人工智能时代学校教育的现状及发展趋势
（二）积极开展教师人工智能教育培训
教师作为学生培养者、人工智能教育实践者，提升自身人工智能素养是实现教育现代化的重要保障。针对当前教师对人工智能教育认识分化，人工智能教育利用不合理情况，学校与教育主管部门应定期对教师进行相关教育培训。第一，深入调查研究了解当前教师关于人工智能教育认识程度、使用熟练度、存在具体问题及相关建议，由此制定具有针对性的培训内容。第二，针对调查结果结合不同地区实际教育发展需要，制定人工智能专项教育培训计划，达到教师正确认识并熟练运用目的。第三，邀请人工智能专家、教育专家、资深教师进行培训课程研发。使培训课程贴近生活、贴近课堂、贴近学生，做到为教育服务。第四，为保证培训效果，将人工智能教学技能作为教师综合考核标准之一，督促、激励教师向数字化教师转型，带动教育事业走向现代化。
（三）合理为学生制定个性化学习方案
人工智能教育使教师对学生学习过程具有深入了解，可以针对不同层次学生制定个性化学习方案。传统课堂教师无法兼顾学生学习差异，授课内容只能以班级大多数学生水平为参照，导致优等生得不到突破，后进生理解困难，难以真正达到因材施教。在人工智能教育帮助下，通过自适应学习程序、游戏和软件等系统响应学生的需求，全过程搜集学生的学习数据，通过分析数据，最后向学生推荐个性化的学习方案。课前，教师通过数据反馈结合学生学习需要制定本节课教学计划。课中，依据学生课堂表现，教师可以有针对性的对学生薄弱环节，进行深入讲解加深学生印象。课后，分层次布置作业，在确保夯实基础知识前提下，适当拔高作业难度，既能巩固知识，又能减少学生学习挫败感调动学习积极性。人工智能教育把传统课堂的优势与数字化教学的便利相结合，实现线上教育与线下教育的混合式教学，达到个性化教学目的。
（四）考核体系实现素质评价精准化
当前以知识为核心的考试制度，虽然提高了升学率，但是制约了教育创新发展，不利于学生综合素质提升。随着人工智能数据采集方式的不断完善，充分利用大数据智能分析对学生的学习过程、学习行为、学习水平等进行分析，基于学生的个性特点精准建立学习者的动机、能力、爱好、水平、体能、心智水平等要素构成的学习方案，具备大数据智能过程性评价的新制度将从根本上优化当前的以知识为核心的考试制度，以学习者动态发展学业水平为基础的适应性双向匹配与选择制度将被建立，从而实现素质评价精准化，提升学生学习的积极性与主动性。
三、人工智能对未来教育影响
（一）促进学生深度学习
理想的学习效果是让学生认识到学习意义，从而全身心投入到未知领域的学习中，达到深度学习目的，人工智能教育利用技术优势实现学生深度学习。首先，真实地学。真实是深度学习发生的基础，在课堂中减少虚假学习行为，聚焦学生内心世界，了解学生学习困境，进行针对性教学，从而促进学生深度学习。其次，充分使用工具。人工智能为教育提供丰富多样的学习工具，学生结合自身学习特点，合理选择学习工具，提高学习效率促进深度学习。最后，整体地学。关于深度学习，我们应走出碎片化学习误区，利用人工智能辅助学习工具，把知识与生活相联系与学生学习过程体验相结合形成整体教学。人工智能时代深度学习不仅是大脑参与的思维层面的学习，更是人机协同的系统化学习。
（二）促进学生跨学科学习
单科学习让学生有完整系统的学科知识，但其局限性无法满足新时代对学生综合能力提出的要求，新时代跨学科学习是未来创造者的必修课。这种学习方式打破不同学科、领域之间的知识隔阂，在帮助学生解决复杂问题的同时拓宽认识边界，培育学生的发散思维和创新能力。人工智能时代跨学科学习，不再局限于学校学科之间的跨越学习，而是提倡学生学习社会各个学科领域的重要知识，并用此指导实践。进行跨学科学习应使用交流合作的学习方式，在学习过程中取长补短，融百家之所长，实现知识的流动、转换和创新，在理性的学术争论中，帮助学生完善知识，提升学生创新水平。
（三）促进学生思维方式转变
人工智能教育颠覆了不同个体的学习过程和学习方式，促进学生思维方式转变。在应试教育背景下，学生常用死记硬背的学习方式，不考虑知识的来源、用处与其他知识的关联，缺乏在实际生活中运用。针对这一问题，人工智能用庞大数据库和丰富实践案例，来引导学生思维方式从零维上升到一维。线性思维强调不同事物之间彼此关联和相互连接，利于学生用所学知识连接现实解决困境。建立不同知识点的因果联系，有助于提高学生创造力、展现个性。人工智能作为人类学习辅助工具，极大地优化了学生的思维方式，加速素质教育实现。
四、结语
人工智能技术发展使学校教育得到优化，为人类社会发展带来动力和创新契机，我们应从理性的角度出发，合理利用技术推动教育进步，提升教育质量，真正发挥教育立德树人作用。在进行教育体系建设时，始终坚持教育的初心和使命，坚持科学精神、创新精神、实践精神，发展具有中国特色的新时代智能教育。
参考文献：
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［2］吴晓如，王政．人工智能教育应用的发展趋势与实践案例［J］．现代教育技，201（8 02）：5-11．
［3］余胜泉．人工智能教师的未来角色［J］．开放教育研究，201（8 01）：16-28．
［4］张剑平，张家华．我国人工智能课程实施的问题与对策［J］．中国电化教育，200（8 10）：95-98．
生成式人工智能技术对教育领域的影响——关于 ChatGPT 的专访
[编者按] 自2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT以来，这款优化对话的语言模型迅速在全球范围内引起高度关注。ChatGPT对教育领域将带来怎样的影响？智能时代，教育领域、互联网企业应如何应对人工智能技术带来的影响？我们应该如何培养适应智能时代的人才？本期，《电化教育研究》编辑部推出特别策划，专访武汉理工大学杨宗凯教授、北京师范大学黄荣怀教授、南京师范大学李艺教授、北京师范大学李芒教授、华中师范大学刘三女牙教授、西北师范大学郭绍青教授、北京大学尚俊杰研究员、华东师范大学余南平教授、华南师范大学胡小勇教授、中国教育科学研究院曹培杰副研究员、讯飞教育技术研究院刘邦奇院长、腾讯教育王涛副总裁等12位教育技术领域学者、政策研究者、互联网企业从业者，从不同角度为我国教育领域应对人工智能带来的机遇与挑战建言献策。一、ChatGPT对教育领域的影响与启示张绒：对于ChatGPT，有人果断“禁止”，有人欣然“拥抱”，对此，您持怎样的态度？
杨宗凯教授：ChatGPT是生成式人工智能，与之前基于规则的人工智能有很大区别，在信息技术发展史上具有里程碑意义，是一个“奇点”。ChatGPT对于教育的影响，目前仍处于起步阶段，后续发展还需要我们冷静观察、准确把握、趋利避害，简单“禁止”只能是权宜之计。
黄荣怀教授：面对ChatGPT在社会和教育领域掀起的“海啸”，我们需要正视ChatGPT的功能特性、核心价值以及潜在风险，并审慎处理，以超越对人工智能技术应用于教育的认知偏差。当前，人们对人工智能技术应用于教育的作用还存在理解上的误区，一是期待人工智能的潜力能迅速发挥，二是认为人工智能无论发展到何种程度，依然只是工具，成效如何只能取决于教师和学生本身。这就形成了高估人工智能即时作用与低估其长期效应的认知偏差。ChatGPT作为典型的人工智能技术，是一把双刃剑，我们应当思考如何将其作为教育教学的有效工具，而不是简单禁用。因此，相关教育部门应该制定指南和规范，促进ChatGPT在教育领域的有效使用。
李芒教授：在马克思看来，技术的本质就是人的本质或人的本质的表现，技术的不断发展就是人类本质的不断实现。相比其他动物，人类严重缺乏先天本领，根本无法只凭自身各器官自然适应周边特殊环境，因而成为一种必须依赖创造工具才能续存的高级动物。海德格尔也指出，现代技术的本质是人类的技术性生存方式，是人类不可逃避的“天命”。以此可知，技术之于人类具有极其重要的价值，技术进步对人类具有绝对的必要性。我们不可将技术的发展视为对人类自身的威胁，应该毫不吝啬地赞美与欢迎ChatGPT，要充分意识到ChatGPT的发展必然有利于人类的自由和解放。机器更加能干，并不是机器变得聪明，而是制造它的人获得了智慧提升。因此，人们不应震惊ChatGPT的才智，而应该钦佩研制ChatGPT的人员。人类在ChatGPT面前，具有无上的优越感。尚俊杰研究员：我秉持开放、理性和积极的态度。在技术的发展过程中肯定会伴随着对其利弊的讨论和争议，ChatGPT亦是如此。相较之前的AI聊天机器人，ChatGPT作为生成式人工智能的代表，能够更加准确地理解连续的自然语言对话背后的需求，在此基础上为我们迅速生成更“有效”的答案。所以，它确实在教育领域具有重要的应用价值，但是我们也要看到它给教育带来的影响和挑战以及存在的风险，因此，要采取正确的应对措施，恰当地使用它。张绒：您认为ChatGPT对智能时代的教育会产生怎样的影响？杨宗凯教授：ChatGPT对教育的潜在影响主要包括三个方面：一是促进教学模式的转变，适应教育数字化、数字教育的转型，从传统“师—生”二元结构转向“师—生—机”三元结构。教育的本质始终是帮助个体实现自我价值及满足社会发展需求。与传统的二元结构相比，通过技术赋能的三元结构将提升教育的效果与效率，将更加强调“能力为重、价值为先”，以此培养智能时代的合格人才。二是加速现行考核体系的转变，逐步从知识测评转向“知识+素养”测评。ChatGPT可以加速知识传授的过程，让学习者更多地以探索、体验和实践的形式去理解和应用知识，未来的评价体系将不再仅仅是知识本身的评价，而是“知识+素养”的综合性评价。三是推进现有智能教育应用生态的转变，从孤立、专用的教育应用转变为连接、共享、智能的教育平台。ChatGPT作为开放式人工智能系统，可以和现有教育平台进行深度融合，实现智能教育应用生态的全面升级和效能提升。黄荣怀教授：ChatGPT应用于教育，有以下三个方面需要关注：第一，可能引发教育诚信危机。ChatGPT降低了作弊和学术不端的成本，可能引发一系列诚信危机。学生可以用它代写作业或论文，干扰正常的教学秩序；研究人员可以用它代写研究报告或论文，颠覆学术伦理。面对这一挑战，教育界需尽快改进评价体系，促进评价方法多样化。第二，对用户的信息甄别能力要求更高。虽然ChatGPT可以提供对大量信息的快速访问，但由于ChatGPT所生成的文本格式的规范性，用户不易察觉其可能存在的欺骗性，部分错误信息难以正确识别，需要用户反复检查与确认。第三，可能引发新的隐私保护问题。目前尚不清楚ChatGPT如何存储和处理其与用户的互动信息，这一数据“黑箱”会引发公众对个人隐私、数据安全及伦理问题的担忧。李芒教授：在教育领域，ChatGPT为学生提供充分发挥自身主体性的机会，能够成为学生重要的学习伙伴与得力助手，促进对学生发散性思维、创造性思维、批判性思维的培养，为学生思维发展提供了广阔而全面的未来。可以确定，ChatGPT能够帮助人类在一定程度上实现教育的高质量发展。刘三女牙教授：随着人工智能技术，特别是基于大模型的内容生成式人工智能（AIGC）技术的快速发展，人类知识的生产、传播、传授的方式将会发生急剧变迁，作为AIGC领域的明星级、现象级应用，ChatGPT已向我们呈现出这种变化的端倪，这将直接影响到教育理念的重塑、人才培养模式的重构。郭绍青教授：ChatGPT在教育中的应用所产生的影响需要根据具体的应用场景进行分析，即需要把ChatGPT的功能与教育教学全流程的各个环节进行对应与比较分析，以判断其对使用者是有积极作用还是负面影响。例如：学生不假思索地利用其完成作业将会产生负面影响，但作为小组讨论过程中的资料检索工具，则将起到积极作用。根本上来讲，ChatGPT的合理应用能够成为师生的一个智能助手。尚俊杰研究员：ChatGPT对教育的影响可以分为表层影响和深层影响两类。表层影响主要是对知识生产的变革。例如：ChatGPT协助作业和论文的撰写，充分发挥了ChatGPT出色的对话和生成内容的能力。ChatGPT凭借该能力，可以整合应用到智能辅导系统、辅助教师教学、协助管理决策多个教育场景中，协助提升教育教学的质量和效率。但这背后也会带来隐忧，譬如学习者过度依赖ChatGPT、缺少独立思考等。深层影响指的是对整个教育体系的挑战。例如：ChatGPT能够代替许多初级知识工作，未来的人才究竟需要具备什么样的知识和能力？未来的专业设置、课程设置、教学模式等教育系统各方面需要进行怎样的调整？余南平教授：人工智能技术的进一步发展会对教育带来许多不可预测的综合性影响，特别是工具理性膨胀对教育中“人的发展”将带来破坏性影响。对教师而言，面对未来发达的人工智能技术，部分教师可能会担心自身被取代，也有部分教师可能会过度信任人工智能，在过度依赖中导致自身能力衰退，逐渐丧失自身对教学的反思能力。对于学生而言，角色转变意味着转变学习观念和学习方式。但是，由于人工智能技术的介入，学生自主化的学习可能变得低效。尤其是以ChatGPT为代表的新一代人工智能技术，已经具备了能够完成专业学术论文、通过顶尖大学考试的能力，而部分学生，尤其是义务教育阶段的学生，由于缺乏自律意识，过度依赖技术，可能会导致学生能力和素质滑坡，反而不利于学生成长和教育发展。另外，人工智能的发展对学科设置和教师进行了重新定义，目前的人文社会科学学科设置是嵌入在现有生产力发展水平基础之上的，而新一代人工智能对社会生产力范式的改变和提升，将淘汰许多旧有学科，使现有无远见的教育投入产生巨大的“沉淀成本”，同时，人工智能的发展也将使没有原创能力的教师被淘汰。虽然，中国高校的学科设置近几年有较大幅度的变化，新兴和交叉学科也在不断增长。但总体来看，与新一代人工智能技术发展相适应的大规模学科调整还没有更多进展，许多学科还停留在工业和信息化时代。而这个问题在未来可能变得更为关键。张绒：信息技术对教育的革命性影响是否真正到来？杨宗凯教授：早在十多年前，《国家中长期教育改革与发展规划纲要（2010—2020年）》就已经提出“信息技术对教育发展具有革命性影响”。ChatGPT的出现，让人们更加真切地体验到信息技术的影响力，但是技术发展永远都在路上，革命性影响永远都在过程之中。面对智能技术的变迁，我们需要进一步积极识变、主动应变、科学求变，完善人才培养体系，构建智能教育学学科，善用ChatGPT等新型人工智能工具，变革教育教学方式，培养符合未来需求的时代新人。黄荣怀教授：不论是政策指向、学术观点还是教育实践，信息技术对教育具有革命性影响是一个基本共识，革命性影响早已到来。早在2001年7月，教育部发布的《全国教育事业第十个五年计划》中就提出，“高度重视信息技术对教育产生的革命性影响，大力推进教育信息化，已经成为当今世界教育发展的主流”。在过去三年的新冠疫情期间，信息技术全面进入教与学的过程，规模之大、范围之广、程度之深，前所未有。ChatGPT等智能技术的深度应用，会像新冠疫情期间的大规模在线教育一样，对学生、教师、家长、教育研究者等主体产生“冲击性”影响，即直观真切地感知和体验到信息技术对学习、工作和生活的改变。刘三女牙教授：尽管从教育应用的角度来看，ChatGPT还存在诸多问题，但ChatGPT的出现，昭示着技术对教育变革性影响的突变点正在逼近。李芒教授：教育所具有的连续性、稳定性和继承性的本质特征决定了教育不是会出现奇迹的领域，而ChatGPT的出现也确实并未给教育带来奇迹，更谈不上对教育的革命性影响，对ChatGPT能够在教育领域引发新一轮革命的期待，只是一种乌托邦式的向往。ChatGPT之所以能够引起轩然大波，除了对师生教学活动产生一定的具体影响之外，也许是因为随着元宇宙的急速没落，人们需要一个新爆点用于攫取资本利益罢了。郭绍青教授：信息技术对教育的革命性影响是一个渐进的过程，不可能通过一项技术的突破或产品的创新就能够标志革命性的结果，需要不断的演进，以实现教育新生态的建设，这是一个量变到质变的过程。尚俊杰研究员：以互联网、人工智能等为代表的信息技术确实对教育产生了革命性影响。例如：人工智能和学习分析可以让学习者的学习过程更加个性化和智能化，VR/AR技术能够提升学习者学习体验的沉浸感和丰富性……但是，教育变革的过程往往复杂且缓慢，即使是ChatGPT，在短期内也难以让教育产生天翻地覆的变化，真正实现教育的深层变革还有很长的路要走。 张绒：在我国推进教育数字化转型的过程中，像ChatGPT这样的智能技术将扮演怎样的角色？ChatGPT为我们描绘未来教育蓝图提供了哪些启示？黄荣怀教授：ChatGPT等智能技术将在科技领域与教育领域引发“鲶鱼效应”。在人工智能基础研究与技术研发方面，ChatGPT的发展将持续倒逼我国更多关注基础理论研究、大模型的研制与大平台的部署，增强数据、算法、算力等基础支撑能力，进一步推动我国人工智能迈向世界前列。如在大模型研发方面，OpenAI、Google等已发布了GPT-3、SwitchTransformer等大模型，国内的大模型呈现追赶之势，如百度文心、华为盘古等。另一方面，ChatGPT等智能技术融入教育教学能够激发教育变革的内生动力，尤其体现在倒逼教师信息素养的提升上。未来，不使用人工智能技术的教师可能被擅长使用人工智能技术的教师所取代。科技与教育的系统性融合是未来教育生态的关键特征。以服务学生个性化学习为例，ChatGPT将在三个方面发挥作用：一是知识获取，ChatGPT能够快速生成学习材料，帮助学生复习和学习课程内容；二是自主学习，ChatGPT等智能技术的多轮次对话能够为学生提供良好的互动学习体验，提升其学习投入度；三是学习伴侣，随着智能技术的成熟，ChatGPT等智能技术未来能为学生提供多元的学习支持服务，帮助学生进行学习时间管理、学习任务与过程管理。ChatGPT提出了一个重大问题，即当前的教育应当培养什么样的人才。ChatGPT能够成为一种技术，说明机械化文本写作已经不再是个体能力的体现，教育应更加关注学生的逻辑思维、批判性思维和创造性思维等高阶能力。同时，我们知道使用ChatGPT不需要太多的ICT技能，但需要更好的提问能力来获得最佳结果，因此，有效使用智能工具的能力将成为学生核心素养的重要组成部分。李艺教授：ChatGPT是大数据时代的一种新的技术应用，是融合了既有大数据应用成就各方面特点的新的应用形式，是一种文本理解与重新进行语言组织的指向答案的搜索技术。从人工智能技术发展来说，值得庆贺并积极面对，但从人工智能技术突破的角度来说，并没有质的变更或提升，总体上看，仍然是弱人工智能时代的产物。ChatGPT会对各领域的工作有一定的支持作用，但仍然有明显的局限性：它不能承诺所推荐的教学所需知识是百分百正确的，因之无法替代有人工参与的、针对特定学习内容的知识库；其所谓“生成性”指的是基于大数据的语言生成性，缺乏与人相比的创造能力及相应意义上的生成性，因之不可能改变教师的最终话语权。因此，最佳的态度应该是积极面对，形成与之相应的新的应用方案，或者是在既有方案的基础上，借助ChatGPT对其进行优化，为教师教学及学生学习提供更多的辅助性支持。相信ChatGPT因综合功能较强及容易上手所带来的优势，能够为教育实践与发展带来一定的支持，同时需要注意的是，冷静面对，妥善处置，勿要过分夸大。刘三女牙教授：从ChatGPT目前呈现的能力来看，还无法满足严肃的教育教学场景要求，它更多地是让我们洞见未来的各种可能，并启发我们更好地开展教育数字化转型过程中的理论研究、技术攻关和应用创新。但是，我们要清醒地认识到，技术的演进速度正在加快，新的范式正在形成，新的赛道正在构建，教育将会迎来人机混合增强的人才培养新模式。曹培杰副研究员：ChatGPT的横空出世，引发了社会各界关注，从一个侧面印证了教育数字化转型的必要性和紧迫性。科技是第一生产力，人类历史上每一次重大科技进步，都会大幅提高劳动生产率，推动人类社会迈向新阶段。ChatGPT代表着人工智能技术的重大突破，更折射出新一轮科技革命的演进态势。我觉得，ChatGPT等生成式人工智能很可能会重新定义技术在教育中的角色，过去更多是作为工具手段，未来将成为新的教育要素，同教育者、学习者、教育内容等要素一样，都是不可或缺的。当然，新技术不会自然而然地改变教育，必须和理念转型、组织变革、机制创新等结合起来，才能对教育发展带来革命性影响。否则，将会陷入新技术“迷思”,引发“信息技术改变了几乎所有领域，却唯独对教育的影响小得可怜”的困惑。未来教育应重点关注三个方面：一是教育理念转型，打破标准统一的教育教学秩序，推动“工业化教育”向“智慧型教育”转变，实现大规模因材施教和全流程个性化学习；二是教育组织方式变革，超越班级、学科、校园的固有边界，培育跨班级、跨学科、跨学校、跨时空的学习共同体，形成全新的教育组织方式；三是教育运行机制创新，实施数据驱动的教育决策，构建人机协同的群智决策系统，助力政府、学校、社会多元协同治理。二、智能时代的人机共处
张绒：不少使用过ChatGPT的人表示，ChatGPT的对话反馈响应及时、内容全面，丝毫不逊于人类教师。智能时代，人类教师应如何与人工智能技术共处？
杨宗凯教授：教师是教学活动的设计者、实施者和评估者，而人工智能技术是教学活动的工具，教师要善于驾驭人工智能工具。“君子生非异也，善假于物也。”ChatGPT对教师赋能显著，有助于实现“师师有助教，生生有学伴”的目标。同时，ChatGPT的出现也是强化素质教育的重要契机，我们需要重构一个“知识为基、能力为重、价值为先”的智慧教育新生态。在教学实践层面，教师与人工智能共处有三个面向：一是学人工智能，学习人工智能技术的相关课程。不同时期的学生有不同的特点、不同的需求，教师自身也需要与时俱进，利用AI技术提升自身的导学能力、教学资源的开发能力、教育数据的分析能力。二是用人工智能，利用人工智能开展学习、评价和管理。用AI取代部分自身职能，识记、理解、应用方面的知识传授职能借助AI技术来完成，将自身从琐碎的工作中解放出来。将工作重心更多地转向能力培养、素养培育、心理辅导、人格塑造等，为学生提供更多的情感支持。三是与人工智能一起学、与机器一起学。借助AI提升教学效果，用AI技术提供更加个性化、定制化的学习方案，为学生提供更加耐心、更加准确、更加独特的学习支持服务，促进学习效率的提升，实现规模化前提下的个性化教育。黄荣怀教授：首先，从育人角度，ChatGPT目前还远不及人类智慧，无法与人类教师媲美。一方面，人类教师具有不可替代性。育人是长期的互动过程，师生间面对面交谈、情感联结、思想交流等要素不可或缺。另一方面，从技术发展来看，ChatGPT仍处于相对低端的水平。当前的ChatGPT能在特定环节或部分实现对于事务及流程的自动化处理，但其距离非结构化信息的智能化处理仍有巨大空间。其次，从知识查询和答案生成的角度，ChatGPT能够成为人类教师的事务助手。ChatGPT可以处理自然语言对话并生成各种文本，能辅助教师处理知识检索、多类型文本生成、作业批改等标准化和重复性的任务。随着智能技术与教育融合的深化，教师的角色需要发生转变，未来教师需更专注于培养学生的必备品格、高阶思维及复杂问题解决能力，成为学生成长的人生导师。最后，从教师角色角度，人类教师应学会与智能技术形成互补、协同、创新的关系。教师与ChatGPT等人工智能技术相处存在“觉醒—体验—实践—传播”四个境界：一是知晓原理，教师应学会基本的人工智能知识和原理，如了解ChatGPT的基本功能、实现机制以及历史演进情况；二是赋能学习，教师学会利用人工智能来学习，提升教师的学科能力和教学能力；三是优化教学，教师尝试利用人工智能开展教学，以发现人工智能对教育教学的实际作用；四是交流分享，教师可以开展关于ChatGPT的主题教研活动，分享应用经验，挖掘其教育效益。郭绍青教授：ChatGPT在知识提供与简单问题解决方面可能会表现出上述情况，但我们需要看到在学生的高阶思维、问题解决能力、创新能力等核心素养的培养上，ChatGPT这样的人工智能技术产品还无法胜任。一名优秀的人类教师不仅能促进学习者知识体系的建构，而且能促进学习者的全面发展。智能时代，需要理性看待人工智能技术与产品的作用，在当前的发展水平上，像ChatGPT这样的人工智能技术产品还处于智能工具的层面。在教育教学过程中，人类教师与智能工具是一种协作关系，即人机协同，人类教师与智能助手合理分工，相互协作，共同完成教学任务。尚俊杰研究员：以ChatGPT为代表的人工智能技术能够依据海量的互联网数据，迅速给出全面、有效的对话内容，有时候似乎都超过了人类教师的回答水平，以至于教育领域也有人惊呼ChatGPT会不会替代人类教师。这一点大家大可放心，之前有学者做过深入的研究，结果显示，大中小学教师被人工智能替代的概率均不超过1%，这主要是因为教师从事的工作富有创造性、社交性和情感性，这是人工智能不擅长的工作，所以人类教师很难被替代。但是懂得使用人工智能的教师可能会替代不懂得使用人工智能的教师，所以，未来人机协同将会是大的发展趋势，我们应充分挖掘和发挥人类教师和人工智能的优势，在提高教学效率与质量的同时，让教师更幸福。 胡小勇教授：ChatGPT所展现的强大功能给教师带来了巨大的职业压力，但要说“丝毫不逊于人类教师”则略显得夸张。面对人工智能，人类教师要有接纳意识并与其协同共处。首先，要提高对自身未来的角色认识。随着技术的迭代进步，未来教师需要承担起三种角色：一是医生的角色，能够对学生进行个性化“诊断看片”；二是教练的角色，更多地教授学生方法论、价值观而非单纯的知识；三是导学的角色，通过情感注入和创新体验调动学生学习的主动性。其次，要明确教师和人工智能技术各有千秋。虽然人工智能技术具有强大的算法、算力，但是学生创新思维能力的培养和情感价值观的塑造，应该由教师完成。教师要明确自己在智能时代安身立命的看家本领，同时正确认识和接纳人工智能的技术优势，与人工智能协同合作育人。最后，要善用人工智能技术。一方面，教师要积极树立人工智能赋能的新型智慧教学理念，学会利用人工智能技术辅助完成某些重复性、机械化的职业劳动；另一方面，教师要充分利用智能技术开展学科学习，促进自身智能教育素养的提升。张绒：ChatGPT一经问世，就有各类教育问题伴随而来，如学生利用ChatGPT写作业、考试。您如何看待这类现象？我们应该如何避免技术应用带来的负面问题？李芒教授：教育问题是教育的“特色”，每当新技术闯入教育实践活动，都有数不尽的新问题产生。面对ChatGPT给教学带来的新矛盾，无论如何不可采取简单粗暴的屏蔽之策，而应具体问题具体分析，对不同学段的学生采取不同策略。在大学，应将ChatGPT的选择权与决定权交给学生，最终由已经成年的学生在充分发挥主体性的基础上，自主判断是否使用ChatGPT，当然必须合理使用。在中小学，则需要根据不同教学目标、教学任务、教学方法与学习者的具体情况，设计恰如其分的使用方案，分别为：建议不用、建议合理使用以及禁止使用。学生若将ChatGPT视为做题时的参考，便有利于学生的学习；但学生若“借脑做题”而放弃了自主思考，那便一定会阻滞自身各方面的发展。虽然ChatGPT能写能说，而人类不能将自己闲置于懒惰和堕落之中，需要在ChatGPT的有利协助下，亲自写文章，亲自对话。人类与ChatGPT的关系不是敌我关系，而是相互成就的关系，根本目标在于使人类变得更加智慧。因此，只要人类自身为自己负责，不过度依赖地用好它，就能够克服技术应用带来的负面影响。刘三女牙教授：从积极的角度来看，我觉得有两个方面值得肯定：一方面，善于利用人工智能技术来解决问题（哪怕是作业）是一种值得肯定的信息素养和能力，应该予以鼓励；另一方面，尽管ChatGPT当前还略显稚嫩，但其呈现出了“智能学伴”的潜质，可有效增强学习者的学习体验。当然，我们会担心学习者会利用此类技术来走捷径，损害学习者的知识建构和能力训练，要规避此类问题需要从三个方面来发力：第一，我们要发展新技术，以技术来防止技术的异化应用；第二，加强规范制度的超前设计，尽可能地制约此类情况的发生；第三，从教育理念、教育技术伦理等更高维度来思考，加强理论研究，以更好地指导实践。尚俊杰研究员：学生利用ChatGPT写作业、考试这类所谓的负面问题的出现，我认为不必过分惊慌。学生大面积使用ChatGPT抄袭作业的情形不太会出现，而且发生这样的事情恰恰是我们反思教学目标、改进评价方式、加强教育管理的良好机会。首先，在作业和考试中使用ChatGPT的现象需要看是否与培养目标一致。如果就是要通过学生独立自主完成作业来掌握知识、提升某项能力和思维，或者牵扯到抄袭、升学决策、伦理道德等问题，我们大可加强对于技术的监管，引导学生正确使用技术。其次，我们也可以从评价方式上入手。在保证教育目标正确、符合道德规范的前提下，如果单纯依靠ChatGPT技术便能非常好地完成作业和考试，我们的评价考核方式是不是应该反思改进了？相对于单纯地考察知识记忆，学生思维能力的培养和评价可能才是未来关注的重点内容。我们可以采取项目式学习、制作作品等方式，结合学习者的过程表现，对学习者的思维能力、合作能力、创新能力等进行培养或考核。再次，技术的发展一般会快于教育的变革，所以教育的需求可能会和技术的可供性不完全匹配。但教育的需求实际上也在不断改变，教育中技术的使用可以对技术工具提出新的要求，从而打造适用于教育场景的技术工具。最后，健全学术伦理、考试管理等教育管理制度，让学生在享受技术便利、提升发展能力的同时，规避技术滥用带来的潜在风险。余南平教授：技术发展会带来“两面性”，这已被人类社会发展历史所证明，而人工智能技术的进步更是突出与强化了“两面性”。对于技术发展，人类始终应该以积极乐观的态度来看待，生产力进步是社会历史发展之必然，任何回避技术发展的思想与行为都会在历史前进过程中被无情淘汰。但在欢迎技术进步带来“星辰大海”的同时，也不能忽视技术的负面影响，具体到ChatGPT等生成式人工智能技术，它给现有的教学体系、模式、内容带来了巨大的冲击与挑战。由于ChatGPT低门槛的网络化使用，可能会被大量的学生用来完成作业和考试，成为强大的新型作弊工具。由于ChatGPT模型精湛的语言能力，使教师对于原创性内容的分辨变得更加困难，同时也进一步增加了教师的教学负担。而目前在人机识别技术还无重大突破的前提下，许多教学单位采取了“禁止使用”的办法，但这种办法对课后作业和论文考核并不会起到实质性的作用，短期而言，只能在考核形式上采取闭卷、课堂口头回答等方式以应对负面影响。张绒：国家需要尽快在哪些方面出台相应的政策，引导大家客观、理性认识ChatGPT等生成式人工智能技术？在教育领域中，如何规范广大师生恰当使用人工智能技术？杨宗凯教授：面对生成式人工智能技术这个初生之物，各国目前还没有足够的深刻认识和经验支撑，如美国多地是暂时禁止使用。为了引导大家更客观、理性地认识生成式人工智能技术，我国需要认真对待，进一步研究，加强辨别力和判断力，尽快出台相关政策，如质量标准规范、学术诚信规范和伦理规范等。在教育领域，可以通过发布政策规划，引导各地理性对待，帮助师生合理使用；通过加强制度设计，规范智能技术在教育中的应用边界；通过探索示范，明确有效的应用方法和模式。总之，一方面鼓励积极探索，另一方面加强监管评估，实现合理应用。黄荣怀教授：促进ChatGPT等人工智能技术合法、合规、合乎伦理地融入教育教学，保障其融合度与可信度，切实提升教学效率，有以下核心关切点：第一，规范而有序地提升师生的数字素养与技能。一方面，虽然ChatGPT可提供对大量信息的快速访问，但不能保证内容的准确性，需要用户对获取信息进行反复检查，对用户的信息甄别能力提出了更高要求。另一方面，在人机协同的教学环境中，师生都需要提升信息技术应用能力、数据思维等信息素养，与ChatGPT等智能技术形成和谐、高效、可持续的人机协作关系。因此，需建立师生数字素养与技能提升支持服务体系，如完善教师数字素养与技能培训机制、健全相关课程与实践活动体系、建设智能化数字素养与技能监测平台等。第二，建立智能技术产品的校园准入体系。一方面，随着人工智能技术的快速发展，相关研究机构需加强智能技术产品的分级分类研究。另一方面，完善智能技术产品的校园准入制度体系。应在审查、监管、问责等方面建立规范体系，包括法律法规、政策措施、制度规定以及管理方式等内容。政府和教育领域应该制定更多的指南和政策，以促进教育领域对ChatGPT在教育评估、教学辅助等方面的应用，从而推动教育实现跨时代的发展。第三，强化人工智能与大数据的教育社会实验。与实验室实验不同，社会实验对过程（如学习）的控制较少，可以自信地说，得到的结果是由给定的干预造成的。因此，通过社会实验来研究人工智能技术在真实的教育过程中的真实影响是很重要的，这可以帮助我们验证一种特定的技术在教育中是否有效。一方面，深入开展人工智能社会实验的方法论与实验规范研究；另一方面，逐步建立完善教育领域的人工智能社会实验体系。第四，规范智能技术的教育应用场景。使ChatGPT等智能技术的教育效益最大化，需系统分析教育场景真实需求与技术供给的耦合机制，规范智能技术的教育应用场景是实现技术有效供给的必要措施。一是加强学生认知特征与智能技术场景关系研究，对ChatGPT等智能技术产品使用中所关联的时间、地点、人物、资源、功能、学科等要素进行链条化分析。二是开展学科内容与智能技术应用的关系研究，需要探索不同学科内容在哪些知识点可用智能技术表达，借助生成式人工智能技术辅助教学，找到人工智能与不同学科内容知识点的最佳结合点。第五，确保师生隐私与数据安全。此外，ChatGPT可能依据用户的属性，对相同问题产生不同的答案，这也有可能引发教育过程中个体平等地浏览所有信息等公平问题。因此，科研机构和科技企业在国家相关部门的领导与支持下，应尽快开发出安全可控、适合师生使用的生成式人工智能技术产品，确保隐私保护及数据安全。余南平教授：为了应对新一代人工智能带来的挑战，制度建设层面，国家与管理层应该加强技术安全保障。国家相关部门要与高校、企业加强多维度合作，充分利用智能技术赋能伦理建设，细分伦理挑战风险类型，针对不同的风险类型制定解决预案，开发合乎教育伦理的风险预警系统，以此持续监测教育人工智能伦理风险情况。一旦发现异样，及时给执法部门、教育部门、学校、教师、学生、家长等发送预警信息，从而实现精准施策。但当前的风险预测分析等技术研究主要基于大数据的应用，集中在金融、公共信息安全等领域，而涉及教育领域的智能技术风险分析的研究很少。因此，国家相关部门和高校学者应重视该领域的研究，不断加快发展相关的风险监测技术。曹培杰副研究员：教育数字化转型是数字中国建设的重要组成部分，在推进中国式现代化进程中具有基础性、先导性、全局性作用。要引导公众认识到ChatGPT只是新一轮科技革命的一朵浪花，未来还会有更多的新技术突破。如何实现教育改革与科技创新同向同行、联动互融，是一项重大的时代课题。为此，教育界对ChatGPT等生成式人工智能需树立包容审慎与底线思维相结合的政策导向。一是积极拥抱新技术，深刻认识ChatGPT等生成式人工智能的技术本质，把握技术优势与不足，将其纳入教育新型基础设施建设进行统筹部署，优化国家智慧教育平台功能，在教育与技术的磨合中探索数字化转型之路，为教育高质量发展提供坚实的数字底座。二是因势利导，研制出台ChatGPT等生成式人工智能教育应用指南，守住教育安全防线，明确负面清单，发布创新应用典型案例，引导师生科学合理使用生成式人工智能，防止出现代写作业、考试舞弊、学术不端等不良行为。三是为我所用促转型，将ChatGPT等生成式人工智能与教育教学改革结合起来，扩大优质教育资源覆盖面，支撑引领新型教与学模式，促进教育链、科技链、创新链的有效衔接，构建虚实融合、人机协同、泛在智能的教育新形态，实现规模化教育与个性化培养的有机结合。三、智能时代的人才培养
张绒：有人认为，ChatGPT将使程序员、教师、数据分析师等失业。对此，您怎么看？我们将如何培养适应智能时代的人才？
杨宗凯教授：尽管ChatGPT能够实现程序编码、论文撰写、数据分析等功能，但业务需求的理解、教学过程中的情感支持、数据的深度挖掘等更核心、更深层次的任务，ChatGPT都无法满足。ChatGPT的确可能取代一些岗位，但对于像教师这样的岗位很难被取代，毕竟教育是有温度的，教育的过程离不开人与人的情感互动。教育的基本功能是对知识层面、能力素养层面、价值观层面的培养。随着使用量的增多，ChatGPT对于人类既有知识的学习会越来越好，变得越来越聪明。因此，我们的教育需要更加重视价值的引领以及能力素养的培养，亟须将重点从知识传授层面转移到更高的能力素养、价值观培养层面。以ChatGPT为代表的智能技术将引发社会对人才需求的改变，因此，教育行业的人才培养理念、教学体系和教学模式也将随之调整。作为人才培养高地的高等院校更要走在前列。2022年5月，联合国教科文组织举办的第三次世界高等教育大会的主题就是“超越极限：重塑高等教育的新路径”。应对这些变化，需要做到以下几方面：首先，变革人才培养目标理念，培养复合型高素质人才。传统的技能或能力培养已经满足不了智能时代的人才需求，智能时代要培养机器难以替代的、具有卓越创造力与智慧、人格健全与精神丰满、素质多元与协作能力强的高素质人才。其次，创新人才培养内容，融合人文教育与科学教育。智能时代，各学科将进入更深层次的融合发展阶段，学科之间的壁垒将不断消融，通识教育需要承担起更宽知识维度的人文素养培育重任。同时，增设机器人、人工智能等科技创新课程主题，鼓励学生运用多学科知识解决问题，培养学生系统的认知方法论。最后，优化人才培养方式，关注师生信息素养培养。改进课堂教学方式，创设丰富的学习情境，以任务驱动的方式组织学习，提供社会化网络和认知工具，实现对知识的深层次理解，在师生互动、合作交流和自主学习中发展能力。李芒教授：人类长期存在职业被替代的危机感与恐惧感。有专家常常预测，某某职业将会被机器所替代。实际上，这种替代论只是危言耸听，人们大可不必为之惶恐。反替代论批判的根据是，人创造了机器，而不是机器创造了人。人类既可以促进机器的“成长”，又可以限制机器的“狂奔”。人类定会控制机器的发展方向和趋势，不会任其肆意妄为。机器的发展就是人的发展，是对人类的解放。人类与机器互有所长，人机共同提升需要相互取长补短，而不可使人之所短愈显其短，人之所长未显其长，彻底被剥夺和压制了进化的机会。人机共效系统的构成是未来发展方向，只有人类智能达到新高度，机器才能取得进一步提升。因此，人类的提升永远是第一提升。人们应特别关注ChatGPT中的Pre-trained（预训练），这表示ChatGPT再能干，也总是先训练、后应用。ChatGPT是高度依赖数据的存在物，但却做不到将所有数据都加以利用，更做不到对尚未发生的事物进行数据处理，因为没有发生的事物是没有数据的。而ChatGPT的生成性也只能局限在预训练中获得的数据范围之内。可见，ChatGPT仍不具备人类独有的创新能力。同时，ChatGPT只适用于允许犯错误的人类活动领域，对那些要求十分精确严谨的领域并不适用，而教育、编程、数据分析正是不能犯错误的领域。教师的职业素养并不只是知识渊博、学富五车，作为人类教育的必要条件，教师还具备ChatGPT暂时望洋兴叹的人性，特别是意识形态。可见，ChatGPT的研究意义远大于实际意义，未来意义远大于现实意义。只有ChatGPT能够做到边学边用，才可能取得实质性突破。因此，对未来的憧憬是美好的。至于人才培养，我们必须依然按照马克思主义关于人的全面发展理论培养适应智能时代的人才。郭绍青教授：ChatGPT仅仅是一个人工智能工具，对人类社会产生的影响不能简单地通过一个技术产品来判断，需要看人工智能技术集群与人类智力能力的接近度。当然许多职业会受到人工智能技术的冲击，甚至被替代，但复杂性、创新性的职业在当前人工智能技术水平下还是不会被替代的，人类教师面对的不仅是学习者的智力、能力的培养，还包括情感、责任、态度等非智力因素的培养。但也要看到随着智能技术的不断突破与工具的功能演化，人类教师的素养会面临新的挑战。智能时代的人才一定是创新型人才，在这一点上已经达成世界共识，即全面推进核心素养教育，从知识体系教育走向素养教育，促进学生高阶思维能力与非智力因素的全面发展，启迪学生智慧，培养具备解决复杂问题能力的创新型人才。胡小勇教授：自人工智能面世以来，甚至每有重大媒体技术产生以来，人们对相关职业是否会被替代的讨论就已经屡见不鲜。ChatGPT作为一种现象级的应用，表现出很高的人机理解交互水平，已具备通用人工智能的特征，在众多行业领域有着广泛的应用前景。但是，它是基于现有“数据投喂”来合成观点，这种训练本身还不具备创造力。对于需要创造性的工作来说，它的表现相对较差。未来，它将替代人类完成一些重复、机械、场景集约的工作。就教师而言，它能淘汰躺平的个体，但不易取代“师者”的职业。因为，教师所从事的不只是单纯的技术技能型工作，而是一种系统性、复杂性、创造性、情感型和价值型的高级劳动。所以，教师这个职业永远不会被人工智能所取代。培养适应智能时代的人才，教师要积极占领两个“价值高地”：其一是人工智能伦理诚信建设。技术应该为人合理、合法地使用。教师要理性看待人工智能及其应用，注意伦理规范和学术诚信的问题；要向学生明确用人工智能作弊和代考答题是失信行为；要引导学生规范人工智能技术的教育应用，形成正确的智能教育价值观。其二是学生高阶思维的培养。小胜在智，大胜在德。习近平总书记指出：“育人的根本在于立德。”要从立德树人的根本任务出发，突破传统高阶思维的培养途径，充分发挥人工智能优势，促进学生创造力、批判性思维等关键能力的提升。四、我国互联网企业在人工智能方面的布局
张绒：面对GhatGPT，我国互联网企业将如何应对？针对教育应用，有人提出应该开发相应的学科类、专业类GhatGPT，对此，您怎么看？
刘邦奇院长：ChatGPT是面向通用场景开发的生成式系统，需要面向教育领域专业场景，从算法、数据、服务场景等方面进行纵深探索，加快研发教育定制版ChatGPT。在算法技术方面，要聚焦教育教学应用，借鉴引进ChatGPT先进技术，积极联合高校、科研院所及人工智能企业协同攻关，不断增强认知智能大模型的自主研发与算法创新能力，确保技术的安全可靠与应用的适切贴合，实现技术创新与教育教学的融合嵌入与逐步渗透。在语料数据方面，基于庞大的语料库可以不断地提高模型的准确性。科大讯飞相关智慧教育产品在全国32个省级行政单位的5万多所学校中得到应用，服务超1.3亿师生，不仅实现了海量的真实数据积累，更是依托在专业数据、算法领域的先发优势，积极建设了通用认知智能大模型算法研发及高效训练底座平台，打造教育领域的专用大模型，以实现教育领域的智能化定制解决方案。在服务场景方面，要以教育教学刚需应用或有大量活跃用户的教育应用为切入点，在教师教学、学习过程、教学评价、学业辅导等场景应用中持续发力，以师生减负增效为目标，实现教师教学所需材料生成、学生作答情况分析与指导、学生个性化提升支持等应用价值，积极打造未来教育的新场景应用示范，让大规模因材施教成为可能。王涛副总裁：ChatGPT让我们看到大模型可能成为实现通用人工智能（GAI）的可行路径，以ChatGPT为代表的AIGC也让我们看到AI从过去的封闭性、任务性的场景扩展到开放式、互动式、创造性的场景中来，这对未来的技术发展甚至是社会发展都可能会带来巨大的影响。以ChatGPT为代表的技术路线也揭示着未来AI产业方面会出现更大的分化，底层平台性的工作门槛会变得很高，这里的门槛包括资金门槛、人才门槛、算法门槛、数据门槛等，玩家会进一步聚集，而上层应用的门槛会急剧下降，甚至不需要开发人员，只要抓住场景有创意、懂得一些训练方法就可能创造出丰富多彩的、有价值的应用场景。这种分化会催生出繁荣的生态，加速社会的整体进步，同时也可能继“数字鸿沟”之后带来新的“AI鸿沟”。针对ChatGPT，我国互联网企业，如腾讯、百度、阿里等，都在进行积极的布局。腾讯一直持续投入AI前沿技术领域的研发，在AI大模型、机器学习算法及NLP领域都有很深的技术储备。2022年，“腾讯全球数字生态大会”上发布了“四级加速架构”，助力产业数智化落地，为客户提供全场景数智化加速服务，也发布了AI超大规模（万亿）预训练模型“混元大模型”。百度也即将推出“文心一言”。当然这些都还需要一些时间和技术的积累，也期待中国的企业能在AIGC的底层平台方面建立起我们自己的核心能力。五、生成式人工智能技术引发的伦理问题与应对之策
张绒：随着ChatGPT等生成式人工智能技术在教育中的广泛应用，将会出现哪些新的伦理问题？我们将如何应对？
李艺教授：以ChatGPT为代表，其拟人程度似乎有所提高，如在聊天、自动程序设计、图像及视频生成等领域给人耳目一新的感觉，但从根本上来说，都是建立在成熟知识积累的基础上的，并没有人所具备的根本性的创造与创新能力。因此，针对伦理问题可以概括为两条：第一，机器还是机器，不是人；第二，因新技术应用导致的伦理相关问题，人们会很快生成一套与之相应的处置办法，将其与人区分开来，从而进入人机协同的新状态。李芒教授：康德认为，人类是理性动物，而理性的真正使命在于产生“善良意志”。一种行为之所以是“善”的行为，是因为这种行为本身即包含“善良意志”，这种“善良意志”构成了人们行为的绝对律令，是一切“善”的根基。那么，ChatGPT作为一种人造物，其数据集、算法亦不免来自开发者的价值偏见。它所体现的“意志”，仍是开发者作为人的“意志”，而不会根据使用者角色变化而表现出不同的先验善念。由此，ChatGPT所导致的伦理问题看似是人机问题，实则是一部分人与另一部分人的伦理问题，是人的伦理而非物的伦理。ChatGPT的“善良意志”取决于开发者是否具有“善良意志”，即便开发者具有善意，ChatGPT能否表现出善意，也是存疑的。可以说，ChatGPT等人工智能制品在教育中的应用，难以实现类似人类教师般对学生的善意，若不加审查地允许其具有教育实践的主导权，盲目接受数据驱动会误导教育实践，不仅无助于学生的有效学习，更可能损害学生的身心健康发展。正因我们无法判断ChatGPT等生成式人工智能技术是否只扮演着“高效率搜索引擎”的角色，也无法判断使用者是否会被技术背后的开发者所操控而浑然不知，我们才需要小心地验证它们所给出参考答案的合理性与正确性。因此，对生成式人工智能技术的批判永远在路上，时刻谨记不伤害人、尊重人、有益于人、公正待人等技术伦理原则。时刻意识到技术背后人的存在，永远不存在价值中立的技术，只有把技术放在合适的位置上，才能技有所用、人有所长。刘三女牙教授：随着ChatGPT等生成式人工智能技术在教育中的广泛应用，机器在教育中的存在性毋庸置疑，并将逐渐强化。机器将会怎样扰动教育系统和人的成长，将是我们教育界、乃至全社会所面临的重大哲学问题。从现在起，我们需要认真考虑机器（无论是有形的，还是无形的）在教育中扮演怎样的角色，在理论和实践两个层面推进人机协同育人。余南平教授：任何新型技术的出现都会带来复杂的人类社会伦理问题，ChatGPT等生成式人工智能技术在教育中的广泛应用不仅将带来传统教育范式的颠覆性改变，同时人工智能数据的滥用问题也十分突出。当前，部分企业过度收集和利用学生隐私数据、学生利用智能工具作弊等事件时有发生，已引起国家和社会的广泛关注。面对教育人工智能应用过程中凸显出来的伦理失范问题，国家应该积极介入并有所作为，应在现有的人工智能伦理规范体系下，编制教育人工智能伦理规范指南，并围绕伦理规范指南出台相应的法律法规、责任清单和问责机制，为研发者、使用者、受用者和管理者四大主体提供正确的行动引领，明确技术与人的权力边界，规范各类主体的行为。六、研究展望
张绒：关于ChatGPT与教育，您认为还需要关注哪些问题？
黄荣怀教授：我认为以下两个方面的问题值得特别关注：一是拥抱国际开源运动。当用户（如学生、教师、管理人员）可以在其环境中访问、调整和应用一些工具或内容时，开放可以促进获得教育并支持创新。因此，开展有关开放科学的研究并制定相关政策以支持智能时代的教育和创新十分重要。二是延展教学公共服务。智能学习公共服务有助于实现教育公平、规模化教育和个性化学习，提高教育质量，促进联合国可持续发展目标4的实现。因此，为智能学习提供公共服务是满足一个国家教育数字化转型需求的解决方案之一，包括面向智能技术产品应用的公共门户、平台、工具和资源等。尚俊杰研究员：ChatGPT究竟应该如何真正地融入教育、服务教育，还需要更多的实例和证据。将ChatGPT融入自适应学习系统、虚拟学习环境、教育游戏中的构想，亟须进一步实证研究。此外，虽然之前对生成式人工智能技术有很强的期待，但是大家应该都没有想到ChatGPT会来得这么快。这就提示人类需要在各领域提前做好准备，做一些前瞻性的研究，如果未来一些高水平的人工智能技术真的以很快的速度到来了，我们该怎么办？具体到教育领域，也需要抓紧开展研究，究竟应该进行什么样的系统性变革，才能更好地适应人工智能时代的需求。胡小勇教授：人工智能赋能教育，促进了各学科间的交叉融合，衍生出了新的学科增长点，推动交叉学科知识创新发展。因此，我们要积极探索“人工智能+”交叉学科建设，特别应重视“教育+人工智能”的产研学用，为适应智能时代的教育新生态提前做好功课。王涛副总裁：技术的发展日新月异，特别是这轮AI技术的发展，需要关注“知识鸿沟”到“数字鸿沟”甚至“AI鸿沟”的演变，小到个体，大到国家，在拥有和使用新的技术方面存在差别，技术本身是社会的一种加速器，如何让技术去缩小鸿沟而不是加大鸿沟，实现更公平的社会发展，也是特别需要关注的。[编后记]本次专访，12位专家针对ChatGPT对教育领域带来的影响、智能时代的人机共处、人才培养、伦理问题等各抒己见，既有宏观层面的探讨，又有微观层面的建议。当前，各行各业对ChatGPT的讨论还在如火如荼地进行着，本刊将持续关注新兴技术对教育的影响，也诚挚地邀请广大作者参与到技术变革教育的研究中来。最后，对在百忙之中参与本次专访的12位专家表示衷心的感谢！本文发表于《电化教育研究》2023年第2期，转载请与电化教育研究杂志社编辑部联系(官方邮箱：dhjyyj@163.com)。 引用请注明参考文献：张绒.生成式人工智能技术对教育领域的影响——关于ChatGPT的专访[J].电化教育研究，2023，44(2)：5-14.
人工智能在教育中的应用，主要包含哪几个方面
国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出，人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。此次规划出台，将会加快编程培训进入中小学课堂的实施进度，对于人工智能在教育中如何应用，主要包括以下几点：
师资分配
利用人工智能可以实现师资资源重新分配。传统教育模式中，存在严重的师资力量分配不均匀的问题，也导致了教育的不均衡、不平等。
当投入了人工智能教育以后，各地的教师可以将自己的资源制成课件，无论在世界哪一个地方，孩子们享受到的教育资源都是相同的。人工智能让各地师资力量取长补短。
交流平台
人工智能以及区块链技术还可以为教育工作者搭建共建平台。在人工智能教育领域中，喵爪组建开放式共建平台，供技术创新者和教育创新者共同合作，开发基于项目制学习和人工智能创新教育的学习内容。这样的内容可以在喵爪星球虚拟学习空间里，通过其注册的喵爪账号在喵爪平台上参与学习，这有利于社群里的人互相学习共同促进。而且，区块链技术也可以保证学生隐私以及学生数据的真实性。
资源迅速更新
人工智能将促进教育资源的迅速更新，更加轻便。传统教育大部分是依赖于纸质书籍的，而纸质书籍有几个重大的缺点：不易更新、非常沉重、保存困难。一旦更新，原有的书籍便相当于作废等。
如果改用人工智能教育方式，更新只需要一瞬间，服务器上传后，用户只要联网更新数据就可以获取最新版本。学生也不必再背着沉重的书包，甚至在未来可能会由机器人代替学生背负学习资料。这种轻便及时的教育方式比传统教育少了许多麻烦。
负担优化
传统教育是制式的，教师对学生能力的训练大多数只能通过作业，而且家长盲目地给孩子报各种补习班，造成孩子时间的浪费，同时也破坏了孩子的学习兴趣，造成了巨大的影响。
人工智能模式的教育中，智能教育模式会对孩子掌握的知识进行一个评测。对于孩子已经掌握的知识，除了一段时间以后的温习以外，将减少其在学习过程中的出现率，保证孩子的休息娱乐时间，减少死读书现象的发生，确保孩子是真正掌握了知识，而非死记硬背。
个性化学习
人工智能可以为每位学生提供个人专属的学习计划。喵爪教育将利用人工智能技术，根据需求为每一位在喵爪星球上注册的用户提供个人专属的学习计划。由人工智能定制的学习计划与传统教育制式学习有着本质的区别，人工智能个人专属学习计划可以更有效地开发孩子的潜力，因为每个孩子都有自己所擅长的和不擅长的。
制式教育只会强硬地让孩子学所有东西，而人工智能教育则是针对孩子的优点，进行深入开发，把孩子的潜力开发出来，让孩子的潜质不会被白白浪费。
喵爪教育已经和汉森机器人公司达成合作意向，利用人工智能技术创新教育，共同开发使用“爱因斯坦”机器人。这款机器人不仅可以编程，还可以与Scratch编程教育相结合，用于项目制学习（PBL）、人工智能认知学习。
众所周知，如果人类在学习的过程中能够拥有更多的身体感官交流，那么学习的效果将会得到大大的提高。“爱因斯坦”机器人首先就具备机器人与人之间的视听交流。在此之后，如果用户用手指触摸iPad来与机器人进行互动交流，那么它将打开人类大脑的更多区域的互动，而这也可以使人类的大脑更加快速地接收这些知识并且接受这种学习方式。用户可以通过云端下载更多的智能应用程序来与“爱因斯坦”机器人进行更多的互动。
“爱因斯坦”机器人背后所隐藏的道理就是寓教于乐，将娱乐和教育有机地结合起来。这也是“爱因斯坦”机器人诞生的初衷。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html4.大数据人工智能领域，如何从菜鸟晋级为大神http://www.duozhishidai.com/article-1427-1.html
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人工智能对大学生就业的影响
摘要：随着人工智能的深入发展，很多领域都将与人工智能技术相结合实现智能化，这对面临毕业求职的大学生来说这既是机遇又是挑战。据此，主要对人工智能与大学生就业问题进行研究分析，挖掘人工智能发展对大学生就业的影响并对其出现的某些问题提出参考建议和解决方案。
关键词：人工智能；大学生；就业；影响
1现代人工智能的发展背景
1．1什么是人工智能人工智能，英文缩写为AI。它是研究开发人类智能活动规律，构造具有智能的模拟人工系统，其研究主要目的是使机器能够胜任一些以往需要人类智慧才能完成的复杂工作，是一门新的技术科学。2016年是人工智能进入快速发现的一年：AlphaGo以3∶0的比分击败了世界围棋冠军柯洁；人工智能成功诊断疑难杂症；无人机、富士康无人工厂、自助银行等的出现，人工智能发展的速度超过了人们的想象。
1．2国家层面自人工智能1956年被提出以来，已经过了60多个年头，成为21世纪最为前沿的科技之一。随着互联网、物联网、大数据等的深入发展，人工智能不但形成了一个战略性新兴产业，并且还广泛影响着社会各大行业和领域的发展。全球各国也顺应时代纷纷发展人工智能：日本将人工智能列为其核心技术方向之一，顺应人工智能发展提出了第四次产业革命战略；美国颁布《美国国家人工智能研究与发展战略计划》、《为未来人工智能做好准备》，高度重视人工智能发展战略；我国政府也非常重视人工智能的发展：“科技创新2030———重大项目”将新增“人工智能2．0（AI2．0）”专项；我国国务院的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》中明确指出要培育发展人工智能新兴产业，此外人工智能已被正式列入了《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》……近些年来，人工智能正在从感知阶段迈入认知阶段，对人类社会的生活产生越来越深入的影响，不少产业和领域都将实现智能化，这对面临毕业求职的大学生来说既是机遇又是挑战。中国人口老龄化正在加速加深，每年新增100万高龄老年人口。在这样的大环境下，人工智能的发展对改善我国劳动力结构，推动我国未来的经济增长将起到至关重要的作用。预计我国劳动年龄人口将在2024年达到峰值，老龄化进程到2040年达到顶峰，并在之后进入减速期。麦肯锡全球研究院（MGI）的报告中指出：“基于人工智能的自动化提升的生产力每年可为中国贡献0．8至1．4个百分点的经济增长。”在我国政府对科技领域发展的重视下，我国逐渐成为全球人工智能发展中心之一。
2大学生就业现状
2．1专业设置专业设置是对大学生进行专业教育的基础，专业设置的合理性对人才起着重要作用。但部分高校为了吸引生源，适应社会主义市场经济的发展，忽略自身条件纷纷设立热门专业，如：计算机、国际经济与贸易、法学等。因而造成同专业毕业大学生水平参差不齐且需求过剩，在面临就业时就会出现更多不可避免的问题。此外，大部分高校专业设置以及教学内容创新能力不足，过于滞后没有办法满足人工智能快速发展的时代需求，没有办法提供推动中国人工智能发展所需人才。值得一提的是，南京大学于2018年成立了人工智能学院，积极适应时展，创新我国大学专业设置，对其他高校起到了带头示范的作用。
2．2就业结构v近几年大学生毕业人数不断增加，就业成为社会各界异常关注的问题：2017届大学生毕业半年后的就业率是91．9％，2016届、2015届的就业率分别为91．6％和91．7％，这三年的就业率基本相同。其中，2017届高职高专毕业生半年后的就业率为92．1％，比2016届（91．5％）稍高，最近几年应届高职高专毕业生就业率平稳增加，2017届高职高专就业率初次超过本科。2017届本科生毕业半年后的就业率为91．6％，2016届的则为91．8％，这两年大致持平。2012至2017年应届本科毕业生就业整体稳定。2017届大学毕业生的未就业人群为7．2％，其中，3．4％还在继续找工作。7．0％的未就业本科毕业生中，2．6％的人“还在找工作”，1．7％为“待定族”（不求学不求职）；7．5％的未就业高职高专毕业生中，4．3％的人“还在找工作”，3．2％为“待定族”。虽然近几年来就业率基本持平，但就业质量和就业情况并不容乐观，大学生一定要保持理性的就业观念顺应大环境提高自己的核心竞争力。
3人工智能对大学生就业的消极影响
3．1人工智能的替代效应人工智能技术发展对大学生就业产生了替代效应，一方面是人工智能发展必然会提高技术水平，部分企业将实行自动化生产，劳动生产率得到提高，在生产规模不变的条件下将直接导致就业岗位的减少与调整；另一方面，因为人工智能使技术得到发展，在相同时间内企业单位资本存量创造的产出增加，提高了投资效率，形成劳动、资本节约型技术进步，进而导致劳动和资本之间的替代。此外资本替代劳动的劳动节约型技术进步更是大势所趋，因此人工智能技术发展通过生产要素替代形成了对岗位需求的破坏效应。
3．2人工智能的破坏机制人工智能技术发展替代就业的破坏机制主要包括劳动工具改变、管理效率提升、劳动市场需求破坏机制：（1）劳动工具改变机制。人工智能发展对就业的影响最先表现在劳动方式的变更上。使用先进人工智能技术，不仅提高了人类劳动的效率，而且还大量减少了生产对劳动者体力的需求。（2）管理效率提高机制。人工智能技术进步还创新了管理方式、手段、理念等，优化了企业生产管理方式，提高了管理效率，节省了劳动力，致使就业量下降。（3）劳动市场需求破坏机制。从人工智能技术进步的长期趋势看，技术进步增加了对高技能劳动力需求，降低了对低技能劳动力需求，从而提高了低技能劳动力就业难度。除此之外，人工智能技术进步还增加了劳动力的知识积累，提高了劳动者的技能，从而进一步提升了劳动生产效率。在生产规模不变的条件下减少了就业岗位。
4人工智能对大学生就业的积极影响
4．1人工智能对大学生就业的替代与创造效应在更为广阔的经济体中，对于多数类型的任务，机器相比人类将占据越来越多的优势。人工智能发展会取代一些职业和工作，但与此同时也会创造一些新的岗位和就业。在2014年华盛顿皮尤研究中心于做了一项“2025年人工智能包括机器人对劳动力市场影响预测”的调查，有将近两千名专家发表了自己的看法和意见。其中，48％的专家认为未来大量蓝领和白领工人将被机器人所取代，即导致“技术性失业”的情况；而剩下的专家则充分相信人工智能无法与人类智慧相匹敌，认为人工智能发展技术取代的岗位不及创造的岗位，人类会像工业革命历史上那样创造出更多的工作行业和岗位。在经济学中，技术性失业是指由于技术进步而导致的失业，这并不是因为人工智能兴起或发展才出现，它于资本主义时期（此处的资本主义特指“机械化经济”，最初形成于1760—1830年，（即第一次工业革命时期）刚兴起的阶段就产生了。举一个简单的例子：纺纱机和织布机的应用使得生产力提高，劳动岗位减少，工人失业，但这只是暂时性的。机器的应用和工人的失业导致劳动力成本的下降，所以棉布的价格下降，从而使人们习惯穿内衣，对棉布的消费需求随之扩大，继而对工厂劳动力的需求增加。由此可见，技术进步与创新不仅能够创造新的财富和服务，还能因此带来其他领域更多的就业岗位，甚至带来前所未有的工作行业。此外我们不应该只将注意力集中于职业。在目前人工智能技术的影响下，只有极少比例的职业可以完全自动化。例如，尽管证券从业人员、导游、秘书的工作被计算机替代的机率高，但这些岗位的工作内容涉及面对面互动和团队之间的高度配合，这些都是机器人难以做到的。有关媒体报道，2017年中国人工智能技术类工程师的招聘量将达到2014年的8．8倍；在各大招聘网页上，10个有关人工智能的职位中，有9个处于空缺的状态，中国对人工智能领域的人才需求量巨大，在未来几年可能猛增至500万人。综上所述，不论是从短期还是中期来看，人工智能对大学生就业的创造效应都是极为乐观的。
4．2人工智能对大学生就业的规模效应从长远来看，人工智能可以通过规模效应增加就业。根据2017年大连夏季达沃斯论坛上普华容道的《人工智能对宏观经济影响》报告，称到2030年，世界经济的贡献值将有大约16万亿美元由人工智能行业所提供，超过了目前中国和印度这两国人口大国GDP总和。不同地区，人工智能对经济增长推动效果也不同：有望为北欧9．9％GDP增长（1．8万亿美元），南欧11．5％GDP成长（7千亿美元）亚洲国家带来10．4％GDP增长（9千亿美元）。人工智能发展最大受益者很有可能是中国和北美，其获益总额约10．7万亿美元，占全球增长比例近70％。2018年我国两会期间，政府工作报告中首次载入了人工智能，由此可见，人工智能已经上升至国家战略层面。2018年9月，在《人工智能对全球经济影响的模拟计算》的报告（由麦肯锡＜MGI＞）中，提出了这样一种观点，人工智能有可能对整体经济生产力的提高有显著作用，即使考虑到经济竞争效应和转型成本，人工智能给世界所带来的积极影响也比前三次工业革命大得多。并且从长远角度来看，人工智能的发展和利用不会对净就业产生重大影响。据统计到2030年，人工智能的额外投资中，将有5％可以贡献给就业；并且由人工智能创造的额外财富可以通过推动劳动力需求再将就业率提高12％。这就是人工智能对大学生就业产生的规模效应。
4．3人工智能对大学生就业质量的影响回顾历史，技术的每一次革新不仅仅对社会就业的结构和数量产生影响，还对就业质量起到极大的提高与改善作用。人工智能的发展也不例外，这主要体现在以下几方面：第一，改善工作环境。通过运用人工智能技术，一些危险、繁重、有损人体健康的人力工作被机器取代，从而消除或减少了威胁人们的健康与安全不利因素，保障了劳动者的生命权和健康权。第二，减少工作时间。新技术的使用提高了劳动生产率，人们可以在更少的时间内生产相同数量的产品，所以劳动者将有更充足的闲暇时间。第三，提高劳动报酬。从总体角度而言，人工智能的发展将促进劳动报酬的增长。人工智能技术可以是劳动者的工作效率和工作质量提高，从而为促进劳动报酬的增长提供了有利条件。此外，人工智能行业的薪资情况也极为乐观。
5总结
5．1学生个人层面首先要明白人工智能的发展并不是大学生就业难的主要原因，作为就业主体的高校大学要强化理论知识学习提高专业素养；注重参与社会实践，提高实际操作的能力，尤其是学习、创新以及应变能力；其次树立正确的就业观，将理想和现实结合，正确看待人工智能的发展；最后在专业的选择方便要结合时展，积极投身人工智能的发展，推动我国社会主义现代化。
5．2高校层面高校承担着人才培养、科技创新、文化传承与创新等重要使命。高校应加强教学改革，注重培养学生创新意识，注重理论与实践相结合。如可通过高校与相关企业深度合作，共同筹集校企人工智能研发资金，构建共同出资、共享成果、共担责任的研发资助共同体。此外，人工智能教育的一个重大短板是师资力量不足，高校要加强人工智能师资力量培训，聘请高端人才参与到开展人工智能教育中。目前人工智能已经渗入到各个行业，高校在培养人工智能人才的过程中，应依托国家重大人才工程，设立并不断完善高效的人工智能相关专业和课程，根据已有布局和发展部署推动学科交叉，构建“人工智能＋X”的格局，培养人工智能交叉人才，提高学生的综合素养。
5．3国家层面国家要加强培养人工智能人才，深入了解从业人员的状况。制订出合理的研究方法和方案，通过官方数据来反映人工智能人才的就业状况，并科学预测人工智能人才未来的供给和需求状况。运用职业培训和职业资格制度，立足与中长期规划，鼓励校企合作，将企业的经验融入高校中，推进产学研合作的培养模式。并进行相反立法的尝试，完善相关体制机制，创新人才培养体系，为构建人工智能的培养体系提供支持和保障。
参考文献
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［3］薛在兴．人工智能对大学生就业的影响［J］．中国青年社会科学，2018．
［4］王婷婷．人工智能时代的人才战略［J］．远程教育杂志，2018．
［5］刘丽．技术进步偏向对实际工资变化趋势影响的实证分析［J］．软科学，2008．
作者:杨柳张玉璩李永萱陈罗兰葛欣怡单位:江南大学
人工智能促进经济高质量发展：机理、问题与对策
摘要：人工智能技术具有渗透性、协同性、替代性、创造性等技术—经济特征，人工智能促进经济高质量发展的机理可概括为对三类产业的扩张效应、赋能效应和活化效应。其中，核心产业扩张效应与融合产业赋能效应交互构建了促进高质量发展的动态循环过程，潜在关联产业活化效应则通过提供非匹配、非集约、非规整、非公平问题解决方案促进经济社会高质量发展。当前，中国在世界人工智能领域第一梯队的地位愈发巩固，技术创新处于关键突破期，在地域空间上则形成了三大城市群为重要引擎、沿海地区快速增长、内陆地区稳定增长的发展格局。我国人工智能促进经济高质量发展还存在核心产业低质扩张、融合产业低效赋能、潜在关联产业低迷活化、相关社会伦理道德规范缺失、相关人才短缺且结构不合理等问题。为此，我国要推进基础理论研究和关键共性技术开发，提高科技自立自强能力；优化行业发展环境，促进产业生态良性发展；完善相关法律法规和伦理规范制度，促进人工智能“科技向善”；构建高素质人才培养体系和人才流动机制，促进包容性均衡发展；加快人工智能创新应用先导区和创新发展试验区建设，推进改革试点和应用示范。
关键词：人工智能；高质量发展；技术创新；核心产业；融合产业；潜在关联产业
基金项目：国家社会科学基金重点项目“新技术革命背景下全球创新链的调整及其影响研究”（19AJY013）
人工智能（AI）是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。作为新一代信息技术革命的代表技术之一，人工智能利用计算设备模拟人类思维决策过程，广泛应用了计算机、数学、物理学、生物学、逻辑学等学科的理论与方法。自1955年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念以来，人工智能经历了60余年的曲折发展，研究重点从早期（1956—1974年）基于符号主义的逻辑推理、启发式搜索，到中期（1974—2006年）符号主义与连接主义融合催生的神经元网络方法、专家系统，发展到近期（2006年至今）基于行为主义纲领的深度学习方法突破所带来的多领域广泛应用[1]。1974年以来的人工智能发展都可归类为连接主义，但2006年之前的连接主义主要对人类大脑活动进行模仿，并没有合理借鉴大脑产生智能的机制。2006年，深度学习方法在卷积神经网络等模型和参数训练技巧等方面取得突破，同时信息设备、算法算力、使用数据也迎来了革新、进步与增长，人工智能实现了跨越式的发展。目前，人工智能研究领域主要分为六大类：计算机视觉、自然语言处理、机器学习、认知及推理、机器人、博弈及伦理。人工智能已经成为世界各国竞争角逐的焦点，其发展水平是国家核心竞争力的重要体现，将对经济发展、社会进步、国际政治经济格局产生深远影响。
党的十九大报告明确提出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，作为我国深化供给侧结构性改革、建设制造强国、促进经济高质量发展的重要举措。党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》强调，要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，这是建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国重要内容，是提高经济质量效益和核心竞争力的关键。本文对人工智能如何促进经济高质量发展的机理进行探讨，分析人工智能促进经济高质量发展存在的问题，提出相应的对策建议。
一、人工智能促进经济高质量发展的机理分析
习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，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。人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，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。我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力，要推进人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能[2]。
（一）人工智能的技术—经济特征
人工智能技术既具有一般通用型信息通信技术所具有的渗透性与替代性特征，同时还具备与各经济要素协同配合提升经济效率的协同性特征，以及替代人类脑力工作的创造性特征。
1.渗透性。作为一种兼具通用性、基础性和使能性的数字技术，人工智能具备与经济社会各行业、生产生活各环节相互融合的潜能，这种广泛应用于经济社会各领域的特征被定义为通用型技术的渗透性。在发展初级阶段，人工智能只能应用于简单场景，解决一些抽象概念性的游戏问题，但随着人工智能技术发展，人工智能被越来越多地应用于多元场景、复杂场景，问题解决边界也向实际应用拓展。这种应用复杂化的趋势即是对人工智能技术渗透作用的印证。渗透作用是通用型技术最基本的技术—经济特征，也是计算技术领域重大创新能够引发技术革命，带来技术—经济范式转换的技术基础。渗透性特征决定人工智能具有对经济增长产生广泛性、全局性影响的潜力。在可预见的未来，人工智能技术将更加全面地融入日常生产生活活动之中，成为经济社会不可替代的一部分。
2.协同性。人工智能的协同性在一定程度是其渗透效应的具体实现。人工智能技术作为通用型技术渗透进入经济社会各个方面，在生产领域，人工智能技术的应用可以提升资本、劳动、技术等要素之间的匹配度，加强上游技术研发、中游工程实现、下游应用反馈各个生产环节之间的协同，从而提高运行效率。在消费领域，人工智能技术可以实现对用户消费习惯与消费需求的自动画像，完成需求与供给的智能匹配，进一步释放消费潜力的同时，实现经济的高质量增长。总的来说，人工智能的协同性特征体现在对经济运行效率的提升。蔡跃洲等核算了中国在过去三十年中ICT资本对增长的贡献率，并使用格兰杰因果检验印证了ICT资本与全要素生产率TEP增长具有因果关系，ICT资本通过与各个经济要素的协同促进了经济效率提升，最终推动了GDP的增长[3]。
3.替代性。随着设备设施与技术研发的持续发展，信息通信技术（ICT）产品相对价格持续下降，从而出现ICT产品对其他投资的大规模替代。如芯片领域的摩尔定律预言集成电路晶体管数目约18个月便会增加一倍，这使得芯片在能够解决更多问题的同时成本持续下降，实现对非ICT资本的不断替代。人工智能除了对非ICT资本的替代效应外，更能实现对劳动要素的直接替代，蔡跃洲等将人工智能对就业的影响分解为负面的替代效应与正面的抑制效应，并得出结论认为就业总量基本稳定的趋势还将延续一段时间，人工智能完全替代人类劳动的极端情形中短期不会出现[4]。人工智能技术持续发挥替代效应，在作为独立要素不断积累的同时，对其他资本要素、劳动要素进行替代，其对经济发展的支撑作用由此不断强化。
4.创造性。生产自动化能够实现对一些高强度、高难度的持续劳动进行替代，而人工智能之所以引起人们对就业前景强烈担忧的原因更在于其能够实现对人类脑力工作、创造性活动的替代。当下人工智能技术已经被广泛应用于药物发现及筛选、材料识别及模拟等科研活动，更是在金融、数字建模、应急救援、音乐绘画等领域被广泛赋予分析决策甚至是创造创新的权力，展现出人类历史上从未有过的来自人类头脑之外的创造力量。人工智能的创造性可以生产出额外的知识，增加人类整体智慧总量，从而促进技术进步，提高经济效率。针对人工智能将完全取代人类工作的担忧，Holford对人工智能的创造性进行了分析，认为人工智能技术主要通过符号解释、形式化和意义捕捉的方式获取知识，对于人类整体知识和隐性知识的复杂性、创造性较难模仿。在不出现颠覆性技术突破的情况下，人工智能技术无法实现对人类创造的完全替代[5]。
（二）人工智能促进经济高质量发展的机理与效应
人工智能代表了未来经济发展的无限可能性，现有观点普遍认为人工智能可以通过提高生产率促进经济增长。在微观个体活动方面，人工智能发展传统自动化为“智能自动化”，持续释放个体创造力，极大提升劳动生产率。在中观行业生产方面，人工智能不断提升生产能力与资本效率，对行业进行分析并作出控制决策，解决某些行业生产准确率低、工作量大、设备闲置、安全性差等一系列问题。在宏观经济发展方面，人工智能促进管理效率、资源配置效率和社会交易效率的提升，推动创新并提高全要素生产率，深化分工形式，大大拓展产品创新的空间，从提升分工专业化效率转向提升分工多样化效率，从多样性角度拓展生产可能性边界[6-7]。师博从生产、分配、交换、消费四个方面探讨了人工智能充分契合创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，在生产环节发挥创新效应与技术外溢效应实现创新发展；在分配环节优化分配结构同时提升分配效率深化共享发展；在交换环节，通过平台经济、国际共建等方式实现协调、开放发展；在消费环节改进消费质量，加速绿色消费，贯彻绿色发展理念。人工智能在贯彻新发展理念的同时，与经济社会充分融合，实现经济的高质量发展[8]。任保平等聚焦人工智能与实体经济的融合增长效应，从培育高端要素、优化要素禀赋结构的供给侧到普及智能产品与服务、多元化需求渠道的需求侧，双向探讨人工智能对实体经济的融合促进作用，并结合我国当前发展阶段，分析人工智能对传统产业、新兴产业、新商业模式以及供需协同的带动作用，提出构建融合支持体系、加强新基建、培育产业环境、优化投融资支持、深化对外开放等建议[9]。罗以洪基于数字产业化、产业数字化、数字化治理的模型框架，结合宏观理论中四部门经济的各个部门与要素特征，提出政府、消费者、生产者、国外消费者、国外生产者以及金融机构四部门数字经济模型，细化资源型、技术型、融合型、服务型四种数字经济类型，提出具有针对性的数字经济高质量发展路径与对策建议[10]。
已有研究对人工智能如何促进经济高质量发展的机理分析主要集中在以下几个角度：一是基于微观、中观、宏观三重视角进行分析，其具有坚实的经济逻辑支撑，易于进行理论分析，并提出相关政策建议；二是从生产、分配、交换、消费等经济环节进行分析，其更加全面地聚焦经济社会整体的高质量发展，并与新发展理念有着高契合度；三是以中国信息通信研究院提出的数字经济分析框架（数字产业化—产业数字化—数据价值化—数字化治理）为基础进行分析，这一角度具备国际通用性，同时在实证分析方面具有广泛的研究基础，有较多的研究基于相同框架对国内外不同主体进行数字经济测算。与此同时，上述角度都存在一定缺陷：微观、中观、宏观三重视角难以聚焦人工智能产业如何实现发展的高质量，经济环节视角则难以提出有针对性的促进建议，并且在量化发展质量、实证分析路径效应方面二者都有着较大的局限性。数字经济框架则是为数字经济所设计，套用于人工智能产业需要进一步探讨其适配性。
本文基于人工智能的技术—经济特征，对经济社会产业进行划分，并根据划分结构针对性分析人工智能对经济高质量发展的促进机理。经济社会产业可以分解为三种类型，即核心产业、融合产业、潜在关联产业（见图1）。首先，作为一项系统性较强的数字技术，人工智能催生了一系列配套核心产业，其产品服务涵盖了上游研发到下游应用的产业链各环节。其次，人工智能通过发挥渗透性、替代性、协同性、创造性四大技术—经济特征，对一些已有产业进行技术赋能，进而创造出智慧农业、智能制造、智慧建筑、智慧医疗等一大批产业融合新生态。最后，针对目前经济社会中市场化程度不高，尚与人工智能关联较弱的经济社会领域，在不久的未来，人工智能可能通过对其资产与产业环节的“激活”，实现意料之外的爆发式增长。
图1三类产业：按照与人工智能联系程度来
1.核心产业的扩张效应。人工智能作为一项系统性较强的数字技术，其应用的实现离不开技术研发、软硬件开发、算法模型训练、具体场景应用等一系列环节，从而催生了一系列支撑配套的核心产业，有着完备的产业链条，其产品服务涵盖了上游研发到下游应用的各环节。在软件层面，人工智能技术包括算法软件、图谱模型、处理流程等内容的开发，而在硬件层面，人工智能技术涵盖专用芯片、存储器、处理器等硬件设施的生产，除此之外，还包含对数据的搜集与处理，对样本进行学习，对模型进行训练等一系列配套工作。人工智能技术是一项涵盖诸多技术产品的复杂系统，从上游的技术研发到中游的工程实现，再到下游的应用反馈，系统中各个环节都对应着相匹配的产品及服务，随着行业的发展人工智能行业逐渐形成了一套相对独立的核心产业体系。
人工智能促进经济高质量发展的路径之一，即是人工智能核心产业的扩张增长效应。人工智能产业体系根植于高新信息技术产业，但不同于其他信息技术产业，人工智能具有与生产生活应用更高的融合度，可以快速响应具体问题，根据不同的场景生态提供对应的应用方案。不断增长的应用需求使得人工智能产业保持较高速度的增长，同时也促进了基础信息技术产业的壮大，人工智能核心产业的扩张增长符合产业结构优化升级方向，其对经济的支撑作用不断强化，促使经济实现高质量发展。
2.融合产业的赋能效应。人工智能技术发挥渗透性、替代性、协同性、创造性的技术—经济特征，输出智能化设施、智能化方案，对已有产业进行智能化改造，实现数字经济与实体经济的融合发展，通过提质增效促进经济高质量发展。
在农业领域，人工智能融入农业生产、物流、出售等环节中，实现农业生产的无人数控、基于数据分析的生产决策、智能农业机器人的精准执行等转变。中国工程院院士赵春江认为，数字技术将实现农业的产业结构升级、产业组织优化和产业创新方式变革，进一步实现农业从自然资源依赖向知识资源依赖的转变[11]。在工业领域，人工智能基于不同工业行业的产业特征提供生产服务的精准升级，一方面在生产端实现冗余资产的发现切除、错配资产的优化调整、闲置资产的重新激活，促进生产效率的提升；另一方面在消费端实现用户需求的快速响应、精确匹配、个性定制，充分释放消费端潜力。人工智能目前已经实现了客户识别、定向展示、工业数据分析等诸多应用。在服务业领域，人工智能早已应用于金融、旅游、物流、文化体育等各个领域，其中在金融领域进行赋能的研究与实践最丰富，人工智能的分析与决策潜力被认为是打造数字金融体系，实现包容性增长的重要路径之一[12]。如今人工智能技术正越来越多地被应用于供应链、交通物流、工业互联等领域，在工业、农业、金融、公共安全等行业逐步构建多样化行业技术服务及解决方案平台，将智能技术与行业数据、专业知识、业务流程深度融合，形成细分领域垂直行业平台，提供相对通用的行业应用服务。人工智能核心产业与融合产业促进经济高质量发展的动态作用机理见图2。
图2人工智能核心产业与融合产业促进经济高质量发展的动态作用机理
核心产业与融合产业之间并非独立增长的割裂状态，相反，人工智能对融合产业的增长赋能离不开人工智能核心产业高质量智能化设施与智能化方案的支撑，而核心产业的持续迭代更新也无法脱离融合产业提供的技术升级需求与场景数据反馈，一些阶跃性的模型优化与算法创新在高质量的场景数据支持下可以在短时间内达到极佳的训练效果并迅速投入推广使用，节省大量训练成本。核心产业与融合产业对经济高质量发展的促进作用是一个具有循环化、动态化特征的交互促进过程，在这个交互过程中，核心产业的底层架构创新能力与迭代速度持续提升，数据更加自主可控、安全高效，而融合产业的赋能边界不断拓展，逐步覆盖国民经济全产业链各环节。两类产业对经济高质量发展的促进路径具有内生自我反馈机制，在循环往复、不断深化的持续性过程中，实现更加全面、深化、自主、包容的经济高质量发展。
3.潜在关联产业的活化效应。除核心产业的扩张效应与融合产业的赋能效应外，作为一项颠覆性技术，人工智能还将对经济体系中的潜在关联产业产生重要驱动作用，即产生“活化效应”，带来创造性地增长。很多原本与数字技术毫无关联的产业，在人工智能行业产品输出、服务输出、技术输出、范式输出、商业模式创新等助力下得到活化，迎来了新一轮高质量发展行情。比如，在十余年前，外卖还只是人们拨打商家电话进行点餐配送行为的别称，而如今，外卖在人工智能技术的加持下，通过算法推荐、匹配骑手、产业链优化等方式，已经成长为一个万亿规模的巨型市场。在日常出行领域，人工智能技术为高效安全出行提供支持，在房地产行业，人工智能技术为交易主体实现智能匹配，降低交易时间成本，提升社会福利。我们正处于一个剧烈变革的时代，在可预见的未来，这种活化效应将越来越多地刺激经济社会的各个潜在关联产业，实现高效集约、创新绿色的高质量增长。
活化效应与融合产业的赋能效应有所区别：一是活化效应面对未来，活化对象更多指目前还未与人工智能技术产生交集的潜在行业；二是赋能效应的对象是融合产业，赋能过程中人工智能与融合产业的交互作用、动态发展，需要融合产业不断提供产品服务信息，而活化效应更多通过人工智能核心产业单向输出实现。
此外，对于部分潜在关联产业，特别是非正规部门（可称为市场外潜在关联产业），人工智能通过将其进行资本化来实现活化效应。索托在《资本的秘密》一书曾讨论这类广泛存在于发展中国家，严重阻碍社会部门运转以及经济产业发展的产业，包括城乡接合部非正式市场系统、非法作坊、非法建筑等。这些正式体系之外的经济部门在一定程度上弥补了正式经济领域的空白，但当其比重过大时便会形成对经济社会发展的强大阻力[13]。邱泽奇等将这类资产获得市场进入机会定义为资产的资本化过程，认为促进有效资本增长的途径有两条：其一，提高资本化程度；其二，增加资产数量[14]。在市场外潜在产业的资本化方面，数字技术展现了前所未有的催化效率，而人工智能技术更是综合大数据、识别匹配、智能决策等流程于一体，在社会各个方面实现冗余资产的发现切除、错配资产的优化调整、闲置资产的重新激活，促进了资产的高速、高效资本化。
人工智能通过对市场内潜在关联产业的活化效应，解决产业内存在的问题：其一，供求双方信息流通受阻，市场信息不对称的非匹配问题；其二，产业规模增长而质效降低的粗放增长非集约问题。对于市场外潜在关联产业，人工智能的资本化效应则解决了两方面的问题：其一，非正式产业尾大不掉的非规整问题；其二，数字设备能力差异化、市场进入机会不平等、地域发展不均衡等非公平问题。人工智能充分发挥对潜在关联产业的活化效应，作用范围逐步覆盖国民经济全产业链各环节，提供经济发展过程中非匹配、非集约、非规整、非公平问题的解决方案，实现经济的高质量发展。
二、我国人工智能发展现状
长久以来，中国在世界科技发展历史中扮演着追赶者的角色，而人工智能是我国在新一轮技术革命中率先取得领先优势地位的少数领域之一。2020年中国人工智能核心产业规模达到3251亿元，年度行业投融资金额突破800亿元[15]，人工智能正加速与实体经济融合发展，助力产业转型升级、提质增效。
（一）基于行业发展视角，中国处于人工智能领域的第一梯队地位
目前我国在人工智能领域的论文发文量、专利申请量方面都居于世界前列，并且增长速度正进一步提高。总体而言，中国人工智能处于全球第一梯队位置，成为仅次于美国的第二大贡献国。
根据中国科学技术发展战略研究院、科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国新一代人工智能发展报告2020》数据显示，2019年中国共发表人工智能论文2.87万篇，比上年增长12.4%，单年论文规模达到美国的1.5倍，相比2013—2018年共产出7.4万篇有了大幅提升。在全球近五年前100篇人工智能论文高被引论文中，中国产出占21篇，相比2018年增加5篇。中国在人工智能领域各顶级国际会议上的活跃度和影响力不断提升，在自动机器学习、神经网络可解释性方法、异构融合类脑计算等领域中都涌现了一批具有国际影响力的创新性成果。中国人工智能专利申请量2019年超过3万件，比上年增长52.4%[16-17]。另据深圳市人工智能协会发布的《2021人工智能发展白皮书》，截至2020年底，中国人工智能相关企业数量达到6425家，同比增长25.37%，企业数量位居全球第二[18]。另外，中国始终以积极的姿态推动人工智能领域的国际合作，在国际人工智能开源社区的贡献度已成为仅次于美国的第二大贡献国。
（二）基于技术研发视角，中国正处于人工智能发展的关键突破期
人工智能对经济社会高质量发展的促进力量根植于自身的通用性技术特征，而作为一项引领新一轮产业变革的数字技术，其对产业的变革动力来源于底层的一系列技术创新。中国信息通信研究院对人工智能技术创新程度和突破难度进行分类，从高到低分为颠覆、阶跃、创新优化和工程实现四个发展层级[17]。目前，我国在创新优化和工程实现技术方面处于全球领先位置，但在颠覆性和阶跃性技术方面相对缺乏，缺乏全球引领能力。
据中国信息通信研究院测算，现阶段我国在视觉、语音等基础智能任务的工程实现水平，处于世界领先位置，算法模型的二次创新优化能力同样居于世界前列，但在基础理论、原创模型等颠覆性、阶跃性技术领域仍不具备领导能力[19]。具体而言，中国有一大批人工智能研发机构致力于吸收改造领域内的人工智能算法技术并对其进行场景应用方面的训练，在完成工程实现的同时，基于丰富的场景、用户数据对技术模型进行较小的创新优化。如中国科学院大学人工智能学院近年来开发了基于大数据的互联网机器翻译核心技术及产业化（2017）、大规模知识图谱构建关键技术与应用（2020）等项目。在企业方面，旷视科技融合算法、算力和数据，打造新一代AI生产力平台旷视Brain++，开源深度学习框架“天元”，其ShuffleNet模型具备轻量级CNN模型结构，在同等计算复杂度下可编码更多信息。极智嘉科技基于丰富运营经验和场景积累，建立了国内机器人数量最多、出货能力最大的机器人拣选仓库产品和解决方案系统，覆盖订单拣选、自动搬运、包裹分解等不同物流应用场景，提供环境地图构建、动态环境适应、混合场景多传感器融合、自适应运动等一系列技术服务。依图科技与上海交通大学、芯片公司ThinkForce合作建立“视觉计算与应用”联合实验室，搭建全球最大的人像系统，覆盖超15亿人像，为全国20余省的安防、海关总署、中国边检等合作伙伴提供人像比对服务，并广泛应用在招商银行、浦发银行等多个互联网金融业务场景中。
尽管中国在视觉、语音、自然语言处理等基础应用任务的算法开发上技术完成度高、处理能力强、迭代速度快，多所企业与高校在全球权威比赛中成绩优异①，但是，在颠覆层级的基础理论开发，以及阶跃层级的模型原创或技术优化方面，中国缺失与产业体量相匹配的领导力。一方面，知识工程、深度学习、神经网络等人工智能基础理论开发需要相关统计学、认知学、神经学等底层学科作为理论基础，而中国长久以来一直在现代基础学科理论创新方面落后于欧美发达国家，缺乏基础性创造性贡献。另一方面，中国还没能掌握人工智能热点发展方向的决定权，技术标准、数据标准体系长期对标国际，国内研发重心长期跟随国际，缺失人工智能领域技术研发话语权，短期难以突破领域内寡头垄断格局。
①商汤、旷视、依图、腾讯等企业在细粒度图像识别、自动驾驶场景定位及追踪、行人重识别（ReID）、人体视频解析等复杂任务各类比赛中成绩优异；哈工大讯飞联合实验室（JointLaboratoryofHITandiFLYTEKResearch，HFL）在推理阅读理解评测任务（HotpotQA）全维基赛道中获得第一。
（三）基于地域空间视角，中国形成了三大城市群为重要引擎，沿海地区快速增长，内陆地区稳定增长的发展格局
自2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》以来，全国各地加快推进具有地方特色、符合地方定位的人工智能战略规划布局，央地共治共同推动人工智能发展成效显著，相关细化政策不断完善落地。当前中国形成了以京津冀、长三角、大湾区三大城市群为重要引擎，沿海地区快速增长，内陆地区稳定增长的人工智能地域发展格局。其中，京津冀城市群形成以北京为绝对核心的单核加速发展态势，长三角城市群构建以上海、杭州为正副核心的双核引领发展态势，大湾区城市群形成以深圳、香港、广州为核心的三极协同发展态势。三大城市群以外，主要有成都、武汉、长沙、合肥等城市支撑起了内陆地区人工智能领域的发展。
截至2020年底，中国人工智能企业数量达到6425家，京津冀、长三角、大湾区三大区域占据了企业总数量的80%以上。广东、北京、上海、浙江在企业专利申请数量方面领先全国，广东、江苏、北京、浙江是人工智能专利转移最活跃的地区，这些地区通过科技成果供给激发了区域经济发展新动能。2019年人工智能论文发表活跃度排名依次为北京、江苏、广东、湖北等地。2020年人工智能领域从业人员超过60万人，而北京、上海、深圳、杭州聚集了80%以上的人工智能人才①。三大城市群的人工智能快速发展离不开一大批人工智能研发机构的底层支撑，笔者根据机构资料与中国信息通信研究院对人工智能技术层级划分标准，对地处三大城市群的人工智能研发机构进行了简要划分。在北京，有清华大学神经网络结构研究中心、北京大学智能科学系、微软亚洲研究院、百度深度学习研究院支撑起颠覆与阶跃层级的技术开发，中科大模式识别实验室、北理工仿生机器人与系统国际合作联合实验室、旷视科技计算机视觉研究院等则聚焦创新优化与工程实现级的技术研发。上海与杭州在颠覆与阶跃层级的基础理论开发有上海交通大学人工智能数学基础、机器认知计算研究中心、复旦大学类脑智能教育部重点实验室、深兰科学院等校企机构，创新优化与工程实现级则有浙江大学计算智能与信号处理研究所、多源感知与机器智能研究所、之江实验室、上海智能机器人工程技术研究中心等研发机构提供支撑。大湾区地区有着广泛的人才吸引力与技术流动性，建有华为云计算异构系统关键技术工程实验室、中山大学大数据与计算智能研究所、无人系统研究所、深圳人工智能与大数据研究院、香港中文大学智能系统实验室；云从科技—中国民航共建智慧民航研究中心（广州）、大疆智能无人系统开放创新平台等一大批校企研发机构。
①数据来源：深圳市人工智能行业协会。其中，企业专利申请数量：广东28.32万件，北京10.28万件，上海6.13万件，浙江3.67万件
三、我国人工智能促进经济高质量发展存在的主要问题
（一）关键核心技术缺乏与产业话语权缺失导致核心产业低质扩张
在当前世界局势中，人工智能被视为经济社会发展重要的新增长点，各国都十分重视人工智能技术的发展，国内人工智能企业与高校科研院所在国际市场中极易被打上“中国”的标签，并遭遇一些来自非市场力量的压迫。中国目前在创新优化级、工程实现级的人工智能技术研发工作取得了巨大成就，但在颠覆性理论突破与阶跃性模型创新方面还有所不足，中国还未能掌握人工智能热点方向的决定权，技术标准、数据标准体系不得不长期对标国际，研发重点跟随国际脚步，缺失人工智能领域技术研发话语权。同时，在关键技术、芯片制造、架构设计、底层平台方面中国还面临着发达国家“卡脖子”的局面。人工智能促进经济高质量发展的路径之一是通过其核心产业的扩张增长，在核心技术话语权缺失的情况下，中国将难以发挥核心产业的扩张效应，甚至长期陷入“大而不强”的被动局面。
（二）产学研合作存在“梗阻”与要素流通不畅导致融合产业低效赋能
人工智能对融合产业的赋能过程涉及特定产业专业与人工智能专业的交叉复合知识，更需要研发端长期布局，熟悉特定产业的运行架构与关键症结。然而，目前中国不同人工智能主体的研发重心存在偏差，高校科研院所相对重视人工智能理论开发与模型训练问题，而人工智能企业更重视场景应用与技术服务，产业端与研发端之间的界限依旧牢固，市场激励基础理论研发与基础研发促进产业升级的双向路径不通畅，技术、人才、制度、数据等要素难以自由流动，核心产业与融合产业之间的产品服务流与信息数据流渠道受阻，原本的动态融合逻辑被打破，人工智能对融合产业赋能成本高、效率低、效果差，无法充分发挥对经济高质量发展的交互促进效应。
（三）平台垄断问题与溢出效应不足导致潜在关联产业低迷活化
在人工智能时代，学习算法不断优化，模型算力持续进步，数据的经济价值将得到前所未有的深度挖掘和充分释放,为海量用户数据提供了完美的商业可能。同时，人工智能技术依赖数据进行正反馈循环发展，行业自然倾向于垄断，当人工智能头部平台公司形成一定的市场势力，市场机制将很难阻止其利用“技术+市场势力”的循环进一步深化垄断格局。人工智能产业主体通过数据垄断而限制、排除竞争的行为，将成为反垄断法面临的新时代课题[20]。当前，我国数字经济平台垄断问题已经有所凸显，以滴滴为代表的一批数字平台被国家互联网信息办公室核实存在严重违法违规收集使用个人信息问题，要求下架整改[21-22]。人工智能行业存在的垄断问题对行业发挥溢出效应有着严重的阻碍，行业活力被抑制，导致人工智能对于潜在关联产业的活化效应严重释放不足。
（四）相关社会伦理道德规范缺失，隐私保护和安全性问题突出
与发达国家相比，我国还缺乏与人工智能相关的社会伦理和法律规范系统研究和整体规划，对于人工智能使用和赋能造成的潜在风险、隐私保护，缺乏事前预见性和事后应急处置方案，特别是在社会治理领域的应用，容易诱发隐私侵犯、侵入式检测事件，甚至诱发危及社会稳定和政权安全的严重群体性社会问题。人工智能法律法规有待完善，行业发展尚需伦理准则规范，法律地位不明确、算法不透明、危险决策不可解释等一系列风险亟须解决。
此外，我国还存在开源软件使用不当导致的知识产权侵权风险、强制开源导致企业核心技术泄露风险（如使用GPL等许可协议，要求引用/修改/衍生代码的开源/免费使用，不允许修改/衍生的代码作为闭源商业软件发布和销售）、不遵守许可协议造成合同违约风险，以及多个开源许可证不兼容风险等一系列问题。在开源软件使用不当方面，我国人工智能领域在国际上声誉受损和被经济制裁的案例时有发生。
（五）相关人才短缺且结构不合理，难以支撑实体经济高质量发展
1.高端人才总量偏少。知名AI领域机构ElementAI发布的2020年《全球AI人才流动报告》称，尽管中国在人工智能处于世界前列，论文数量排名也居于全球第二位置，但中国人工智能人才储备表现不佳，在全球AI人才库中，美国拥有188300人，再次位列第一，印度拥有86213人，居次席，中国拥有AI人才数量仅为22191人，排在第四位；并且，据测算，2014—2019年，中国人工智能高端人才呈现越来越严重的净流出状态[23]。
2.人才结构不合理。我国人工智能人才主要集中在应用领域，而美国则主要集中在芯片、机器学习、计算机视觉等重要基础技术领域。我国目前缺乏具备人工智能和实体经济交叉知识体系的复合型人才，但高校专业设置落后于科技发展实际，人工智能专业教学存在缺乏实践、领域宽泛、知识陈旧、碎片化严重等问题。产业界则存在人才使用和激励机制不完善的问题，对如何评价科技人员贡献缺乏有效办法，人工智能技术人员在选拔、任用、培养、使用上缺乏有效激励办法。
四、对策建议
（一）推进基础理论研究和关键共性技术开发，提高科技自立自强能力
针对核心产业低质扩张问题，充分发挥新型举国体制优势，集合产学研多方优势，加大在机器学习、智能计算、核心算法、基础软硬件等人工智能前沿理论和关键核心技术研发应用的投入力度，坚持创新在经济高质量发展中的核心地位，增强科技自主创新能力，尽快在基础理论研究和关键共性技术获得突破，解决一批“卡脖子”技术问题，提高人工智能领域科技自立自强能力。
针对融合产业低效赋能问题，大力推进以企业为主体、“政产学研用”相结合的开放式协同创新，提高创新生态系统开放性、协同性。加强人工智能相关的企业国家重点实验室建设，支持企业与高校、科研院所等共建研发机构和联合实验室，打破产学研壁垒，进一步疏通二者之间技术、人才、制度、数据的流动路径，加强面向人工智能和行业共性问题的应用基础研究，联合开展关键共性技术攻关。鼓励不同产业领域对人工智能技术的创新应用，加快人工智能应用覆盖速度，拓展人工智能应用赋能边界。鼓励实体经济与人工智能的深度融合，推进融合产业动态高质量发展。
（二）优化行业发展环境，促进产业生态良性发展
人工智能与实体经济深度融合需要优化发展环境，包括完善的市场建设、公平的竞争环境、良好的商业秩序、政府规范合理的行为及其激励与保障下企业对于技术创新与产业创新的追求（而非对于寻租及政策套利活动的追求）。
在反垄断方面，贯彻落实《中华人民共和国反垄断法》和《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》，强化对数字经济平台企业反垄断执法，坚决制止平台企业利用算法歧视、算法操纵、数据垄断、侵犯隐私等手段，侵害消费者利益，实施排除、限制竞争的行为。
在政策环境方面，推进普惠性产业政策转型，由当前“政府选择+政策支持”的产业政策，与“产业规划—项目选择—政策支持—效果评估”的政策实施方式，转变为“环境建设+市场选择”的产业政策，与“产业规划—环境建设—体制机制保障—企业行为—市场选择”的政策实施方式[24]。
在市场环境方面，完善全国统一、竞争有序的市场体系建设，加大知识产权保护力度，防范打击人工智能领域知识产权侵权行为。建立完善人工智能知识产权交易制度，促进人工智能技术在产业间的扩散。完善资本市场支撑环境，优化人工智能与实体经济融合的金融市场支持。完善区域间技术、人才、资本流动环境，积极引导中西部地区重视人工智能产业发展，解决地域发展不均衡问题。
（三）完善相关法律法规和伦理规范制度，促进人工智能“科技向善”
新一代人工智能技术是一种数据驱动型技术，存在着技术上鼓励数据的全社会流动共享与安全上要求个人加强隐私信息保护之间的深层矛盾。数据的高质量、大规模、可得性关乎人工智能发展的成败，因此在数据安全性方面，需要政府重视相关法律法规体系建设，行业协会加快制定行业标准规范，企业内部建设并严格执行数据泄露惩罚机制。
贯彻落实《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》，呼吁尽快出台《中华人民共和国个人信息保护法》。借鉴欧盟《通用数据保护条例》等在数据安全和隐私保护的先进经验，结合实际情况出台相关实施细则和配套政策，在确保数据安全和个人隐私、企业秘密前提下，鼓励数据互联互通。组织社会学家、法律专家、技术专家针对相关问题展开合作，全社会广泛参与讨论，制定完善相关法律法规和伦理规范，规范人工智能信息收集、保存、使用、共享、转让、信息披露等活动，实现信息安全、隐私权与数据可得性之间的平衡，确保人工智能“科技向善”。
（四）构建高素质人才培养体系和人才流动机制，促进包容性均衡发展
人工智能核心产业扩张增长过程的专业性与融合产业赋能增长过程的复合性对相关人才的数量、质量提出了高要求。中国需要在鼓励高校设立人工智能专业的同时，鼓励设立“人工智能+”复合专业，培养融合专业人才。基于多学科构建人工智能人才协同培育体系，加强优势专业校际交流，深化教育科研改革，加大交叉人才培养力度，增加人工智能人才储备。
我国人工智能发展水平高的机构和企业主要集中在东部地区，中西部人工智能研发和应用水平相对较低，区域发展不平衡问题较为突出。中西部地区应以大力发展数字基础设施为契机，完善地区营商环境和知识产权保护制度，构建灵活顺畅的人才流动机制，通过建立人工智能专项发展基金池等办法，吸引东部人才到中西部地区创业发展，提升中西部地区人工智能发展水平。
拓宽国际人才交流和招揽渠道，扶持人工智能、机器学习，以及数字经济所需的数据分析、云端计算等领域的人才引进及培养。鼓励高校、企业相关团队赴国外顶尖大学及研究机构合作交流人工智能及机器学习等最新技术。完善外籍高层次人认定标准，畅通人才申请永久居留的市场化渠道，为外籍高层次数字科技人才在华工作、生活提供更多便利。完善国际化人才培养模式，加强数字科技人才国际交流合作，推进职业资格国际互认。
（五）加快人工智能创新应用先导区和创新发展试验区建设，推进改革试点和应用示范
目前，工信部已经在上海（浦东新区）、深圳、济南—青岛、北京、天津（滨海新区）、杭州、广州、成都设立了8个国家人工智能创新应用先导区，这是部省协同推进人工智能和实体经济深度融合的重要举措。科技部则分别发函支持北京、上海、合肥、杭州、深圳、天津、济南、西安、成都、重庆、广州、武汉、苏州、长沙等城市和浙江省德清县，建设国家新一代人工智能创新发展试验区，国家新一代人工智能创新发展试验区已达14市1县。
要以创建国家人工智能创新应用先导区和国家新一代人工智能创新发展试验区为契机和载体，发挥先导区和试验区在技术原创、产业生态、人才基础、发展环境等多重优势，不断拓展应用场景，促进人工智能与制造业深度融合，促进人工智能与核心产业、融合产业、潜在关联产业更多融合发展。与此同时，探索新一代人工智能发展新路径新机制，形成可复制、可推广的经验，不断挖掘机制改革“深度”，提升创新能力“高度”，加快应用落地“速度”，增进产业集聚“热度”，导出经验、模式、产品及服务，为经济高质量发展提供有力支撑。
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