数据给情报人员带来了极大的困难和挑战，仅凭增加人力不仅耗费大量钱财，问题也得不到根本解决。与此同时，伴随大数据技术和并行计算的发展，人工智能在情报领域日益展现出非凡能力。目前，美军已经敏锐地捕捉到了人工智能在军事情报领域的巨大应用潜力，成立了“算法战跨职能小组”。该小组的首要职能就是利用机器视觉、深度学习等人工智能技术在情报领域开展目标识别和数据分析，提取有效情报，将海量的数据转换为有价值的情报信息，为打击ISIS等恐怖组织提供有力的技术支撑。机器算法的快速、准确、无疲劳等特点使其在大数据分析领域大展身手，展现出远超人类的能力。因此，美国防部联合人工智能中心主任沙纳汉中将就直言不讳地表示，算法就是“世界上最优秀、训练最有素的数据分析师”。

1.3提升军事网络攻防能力

网络空间已经成为继陆、海、空、天之外的“第五维空间”，是国家利益拓展的新边疆、战略博弈的新领域、军事斗争的新战场。习近平主席在中央网络安全和信息化领导小组第一次会议上指出，“没有网络安全就没有国家安全”。网络攻防是军事安全领域中的重要一环，基于人工智能技术的自动漏洞挖掘可以显著提升军事系统的网络防御能力。目前，网络防御领域存在两大问题：一是网络技术人才短缺；二是当前的网络防御系统面对未知漏洞表现不佳。人工智能的新发展为提升网络防御水平提供了新途径，主要体现在网络系统漏洞自动化检测和自主监视系统等方面。以深度学习为代表的机器学习技术有望使得网络防御系统不仅能从以往的漏洞中学习，而且能在监视数据中不断提升对未知威胁的应对能力。有研究表明，人工智能可以从大量网络数据中筛选出可疑信息，以此增强网络防御能力。比如“蒸馏网络”公司（DistilNetworks）就利用机器学习算法来防御人类难以察觉的高级持续性威胁（APT）网络攻击。目前，美国亚利桑那州立大学的科学家已经研发出了一种能够识别“零日漏洞”的机器学习算法，并能够追踪其在黑客界的流动轨迹。麻省理工学院（MIT）“计算机科学和人工智能”实验室的研究人员也启动了PatternEx研究项目，意在构建一个机器学习系统，预期每天能检查36亿行日志文件，监测85%的网络攻击，并在投入使用时进行自动学习和采取防御措施。美国国防部高级研究计划局正计划将人工智能用于网络防御，重点发展的功能包括在投入使用之前自动检测软件代码漏洞以及通过机器学习探测网络活动中的异常情况等。

1.4为军事训练和培训提供新方式

人工智能为军事训练和培训也提供了新方式。在作战训练领域，人工智能技术与虚拟现实技术相结合能够极大提升模拟软件的逼真度和灵活性，为针对特定战场环境开展大规模仿真训练提供高效手段，真正实现“像训练一样战斗，像战斗一样训练”。首先，通过收集卫星图像、街景数据、甚至是无人机拍摄的三维图像，虚拟现实程序能够在人工智能的帮助下快速、准确地生成以全球任何一处场景为对象的综合训练环境（STE），帮助士兵进行更有针对性的预先演练，提升士兵执行特定任务的能力。其次，人工智能赋能军事训练模拟软件在不降低真实度的情况下快速生成训练环境、设计交战对手，摆脱了以往军事训练耗费大量人力物力布置训练场景的传统模式。再次，人工智能具备的自主性使得模拟军事训练不会以可预测模式进行，士兵必须使用各种设备和不同策略在复杂多样的环境中战斗，有利于提升士兵和指挥官在作战中的应变能力。最后，人工智能通过在模拟对战中与人类反复交手从而迭代学习，系统借助大量复盘模拟可以不断完善应对方法，为参谋人员提供参考借鉴。这一过程类似于与AlphaGo进行围棋对战。换言之，人工智能不仅可以扮演模拟军事训练中人类的强大对手，还可以在每次胜利时向人类传授一种针对这次战役或行动的新策略。除此之外，人工智能在军事训练的其他领域也有着广泛应用。目前，一个名为“神探夏洛克”（SHERLOCK）的智能辅导系统已经被用于美国空军的培训中。这个系统能够为美国空军技术人员提供如何操作电子系统对飞行器进行诊断的培训。同时，南加州大学的信息科学学院已经研制出了一个基于替身的训练程序，能够为派驻海外的军人提供跨文化交流训练。

1.5给军事理论和作战样式创新带来新的启发

诚如恩格斯所言：“一旦技术上的进步可以用于军事目的，他们便立刻几乎强制地，而且往往是违背指挥官的意志而引起作战方式上的改变甚至变革。”技术进步作用于军事领域必然引起作战方式的改变甚至变革，这是恩格斯100多年前就向人们揭示的军事技术发展规律，人工智能技术当然也不例外。总体来看，以人工智能技术为支撑的智能化武器装备较传统武器装备具有突防能力强、持续作战时间长、战术机动性好、训练周期短以及综合成本低等显著优势。智能化无人系统可采用小型化甚至微型化设计，使用复合材料和隐身技术，以隐蔽方式或集群方式接近目标，让敌人难以察觉或无法防范。无人武器系统还可以突破人类生理局限，装备的性能指标和运转时长只需考虑制造材料、各类机械电子设备的承受极限和动力能源的携带量，不但使得系统在机动、承压方面能力得到革命性提升，并且能够实现远距离侦察打击和在目标区域的长时间存在。同样重要的是，与传统武器系统操控训练周期一般长达数年不同，无人系统操控员仅需数月或一年左右的训练即可远程操控“捕食者”“死神”等无人武器参加实战，更多作战人员不必直接踏上战场，有望大大降低战死率和随之而来的社会舆论压力。基于人工智能技术军事化应用的上述特点，近年来美军提出了以算法较量为核心的算法战、无人武器系统蜂群式作战、具有高度自适应性的“马赛克战”等一系列新作战样式。可以预见的是，随着人工智能技术的进一步发展，智能化条件下的军事理论和作战样式创新不会停止。

总而言之，人工智能可以帮助军事力量更加精准高效地运转，同时降低人类面临的生命危险。人工智能在无人作战、情报搜集与处理、军事训练、网络攻防、智能化指挥控制决策等军事领域的广泛运用具有“改变游戏规则”的颠覆性潜力，有望重塑战争形态，改写战争规则，推动智能化战争的加速到来。中央军委科技委主任刘国治中将等专家认为，人工智能必将加速军事变革进程，对部队体制编制、作战样式、装备体系和战斗力生成模式等带来根本性变化，甚至会引发一场深刻的军事革命。

人工智能给军事安全带来的风险和挑战

人工智能作为一种科学技术，同样具备“双刃剑”属性。人工智能一方面为人类社会发展进步和维护军事安全提供了新的动力和机遇，另一方面也带来了一系列威胁与挑战。综而观之，人工智能给军事安全带来的威胁和挑战主要有以下几个方面。

2.1人工智能军事应用带来的非预期事故

人工智能的军事应用存在诸多不确定性，容易带来非预期事故的发生。这主要由以下两点原因所致：一是由于人工智能内部的脆弱性问题（internalvulnerbility）。当前，人工智能还停留在弱人工智能阶段，而弱人工智能系统的特点在于它们接受了非常专门的任务训练，例如下棋和识别图像。战争可以说是最复杂的人类活动之一，巨量且不规律的物体运动仿佛为战场环境蒙上了一层“迷雾”，难以看清和预测战争全貌。在这种情况下，系统的应用环境无时无刻都在发生变化，人工智能系统可能将难以适应。因此，当前弱人工智能存在的根本脆弱性（brittleness）很容易损害系统的可靠性。交战双方部署的人工智能系统交互产生复杂联系，这种复杂性远远超出一个或多个弱人工智能系统的分析能力，进一步加剧了系统的脆弱性，发生事故和出错的概率将大大增加。此外，人工智能算法目前还是一个“黑箱”，可解释性不足，人类很难预测它的最终结果，也容易带来很多非预期事故。二是外部的攻击利用问题（externalexploitation)。研究人员已证明，图像识别算法容易受到像素级“毒”数据的影响，从而导致分类问题。针对开源数据训练的算法尤其容易受到这一挑战，因为对手试图对训练数据进行“投毒”，而其他国家又可能将这些“中毒”数据用于军事领域的算法练。目前对抗性数据问题（adversarialdata）已经成为一个非常严峻的挑战。此外，黑客攻击还可能导致在安全网络上训练的算法被利用。当训练数据受到污染和“投毒”，就很可能产生与设计者意图不符的人工智能应用系统，导致算法偏见乃至更多非预期事故的发生。最后，人机协同也是一个很大的难题。无论是强化学习、深度学习，还是专家系统都不足以完全准确地反映人类的直觉、情感等认知能力。人工智能的军事运用是“人—机—环境”综合协同的过程，机器存在可解释性差、学习性弱、缺乏常识等短板，或将放大发生非预期事故乃至战争的风险。

2.2人工智能军备竞赛的风险

与核武器类似，由于人工智能可能对国家安全领域带来革命性影响，世界各国将会考虑制定非常规政策。目前，世界各国（尤其是中、美、俄等军事大国）都认识到人工智能是强化未来国防的关键技术，正在加大人工智能领域的研发力度，并竭力推进人工智能的军事应用，力图把握新一轮军事技术革命的主动权，全球人工智能军备竞赛态势初露端倪。具体而言，美国将人工智能视为第三次抵消战略的核心，建立“算法战跨职能小组”，筹划基于人工智能的算法战。2018年7月，美国防部设立专门的人工智能机构——联合人工智能中心（JAIC），大力推动军事人工智能应用。2019年2月12日，美国防部正式出台美军人工智能战略，并将联合人工智能中心作为推进该战略落地的核心机构。美国2021财年国防授权法案草案中也特别强调对人工智能、5G、高超声速等关键技术进行投资，建议对人工智能投资8.41亿美元，对“自主性”（autonomy)投资17亿美元。这些举措都体现出美国积极推动人工智能军事化、在人工智能领域谋求新式霸权的意图。俄罗斯在这一领域也不甘落后。2017年1月，普京要求建立“自主机器复合体”（AutonomousRoboticComplexs）为军队服务。中国政府则于2017年7月20日出台《新一代人工智能发展规划》，正式将发展人工智能上升到国家战略高度。军事领域也在通过“军民融合”战略加快“军事智能化发展”步伐，“促进人工智能技术军民双向转化，强化新一代人工智能技术对指挥决策、军事推演、国防装备等的有力支撑，推动各类人工智能技术快速嵌入国防创新领域”。

鉴于人工智能强大而泛在的技术本质以及军事领域对于强大技术的强烈需求，人工智能走向军事应用是难以阻挡的趋势，当前各国竞相推动人工智能军事化和发展人工智能武器便是其现实体现。大国间在人工智能领域的军备竞赛将会危及全球战略稳定，对国家安全带来严重威胁，埃隆·马斯克关于人工智能军备竞赛可能引发第三次世界大战的预言并非危言耸听。如同所有军备竞赛一样，人工智能领域的军备竞赛本质上都是无政府状态下安全困境的体现，如果缺乏信任和有效的军备控制措施，这将成为一场“危险的游戏”，直到一方把另一方拖垮或双方共同卷入战争，上演一场智能时代的“零和博弈”。

2.3扩展威胁军事安全的行为体范围和行为手段

传统上，威胁军事安全的主要行为体是主权国家的军队，但随着网络和人工智能技术的发展，这一行为体范围正在拓展。以网络攻击为例，根据攻防平衡理论，重大军事技术的出现将对攻防平衡产生重大影响，而有的军事技术天然偏向于进攻方。当前，人工智能技术的发展对提升网络攻击能力同样提供了极大机遇。可以预见，人工智能与深度学习的结合有望使得“高级持续威胁”系统成为现实。在这种设想下，网络攻击方能够利用APT系统24小时不间断地主动搜寻防御方的系统漏洞，“耐心”等待对方犯错的那一刻。随着人工智能逐步应用，将有越来越多的物理实体可以成为网络攻击的对象。例如，不法分子可经由网络侵入军用自动驾驶系统，通过篡改代码、植入病毒等方式使得军用无人车失去控制，最终车毁人亡。又比如通过入侵智能军用机器人，控制其攻击己方的人员或装备。同时，人工智能与网络技术结合可能进一步降低网络攻击的门槛。当智能化网络攻击系统研制成功，只要拥有足够多的资金便能有效提升自己的网络攻击能力，而不需要太高的技术要求。因此，未来恐怖分子利用人工智能进行网络攻击或攻击自主系统的算法、网络等，继而诱发军事系统产生故障（如军用无人车、无人机撞击己方人员），或者直接损坏军事物联网实体设备等，都会对军事安全产生很大威胁。

此外，人工智能的发展应用还将催生新的威胁军事安全的方式和手段。人工智能表现出诸多与以往技术不一样的特点，也自然会带来威胁军事安全的新手段，深度伪造（deepfakes）就是其中的典型代表，该技术为煽动敌对国家间的军事冲突提供了新途径。例如，A国雇佣代理黑客使用人工智能技术制作“深度伪造”视频或音频材料，虚构B国密谋针对C国采取先发制人打击，并将这段“深度伪造”材料故意向C国情报部门秘密透露，引发C国的战略误判，迫使其采取对抗手段。B国面对这种情况也将不得不采取措施予以应对，一场由A国借助人工智能技术策划的针对B、C两国的恶意情报欺诈就完成了。当前，“深度伪造”技术的发展速度远超相关的检测识别技术，“开发深度伪造技术的人要比检测它的人多100到1000倍”，这给各国安全部门抵御人工智能增强下的信息欺诈和舆论诱导制造了很多困难。此外，运用人工智能系统的军队也给自身带来了新的弱点，“算法投毒”、对抗性攻击、误导和诱骗机器算法目标等都给军事安全带来了全新挑战。

2.4人工智能产生的跨域安全风险

人工智能在核、网络、太空等领域的跨域军事应用也将给军事安全带来诸多风险。例如，人工智能运用于核武器系统将增加大国核战风险。一方面，人工智能应用于核武器系统可能会强化“先发制人”的核打击动机。核武器是大国战略威慑的基石，人工智能增强下的网络攻击将对核武器的可靠性构成新的威胁，在战时有可能极大削弱国家威慑力、破坏战略稳定。因此，尽管目前人工智能增强下的网络攻击能力的有效性并不确定，危机中仍将大大降低对手间的风险承受能力，增加双方“先发制人”的动机。信息对称是智能化条件下大国间进行良性竞争的基础和保障，但现实情况往往是，在竞争激烈的战略环境中，各国更倾向于以最坏设想来揣测他国意图并以此为假设进行斗争准备，尤其当面对人工智能赋能下的愈加强大的针对核武器系统的网络攻击能力，“先下手为强”确乎成为国家寻求自保的有效手段。另一方面，人工智能技术在核武器系统领域的应用还将压缩决策时间。人工智能增强下的网络攻击几乎发生在瞬间，一旦使核武器系统瘫痪，国家安全将失去重要屏障，给予决策者判断是否使用核武器的压力将激增。尤其在一个国家保持“基于预警发射”（lauch-on-warning)的情况下，核武器系统遭到人工智能增强下的网络攻击时几乎无法进行目标探测并且发出警报，更不可能在短时间内进行攻击溯源和判定责任归属，决策时间压缩和态势判断困难会使决策者承受巨大压力，极有可能造成战略误判，给世界带来灾难。

人工智能与网络的结合会极大提升国家行为体和非国家行为体的网络能力，同时也会催生出一系列新的问题。首先，人工智能技术的网络应用将提升国家行为体的网络攻击能力，可能会加剧网络领域的冲突。如前所述，基于人工智能的APT攻击可使得网络攻击变得更加便利，溯源问题也变得更加困难。与此同时，人工智能的网络应用可能会创造新的缺陷。目前人工智能的主要支撑技术是机器学习，而机器学习需要数据集来训练算法。一旦对方通过网络手段注入“毒数据”（如假数据），则会使得原先的人工智能系统非正常运行，可能带来灾难性后果。其次，由于人工智能算法的机器交互速度远超人类的反应速度，因此一旦将人工智能用于军事领域的网络作战，还有可能带来“闪战”风险，即人类还没来得及完全理解网络空间的战争就已经发生。此外，人工智能在太空领域的应用可能对全球战略稳定和军事安全带来破坏性影响。在人工智能的加持下，传统的反卫星手段将变得更加精准、更具破坏性、更难追溯，从而加大“先发制人”的动机，寻求先发优势。这容易破坏航天国家的军事安全和全球战略稳定，因为攻击卫星尤其是预警卫星往往被视为发动核打击的前兆。

结语

总体国家安全观强调，发展是安全的基础和目的，安全是发展的条件和保障，二者要同步推进，不可偏废。既要善于运用发展成果夯实国家安全的实力基础，又要善于塑造有利于经济社会发展的安全环境，以发展促安全、以安全保发展。因此，维护人工智能时代的军事安全并不代表放弃人工智能的发展，反而要大力推动其应用，使其成为维护军事安全的重要手段和支撑，并注重化解风险。如今，我国正处在由大向强发展的关键时期，人工智能有望成为驱动新一轮工业革命和军事革命的核心技术。因此，我们需要抢抓此次重大历史机遇，积极推动人工智能的研发和军事应用，推动军事智能化建设稳步发展，为建设世界一流军队增添科技支撑。

在当今时代，没有谁是一座孤岛，人工智能对于军事安全领域的影响是全球性的，因此推动人工智能领域的国际安全治理、构建人类命运共同体就显得尤为重要。由于人工智能的迅猛发展，目前对于智能武器尤其是致命性自主武器系统的相关法律法规还并不完善，各国在如何应对这些问题方面也没有明确的方法、举措和共识，但这些问题确关人类社会的未来前景和国际体系稳定。为了维护我国的军事安全以及整体的国家安全利益，应当推动人工智能技术治理尤其是安全领域的全球治理，在人工智能的军事应用边界（如是否应当将其用于核武器指挥系统）、致命性自主武器系统军备控制等领域开展共同磋商，在打击运用人工智能进行恐怖犯罪等领域进行合作，构建人工智能时代的安全共同体和人类命运共同体，维护国家军事安全和人类和平福祉。

免责声明：本文转自信息安全与通信保密杂志社，原作者文力浩,龙坤。文章内容系原作者个人观点，本公众号转载仅为分享、传达不同观点，如有任何异议，欢迎联系我们！

人工智能的十大应用

导读：人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。

作者：王健宗何安珣李泽远

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01 无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。

Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。

近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。

但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。

02 人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他；

2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。

03机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

04声纹识别

生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法（如钥匙、证件），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。

同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。

目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。

05智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。

智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。

随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。

而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

06智能外呼机器人

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。

从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。

基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定（征求意见稿）》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。

07智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR）技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术（TextToSpeech，TTS）技术。

在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

08个性化推荐

个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。

个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。

09医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。

该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

10 图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。

关于作者：王健宗，博士，某大型金融集团科技公司资深人工智能总监、高级工程师，中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员，美国佛罗里达大学人工智能博士后，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员、美国惠普公司高级云计算解决方案专家。

何安珣，某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机学会会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）委员。拥有丰富的金融智能从业经验，主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究和模型融合技术等，致力于推动金融智能的落地应用与价值创造。

李泽远，某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理，中国计算机学会会员，长期致力于金融智能的产品化工作，负责技术服务类的产品生态搭建与实施推进。

本文摘编自《金融智能：AI如何为银行、保险、证券业赋能》，经出版方授权发布。

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）

人工智能将带来哪些影响?人工智能的社会价值体现在何处?

一直以来，人工智能都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来人工智能的影响以及人工智能在规律预测方面的相关介绍，详细内容请看下文。

一、人工智能影响

在这里，小编将人工智能的影响归结为3个方面。

(1)人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科中，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，人工智能反过来帮助人类最终了解自身智能的形成。

(2)人工智能对经济的影响。专家系统深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也推动了计算机行业网络行业的发展。但同时，也带来了劳动就业问题。由于人工智能在技术和工程上的应用，它可以代替人类从事各种技术和脑力工作，这将引起社会结构的剧变。

(3)人工智能对社会的影响。人工智能也为人类文化生活提供了一种新模式。现有的游戏将逐渐发展成为更智能的互动文化娱乐方式。如今，人工智能在游戏中的应用已经深入到各大游戏厂商的开发中。

随着人工智能和智能机器人的发展，不得不谈的是，人工智能本身就是高级研究，现代科学研究需要以未来的眼光来进行，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究中可能涉及的敏感问题，要尽早预防可能出现的冲突，而不是等到冲突无法解决再想办法解决。

二、人工智能的社会价值——预测规律

通过上面的介绍，想必大家对人工智能的影响已经具备了初步的认识。在这部分，我们主要来了解下人工智能能够带来的社会价值，尤其是在规律预测方面的价值。

实验研究表明，人脑的发育一般只有5%以内，可见人类智力的发展是如此缓慢。但是，人工智能就不一样了。自1956年人工智能概念提出以来，在各国的努力下，人工智能已经发展出许多分支和理论方法。曾有，日本国家信息技术研究院经过四五年的研究，设计了一款用于大学考试的智能机器人。虽然前两年的大学考试成绩很低，但今年的考试成绩达到了511分，首次高于平均分416分，总分达到950分。考的大学考试科目包括数学、物理、英语等，这个考试成绩有80%的几率进入日本411所私立大学和33所国立大学。人工智能机器人在数学和历史考试中得分很高，但它们根本无法回答物理问题。据日本国家情报研究所称，人工智能机器人尚不具备处理语言的能力，因此在这方面还没有达到平均分。虽然物理学方面的成就不是很好，但这一结果表明，利用智能机器人探索宇宙规律、发现社会规律是一个前景看好的领域。

人工智能在国家发展和世界发展中都发挥着重要作用。利用人工智能具有的似人非人性、技术精确性、潜力大等特点，可以有效解决各种问题。在这些方面，可以清楚地看到人工智能的社会价值。如果人工智能的研发能够得到有效的利用和控制，人工智能将是我们人类的利剑。

不可忽视的是，我们个人和国家在思考人工智能的积极利益时，也应该考虑人工智能带来的各种社会、道德和环境问题。不能只关注利益而忽视伤害。如果说人工智能是一把利剑，那么这把剑是双刃剑。电影《机械姬》展现了智能机器人终极发展的利弊。作为一个能像人一样思考和感觉的机器人，穿上人皮后，作为人存在还是作为机器人存在，将是我们人类面临的终极问题。

上述所有信息便是小编这次为大家推荐的有关人工智能的影响以及人工智能在规律预测方面的内容，希望大家能够喜欢，想了解更多有关它的信息或者其它内容，请关注我们网站哦。

人工智能时代的工作变化、能力需求与培养

摘要：在人工智能时代，程序化工作和一部分非程序化工作将被人工智能取代，工作将向高度智慧化转移，劳动者的工作定位将发生升级方式、介入方式、前进方式、转移方式和集中方式等不同的变化。为了适应人工智能时代，要在学校教育和企业教育中注重提高受教育者的人工智能素养、培养创造性思维能力、社会交流能力以及环境应变能力。应对人工智能时代培养所需人才的关键措施包括：突出个性化培养理念；构建人工智能素养教育体系；实施问题导向及跨学科合作探讨的学习方式；利用人工智能技术提高学习效率。

关键词：人工智能；工作定位；能力需求；能力培养

基金项目：本文系中国社会科学院登峰战略企业管理优势学科建设项目、中国社会科学院京津冀协同发展智库研究课题的阶段性成果。

当前，我们正处在全面进入人工智能时代的过渡期，几乎所有领域都出现了装载有人工智能技术的机械设备。18世纪中期以来，人类历史上先后出现了蒸汽机、内燃机与马达、计算机与互联网技术。这些技术极大地改变了人类的生产生活方式，推动了人类社会的发展。可以说，人工智能是继三大技术之后的又一重大技术。况且，与以往技术不同，人工智能可以替代人的脑力劳动，这将大幅度地改变人们现有的工作内容，并要求人们拥有不同于以往的特殊能力。然而，关于如何界定人在人工智能时代的工作定位及所需能力、如何培养人工智能时代所需要的人才，是尚未解决的课题。目前，有研究围绕人工智能可能产生的就业影响，尤其是结构性失业风险以及社会经济对策等方面进行了分析（万昆，2019；陈明生，2019；王君等，2017；潘文轩，2018），也有研究对人工智能背景下职业教育体制改革与发展问题进行了探讨（南旭光，汪洋，2018；毛旭，张涛，2019；丁晨，2019），但深入到工作能力层面，从劳动者角度探究人工智能时代的人才培养问题的相关研究还较为少见。鉴于此，本文基于技术—工作—能力—培养的视角，结合前沿研究进行理论分析，阐明人工智能对工作业务的影响机制，明确人工智能时代的工作定位与能力需求，探讨能力培养的战略思路和关键方法。

一、人工智能时代的工作变化

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是指可以感应环境、做出行动，并获取最佳结果的合理主体（RationalAgent）（S.J.Russell，P.Norvig，2018）。感应环境、做出行动和获取最佳结果，属于人的智慧行为，而这些行为通过计算机程序（合理主体）被再现出来，就成为了人工智能。换言之，人工智能就是具有人类智慧的计算机系统。而在现实的工作环境中，人工智能的计算机系统又是与大量的感应器、超高速通信网、大数据收集分析装置、终端设备、机器手等组成更为复杂的系统来进行实际作业的，如机场出入境管理的人脸识别系统、汽车自动驾驶系统等。因此，可以说人工智能就是装载有可以模拟人类智慧行为的计算机程序的自动化设备。

现阶段的人工智能可以在一定程度上替代人完成识别、决策和操控方面的任务。在识别方面，人工智能可以进行信息判别、分类与检索，如从影像中发现癌变征兆；从音调语速中检测情绪；从图像中监控设备异常、天气异常、用户账号异常等。在决策方面，人工智能可以进行数值形式下的物象评估与匹配，如预测销售额、GDP指标、民意度、信用风险、病变风险；推断消费者爱好、产品推销时机；根据消费者爱好、习惯不同而推荐不同内容的商品广告等。在操控方面，人工智能可以进行表现生成、设计行动最佳化及作业自动化，如自动撰写新闻稿件、概括文章大意；设计项目路线图、商品标识、网页布局、药品成分、建筑物结构；优化游戏策略、送货路线、店铺布局；实施自动驾驶、客户咨询等。只要人规定好了计算机程序的信息处理目的和分析方式，人工智能就能准确无误地替代人工进行作业（安宅和人，2015）。

（一）工作变化的特征

人工智能时代工作变化的特征体现在以下三方面。

1.程序化工作被人工智能取代

所谓程序化工作，按照美国经济学家奥托（D.H.Autor）等的定义，是指变化少、可以按照事先规定的程序进行的工作（Autoretal，2003）。程序化工作又分为主要使用认知能力的程序—认知型工作和主要使用肢体能力的程序—肢体型工作。认知能力是指直觉、判断、想象、推理、决策、记忆、语言理解等能力；肢体能力是指体力。程序—认知型工作具有重复性、单一性、目的明确并且主要使用脑力等特点，如行政事务、会计工作。程序—肢体型工作虽然也有重复性、单一性、目的明确等特点，但主要使用体力，如流水线组装、仓库运输业务。由于程序化工作相对简单，易于编制成计算机程序，所以人工智能对人类劳动的替代，首先会从这些工作开始。例如，产品组装是按照作业标准反复实施同样内容的工作，而作业标准完全可以编制为计算机程序，所使用的设备以及动作也完全可以建立成模型，因此，产品组装就可以由人工智能来代替实施。再如，需要一定认知能力的会计业务，人工智能也可以通过扫描或接受电子信号等方式获取相关数据，而后根据规定程序进行分类、汇总等作业。因此，在人工智能时代程序化工作会呈现明显的减少趋势，以往的自动化设备，基本是替代体力劳动的蓝领劳动者，而人工智能将替代白领劳动者。英国剑桥大学学者弗雷（C.B.Frey）与奥斯本（M.Osborne）在2013年发表的报告中指出，美国在未来20年里将有47%的工作存在被替代的可能性，电话推销员、标题审查与摘要人员、手工缝纫工、技工、保险受理员、手表修理工、货物运输人员、税务代理员、照片处理工、会计助理、图书馆技术员、数据输入员等工作被取代的概率可高达99%（C.B.Frey，M.Osborne，2013）。日本经济新闻和英国金融时报2017年合作进行的调查显示，制造、餐饮、运输等23个产业的2000项工作中有超过3成的业务可能被替代，制造业被替代的比例是80.2%，包括焊接、组装、裁缝、制鞋等业务；餐饮业被替代的比例是68.5%，如客服、点餐、食材准备、餐桌与餐具摆放等业务；运输业被替代的比例是48.4%，包括车辆维修、飞机驾驶、运输信息提供等业务（ShotaroTani，2017）。这些研究表明，被取代概率高的工作基本上都是重复性、单一性、目的明确的程序化工作，其中不乏白领岗位的部分业务。

2.一部分非程序化工作被人工智能取代

相对于程序化工作，非程序化工作通常变化较大，难以按照事先规定的计划进行。这一工作又分为两类，一类是非程序—认知型工作，如科学研究、文学创作、作曲作画、经营管理、医疗诊断、诉讼辩护等；一类是非程序—肢体型工作，如烹饪、理疗、看护以及汽车驾驶等。非程序—认知型工作需要高层次的文化水平、分析能力和想象力，现阶段的人工智能还达不到完全替代的水平。烹饪、理疗、看护以及汽车驾驶等非程序—肢体型工作需要高度的人际间互动、灵敏的环境反应能力以及灵活的肢体动作，而这些要求现阶段的人工智能尚不能完全做到，所以这些工作基本上还需要人来承担。但随着人工智能技术的发展，人工智能在未来不仅会代替人做更多的程序化工作，而且有望将一部分非程序化工作纳入替代范围，如自动驾驶、行走助力、编制诉讼方案、作曲作画等（Autor，2015）。届时非程序化工作完全由人来完成的局面就会发生变化，进而带来业务重组，从以前由人承担所有业务变成由人工智能和人共同分担业务，如影像诊断由人工智能完成，最终诊断由医生完成；围棋陪练由人工智能承担，棋艺解说由教练承担。

3.工作向高度智慧化转移

装载有人工智能的设备可以替代人的程序化工作，甚至部分非程序化工作，但现阶段人工智能仍有很大的局限性，如人工智能不能设定目标和规划未来、不能产生意识、不能对未曾有的变化作出反应、不能提出问题、不能设计分析框架、不能产生灵感、不具有常识判断力、不具有指挥人的领导能力（安宅和人，2015）。所以现阶段仍有四类工作是人工智能所无法替代的。一是高度创造性的思维工作。如通过综合分析各种知识归纳和提出新概念、通过多方面分析发现问题并提出解决方案、基于情感创造出文学艺术作品等。二是高度社会化的沟通工作。如包含理解、说服、交涉在内的工作，人际间交往与协同作业等。三是高度灵敏的肢体型工作。如演奏乐曲、表演舞蹈、高难度手工艺等。四是高度非程序化的工作。如看护、清扫工作。这些工作看似简单，但需要人根据知识、经验以及常识等对情境作出判断，如在清扫时对发现的废纸需要进行判断，确定它是重要笔记还是真正的废纸，而人工智能的扫地机是无法做到的（野口悠纪雄，2018）。但即使如此，现在几乎所有领域中都在使用人工智能，并且人工智能的工作领域还在不断扩展。在看护工作中，移动搀扶患者机器人已经开始出现；人工智能已能够进行文学、绘画及音乐的初步创作，人与人工智能协同作业的状态已成为普遍现象。在这种状态下，人的工作内涵必然要向高度智慧化转移。

（二）人机关系与工作定位

在刚开始引进人工智能的生产过程中，人仍是作业的主体，人工智能起辅助性和支持性作用。人工智能辅助人进行数据和信息处理方面的业务，支持人做一些复杂的、技术性的工作，从事需要肢体劳动的、程序化的操作，但对于需要高度认知能力的工作，如推理与决策，以及需要与人沟通的工作，如协调、开发与咨询、沟通与互动，人工智能的贡献相对较少，但这种情况将会发生改变。世界经济论坛《职业前景报告2018》发表了2018年人与设备的工作时间占比值和2022年人与设备的工作时间占比的预测值（见表1）。对于所有业务，2022年设备的工作时间占总工作时间的比值会增加，其中设备在信息和数据处理、探索和获取业务信息的工作时间占比将超过人的工作时间。在行政、肢体的程序化任务、识别和评估业务信息、执行复杂技术任务中，设备的工作时间占比也将超过四成。即使在推理与决策以及沟通与互动这样原本主要由人来完成的业务中，设备的工作时间也将提高三成左右。因此，未来人工智能不仅能在生产过程中起辅助、支持的作用，而且在一些业务中将会作为“数字劳动力”发挥主导作用。进而言之，在人工智能时代，智能设备将越来越多地替代人的劳动，人机协作的关系将越来越显著。

表12018年、2022年人与设备的工作时间占比值单位：%

资料来源：作者根据世界经济论坛《职业前景报告2018》整理。

在人工智能时代，一些职业及一些工作被替代是不可避免的趋势，因此劳动者必须对职业及工作选择有清楚的认知。美国管理学学者达文波特（T.H.Davenport）和卡比（J.Kirby）认为，人工智能时代劳动者的工作定位，即如何选择能实现自身价值的职业，有五种方式，分别为：一是升级方式，即提升管理素质和掌握超越计算机的大局思维，向高级管理岗位发展。这要求对经营系统有透彻的理解，并需要有充分的计算机知识与技能。随着人工智能质量的提高、数量的增加，高级管理岗位的事务性工作将被大幅度替代，因此升级到高级管理岗位的人数会比以往少；二是转移方式，即转移到不能程序化、结构化的工作领域。现阶段，人工智能设备尚不能完全替代人的劳动，因此工作流程中会保留一些人的岗位。但随着人工智能水平的提高，这些岗位也将逐渐被替代，因此，这些岗位的劳动者，要有充分的危机感；三是介入方式，即学习计算机的程序化决策过程，掌握监视和调整计算机功能的新型能力，以现场管理者的身份介入基本上由人工智能实施的作业过程中；四是集中方式，即以计算机程序尚未渗透到的领域为唯一标准来选择职业或工作。这种方式要求特殊、高超的人类智慧及技能，需要早期、长期训练，甚至需要天赋；五是前进方式，指与时俱进，加大学习力度，研究开发能改变当前领域工作效率的高水平智能机器（T.H.DavenportandJ.Kirby，2015）。从与人工智能的关系看，升级方式、介入方式和前进方式，都需要学习人工智能技术。对这些人群，国家应该对他们的学习进行资助。转移方式中劳动者没有学习新技术的欲望或能力，他们的收入可能会减少，就业也不稳定，国家应从就业政策角度进行援助。集中方式需要从中小学起通过个性化教育对这方面的人才进行培养。

二、人工智能时代的能力需求

随着人工智能在生产过程中的普遍应用，人在生产中的地位不断发生变化，大量程序化作业、甚至越来越多的非程序化作业都将由自动化设备实施，而人必须能够驾驭智能设备，发现和解决工作流程中的问题，对智能设备进行更新创造，从而使其更好地服务于人类社会。从劳动者角度看，必须具备符合人工智能时代所需要的能力，才能使自己的劳动付出变得更有价值；从企业角度看，具有符合人工智能时代能力的员工，是创造价值所不可缺少的人力资源，值得大力引进和培养；从社会角度看，劳动队伍和后备力量都具备符合人工智能时代要求的能力，就可以稳定就业，促进社会经济持续发展。关于能力，可以对有认知能力和社会情感能力的基础理论进行研究。为了探讨能力与社会需求的关系，能力被分成诸多子能力，以验证与不同技术条件的适配性。在解析这些研究之后，笔者将提出符合人工智能时代要求的能力要件，以便为理论研究和政策决策提供参考。

（一）能力的两个方面

理论上看，人的能力一般包含两个方面。一个方面被称为认知能力，另一个方面是非认知能力。其中关于非认知能力有着几种不同的命名，如社会情感能力、软能力、社会能力、人格特质、性格（Heckman，Kautz，2012）。以下将沿用经济合作与发展组织（OECD）（2015）的表述样式，用“社会情感能力”来表示非认知能力。该研究认为，认知是关于获取和应用知识经验的过程，而认知能力就是所有与获取和应用知识经验有关的能力。认识能力有三个层次：第一层是基本能力，如模式识别、计算和记忆；第二层是获取能力，如检索、分类和解释；第三层是应用能力，如思考、推理和概念化。这三层能力的复杂程度从低到高、依次递进。与认知能力不同的是，社会情感能力是对目标实现、社会协作和情感控制产生影响的人格特征。例如，目标实现方面的忍耐、自律、意愿；社会协作方面的沟通、开放、体贴；情感控制方面的自尊、灵活、自信等。

在实际中，人是认知能力和社会情感能力的载体。换言之，这两种能力在人的身体中同时存在，相互影响、相互作用，形成了人的脑力活动和肢体行为。例如，批判性思考就是两种能力合二为一的结果。批判性思考既有认知能力的特点，即能够客观地进行逻辑推理，严守成本收益原则，冷静地进行战略分析。同时，因为批判性思考的对象是现实中的新问题，仅仅依靠过去的经验和教科书手法是不够的，还必须对新现象持有开放心态，根据具体情况，灵活改变思路和行动，而这些特点正是社会情感能力范畴的内容（池迫浩子，宫本晃司，2015）。

（二）能力需求变化与预测

技术进步使得工作环境发生变化，对劳动者的能力需求也出现了新变化。20世纪70年代以来，以大型计算机、电脑终端和互联网为代表的信息通信技术迅速发展，制造业以及服务业的生产过程大为改观，这使得对劳动者的社会情感能力的需求显著提高（Deming，2015）。在1980-2012年间，需要高度社会情感能力的职业就业人数占美国所有就业人数的比例增长了近12个百分点，而只需要认知能力的职业就业人数占比减少了3个百分点。另外，需要高度社会情感能力的职业的工资增长也比其他职业更快，并且2000年以后的增幅大于2000年之前。这是因为生产过程自动化，岗位任务重组，人员重新分配，团队形式增加，而社会情感能力可以降低协调成本，加强不同作业领域的有效合作。

以数字技术为轴心的自动化设备的应用，不仅要求劳动者提高社会情感能力的水平，同时也要求其认知能力和社会情感能力综合水平的提高。维因伯格（Weinberger，2014）利用美国职业大典的数据，对1977-2002年间各职业就业人员具有的计算能力、人际能力以10阶段法进行了赋值，根据数值把职业分为了两类，一类是计算能力与人际能力赋值均高于5的职业，一类是两种能力中一方赋值高于5而另一方赋值低于5的职业。分析发现，两种能力赋值均高于5的职业的就业人数增加，仅一种能力赋值高于5的职业的就业人数减少。该研究还以1972年和1992年的高中3年级中的两个年级层为对象，考察了各层人群的高中数学成绩、领导经验和高中毕业7年后的工资之间的关系。结果表明，同时具有数学能力和领导经验的人的工资在增加，只有一方面能力的人的工资没有变化，不具有这两方面能力的人的工资在减少。这个结论揭示了能力间互补的重要性，即认知能力与社会情感能力，不是各自单独产生价值，而是相互组合（互补）来产生更大的价值。技术进步并没有否定人的任何一方面的能力，而是要求在提高各自水平的基础上达到新高度的互补。由此可以推论出，兼有两种能力的劳动者在以人工智能为轴心的新技术时代将为社会所需，他们的劳动价值会得到社会认可。

表22018年、2022年关键能力需求

资料来源：世界经济论坛《职业前景报告2018》。

以上的推论不仅在以往的数据研究中得到了验证，在近未来的预测研究中也得出了同样的结论。世界经济论坛的《职业前景报告2018》发表了313家跨国企业管理高层的调查数据，从中可以看出2022年需要的关键能力中，属于认知能力的有8个，分别是：分析性思考与创新，主动学习与战略性学习，创造性、独特性和主动性，技术设计与编程，批判性思考与分析，解决复杂问题，问题推理与构思，系统分析与评估。与2018年相比，技术设计与编程、系统分析与评估是新增项目，反映出人工智能时代对劳动者的数字技能的强烈需求，揭示了劳动力素质提高的方向。而领导力和社会影响、情绪性智商属于社会情感能力的范畴。这两个能力同时出现在2018年、2022年两个时间段里，由此可以说，社会情感能力在未来的人工智能技术环境中是不可缺少的。只要生产过程中有人的存在，只要市场及组织内部环境不断变化，就需要社会情感能力去发现问题、运用技术技能去解决问题从而实现劳动的价值。另一方面，包括脑力、肢体在内的基本认知能力的需求将会减少，如操作灵活性、持久性与准确性，视觉、听觉与说话，读、写、算等能力。一些基本操作能力的需求也会减少，如财务和物资资源管理、设备安装与维护、质量管理与安全管理等能力。这些能力基本用于实施程序化业务，其工作的操作标准简单明了，个人发挥创造性的空间较少，从能力层次看，虽然属于知识经验应用能力范畴，但处于低级层次。

世界经济论坛在2016年对人工智能时代的能力需求变化进行了探讨。当时的研究报告指出，高层次认知能力不仅在当时受到重视，而且在2020年对其的需要将会进一步增加。而对于与肢体相关的能力，专家大都认为其需求将会减少。尤其是设备维护、质量管理与安全管理等能力，2016年报告中还有五成的人认为需求会处于稳定状况（世界经济论坛，2016）。由于2016年、2018年的调查方式不同，因此不能对其进行严格的对比，但可以看到能力变化的趋势，即对高层次认知能力的需求一直处于增强趋势，而对设备安装与维护等低层次能力的需求则明显减弱，这反映出人工智能时代对能力的高层次化有着越来越强的需求。

巴克什（Bakhshi）等利用美国和英国数据预测了两国2030年各职业的就业增长和职业所需的能力（Bakhshietal，2017）。该研究中的职业能力包括120项。美英两国各职业最为重视的能力有15项（见表3）。从表3看，美国和英国总体情况类似。在美国，与人际交往有关的能力会越来越重要，这些能力包括指导、社交知觉/认识、协调、服务导向、主动倾听，以及相关知识，如心理学和人类学、教育和培训、治疗和咨询、哲学和神学。认知能力范畴中的应用能力也会越来越重要，如要求能够了解当前和未来形势并且能够做出行动规划（战略性学习）；能够了解新信息对当前和未来问题的解决与决策发挥影响（主动学习）；能够提出有关某个主题的许多想法（思想流利性）。在英国，有10项属于认知能力范畴中的应用能力，这些能力是判断和决策、思想流利性、主动学习、战略性学习、原创性、系统评价、推理、解决复杂问题、系统分析、批判性思考。在人工智能技术更为广泛应用的近未来，劳动者只有充分具备这些能力，才能够有效解决新环境中出现的新问题，并且能够有针对性地提出新想法，积极吸收新信息；能够识别社会技术系统的变化，了解社会技术系统各环节的互连和反馈关系并采取正确行动。另外，英国对于人际交往的能力也非常重视，这些能力包括指导、协调，以及相关知识，如教育和培训等。

表32030年美国、英国各职业中最重要的15项能力

资料来源：作者根据Bakhshi等（2017）整理。

2017年，日本人才咨询公司阿德卡（Adecco）对309家上市公司管理高层进行了抽样调查，收集到了两个时间点（调查时间点为2017年、人工智能普遍应用的2035年）对各种能力的需求程度。结果显示（见表4），2035年最需要的前10项重要能力中，5项为认知能力，包括创造性、分析性思考与抽象性思考、解决复杂问题、信息收集和解决简单问题。5项是社会情感能力，分别是人际关系、灵活性、挑战精神、领导力和积极性与主体性。2017年的前10项重要能力中，4项为认知能力，依次是分析性思考与抽象性思考、解决复杂问题、创造性和信息收集；6项是社会情感能力，如人际关系、积极性与主体性、挑战精神、团队工作与协调性、灵活性和目标实现意愿。从数量看，不论是2017年还是2035年，认知能力和社会情感能力的排名基本相当，表明无论什么时代，均衡能力结构都是必要的。从内容看，不论是2017年还是2035年，认知能力和社会情感能力的子项目基本相同，反映出企业能力需求具有一定的稳定性。从个别能力变化看，有两个突出现象，一个是认知能力中，创造性需求的大幅上升。这表明在人工智能时代企业将进行业务重组，要求员工在高价值工作领域创新工作方式和取得突破；另一个是社会情感能力中，对灵活性的需求有所提升。这反映出企业需要员工充分发挥主动性，去发现生产流程中的问题、发现新的社会需求，而不仅仅是执行指令。

表42017年、2035年最需要的前10项重要能力

资料来源：作者根据西村崇（2017）整理。

（三）符合时代要求的能力要件

综合以上研究，笔者认为，在人工智能时代，能力的首要内容应该是与人工智能有关的新知识、新技能。此外要在人工智能的学习与应用过程中提高社会情感能力，主要是指与人沟通的方法与相关知识。再者，劳动者的能力结构要向高层次升级，应重点发展高层次认知能力。具体概括为两个方向：一是应用人工智能技术创造新产品、新服务的能力，这里称作创造性思维能力；二是发现新问题和解决新问题的能力，这里称作环境应变能力，包括主动学习与战略性学习、解决复杂问题等。在人工智能时代，对于劳动者而言，重要的是使能力结构升级以符合技术发展需要，不仅认知能力要达到新水平，还要与工作方式变化相匹配，而且与人工智能技术互补的社会情感能力也要同步发展。鉴于此，人工智能时代的能力要件可归纳为以下四个方面。

1.人工智能知识

正如读、写、算是工业社会所必须的基本能力一样，对于要在人工智能技术条件下工作的劳动者而言，人工智能的基础知识是不可缺少的。这是以往时代所没有的全新的能力。所谓的人工智能知识，首先是数学知识。因为人工智能的基础就是数理模型，主要包括概率、统计、线形代数等内容；其次是数据科学，是在计算机上收集、解析数据的知识和技能，需要有数理和计算机语言知识，需要计算机操作能力。有了这两方面的知识，就可以形成关于人工智能的新技能：能够使用程序语言，利用既成模块，编制、操作或使用具有简单的感应、解析、反馈等智慧行为的自动化装备。劳动者掌握了人工智能的新技能，不仅可以理解新设备的基本机制，甚至可以研究更先进的人工智能、或利用人工智能来提高生产效率。根据领域、岗位、业务的不同，涉及人工智能的内容会有所不同。国家的教育、经济以及科技部门应该与企业联手设计内容、层次不同的教材，设定认知资格制度，作为评价人才的标杆。

2.社会交流能力

在人工智能时代，要创造新价值，人际或社会交流能力愈发显得重要。创造新产品、新服务及新的工作模式，意味着要对现状有充分的了解，利用人工智能对现状进行改变、重组。这需要周边很多人及社会的理解、帮助及合作。因此，在人工智能时代，人应该提高自身的社会交流能力，能简明扼要地说明目的，开诚布公地寻求理解与帮助，诚实守信地与人合作。社会交流能力的基础是情感，所以人在情绪、意志等方面的情商以及对于文化艺术的审美都非常重要。人工智能时代社会交流能力的特点，就是大量运用网络社交媒体、互联网等工具。这些工具有其便捷之处，但也存在虚假信息等伦理道德问题以及易受黑客攻击的脆弱性问题。社会交流能力与创造性思维能力一样，需要长时间的培养，需要社会氛围的支撑。社会交流能力的特殊之处在于它涉及性格，而性格有天生的因素。所以，在学校教育以及企业教育中，既要传授基本的交流方法，也要考虑个人性格中的天生因素，因人施教，调动有利因素，培养能够从社会中学习、有益于社会的人才。

3.创造性思维能力

人工智能技术使程序化的工作自动化，把人从单一循环、重度及危险的劳动中解放出来，给予人更多的时间，为人的创造性思维提供了更大的可能性。同时，人也必须发挥自己特有的创造性思维能力，才能在人工智能时代确立自身的存在价值。所谓创造性思维能力，是利用人工智能技术，结合自己所在的特定领域，去发现社会及市场需求，提出关于新产品、新服务以及新工作模式的能力。创造性思维能力包括抽象能力、综合能力和应用能力。抽象能力，就是能够概括出事物本质并发展成为概念的能力。借助抽象能力进行分析和推理，才会产生新的认识。综合能力，就是能够融会贯通，把不同领域的知识连接起来，进行整合、分析和再创造的能力。经济学家熊彼特认为，创新有五种形式，即产品创新、技术创新、原材料创新、市场创新和组织创新，它们无一不是生产要素间组合与创造的结果（约瑟夫·熊彼特，2016）。利用人工智能提出关于新产品、新服务以及新工作模式的设想，是对人工智能与其他知识进行融合与创造的过程，所以需要综合能力。应用能力，是能够把知识应用于解决现实问题，也就是解决问题的能力。其中的关键是有目的意识，能够发现问题，使创造性活动具有经济价值与社会意义。而这恰恰是人类特有的能力，无法用计算机程序再现。创造性思维能力，需要长时间的培养，从幼儿园到大学、甚至到就业之后都必须接受持续的教育或启发。同时，要在家庭教育、学校教育和社会上形成鼓励独创、容许差异的宽松氛围。

4.环境应变能力

环境应变能力，就是能够根据不同情境作出不同决策的能力。在人工智能时代留给人的工作基本上都是非程序化工作，它们不可事先预测，也无法编制操控指南，需要劳动者根据自身掌握的知识、经验、常识以及悟性来灵活行动。现阶段的人工智能可以通过大样本学习来增加经验和提高应变能力，但世界是复杂的，很多变化都带有偶然性，解决方案没有经验可循，这限制了样本数量，从而制约了人工智能应变能力的提高。与人工智能不同的是，人所特有的生命体的构造使得其对事物的理解在很多情况下只需要小样本学习和借助常识就可以完成（李开复，王咏刚，2017）。在以往的人才培养中，人们也注意到了环境应变能力，但人工智能时代的特殊之处在于劳动者要接触更为复杂的数字技术，而数字技术的进步日新月异，人们为了防止知识的陈腐化，要能够主动学习，因为仅仅靠教师或上级安排的在岗或离职学习完全不够，要根据自己的具体情况，不间断地吸取新知识。战略性学习，是具有前瞻性的、有长远目标的学习。这个长远目标，可以是对自己所在领域发展前景的预测、自我发展方向的判断，也可以是对企业战略的理解，提前着手学习新知识，当环境变化时就可以游刃有余地应对。人工智能时代的劳动者往往处于与自动化设备合作的作业环境中，生产过程中的故障不仅有硬件的问题，也有计算控制系统的问题，只有在对硬件、软件充分理解的基础上，才能解决现场工作中的复杂问题。总而言之，人工智能时代的环境应变能力，有其鲜明的时代要求，在学校教育和企业教育中必须使用有针对性的教学方法来培养有用人才。

以上归纳了符合人工智能时代要求的四个方面的能力，这四个方面的能力并不是独立存在的，它们之间有着不可分割的联系。人工智能知识是新时代劳动者能力的基础，有了它才能够驾驭自动化设备，进行新产品、新技术及新价值的创造。创造性思维是人工智能时代劳动者能力的核心，突出显示了人的智慧价值。而社会交流能力和环境应变能力则对人的气质或性格提出了新要求，要求处于人工智能时代的劳动者区别于越来越聪明的自动化设备，在纷繁复杂的社会和飞速变化的技术环境中发挥人的作用。

三、人工智能时代的劳动者能力培养

为了培养与人工智能时代相适应的人才，提高全社会的智慧水平，我们应该在理念、内容以及方式、手段上有所变革。

（一）突出个性化培养理念

在工业时代，大批量单品种生产是主流方式，为了提高效率实施机械化、专业化分工，产生了大量单一循环、目标明确的标准化工作岗位。企业将作业编成操作手册或计算机程序，要求劳动者达到按照手册或程序正确操作的能力标准。在这种体制下，劳动者和设备、产品一样都是标准化管理的对象，因此人才培养也是标准化的。体现在高等教育、职业教育及企业教育上，就是培养能够按照标准进行反复、简单作业的劳动者。教育方法基本上依靠大量、统一的习题，或反复练习。这样的理念与方法培养出来的学生或劳动者，只能做单纯的工作，其不仅在精度、速度方面要输给人工智能，并且会变得只能简单地对工作中的变化作出机械的反应，缺少发现问题、解决问题的能力，更谈不上创造新价值，而这种能力恰恰是人工智能时代的劳动者最需要的。因为程序化的工作都由人工智能完成，需要人来做的正是去发现工作系统的问题，不断地进行更新改进，提高生产效率，或者通过新思路、新方法创造新价值。因此，人工智能时代的人才培养，尤其要重视学习者的创造性思维能力，要在因材施教的理念下，充分发挥个人的潜在优势。

（二）构建人工智能素养教育体系

把人工智能教育贯穿小学、初高中、大学以及工作后的全部阶段，提高全社会的人工智能基本素养。目前，包括中国在内的主要国家都已经在小学及初高中开展计算机编程教育，在大学实施更为专业的人工智能教育。同时，针对在职者的相关教育也极为重要。这是因为人工智能技术对劳动的影响面越来越广泛，工作甚至职业变得愈发不确定，在职者要提前做好转业与转岗的准备。为了维持社会经济的可持续发展，国家应该就全社会、全生涯的人工智能素养教育制定战略规划，集结教育及各行业行政管理部门的力量，从资金、设备、师资、教材、技术资格认定、学习费用补助等诸方面制定具体措施。对于义务教育的中小学阶段，应该完善每个学校的信息网络，要使高速Wi-Fi网络覆盖全部校区，使每个学生都有自己专用的终端设备（电脑或平板电脑）。在教室等集体授课的场所，安装可以触屏输入、可以数据储存传递的电子黑板，在教学过程中使用人工智能设备。当前，教育界中能担任人工智能教学的教师人才十分欠缺。国家应该制定紧急行动计划，至少要在5年内填补中小学相关基础素养课程的空白，使每个学校至少有一名该学科的教师。教师的来源，可以直接从博士毕业生、企业的工程师等专业人才中招聘，可以不受教师资格的约束。在大学阶段，理工科要学习高度的人工智能技术，文科及美术、音乐等学科，也要开设人工智能专业课程，因为今后人工智能将在模拟人的艺术感受方面深入发展，需要既懂艺术又懂人工智能的人才。由于人工智能技术发展很快，要组织学术界和企业界的力量，及时更新课程，并且根据人在不同生涯阶段的特点编制有针对性的教材。应该利用大数据来补充劳动力市场信息系统并监控不断变化的技能需求，以适应所提供的课程与教材（OECD，2016）。要尽快设立国家人工智能技术资格认定制度，使学习成果能在社会上受到评价，提高学习者的学习积极性。对于在职人员的学习，应给予费用和时间上的支持。对于企业实施的员工培训，应该以减免培训费等激励政策给予扶持。

（三）实施问题导向及跨学科合作探讨的学习方式

创造性思维能力、社会交流能力的具体表现是能够利用人工智能技术解决现实问题，以及能够利用人工智能创造新产品、新服务与新工作模式。以往“满堂灌”的学习方式难以培养这些能力，今后应该加强问题导向及跨学科合作探讨方式的学习。所谓问题导向，就是有明确、真实并且具体的现实问题，解决这些问题是学习的目的。这需要企业与学校共同制订学习目标，引导学生进行社会实践。问题导向的学习方式，还需要学习材料具有现实性。数据要真实，设备及材料要先进，教材要能够反映前沿理论与实践。跨学科合作探讨学习包含四个方面，首先是跨学科的学习内容，即学生根据具体问题学习数学、统计、数据、人工智能以及物理、化学、生物、艺术等多学科知识，这需要打破以往文理分科的界限；其次是跨学科的学习成员，即打破以往班级学习约束，组成由不同专业背景学生构成的小组，尤其是大学阶段要尽可能采取这种办法；再次是小组学习方式，即在教师指导下以小组为中心进行讨论和得出解决方案。同时，要构筑互联网学习平台，教师与学生之间、学生与学生之间有充分的提问—反馈—讨论的渠道。跨学科合作探讨形式的学习方法，不仅有利于提高学习自主性和团队合作性，也有助于进行知识碰撞、知识整合和知识创造，从而提高综合能力和应用能力。

现阶段，包括中国在内的一些国家都在进行问题导向及跨学科合作探讨学习方式的实践，诞生了STEAM（Science，Technology，Engineering，Art，Mathematics）教育课程、问题/项目导向型教育课程（Problem/Project-BasedLearning：PBL）、创新思维课程等方法。但这些方式都处在发展过程中，需要专家和学者不断吸取有益经验对其进行改进。日本为了培养人工智能人才，制定了国家战略推行STEAM教育，并研究整理了具体案例，为各学校及企业提供参考材料。如日本某职业高中与企业合作，开展了STEAM教育课程。该课程的项目之一是设计使用便利的人工智能设备，推进智能化农业生产。项目分四个阶段进行。第一阶段引发学生对农业和机器人的兴趣，使用4个课时。教师启发学生考虑联系农业作业的实际需求，确定制作机器人的具体内容。企业技术专家介绍机器人控制语言，演示机器人的动作。学生进行讨论，得出关于制作方向的结论；第二阶段进行机器人控制与数学、物理等学科知识的应用，使用4个课时。具体任务有两个，一个是解剖分析现有农业机械，获得感性、基础认识，再使用控制语言设计机器人基本雏形，另一个是运用数学知识，探讨马达转速与机器人动作的关系，设计控制程序，制作马达。企业技术专家讲解高感度彩色感应器、图像识别等技术，联系物理知识，讲解关于摩擦作用的处理方法；第三阶段学习机器人开发的基本程序，使用4个课时。技术专家讲解现实社会中技术人员如何编写“产品规格书”、通用计算机语言、数据解析工具等，引导学生继续使用控制语言模块制作机器人；第四阶段进行总结和演示，使用4个课时。学生演示、讲解自己制作的机器人的特点以及与农业作业的关联。同时，教师引导学生梳理学习内容，激发今后学习机器人技能的兴趣（经济产业省，2019）。

（四）利用人工智能技术提高学习效率，增强学生的创造性思维能力、社会交流能力

现阶段的人工智能已经可以代替教师对学生进行辅导，提高学生的学习效率，如X-Tech、EdTech、LearnTech等技术。这些工具可以根据每个学生的实际情况，给出不同的学习指导方案，提高学习效率。有国外学校在教学中引进了人工智能系统，学生使用平板电脑阅读数学教材、做习题。人工智能系统收集所有学生的学习信息，包括答案、解题过程、速度、集中力、理解力等，在此基础上判断出每个学生的强、弱项，给出符合个人学习水平的阅读材料和习题，大大提高了学习效率。该学校利用人工智能对小学六年级学生进行了初中一年级上学期的数学课程教育，常规需要14周的学习内容仅用2周就完成了，并且学生们的考试成绩都超过了常规教育的平均点。如果能如此高效地接受知识，学生就可以把时间更多地用在联系实际的项目学习以及体育、艺术等活动上，强化学生创造力和社会交流能力的培养。如果说铅笔、笔记本、橡皮是传统必需的学习工具，那么当前与互联网无障碍连接的电子终端已经成为人工智能时代学习的必要工具。国家应该尽快完善义务教育、高中教育、大学教育和在职教育的电子化环境，引进人工智能设备，提高全社会的学习效率。

目前，人工智能正以前所未有的速度部分或完全替代人的劳动，社会生产率将会大大提高。我们必须精准理解人工智能对职业、劳动和能力的影响，从国家层面制定战略规划，运用市场经济杠杆和政策手段提高包括义务教育、高中教育、高等教育和在职教育在内的生涯教育的人工智能基本素养，维持社会经济的稳定发展。

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