人工智能若真对人类构成威胁 危险究竟是什么
网易科技讯5月12日消息：国外媒体报道，经过几十年发展，人工智能已经从科幻小说里的一个概念，变成了当今科技发展的主流。苹果的语音控制系统Siri、亚马逊的智能助手Alexa、IBM的沃森超级电脑、谷歌大脑等等，能够理解这个世界并且给出高效反馈的智能机器似乎就在眼前。
强大的互联网接入和计算机运算法则让机器在理解人类语音、视频信息的方面取得了飞跃性的进步，也逐渐向真正的人工智能迈进。AI(ArtificialIntelligence)，可实现自动响应的人工智能产品距离我们还远吗？如何让他们保持不断自我更新升级但是依然保持人类可控范围内？
这个问题给人们带来普遍的担心和焦虑。“我认为人工智能的发展最终会导致人类族群的灭绝，”物理学家斯蒂芬·霍金接受BBC的采访给出了这样的观点。特斯拉的创始人埃隆·马斯克把AI称为“人类最大的潜在威胁”。微软前总裁比尔·盖茨也表示过类似的担忧。
有多少担忧是必要的？问题有多紧迫？我们聚集了多位工业、科研、政策决策领域的专家，一起评估人工智能的发展风险。参加此次话题讨论的包括Skype创始人之一、人类未来发展潜在风险研究院的智库成员——JaanTallinn，IBM的沃森超级电脑研究院负责电脑认知研究的专家——GuruduthS.Banavar，帕多瓦大学计算机系教授、哈佛大学拉德克利夫高级研究所研究院和聚集最多AI研究者的国际人工智能研究协会主席——FrancescaRoss。
以下是经过编辑整理的专家谈话内容。
危险究竟是什么？
记者：人工智能会对人类造成哪些威胁？
Banavar：受科幻小说、电影的影响，人工智能带来的威胁主要是人类与机器之间的矛盾冲突，这个观点其实是错误的。人工智能在某些领域能够比人类更出色地解决问题，比如大数据筛选。然而，某些人类擅长的领域里，机器的表现非常糟糕。比如常识推理、提出精彩的问题以及“跳出来”想问题。人类和机器的结合体，既我们研究的计算机认知能力的基础，是对解决各个领域的复杂问题的革命性的设想。
以人工智能为基础的系统已经在很多方面为我们的生活提供了便利：股票自动交易系统、自动飞行控制系统、工业流水作业机器人、错误检测和搜索引擎...在过去的5-10年间，计算机运算法则和先进的计算机架构让我们开发出了很多新应用。
然而需要认识到，计算机运算法则已经被运用到极致。要实现更大的进步，则需要引入更多复杂的符号系统——这是个很高的要求。今天我们的神经科学和认知科学研究，对于人类智能的研究也只是掌握到皮毛。
我个人的观点是，能够达到人类水平，实现一般感知、推测的人工智能机器只是个娱乐话题。
TALLINN：今天的人工智能不可能对人类构成威胁。如果我们要讨论人工智能的长远影响，（也就是人工智能能够比人类更好地完成策略、科学、人工智能研究的时候。）我们就要涉及到控制超级智能的问题。
记者：什么是超级智能控制问题？
TALLINN：现在最先进的机器人也存在一个能够让人类实现完全控制的“关机键”。然而，“关机键”发挥作用的前提是它在机器人的工作领域之外。举个例子，一个会下棋的电脑工作领域仅限于与人对弈，它并不会觉察到它的人类对手可以拔掉它的电源终止游戏。
然而，超级智能机器，经过有意或者无意的程序设定，能够全面的了解周围世界并且对于有人可以动他们的“关机键”的后果作出预测，人类就很难再控制它。
记者：这个问题有多严重？
TALLINN:目前这还只是理论上的推测。但是需要谨慎的认识到，超级智能机器可能会仅仅受控于物理学定律和人们给早期智能机器人设定的程序。
早期的程序是基于我们十分有限的物理学知识设计的。想象一下，如果面对一个智能机器人，我们给出的指令是“为人类创建更伟大的未来”时，我们最好能够十分确定它会做出怎样的反应。
ROSSI：在很多具体的领域，人工智能的表现已经超越人类，其中就包括一些涉及精确判断的领域。目前，人工智能并未威胁到人类，但是人类已经受到机器判断的影响，如线上自动交易系统，健康检查系统以及很快就将普及的无人驾驶汽车和无人操控武器。
我们需要明确了解分析人工智能在具体领域内存在的潜在威胁，既让它们发挥作用，又要确保它们能够安全、友好、按照人类价值观运转。这并不是个简单的课题，因为即使是人类，在大多数时间里都无法遵照自己设定的原则行动。
给日常生活带来的影响
记者：人工智在具体领域会给人类带来怎样的威胁？
ROSSI:比如自动交易系统，机器给出的一个错误的决策会给很多人带来经济损失。无人驾驶汽车的失误也会给人类带来生命安全的威胁。
记者：应该怎么看待这些风险？
BANAVAR:任何风险都有两面性：做这件事的风险和不做这件事的风险。我们已经有很多基于信息不完全、专业人士的不专业做出的错误决定，造成数千人死亡，上百万美金损失以及在诸如医疗等核心领域缓慢的发展状况。基于IBM沃森超级电脑在很多领域的应用经验，我认为，在具体领域上，人工智能能够有效的降低风险。
然而对于全面人工智能领域，我持有谨慎的观点。我认为我们一直低估了这个问题的复杂性。我们有太多未知未知了。
记者：IBM采取哪些措施来降低人工智能技术风险？
BANAVAR:IBM的计算机认知系统，和其他现代计算机系统一样，是基于云计算结构，运算法则和大量数据构建的。为了防止违规现象出现，这些系统的运转是可以被记录、追踪和审查的。这些认知系统不是自主运转，所以他们的指令、数据、结构需要我们采取一定保护措施来防止人为的外部攻击。任何接入、更新系统的人都是可控的。
我们主要通过复杂的加密和数字签名来保护数据，通过漏洞扫描和其他技术手段保护运算代码，通过隔离等手段保护计算机结构。
这些支持人工智能安全运行的政策是基于对风险的深度分析设计的。这些政策需要经过安全和交易委任,管理销售和公共安全提供的委员会(SEC)、食品及药物管理局(FDA)以及美国国家标准技术研究院(NIST）这些各自领域内负责设定安全标准的机构审查。
记者：沃森超级电脑正在帮助医生解决医疗难题。它能够对自身失误造成的医疗伤害负责吗？
BANAVAR:沃森超级电脑不会给出诊断意见。它通过处理大量患者医疗数据为医生提供多种处理建议。医生会考虑沃森提出的建议并综合分析其它因素做出最终的治疗判断。
ROSSI:医生也在一直犯错，主要原因在于他们无法完全掌握关于某种疾病的全部信息。像沃森电脑这样的系统，能够帮助他们减少失误。
TALLINN:曾经一项研究把医生和医疗自动诊断系统作比较。结论是，大多数医生输给了电脑。
BANAVAR：我认为，沃森电脑提供更加完备的医疗建议是十分有益的。我很希望有机会让它为我做诊断。
对人类的影响
记者：有些专家认为人工智能以及抢了一些人类的饭碗，你们同意吗？
TALLINN:科技进步确实会让一些工作岗位消失。有一位Uber司机曾经兴奋地向我介绍他是如何把目的地输入到平板电脑上，得到行程路线的。我告诉他，几年之后，可能来是这些科技小物件把我送到目的地。司机高兴地说，到时候他就更省事了，坐在驾驶座上享受就可以了。坐在后排的我却不住摇头。我认为，无人驾驶汽车给人类带来的最大影响不是便利，而是消失的工作岗位。
长远看来，除了工作以外，还应该设想一下，我们的社会还可以围绕什么运转。
BANAVAR:有史以来，我们一直通过打造工具来帮助我们完成我们做不到的事情。每一代工具的产生都会引发我们关于自然和工作方式的思考。生产力提高，工作被重新定义，新的职业诞生，一些职业消失。电脑认知系统拓展了人类的思维力，替代性潜力更强。
问题的关键是应该建立一个机构，快速培养专业人士，让他们能够开发电脑认知系统作为助手辅助他们各自的工作。这些技能能够加强人类的专业性，为“专家”设定一个全新的标准。
记者：我们该为人工智能社会做怎样准备？
TALLINN:全面人工智能何时实现甚至是否能够实现都存在很大不确定性。（虽然作为一名物理学家，我觉得一切皆有可能！）但是不确定性并不是我们不去思考控制问题的借口。针对如何控制的问题，有针对性的研究刚刚开始，可能需要几十年才能有结果。
ROSSI:我相信，我们完全可以把应用在具体领域的人工智能对人类的不良影响控制到最小的程度。我们需要为机器设定人类的价值标准，设定工作原则和优先级，如与人类相符的冲突解决能力。具体领域的人工智能设计工作完成好，就能够为设计出不危害人类的全面人工智能做好准备。
BANAVAR:上个世纪90年代初期，计算机走进医疗领域的时候，多国社会运动分子为维护病人权利奔走呼吁。10年之后，医疗信息保密协议诞生。同样，在具体领域的人工智能也面临一个严肃问题，哪些权利不容侵犯，侵犯之后要承担哪些责任？
ROSSI：现在销售普通汽车要通过一系列安全测试，未来销售无人驾驶汽车，也需要有新的安全测试标准。需要仔细检测的不仅是汽车运行程序，也包括以人类伦理、道德原则为基础设计的突发情况判断程序。
BANAVAR:驾驶员、乘客、行人在无人驾驶汽车世界各自的权利是什么？消费者可以不向投资顾问和智能助手提供全部信息吗？谁该为投资建议负责？是投资顾问、投资服务组织者、智能助手设计者还是数据监管人？未来有智能机器的人类社会需要面临、解决的问题依然很多。
（惠梦）
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人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）