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）
人工智能的挑战和启发
全景视觉供图
今年7月初，2021世界人工智能大会（WAIC）在上海召开。来自世界各国的顶尖科学家、图灵奖得主、海内外新锐青年科学家等同台对话，深入探讨人工智能的话题。说到人工智能，不能不提到“计算机之父”“人工智能之父”——阿兰·麦席森·图灵，今年是他诞辰109周年纪念。
图灵预测与人工智能的发展
图灵生活中是一个不善言辞、木讷害羞的人，甚至成年之后还常常紧张得咬指甲，但是很小的时候就表现出对科学的浓厚兴趣、非同凡响的数学水平和科学理解力。1927年，爱因斯坦的相对论刚发表不久，年仅15岁的图灵为了让母亲能够理解相对论，甚至写了一份有关的内容提要。
图灵喜欢跑步，多次参加马拉松比赛。1935年的夏天，在跑步伴奏的头脑风暴中，图灵想象出一种机器，可以从一条无限长的纸带上读取命令来进行操作，模拟人类可能进行的任何计算过程。1936年，24岁的图灵，发表了著名的论文《论数字计算在决断难题中的应用》。论文中他提出了一种抽象的机器模型，后来被称为图灵机。今天的电脑以及人工智能都基于这个设想。1950年，他发表了论文《机器能思考吗？》，提出了一个游戏，后来被称为图灵测试，如果机器能在5分钟之内回答由人类测试者提出的一系列问题，且超过30%的回答都让测试者误认为是人类所回答，就可以认为机器已经获得智能。他提出两个人工智能的发展方向：一个是抽象的活动，例如下棋，今天人工智能已经能战胜世界上最优秀的棋手；另外一个方向是给机器配备好各种先进的传感器，像孩子一样学习。
1964年，科学家做出了第一个引起巨大轰动的对话程序ELIZA。这个聊天软件原理是从提问者的语言里提取一些关键词，然后给予回馈。比如你说：“我来自中国”，他说：“喔，中国。”或者比较宽泛的回答，比如说“请继续”。或者把你所讲的话做了一下人称替换，你说“我很烦”，他就说“你觉得很烦”。这个软件就像一个耐心的心理医生，可以永不停歇地谈下去，但是软件只是利用海量的词汇表重复人类的话而已，并不真正的理解用户说的是什么意思。1989年诞生的MConz也是一种人工智能对话软件，如果他不知道怎么回答的时候就用一些插科打诨的套路来回复，第一次上线就和人“对骂”了一个半小时，比如别人问他怎么定义古怪谈话，他就说：“你怎么问这个？你脑子里都是这些？”以上两种模板今天在各种聊天程序里得到了广泛运用。
图灵曾经预测2000年左右计算机就可以在5分钟之后骗过超过30%的人类测试者。比他预测的晚了14年，2014年，一个叫尤金的软件冒充13岁的乌克兰男孩，用混乱的语法和拼写错误骗过了超过1/3的人类评委。
人工智能的发展，形象地展示了人类终身学习的学习方式。
曾经，人们认为围棋是一项无法穷尽搜索、是唯一一种计算机无法战胜的棋类比赛，但是在2016年，阿尔法狗战胜了围棋世界冠军李世石。
曾经，人们认为机器不能创作。2017年，作诗机器人“九歌”亮相央视《机智过人》节目。节目中，“九歌”接受现场图灵测试：与三位大学生一起作诗，由48位投票团成员判断哪首为机器人所做。结果“九歌”成功混淆视听，先后淘汰了两个人类诗人代表。比如这首“心有灵犀一点通，小楼昨夜又东风。无情不似多情苦，镜里空嗟两鬓篷。”你能看出是机器人写的吗？
另外一个机器人小冰，学习了中国519位现代诗人，经过6000分钟、10000次的迭代学习，写出了越来越逼真的作品。小冰学习到第10次时，它的作品几乎是不可读的；当学习到500次，诗句的通顺度已经大大提高；而当学习次数达到1万次，就出版了一本诗集。当然，从诗歌创作来讲，目前机器人还只是技术的模仿，并不是情感的正常表达。
人类如何应对人工智能飞速发展
今天的人工智能系统是通过大量学习数据来训练，可以说是模仿了人类的学习的过程，但是跟人类的学习还是有很大的差别。比如说图片识别要通过输入上百万张的照片，才能够识别出这个图是人还是动物，甚至有时候还是会搞错，也有可能会把一个圆脸识别成一个苹果，或者在图片上画一些叉加一些干扰符号，它就无法识别了。而对人类来讲，即使是一个三四岁，看过一两次猫和狗的照片，很快就能够判断猫和狗是不一样的，即使在一张人脸照片上有污渍，也能毫不犹豫地识别出这是人类。所以这是人类学习的优势，有卓越的归纳、推理能力、举一反三的能力。
科学家希望按照大脑的工作原理来构建计算机程序，但是我们对大脑是如何学习的还缺少足够的认知，只有当我们对自己认识越深的时候，才越可能创造出匹敌人类智慧的机器人。
随着人工智能的不断发展，我们已经不再觉得人工智能陌生，同时人们也在思考：有哪些是未来不会被人工智能所取代的工作？人之为人的独特性是什么？
很多的图片软件已经能够自作主张地把你上传的照片分类，自己起一个小标题，甚至还能自动做成配乐的视频，看起来科技味和人情味俱在，但是这依然不是情商的表达，反而引起人们对隐私泄露的恐慌。
科普作家郝景芳写过一本关于人工智能的小说集《人之彼岸》，“人之彼岸”的意思就是说，我们在此岸，人工智能在彼岸，我们遥望彼岸是为了能够更好地了解我们此岸。“总的来讲，在人工智能时代到来的时候，我们很大的问题在于对自己的理解并不深，对自己智力、情感、大脑活动、人是如何认知这个世界的理解并不深。人工智能在往前突飞猛进地发展，但我们人类是跟人工智能很不一样的两种智能，人类有没有可能在进化的途径上跟得上人工智能发展的速度，这是比较大的挑战。”
哲学家何怀宏在《人类还有未来吗》中也思考了人和机器的区别。今天在计算和记忆能力方面，人类不如机器，但是许多重要的发明创造，甚至包括自然科学的创造，并不那么依赖计算和记忆能力，更不用说人文艺术的创造。未来可能人在许多事情上会输给机器，很多工作会让机器代劳，但是最后剩下的东西恰好是能够标志出人和动物的根本性的东西，也是“人之为人”最特殊最重要的东西，那就是人的意识，包括理性、感情和意志等等，当然还有道德方面的考虑。目前在棋类、人脸识别、语音识别方面，人工智能已经可以和人类相匹敌，甚至超越人类，但是在爱与被爱的能力上，人类是独一无二的。关于未来的发展，图灵其实早有洞见：“我们的目光所及，只能在不远的前方，但是可以看到那里，有大量需要去做的工作。”
人工智能行业专题报告：挑战与机遇
（报告出品方/作者：中信证券，杨泽原、丁奇）
报告摘要
一、人工智能开启新一轮产业变革
1.1三大支柱支撑，向认知智能迈进
人工智能：通常是指“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学”。人工智能的发展需要“运算平台+数据资源+算法”。
机器学习：属于人工智能的其中一个领域，通过经验学习优化计算机算法，其根本在于海量数据的训练。
深度学习：在人工神经网络的基础上发展而来，实现了从大数据中自动提取数据特征并设计特征模型，摆脱了传统神经网络算法中需要人工工程进行各层的特征设计的弊端。
三次工业革命均引发人类社会格局发生颠覆性的改变，人工智能有望开启新一轮产业革命
第一次（18世纪60s）：蒸汽机成为动力机，解放了生产力；
第二次（19世纪70s）：电力得到应用，推动电气、化学、石油等重工业的兴起；
第三次（20世纪40s）：进入信息时代。信息时代先后出现了计算机、互联网、移动互联网、物联网等几次技术变革。但部分领域近年来放缓趋势已经开始出现。
1.2资本+政策+需求驱动，产业高速增长
投融资：资本争相涌入
近年来人工智能投融资火热，资本争相涌入。随着AlphaGo等具有较大影响力的应用逐步落地，产业界与资本界均对人工智能前景充满期待，人工智能有望开启新一轮产业革命，大型公司纷纷展开“AI军备竞赛”。
二级市场助推人工智能企业发展。私募市场与二级市场逐渐形成衔接，助推AI企业向下一个阶段发展。在二级市场，最受资本青睐的是行业解决方案和智能风控，其次是服务机器人、ADAS系统和AI芯片，最后是智能影像医疗和智能营销。近期，伴随部分AI独角兽IPO获受理，2021年有望迎来AI企业上市潮，二级市场助推AI企业发展。
政策端：政策大力支持
确立“三步走”目标，加速人工智能深度应用创新建设，全面推动AI产业落地。国务院2017年《新一代人工智能发展规划》中确立“三步走”目标，第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平；第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
加强人工智能与经济社会深度融合，积累经验做法、标杆案例。科技部2019年8月发布《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，指出要充分发挥地方在试验区建设中的主体作用，3年内形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。
明确“新基建”，注入“新动能”。受疫情影响，数字经济发展迎来关键窗口期。2020年3月，中央明确“新基建”进度，加固、升级人工智能长期发展创新的数字底座，开启AI发展新空间。
应用场景：落地场景丰富
AI的最终任务是实现人工智能在各垂直行业的场景化落地。从全球看，人工智能企业主要集中在AI+（各个垂直领域）、大数据和数据服务、视觉、智能机器人领域，其中AI+企业主要集中在商业（主要包含市场营销和客户管理领域）、医疗健康、金融领域。
从中国看，各垂直领域的AI企业同样集中在各类垂直行业中，渗透较多的包括医疗健康、金融、商业、教育和安防等领域，根据中国信通院数据，其中医疗健康领域占比最大达到22%，其次在金融和智能商业化领域占比分别达到14%和11%。
二、人工智能产业链各环节机遇涌现
人工智能产业链包括基础层、技术层和应用层：
1）基础层是指对AI提供支撑性服务的硬件平台，包括芯片、传感器、数据和服务、生物识别、云计算等；
2）技术层是指实现计算机感知和认知的程序算法，主要包括机器学习、计算机视觉、语音及自然语言处理等；
3）应用层是指将人工智能是现在垂直领域的应用，包括工业机器人、服务机器人、智能医疗、智能金融等。
前文我们提到了一个观点——“运算平台+数据资源+算法”为人工智能提供三大支柱，接下来我们将继续沿着这条线，分析人工智能产业链不同层次的投资机会。
三、人工智能的挑战与机遇：能者为王
挑战一：AI未来发展前景如何？
挑战：人工智能的发展呈现螺旋向上趋势。计算能力上，经历了早期计算、LISP机器、GPU/TPU的发展；算法演化上，经历了Perceptron、专家系统、BP、深度学习的技术发展；核心数据上，经历了从少量到大量再到海量的递进；实用效果上，历经感知、认识、决策的步步推进。
机遇一：技术持续创新迭代推动应用深化
以机器学习为主流方向的人工智能基础技术包括有监督学习、无监督学习、强化学习等技术，但这些技术只是针对部分特定场景，比如说分类、聚类、求最优解等，而现实世界往往是复杂的，深度强化学习等新兴技术的快速发展推动AI向更接近人类思维的方向进步，解决更复杂的认知智能问题。
深度强化学习：强化学习与深度学习结合。深度学习具有较强的感知能力，但是缺乏一定的决策能力；而强化学习具有决策能力，对感知问题束手无策。将两者结合起来，优势互补，为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路。
挑战二：数据从何而来？
挑战：人工智能算法训练需要大量数据资源。例：百度人脸识别系统在2015年FDDB检测数据集和LFW识别数据集上的实验结果均获得世界最高的准确率。ImageNet数据库包括1000类150万张图片。百度使用了200万类2亿张图片，数量上是ImageNet数据库的一百多倍。
机遇二：产品+技术+场景完整方案形成数据闭环
大数据：人工智能发展的三大重要基础之一（算力、算法、数据）。大数据的作用包括挖掘、传输、存储、分析、分类等；大数据是人工智能“思考”和“决策”的重要参考，提供数据支持；物联网是促进大数据和AI结合的重要方式，大数据和AI的结合反哺物联网应用的发展。
AI公司有望依靠产品+技术+场景的完整解决方案，构筑数据闭环。2B/2C提供庞大的数据来源；物联网使得数据形式更加多样化；客户资源深厚的头部公司具备广泛的数据基础，以BATH为例，利用庞大的数据量和技术积累，切入AI领域，为中小企业提供数据来源、算力等，助力AI普惠
挑战三：商业化路在何方？
挑战：初创企业商业模式路在何方？从软件核心知识产权、定价模式、数据所有权等维度看，形式较为多样化，当前商业模式未成定局。
机遇三：实现优势赛道控盘突破
以AI技术为切入点，推动“平台+赛道”战略布局，控盘教育等核心赛道。
1）教育：2B2C闭环协同助力打造AI+教育领军，2B产品包括智慧课堂、智慧校园及区域教育云平台等，2C产品包括智能学习机等；
2）政法：智能庭审、辅助判案等产品各地持续推广；
3）医疗：智医助理等AI产品在各地区域化复制落地。
以计算机视觉为核心技术驱动，应用规模化落地。
1）平台：自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心。
2）应用：深入探索多个垂直行业领域，业务涵盖智能手机、互联网娱乐、汽车、智慧城市、以及教育、医疗、零售、广告、金融、地产等多个行业。
报告节选
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
精选报告来源：【未来智库官网】。
人工智能与国家政治安全
原标题：人工智能与国家政治安全人工智能技术的蓬勃发展和广泛应用，给人类生产生活带来了极大便利，同时，也对国家主权、意识形态、执政环境、社会关系、治国理念等带来冲击，深度影响国家政治安全。充分认清人工智能对国家政治安全的挑战，研究应对之策，对于有效维护国家政治安全，意义重大。
人工智能影响政治安全的机理
作为一种颠覆性技术，人工智能进入政治领域后，既具有技术影响政治安全的一般规律，又体现出其不同于以往技术的鲜明特点。
从技术影响政治安全的一般机理来看，主要体现在三个方面。第一，技术进步不可避免地直接或间接服务于政治安全。政治安全是国家安全的根本，经济、社会、网络、军事等领域安全的维系，最终都需要以政治安全为前提条件。因此，包括技术在内的一切社会条件，首要的任务是为政治安全提供服务和保证。综观人类历史上的技术进步，往往被首先考虑用于维护国家安全特别是政治安全，尽管这些技术研发的初衷并非如此。人工智能亦然。第二，政治安全与技术进步相生相克、相生相长。马克思认为，先进技术进入政治领域后，有效提高了“社会控制和权力再生产”。同时，政治安全对技术进步的需求，反过来成为技术不断进步的推动力。但技术并非完美的政治工具。一旦技术利用不当、发生技术失控，或者技术自身缺陷所蕴含的风险爆发，政治安全可能被技术进步反噬。第三，技术进步倒逼政治发展转型，给政治安全带来新课题新挑战。从历史上看，技术进步对社会结构、社会关系、社会文化等带来的变化和冲击，从来不以人的意志为转移。当火枪火炮成为主战兵器时，继续用木盾藤牌来保卫政权的行为无疑是愚蠢的，迫切需要当政者转变思想观念，寻求能够有效维护政治安全的新模式新方法。当计算机网络技术逐渐普及时，西方国家政党纷纷利用互联网进行政治宣传和选举拉票。人工智能较之以往的技术，拥有前所未有的机器“主观能动性”优势，必将对政治安全理念、安全机制、安全路径等带来更大的改变。
从人工智能影响政治安全的独特机理来看，主要体现在两个方面。第一，算法和大数据将左右智能机器“认知”“判断”，继而影响政治行为体的抉择。人工智能的核心“三大件”是算法、算力和大数据。一方面，算法是否公正不偏袒、大数据是否真实完整未被删减篡改伪造污染，直接决定机器的研判结果，并影响人的判断和行为。另一方面，与传统的人口学变量的定量分析不同，大数据、云计算、机器学习等可以将数以亿计的政治行为体抽象成社会的“节点”，人工智能通过分析信息中节点的度数、介数和接近度，来揭示权力集聚规律、赢得政治威望的秘诀，这为执政安全提供了新的技术支撑和智慧渠道。第二，人工智能技术对经济、军事、社会、网络、信息等领域的影响向政治领域传导，间接冲击政治安全。作为一项赋能性技术，人工智能正在逐渐“改写”各领域的秩序规则，给各领域带来机遇和挑战。尽管以往的技术进步也是如此，但其影响的深度和广度远远不及人工智能。而且，以往各领域安全问题“错综复杂、交织并存”的程度，也远远不及人工智能时代高。其他领域的安全问题一旦发酵，极有可能冲击政治安全。
人工智能给政治安全带来新挑战
技术变革具有两面性，人工智能既是维护政治安全的新机遇，也是新挑战。
挑战之一：人工智能技术的普及应用，导致政治权力呈现出“去中心化”趋势。在人工智能时代，数据即代表着权力。掌握数据的主体既有国家权力机构，也有个人、企业团体、社会组织等非国家行为体。“互联网数据”结构的“多节点、无中心”设计，决定着处于线上社会任何位置的主体，均不可能比其他位置的主体位势高。人人都有“麦克风”“摄像机”，处处都是“舆论中心”“事发现场”，这一显著特征，弱化了传统的线下科层制国家管理结构和单向治理模式，政治话语权由政府这个传统的权力中心逐渐向社会层面弥散，国家治理难度大大增加，政治安全风险也大大增加。目前，这种风险已初露端倪。2019年9月，因有人线上传播“老师辱骂原住民学生是‘猴子’”的种族歧视谣言，印尼巴布亚省爆发严重骚乱，导致26人死亡、70余人受伤。
挑战之二：随着人工智能技术和数据垄断持续扩张，资本权力的扩张将危及国家权力边界。生产力的发展变化必将带来生产关系包括政治权力结构的调整。作为“第一生产力”的科学技术，其发展进步势必引起国家权力结构的调整。当人工智能技术广泛应用于经济社会各领域并引起变革时，将会推动国家治理结构与权力分配模式做出相应调整。从当前种种迹象来看，资本的权力依托技术和数据垄断持续扩张，将成为新时代国家治理结构调整的重大课题。一方面，人工智能技术研发门槛很高，依赖于大量的、长期的资本投入和技术积累，这导致社会各产业、各阶层、各人才群体间的技术研发能力、资源占有程度、社会影响力等方面极不平衡，以互联网商业巨头为代表的技术资本将占据明显优势。另一方面，人工智能技术强大的赋能作用，以及良好的经济社会应用前景，导致资本趋之若鹜。商业巨头实际上掌握了目前人工智能领域的大部分话语权，并正在逐步形成行业垄断。人工智能时代，巨头企业以强大资本为后盾，逐步垄断技术、控制数据，或将不可避免地在一定程度上逐渐分享传统意义上由国家所掌控的金融、信息等重要权力，进而可能插手政治事务。因此，国家是否有能力为资本权力的扩张设定合理的边界，是未来政治安全面临的重大挑战。
挑战之三：人工智能技术及其背后的数据和算法潜移默化引导公众舆论，进而影响人的政治判断和政治选择，间接把控政治走向。在人工智能时代，数据和算法就是新的权力。近年来围绕国家大选而展开的种种政治运作显示：拥有数据和技术能够从一定程度上影响政治议程。据有关媒体报道，2020年美国总统大选期间，有人利用网络社交平台的大量机器人账号，发布海量虚假信息，力图影响选民的认知、判断与选择。类似的情况，也曾出现在2016年的美国大选、2017年的英国大选和法国大选中。这些案例非常清晰地显示：只要拥有足够丰富的数据和准确的算法，技术企业就能够为竞争性选举施加针对性影响。当某种特定政治结果发生时，人们很难判断这是民众正常的利益诉求，还是被有目的地引导的结果。
挑战之四：人工智能技术可能被政治敌对势力用于实施渗透、颠覆、破坏、分裂活动。利用先进技术威胁他国政治安全，这样的例子屡见不鲜。计算机网络技术出现后，被西方国家用来进行网络窃密、网络攻击、网络勾联、传播政治谣言、意识形态渗透和进攻。人工智能时代，攻击一国人工智能系统或利用人工智能实施渗透、颠覆、破坏、分裂活动，带来的后果将比以往更为严重。
挑战之五：人工智能技术进步对主权国家参与国际竞争带来严峻挑战。人工智能是当前最尖端最前沿的技术之一，其核心技术多被美欧等发达国家所掌握。这些国家利用它提升生产自动化水平，提高劳动生产率，加快制造业回迁，将冲击发展中国家的传统比较优势，使后者在国际政治经济竞争格局和全球分工中处于更加不利的地位。通过发展军事智能化，进一步扩大对发展中国家的军事优势。国家之间一旦形成技术“代差”，综合实力差距将被进一步拉大。在这种情况下，技术强国对发展中国家实施政治讹诈和技术突袭的可能性增大。
多措并举，维护我国政治安全
政治安全事关我党生死存亡和国家长治久安，我们必须高度重视人工智能带来的政治安全挑战，多措并举，综合施策。
人工智能技术具有高度专业性和复杂性，企业、科研机构常常处于技术创新前沿，而国家政府则往往远离技术前沿，对技术的感知相对滞后，对技术的安全风险准备不足。为此，要强化风险意识，密切跟踪人工智能技术和应用的发展，运用系统思维，定期研判人工智能可能带来的政治风险，提高风险识别、防范和处置能力。要创新技术治理模式，构建政府主导，企业、研究机构、技术专家、公众等多方参与的人工智能治理体系。“治理”不同于“管理”，管理是政府单向的行为过程，治理则是一种开放的、多个利益攸关方参与的互动过程。通过多方互动，政府既可以跟踪掌握技术和应用的前沿动态、发展趋势，掌控治理主动权，又有助于企业、研究机构、专家、民众更好地了解政府关切，共商制定风险管控机制，推进治理工作的科学化民主化。
当前，我国在人工智能技术领域面临的最重大的安全威胁，是关键核心技术受制于人。从现在起到2030年，是我国抢抓机遇的关键期。要举全国之力，集全民之智，打造一批国家级人工智能研发平台，加强基础性、原创性、前瞻性技术研发，从智能芯片、基础算法、关键部件、高精度传感器等入手，加快核心技术突破。
没有规矩，不成方圆。针对技术应用风险，严格人工智能标准制定和行业监管，确保人工智能良性发展。紧跟技术发展变化，动态修订完善相关技术标准。加紧完善人工智能相关法律法规和伦理道德框架，对相关的民事与刑事责任确认、隐私和产权保护、机器伦理等问题予以明确，理顺设计者、使用者、监管者之间的权责关系。要建立健全人工智能监管体系，形成设计问责和应用监督并重的双层监管结构，实现对算法设计、产品开发、成果应用的全过程监管。积极促进行业自律，加大对数据滥用、算法陷阱、侵犯隐私、违背道德伦理、擅越权力边界等不良行为的惩戒力度。要积极主动参与人工智能国际议题设置，共同应对安全、伦理、法律等诸多挑战。抓住人工智能国际准则和配套法规刚刚起步之机，积极参与规则制定，及时宣示我国主张，努力掌握规则制定话语权和国际交往主动权。
针对外部安全风险，加强军事能力建设，为维护国家政治安全提供力量保证。要积极研究探索智能化战争理论，加快推进现代武器装备体系和人才队伍建设，强化智能化条件下部队训练演练，不断提升我军新时代军事斗争准备水平。
(作者：许春雷，系军事科学院博士研究生，现任河北省石家庄市鹿泉区人武部副部长)
(责编：杨虞波罗、初梓瑞)分享让更多人看到
2023人工智能教育蓝皮书：现状、挑战与发展建议｜附下载
周丹腾讯青少年人工智能教育负责人
吴朋阳腾讯研究院智慧产业研究中心主任
人工智能作为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力量，正在深刻改变人们的生活、工作和教育学习方式，人工智能技术越来越多地应用在教学管理的各个环节，人工智能课程也逐渐成为中小学阶段的重要教学内容之一。
为贯彻落实《中国教育现代化2035》，更全面地调研我国中小学人工智能课程教学和技术赋能教育的现状，腾讯研究院联合华东师范大学、中国教育科学研究院开展全国人工智能教育现状调研，编写了《2022人工智能教育蓝皮书》，旨在为未来中小学人工智能教育落地提供有效路径参考。
本次蓝皮书面向全国25个省市的中小学校长、教师和学生进行问卷抽样调查，从2021年9月至10月获得有效问卷总计超过19万份，样本量较为充分。蓝皮书从人工智能教育的定义及应用比较、人工智能赋能教育的技术应用情况、人工智能课程的教学设置及师资实践等维度，通过不同地区校长、教师和学生不同视角的比较研究，反映出当下人工智能教育的现状及挑战，并对未来发展给出建设性建议。（文末提供本报告电子版和纸质版的获取方式）
人工智能教育的内涵和关键词
教育学者从不同的视角和层次出发，按照观点内容的指向性，将人工智能教育的内涵分为三大类：第一类是工具，人工智能教育即人工智能赋能教育，主要指向人工智能的应用层面，支持教、学、管、评等教育活动的技术手段，利用智能工具对教育系统各要素进行自动分析，支持规模化教学与个性化学习，加快人才培养模式和教学方法的改革。第二类是内容，人工智能教育即人工智能课程教学，以人工智能为学习内容的教育，包括人工智能知识教育、应用能力教育和情意教育等，是提升个体人工智能素养的泛学科性教育。第三类是工具与内容的组合，将以上两类观点进行整合，实现学习层面与应用层面的统一与融合。
图1人工智能教育的分类
工具：
人工智能赋能教育的重要发现
1.学校信息化智能系统建设仍处于“重硬轻软”阶段。受访学校的信息化硬件设备总体情况较好，并配备了一定数量的智能设备，但是人工智能技术教育应用的相关软件系统还较为欠缺。
图2学校所拥有的人工智能软硬件教育装备情况（N=1423）
图3学校在课堂教学中应用人工智能技术的情况（N=1423）
2.学校管理层愿意推进人工智能教学应用，同时对系统安全诉求强烈。受访校长对人工智能技术在学校管理方面的应用满意度较高，并且愿意继续推进人工智能技术在学校中的进一步应用；学校都愿意通过设立“教学服务团队”、“邀请人工智能专家提供指导”等渠道为人工智能在教育方面的应用提供支持；校长们还认为教师最需要的外部支持是为教师创造在教学中使用人工智能产品的文化氛围、配置成熟的人工智能教学应用产品、增加教师在教学中使用人工智能产品的激励机制。由于人工智能技术在教育应用中可能导致师生的个人信息泄露或被监视等问题，因而校长对搭建校园安全预警防范系统的态度较为强烈。
图4校长对人工智能技术在学校管理应用的满意度情况（N=1423）
3.教师整体认可人工智能教学工具的价值，但也受阻于相关产品的不成熟和系统培训的缺乏。受访教师对人工智能在教学中的应用较为满意，认为在教学中应用人工智能技术可以提高他们的教学自信心，但同时也反映在操作人工智能产品中遇到困难的问题。教师认为最阻碍在教学中有效应用人工智能技术的因素是缺乏成熟的智能产品以及配套的资源与服务，其次是中小学中缺乏对一线教师进行人工智能相关课程的系统培训。
图5教师应用人工智能技术的阻碍因素（N=26806）
4.学生普遍愿意使用人工智能学习工具，希望获得个性化评估与辅导。大部分受访学生都对人工智能教育持有积极的态度，愿意使用人工智能学习工具，并认为使用人工智能技术会促进学习。仅有不到一半的受访学生使用过人工智能学习工具辅助学习，使用过的学生则都能够利用人工智能学习工具自主获取所需要的学习资源，实现学习方式的多样化。
图6学生使用人工智能学习工具的类型（N=54684）
大部分受访学生认为，智能评价系统从不同角度分析学习数据，能精准反映实际学习情况，对学习有很大帮助，并期望智能学习工具能够基于问题给予学生详细的解析思路和过程，在此基础上配备相应的讲解视频，全方位多角度地对学生进行有针对性的辅导。
图7学生期望的智能学习工具（N=46462）
内容：
人工智能课程教学的重要发现
1.政府拨款采购是人工智能课程资源配置的主要方式。受访学校拥有的智能技术硬件设备或软件设施等资源，超过半数以上是通过“政府拨款采购”的方式获取的，这表明在人工智能进入中小学的过程中，政府发挥着重要的作用，为课程资源的配置提供坚实的政策和资金支持。
图8人工智能课程资源获取途径（N=1423）
2.学校管理层普遍积极推进人工智能课程，教师能力培养和课程体系完善是当务之急。对于中小学人工智能课程的发展前景，大多数的受访校长保持积极的态度，认为人工智能课程具有光明的应用前景。超半数的受访学校已经开设或正在筹备人工智能教育教学活动，聚焦人工智能课程的教师培养、课程规划以及硬件设备、设施环境等。
图9人工智能教育教学活动的开展情况（N=1423）
图10学校开展人工智能课程建设的主要工作类型（N=838）
3.人工智能课程的教师数量较少，大部分教师认为自身专业知识和能力一般需要进行系统培训。受访的中小学校中，参与人工智能课程教学活动的教师数量较少，专职讲授人工智能课程的教师寥寥无几，大多数受访教师认为自己对于人工智能专业知识和相关工具的掌握程度一般，且开设的人工智能课程尚处于了解与体验阶段，授课时间频率在1周1课时。
图11教师对人工智能相关知识的掌握情况（N=2159）
图12教师开设人工智能课程的阶段（N=2159）
讲授人工智能课程的教师普遍认为，中小学有必要开展与人工智能教学相关的职前培训，仅有三成左右的教师在高等教育阶段接受过人工智能教学培训，且认为培训课程的难易程度适中。
中小学人工智能课程教材的获取途径主要分为两种：直接采购和自主研发；教材的购买主体一般为学校，而教材的开发主体一般为人工智能课程教师，仍有近三分之一的教师表示其所在学校的人工智能课程并没有配备相应的教材资源。
图13人工智能教材资源的配套情况（N=838）
4.学生学习人工智能课程普遍喜欢课外活动、竞赛等多元化的教学方式。大部分受访的学生对自主探究和小组合作的授课形式表示满意，认为项目式的学习方式有益于教学活动的开展，贴近生活的情境学习可以激发他们的学习兴趣，运用人工智能技术解决问题的方法能够提高他们动手实践和创新思维的能力，希望学习人工智能课程可以走出课堂，参加丰富多元的课外活动或竞赛。
图14学生期待的人工智能课程开展形式（N=105955）
地区发展差异分析
1.东部地区学校的信息化基础设施情况和人工智能设施设备情况都是最好的，而东北地区的人工智能系统情况不够乐观，这将导致地区间差异逐渐拉大，更会影响后续人工智能课程的开设与发展。
图15不同地区学校在课堂教学中应用人工智能技术情况
2.东部地区的校长对于人工智能在教育管理上的应用持有赞同态度的比例最高，而东北、中部、西部地区的认同态度比例明显低于东部地区，中部地区最低。
图16不同地区校长对工智能教育管理应用的赞同比例
3.目前各区域人工智能教师培训内容以人工智能教育的理念和理论为主，其中东部地区人工智能教师的培训内容丰富度最高，其他各方面的占比均高于其他地区。
图17不同地区人工智能教师培训内容
4.根据学生使用人工智能工具类型可看出，东部地区中小学生能够自主寻找网络资源满足自己的学习需求，并根据系统的评价与反馈进行自我反思，其信息化素养较高且利用技术解决现有问题的意识也比较强烈，人工智能工具对西部地区中小学生的学习有着更为明显的促进作用。
图18不同地区学生使用人工智能工具情况
5.大部分区域中开设人工智能课程的学校已经具备相关的配套教材资源，其中教材获取途径以学校自主研发为主。
图19不同地区人工智能教材配套情况
6.在“双减”政策下，各区域均考虑开展人工智能课程的课后托管服务，其中中部地区最为突出。
图20不同地区学校考虑开展人工智能课后托管情况
人工智能教育的未来展望
综观人工智能教育发展现状和主要问题，未来发展可从以下几个方面重点考虑：
一是构建公平而有质量的人工智能教育生态系统。人工智能发展带来了社会全方位的变革，也对教育提前布局人力资本提出前所未有的要求。首先，从国家战略的角度要对人工智能教育进行顶层设计，在国家层面制定宏观的规划与方案，再根据地区的差异因地制宜进行调整。其次，国家要大力投资与人工智能教育相关的研究项目，制定高精尖人才培养政策，建设人工智能精英人才库，为人工智能人才提供实践的大舞台。最后，要树立正确的人工智能价值导向，培养人工智能时代具有社会责任感的中国公民，并高度重视人工智能教育发展可能带来的伦理问题，为构建一个和平、包容、稳定的社会做出贡献。人工智能专业人才的培养，不仅依托智能化资源与内在价值认同等基础条件，也需要社会生态与文化情境的有力支撑。
二是提高教师应用人工智能教育技术的能力。未来的课堂，将由人类教师与人工智能教师共同协作承担教学任务，两者各自发挥优势，各司其职。其一，积极开展跨校际、跨区域的教研活动，利用课堂教学智能分析系统，结合不同地区优秀教研员的点评分析，为研修教师提供精准服务，指导、组织、协助研修教师进行深度学习。其二，组织开展人工智能的相关技能培训，转变教师的教学理念，帮助教师精准掌握人工智能的技术，完善学校教师的激励机制，推动教师积极应用人工智能技术开展教学活动，协同实现个性化教育、公平教育与终身教育,促进人的全面发展。
三是推动学校教育评价改革，完善学生评价机制。响应《深化新时代教育评价改革总体方案》中提出的“改进结果评价、强化过程评价、探索增值评价、健全综合评价”、“提升教育评价的科学性、专业性、客观性”的明确要求，一方面，借助大数据、人工智能等技术，以学生在学习过程中的动态数据为基础，实施学习诊断分析，建立围绕学生成长的数据档案，探索各学段学生学习情况的全过程纵向评价。另一方面，优化教育评价方式和转变评价焦点，定期完成核心评价指标的统计和分析，聚焦学生核心素养发展，构建“五育并举”的学生综合素质评价体系，推动德智体美劳全要素的横向评价落地，构建一条完整的人工智能赋能教育领域的清晰路径。
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