人工智能的创新发展与社会影响
党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）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”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年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。人工智能概念在1956年首次被提出后，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、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：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了低谷。
三是应用发展期：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，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：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：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及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，这些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（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）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，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）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。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）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，因此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，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗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，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）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。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。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。
（三）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，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI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，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，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%。
（四）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（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的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AI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GPU服务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。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，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发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，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都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，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。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《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。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）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7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。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。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的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：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（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有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AI”。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AI人员成本。
（四）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、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）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十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，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）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》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。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。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。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》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国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》报告即提出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。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，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，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。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。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，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。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《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，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、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。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS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。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，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。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南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（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、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较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。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，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI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。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。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。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在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、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。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。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，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。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，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，并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。
（二）加强基础扎实的原创研究。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。在此发展的临界点，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。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，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。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。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，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，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，如军民融合、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。
另外，我们需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，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，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将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。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、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；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）
人工智能未来发展论文
人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。以下是小编整理分享的人工智能未来发展论文的相关文章，欢迎阅读!
人工智能未来发展论文
人工智能未来发展论文篇一人工智能的应用与发展研究
摘要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。本文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智能未来的发展。
关键词：人工智能;应用;问题;发展
当前，人工智能这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。从这个意义上说，可把它定义为：是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。具体来说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。
一、人工智能的应用现状
大部分学科都有各自的研究领域，每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中，这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中，已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础，注重大量的尝试一一世界知识和期望作用，生
王水兴：人工智能的马克思劳动价值论审思
人工智能能不能完全代替人类劳动，这关涉对“什么是人工智能”和“人的本质是什么”两个根本问题的理解和把握。在马克思劳动价值论论域中，承认人工智能完全代替人的劳动，意味着对马克思劳动价值论的否定。否定马克思劳动价值论则意味着对经典马克思主义理论根基的否定。以马克思劳动价值论立场、观点和方法，阐明人工智能的本质、价值及其对人类社会的影响，形成科学的人工智能观，对坚定马克思主义信仰，校准人工智能发展理念，调适社会公众对人工智能的认知具有重要理论和现实意义。
一、人工智能不创造价值
2020年1月，广东省深圳市南山区人民法院一审审结，原告深圳市腾讯计算机系统有限公司诉被告上海盈讯科技有限公司侵害著作权及不正当竞争纠纷一案，认定人工智能生成的文章构成作品。此案系全国首例认定人工智能生成的文章构成作品案件。这是否意味着在法律上首次确认了人工智能著作权，赋予人工智能独立的法律主体地位，在一定程度上赋予了人工智能的独立人格权利。这对智能时代促进社会创新发展具有重要意义，同时又对知识创造工作是人类专属能力的传统认知形成冲击。人工智能具有知识创造能力在一定程度上意味着作为知识创造主体的人的地位受到挑战。
人工智能作为人类创造的“技术存在”发展至今，理论上在几乎全部领域都可以代替人类劳动。如果人工智能具有自主意识并获得独立的人格地位，那就意味着人类创造了自己的“同类”。智能社会发展，劳动是否不再是人类专属的活动？未来人类可以不再需要劳动吗？马克思劳动价值论会过时吗？劳动如何才能成为“人们生活的第一需要”？
其一，必须明确，人工智能本质是“人类智能的弥补、延伸、增强，是人类智能在人工机器中的技术再现的智能……人工智能是对人类智能的模仿，是以人类智能为原型的技术再现”。人工智能载体主要是一种自主学习、图像识别、语音识别、神经网络等综合技术合成的计算机程序系统。上述案例中的人工智能本质是科研人员研发的计算机程序系统。确认人工智能生成作品具有著作权，本质是确认该计算机程序系统所有者对该著作具有其排他性所有权，与承认人工智能可以创造价值不具有等同意义。
在数据化、网络化、智能化条件下，“创新（创造）有时候就是相关要素的重组，而人工智能排列这种组合甚至比人类具有更大的优势”。但是，人工智能能够进行的这种“排列组合”的目的（劳动目的）和材料（数据资源）仍然依赖人类劳动创造。人工智能的劳动资料核心是数据。“人工智能应用的过程实质是计算机处理数据的过程。没有数据就没有计算的材料，就无法实现所谓的智能。”而人工智能运行所需要的、能够进行计算的、合规的数据都源自人类社会创造。先有人的劳动赋予机器可感知、能够被机器获取、研判和分析的数据，人工智能才形成与人类类似的“智能”进而可以代替人“劳动”。“有多少人工,就有多少智能”是人工智能内在的逻辑，否则就不会被称作人工智能。
质言之，人工智能只是“人工”的，而不是“机器”本身的。人工化的“智能”本质上是工程师设计出来的。人工智能本质上是人类劳动形成的技术存在物。人工智能“劳动”目的、劳动材料本质上都源自人类劳动创造。人工智能仍然从属于人类智能。人工智能“劳动”过程只是人类劳动过程的一个部分或片段。归根到底，“机器和人工智能都是人所创造出来的技术现象，也都是人类器官的延长、对人的能力的增强……今天所说的‘人工智能’，就是应用电子计算机这一科技手段来对人的智力加以模仿和增强”。人工智能“创造”的价值根本上是研发和使用它的工人创造的。
马克思劳动价值论的核心要义是，人的活劳动是商品价值的唯一源泉。凝结在商品中的价值来自工人的活劳动。商品的价值量是由生产商品的社会必要劳动时间决定的。商品交换关系实质是商品生产者之间的劳动交换关系。
如果人工智能完全代替人，那就意味着在人类之外，在地球上出现了一种至少与人类地位平行的“新物种”。问题在于，如果人工智能与人具有等同地位，就像我们已经看到的一样，人工智能在个别国家取得了“公民权”，那么人工智能也会像人一样结婚、生子、购物和旅游消费吗？如果人工智能完全和人一样了，那人工智能是否也会要求增加工资、改善劳动环境，甚至联合起来“革命”以反抗人类的管治？如此，人类还敢用人工智能吗？那种能够完全取代人的劳动的人工智能即使被造出来也不能保证商品生产者愿意使用。人工智能如果能完全取代人的劳动就完全有可能形成反人类“意识”。
其二，没有生产就没有消费，没有消费就没有生产。在社会化大生产中，商品生产要能够持续进行下去，一是需要有维持生产的持续存在的劳动力，二是需要有持续存在的消费市场，二者缺一不可。人工智能如果只需要像人一样劳动而不需要像人一样的消费，现实的劳动者又大规模失业，那基于人工智能形成的发达生产力生产的商品谁来消费呢？智能技术赋能物质生产形成的极致生产力以及由此形成的庞大的商品如果只在有产者之间消费，很快就容易导致商品市场饱和，商品生产就无法正常运转。但实际上人工智能嵌入商品生产过程一直在全球范围持续发展。
合理的解释只能是，人工智能的应用没有改变凝结在商品中的价值来源的本质。对此，马克思在《资本论》中早有洞见：“随着机器在同一生产部门内普遍应用，机器产品的社会价值就降低到它的个别价值的水平，于是下面这个规律就会发生作用：剩余价值不是来源于资本家用机器所代替的劳动力，而是相反地来源于资本家雇来使用机器的劳动力。”因此，归根到底，人工智能是人的创造性劳动的结果，是人对诸如电力、磁力、热力等自然力的应用，是人的创造力的外化和创造性劳动能力的直观体现。对人类而言，人工智能是对人的本质的确证，是“人的手创造出来的人脑的器官”，“是对象化的知识力量”。凝结在商品中的价值只能来自人的活劳动。无论是否使用人工智能，同一劳动在同样的时间内创造的价值量是相同的，变化的只是商品的使用价值量。
可以预见，在相当长的时期内，任何人工智能的成功运行都离不开进行复杂劳动的工程师的维护。没有工程师的前置性劳动，人工智能就不能代替人的活劳动。人工智能投入“劳动”后，经过一段时间的使用后最终归于报废（计算机程序系统会因为不符合生产要求的变化而被淘汰），其价值转移到了其自身生产的商品中了。尽管随着技术迭代发展，人工智能“劳动”场景会不断得到丰富和发展，但是，人工智能的“劳动”终究离不开人类社会生产有机体。
综上，人工智能代替人类劳动过程实质是人类劳动能力通过智能工具系统延展的过程。智能工具系统承载了人的劳动的意志和动机。通过预先的设计，人实现了对人工智能的控制，从而人工智能表现为“脱离”人的、“自主”的劳动样式。人工智能的“劳动”只是人类劳动力的延展形式，是人类劳动能力通过数字化、网络化、智能化技术系统拓展至人的身体之外的过程。人工智能“劳动”过程实质是人的体能和智能的延展，是人的复杂劳动成果的集中应用和体现。在商品经济中，人工智能作为商品的本质仍然是人类活动的对象化、人类劳动的外化，是工人制造的一种能够代替人执行特定劳动任务的新的商品形态。人工智能代替人的劳动，是数字化、网络化和智能化技术加持下人类劳动形态演化发展的结果。人工智能技术深度发展，越来越多的人类劳动实现了从人的“具身化”向“离场化”转变。人工智能使人类在越来越多的劳动场景中“离场”，只是人类创造的汇聚性技术体系构造的劳动表象，劳动创造价值的本相没有改变。商品的价值创造过程中劳动者没有也不可能“离场”。
二、人工智能不会使劳动阶级成为“无用阶级”
在马克思劳动价值论论域中，人的本质决定了人工智能永远不可能具备人的社会生产者和消费者的双重主体地位。人工智能的复杂性、科学性终究难以取代和超越人的社会主体性和历史主体性。提出人类终将迎来机器智能超越人类智能的“奇点论”的库兹韦尔也承认：“即便计算机的复杂性和容量与人脑相当，也仍然无法与人类智能的灵活性相媲美。”
从人类智能进化的角度，恩格斯提出：“人在怎样的程度上学会改变自然界，人的智力就在怎样的程度上发展起来。”因此，从技术和人的相互建构和共同进化角度看，人工智能由弱向强发展，必然也伴随着人类智力水平由低到高的发展。近年来，人工智能、物联网、大数据、区块链、脑机接口技术的融合已经触发人类智能革命浪潮。脑机接口技术已经实现人脑的电信号的部分解析。微型芯片无创伤植入人脑技术研发和应用正展现“脑联网”的现实可能。智能增强技术的发展及其应用表明，人类智能正处在加速跃升时期。基于脑机接口技术的人机混合智能、基于脑联网的群体智能有望催生更强大的人类个体和人类群体智能。未来，随着脑联网开发和应用，人机融合技术将塑造全新的人类智能和人类本身。弗朗西斯·福山认为基因工程技术应用将极有可能改造人类特性，“我们将通过基因遴选决定哪些传递给我们的下一代”。基于数字技术和生物技术融合发展和应用前景的预判，克劳斯·施瓦布认为，“定制人类”将成为第四次工业革命带来的定制化社会需求技术引爆点之一。质言之，技术进化趋向中，人工智能在何种意义上能取代人的劳动取决于我们如何定义处在技术和社会双重进化中的“人类智能”和“人类”。从根本意义上讲，人工智能时代，劳动阶级将成为“无用阶级”是伪命题。
但是，历史也表明，技术的进化和应用不可能在所有社会成员中同时发挥积极效应。因此，人工智能时代来临，绸缪技术性失业问题仍然具有重要意义。人工智能技术迅猛发展，在许多工作岗位上替代了人的劳动，不仅大量的体力劳动岗位，连文学创作、新闻写作、音乐制作、司法审判、教育教学等原先只能由人来承担的工作也可以被人工智能取代。伴随着人工智能技术狂飙发展的是人类对自身主体地位丧失的深度忧虑和恐惧。如何解析人工智能代替人类劳动的过程，阐明人类和人工智能的对立统一关系，是当下亟待回答的理论和实践问题。这就必须从理论上阐明：人的劳动与人工智能的“劳动”二者之间在何种程度上可以实现替代或融合？
在马克思劳动价值论论域中，“劳动首先是人和自然之间的过程，是人以自身的活动来中介、调整和控制人和自然之间的物质变换的过程……劳动过程的简单要素是：有目的的活动或劳动本身，劳动对象和劳动资料”。劳动作为人和人类社会的存在和发展方式，是由劳动对人和社会存在和发展的意义决定的。
劳动之所以是人的特有的活动，是因为人的活动是有意识的、有目的的活动。马克思通过比较蜜蜂的活动和人的劳动过程认为，“最蹩脚的建筑师从一开始就比最灵巧的蜜蜂高明的地方，是他在用蜂蜡建筑蜂房以前，已经在自己的头脑中把它建成了。劳动过程结束时得到的结果，在这个过程开始时就已经在劳动者的表象中存在着，即已经观念地存在着”。
马克思从人和其他生命体活动的差异的视角阐明了“人的劳动”本质内涵。劳动是人之为人的活动。人怎样思考和劳动，人就以怎样的方式存在和发展。人工智能的出现是社会生产力发展的产物。人的劳动能力是人通过社会化实践习得的，而人工智能的“劳动”能力是人借助人工系统生成的。人工智能的“劳动”过程主要表现为获取数据、算法建模，完成既定的工作任务。无人驾驶汽车能够投入使用，依赖研发和维护它的工程师的劳动。离开工程师的劳动，无人汽车无法实现“自动驾驶”。真正的“无人工厂”是不存在的。在智能化工厂中，生产现场可以无人，但是在其数据控制中心和技术研发中心却积聚了大批工程师和技术研发人员。对人类而言，本质上，人类开发的人工智能与工业文明时代人类开发的蒸汽机、发电机等机器体是同等属性的，它们要发挥替代或减少人类劳动功用，离不开有知识的劳动阶级。人工智能“劳动”与“人的劳动”内涵的差异确证了人对人工智能的主体地位。
科技革命的发展以及科学技术与人类劳动的结合，使人类创造了大量的能够增强人类劳动能力的工具和机器。在人工智能技术诞生前，“人工体能”技术早已被人类应用在生产生活中。汽车比人跑得快，飞机比人飞得高，但我们不会认为飞机、汽车能取代人的行走。我们用计算机进行信息处理，同时我们也不会停止运用大脑进行信息处理。“人工智能即使再发达，人也不会因此不再使用自己的智能，而是将智能转向更有意义的领域。”实际上，工业革命以来，一部分劳动形态消失，同时也伴随着更多的劳动形态被新的社会需求创造出来。人类劳动技术进化的历史，也是人类劳动形态进化的历史。人工智能归根到底是对人类体能和智能的模仿和模拟，二者之间不具有等同意义。
智能时代，大规模人工智能的应用，特别是人工智能与实体经济相结合，引发传统的劳动形式和劳动形态的变化，对劳动者的要求不是削弱了，而是更高了。随着智能社会的深度发展，劳动者从事的劳动将是需要融入人的情感、智慧、灵感和社会经验以及人之为人的不可或缺的价值观、责任感、审美能力等特质的劳动。质言之，人工智能条件下，人类劳动将主要体现为人的创造性活动。富有创造力以及善于与他人或机器协同工作的人将成为智能社会最需要的人。
可以预见，随着智能社会的深度发展，人工智能将可能完全代替人类为了生存而进行的劳动，人机融合劳动是未来人类劳动形态演进的方向。到整个社会劳动成为丰富和发展人的本质活动的时候，劳动就成为“人们生活的第一需要”。“在一切生产工具中，最强大的一种生产力是革命阶级本身。”智能科技赋能人类社会发展，人的创造性活动成为发达的生产力源泉。这种人的“活动”必然是与人的休闲、工作、劳动融合为一体的人的本质的活动。人工智能大规模应用，只会使不劳而获的剥削阶级和食利阶层成为多余的人。劳动阶级不会成为“无用阶级”。
马克思站在批判资本主义生产方式的立场，认为在机器体系的资本主义应用中，“只要工人的活动不是[资本的]需要所要求的，工人便成为多余的了”。就是说，工人“多余”是相对于机器体系的资本应用而言的。马克思关于共产主义高级阶段的预见认为，作为生产力的科学一旦摆脱资本的束缚，“以交换价值为基础的生产便会崩溃，直接的物质生产过程本身也就摆脱了贫困和对立的形式……那时，与此相适应，由于给所有的人腾出了时间和创造了手段，个人会在艺术、科学等等方面得到发展”。可以预见，随着人工智能越来越多地代替人类为了生存而进行的劳动，人类社会就可能在科学、教育、艺术等等一切能丰富和实现人的本质领域充分全面发展起来。劳动阶级不仅不会成为多余阶级，反而会成为创造新社会的主力军。
三、人工智能不能自发消解资本主义雇佣劳动制度
人类劳动技术与人类劳动形态之间是相互建构和塑造的。有什么样的劳动技术，就有什么样的劳动形态。人工智能的应用日益使人的劳动过程智能化。劳动的智能化又不断推动人工智能发展。人工智能嵌入商品生产过程，不仅引发劳动组织、劳动格局的变革，还或快或慢引发整个社会劳动关系的重构。但是，这种重构不是人工智能自发实现的，归根到底是由应用人工智能的人实现的。作为人类创造的技术存在，人工智能本身是超越社会制度体系的。人工智能的资本主义应用和人工智能的社会主义应用都是对人的劳动的模拟和模仿。在商品经济条件下，一定的、具体的生产商品的劳动形态总是存在于具体的社会制度形态中的。
“提高劳动生产力和最大限度否定必要劳动，正如我们已经看到的，是资本的必然趋势。劳动资料转变为机器体系，就是这一趋势的实现。”一方面，人工智能是资本逻辑蔓延的必然结果，是社会生产力发展到新的水平的标志。人工智能应用能够极大提高资本有机构成，作为资本形态，其融入商品生产后必然以“吞噬活劳动”为最大职能。另一方面，“黑人就是黑人。只有在一定的关系下，他才成为奴隶。纺纱机是纺棉花的机器。只有在一定的关系下，它才成为资本”。人工智能并不天然就是资本。人工智能的资本主义应用带来的创造性破坏，既在一定程度上强化这个制度，又在一定程度上为消解这个制度创造条件。人工智能要发挥撬动人类文明跃升的“历史杠杆”作用，关键在于它能否在先进社会制度和价值体系中被人们自觉应用。
正如原子能可以造福人类也可以毁灭人类一样，人工智能的应用也有两面性。一方面，人工智能只有受到人类制定的法律、伦理制度的规约，才会被人类大规模正常应用。在相当大的程度上，当今人类恐惧的不是人工智能本身，而是它的滥用，包括各种垄断资本对人工智能的利用。即使在资本逻辑框架中，人工智能也被限定在一定的规约中。欧美日等发达资本主义国家都相继制定了各自的人工智能应用法律。这些人工智能的立法总体上能够促进人工智能在资本主义社会的发展。由此，人工智能的应用在一定程度上推动资本主义生产力继续发展，从而起到了巩固和延续资本主义雇佣劳动制度的作用。
另一方面，人工智能的资本主义应用是新的技术条件下资本逻辑向社会各领域蔓延的又一动能。“智能化生产技术在资本主义劳动过程中的应用，颠覆了车间内部的分工协作方式，改变了传统的雇佣方式。但是，这种改变只是一种形式变化，就本质而言，资本无偿占有劳动者所生产的剩余价值的本质没有变化……智能化技术的资本主义利用方式意味着新技术革命无法解决资本主义社会的内在矛盾，不可能实现工人的真正解放。”人工智能可以无限类似人，但永远不可能与人等量齐观。资本家投资人工智能是看好智能技术赋能商品生产过程可以提高资本有机构成，从而攫取更多的剩余价值。人工智能的资本主义应用实质上是资本主义生产方式新的发展形式，是资本逻辑使然，不能改变资本主义雇佣劳动制度的实质。
人工智能的资本主义应用一方面创造了极致生产力，另一方面这种生产力不是由全社会共同占有，而是由资本家阶级占有。人工智能的资本主义应用，只会在新的基础上累积劳动与资本之间的不可调和的矛盾。人工智能应用的资本逻辑决定了，人工智能时代，资本主义经济危机、政治危机和社会危机不仅不能消除，反而会在新的基础上趋向激烈。“资本逻辑的宰制扩大了人工智能风险的可能性……正是技术与资本共谋，使资本在实现价值增值的过程中，能够‘天然地’发挥技术优势。”人工智能的资本主义应用，只能进一步制造更多的“异化劳动”，形成更多的劳动成果的占有和分配的不公和矛盾，从而累积更加激烈的阶级分化和阶级斗争。这就是为什么以人工智能为代表的第四次工业革命以来，伴随着生产力的极致增长，资本主义经济危机不仅没有消除，而且还显露出向更大范围蔓延的态势。人工智能的资本主义应用不尊重劳动创造价值的事实，劳动人民的历史主体地位没有随着智能时代的发展而彰显，资本主义经济和社会危机就不可避免。
新冠肺炎疫情发生以来，人工智能的资本主义应用与社会主义应用的对比，鲜明地反映了整个社会是围绕“资本”旋转还是围绕“劳动”旋转。一些发达资本主义国家，一方面受感染的病患数量不断攀升，另一方面为了维持所谓经济运转依然不采取严格抗疫措施，充分暴露了资本主义社会的异化。疫情期间，一些资本主义国家呈现的经济比人命更重要的社会运行逻辑，直观演绎了资本主义制度的历史局限，彻底暴露了资本的狰狞面目及其所宰制社会的本质。
科技革命的历史发展表明：只要资本主义雇佣劳动制度还存在，包括人工智能在内的技术的资本主义应用就会在更深更广的历史范围累积资本主义社会的基本矛盾。在资本主义雇佣劳动制度中，“劳动对工人来说是外在的东西，也就是说，不属于他的本质；因此，他在自己的劳动中不是肯定自己，而是否定自己，不是感到幸福，而是感到不幸，不是自由地发挥自己的体力和智力，而是使自己的肉体受折磨、精神遭摧残”。随着人工智能的资本主义应用大规模发展，资本主义社会日益呈现出经济空心化、政治金钱化和大众文化反智化的发展情势。
人工智能与私人垄断资本联姻，不仅宰制了人的主体性和社会性，还在更广阔的领域放大了资本的逐利性和垄断性。人工智能的资本主义应用生成了更严重的科学技术异化、政治异化和社会异化，从而使资本主义社会人的异化到达了新的历史高度。在“人工智能武器化是不可避免的”现实背景下，这种人工智能应用带给人类的不是一般意义上的风险，而是生存性隐忧。
人工智能的大规模应用，不仅在宏观上可能影响全球政治经济发展格局和发展走向，还在微观上改变人类的自我认知、心理和价值观。“一方面数据的采集与智能算法的应用并非完全客观与无偏见，其中必然负载着相关主体的价值取向……另一方面合成智能和人造劳动等人工智能应用一般是通过人机协同来实现的，相关主体的价值选择必然渗透其中。”算法驱动的人工智能在“劳动”中执行的价值观可以是社会主义的，也可以是独裁主义的，也可能是极端民族主义的或其他什么主义的。这完全取决于人工智能由谁来应用和怎样应用。人工智能资本主义应用的普遍化，直接的后果是资本对劳动的粗暴否定和对劳动新的更隐秘的、更强力的统治，是社会彻底的撕裂和系统性社会危机的爆发。
实践证明，仅有科技和产业革命，没有发生发达的生产力由社会共同占有的社会革命，私有制商品经济中的各种资本体系“吞噬活劳动”就无法避免。人工智能本身不会自发消解资本主义雇佣劳动制度。人工智能在多大程度上发挥消解资本主义雇佣劳动制度的“历史杠杆”作用，取决于人工智能时代工人阶级和劳动人民的历史自觉意识和历史主体意识的发展。
信息革命的发展，尤其是随着以物联网、区块链和人工智能技术为代表的新一轮信息革命的发展，资本主义实现了智能化生产大规模代替传统机械化生产的巨大转变。一方面，伴随着“物质生产方式”的转变，资本操控的“马克思主义过时论”“中国崩溃论”“社会主义失败论”等资本主义话语甚嚣尘上。另一方面，事情的实质并没有改变：人工智能归根到底是人类劳动创造的“技术现象”。新一轮科技革命和产业革命发生以来，几乎同时伴随着全球性资本主义经济危机。2008年以来资本主义制度在西方受到广泛质疑，在资本主义内部同时出现了“反思马克思主义”“重新认识马克思主义”“回归马克思”的思潮。人工智能时代的发展不仅没有动摇马克思劳动价值论，反而在更广阔的历史空间确证了马克思劳动价值论的科学洞见。
四、智能时代马克思劳动价值论的“变”与“不变”
“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，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，加上经济社会发展对信息技术的需求旺盛，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。”有人认为，在资本主义生产方式没有消除的情势下，倘若人工智能能完全代替人，资本家设定算法使人工智能永远服从资本家指令，那么资本家就可以不用担心工人阶级的反剥削反压迫的斗争，只要投资购买（制造）人工智能即可，然后再利用人工智能生产人工智能，占有人工智能创造的剩余价值，从而发财致富，而工人阶级和劳动人民就真正成为“无用阶级”了——这样认识人工智能是荒谬的。
从马克思劳动价值论中汲取智慧，是校准和调适人们对人工智能认识的重要方法。马克思说：“任何一个民族，如果停止劳动，不用说一年，就是几个星期，也要灭亡”。恩格斯说：“劳动和自然界在一起才是一切财富的源泉，自然界为劳动提供材料，劳动把材料转变为财富。但是劳动的作用还远不止于此。”
人工智能代替人的劳动，使人的劳动形态面临颠覆性变化。但是，人的活劳动作为价值唯一源泉没有改变。改变的是，参与价值创造的生产要素及其对价值创造过程贡献的大小。科技、创意、灵感、数据资源等非物能形态的生产要素在劳动过程中的作用正在凸显。数据资源成为智能社会最重要的生产要素之一。劳动者高阶的能力对促进智能社会的发展具有决定性意义。自由协作、人机协同、互利共享成为智能时代劳动内涵丰富和发展的方向。劳动者自由全面发展成为促进智能时代社会高质量发展的内在要求。
“资本主义的生产或雇佣劳动制度，正是在资本和劳动之间的这种交换的基础上建立的，这种交换必然不断地造成这样的结果：工人作为工人再生产出来，资本家作为资本家再生产出来。”人工智能的资本主义应用逻辑中，人工智能既不会生产自身，更无法生产资本家。人工智能的资本主义应用只是改变了生产剩余价值的手段，而不是剩余价值的源泉。人工智能嵌入资本主义商品生产，工人劳动形态的改变，表现为资本主义雇佣劳动制度借助人工智能改变了运行方式。但是，资本主义生产资料私有制下的商品经济固有的基本矛盾和资本主义生产方式的本质并没有改变。人工智能的资本主义大规模应用和资本有机构成的提高，进一步累积生产社会化和生产资料私人占有之间的矛盾。因人工智能的加持，私人劳动和社会劳动之间的资本主义商品经济基本矛盾正逐渐演变为资本主义总体性矛盾。
概言之，人工智能的资本主义应用，可以改变资本主义存在和发展方式，但是改变不了其存在和发展的历史暂时性和被社会主义取代的历史必然性。智能革命、智能经济、智能社会愈深入发展，愈要求整个社会接受科学社会主义原则。建设人类智能共同体、实现技术进化和人类智能进化的同向发展，进而全人类共同走向社会主义，是消除人工智能应用对人类构成生存性隐忧的必由之路。
马克思劳动价值论及以其为理论基础的剩余价值论简明地揭示了资本家对于工人的剥削机制，从而体现了无产阶级和资产阶级之间利益的根本对立和不可调和的矛盾。人工智能的发展及其大规模应用到社会物质生产、精神生产进程中，为无产阶级的解放开辟了新的宏观环境和技术条件。智能革命的深度发展，极致生产力的获得，将为每个人的自由而全面发展创造日益充分的条件。智能经济和智能社会的发展，劳动复归为人的本质活动已经成为人工智能时代的经验性现实。
当代中国大规模人工智能的社会主义应用，特别是人工智能融入社会主义物质生产、精神生产过程，引发了传统劳动形态的变化，在一定意义上已经晓示了马克思的预见。人工智能的社会主义大规模应用，为当代中国经济社会高质量发展创造了广阔空间。智能社会的深度发展，劳动者将迎来更多的自由全面发展的主客观条件。这既是中国社会自觉坚持和贯彻马克思劳动价值论的结果，又是对马克思劳动价值论科学性的生动诠释。在建设社会主义现代化强国的历史进程中，坚持以人民为中心的发展思想指引中国人工智能应用场景及其社会效用的治理，体现了人工智能应用的社会主义根本性质和方向。“发展人工智能，将为我国构建现代化经济体系、实现高质量发展提供重要支撑，为民生改善提供重要保障。”
中国战“疫”斗争中，丰富的人工智能应用，体现了科技的社会主义应用的价值导向和宏观效用。历史以一场全球规模的“社会实验”的方式，确证了包括人工智能在内的科学技术应用于不同社会制度形成的不同效应。由于人工智能的核心机制是信息的交互性和互组织性，从信息文明的本性出发，智能时代的社会主体越参与信息共享，就越具有创构新文明的能力。因此，人工智能的社会主义应用能够极大地促进社会生产力的增长、增进社会的公共福利和满足人民美好生活需要。在劳动逻辑中，人工智能的应用越充分，意味着人的自由劳动就越具有发展的空间，从而就越能增强和丰富人的本质、肯定和发展人的本质，从而体现出比资本主义社会制度的更多优势。当代中国人工智能应用已经并将继续确证这一发展趋势。
人工智能的社会主义应用为人的自由全面发展提供了新的动能。“人类支配的生产力是无法估量的……资本日益增加，劳动力随着人口的增长而增长，科学又日益使自然力受人类支配。这种无法估量的生产能力，一旦被自觉地运用并为大众造福，人类肩负的劳动就会很快地减少到最低限度。”人工智能的社会主义应用创造的生产力属于社会共同占有的生产力，体现的是共同劳动、共享劳动成果的宏观社会价值导向。人工智能的社会主义应用不仅能加快劳动的解放进程，更重要的意义在于劳动作为人的本质活动得到历史的自觉尊重和主动发展，劳动光荣和劳工至上成为社会共识。人工智能凝结的发达的生产力置于人民共同的集体运用中，协同、互利、合作蕴含的生产力将进一步得到开掘和应用。在社会主义生产方式中，人工智能等科学技术凝结的人类智慧实现了自觉造福整个社会的效用。人工智能的社会主义应用具有比资本主义显著的优越性，必将在科技革命和产业革命进程中开拓世界社会主义新的发展机遇和前景。
“手推磨产生的是封建主的社会，蒸汽磨产生的是工业资本家的社会。”可以预判，“智能磨”将产生社会主义和共产主义社会。人类迈向智能时代的社会发展表明，人工智能代替人的劳动不仅不能加持资本主义制度，反而加速暴露资本主义制度的历史局限性和过渡性。从科技角度而言，人工智能的发展意味着消除人类必要劳动具有现实的可能。人工智能时代，劳动解放的生产力条件已具有经验性现实基础。劳动正义、劳动创造历史的理论逻辑与实践逻辑正趋向统一。整个社会自觉尊重劳动人民历史主体地位成为推动智能时代世界社会主义复兴的根本力量。
人工智能时代，仍然是马克思主义所指明的历史时代。不改变资本主义私有制及其雇佣劳动制度，人工智能就无法给社会带来普惠发展。智能社会的发展再次确证了资本主义无法容纳它自己创造的生产力。马克思劳动价值论不仅没有过时，而且更加显示出真理性力量。
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（作者系江西师范大学马克思主义学院副教授）
网络编辑：同心
来源：《马克思主义研究》2021年第5期