复旦人工智能教授：未来3
今年5月1日国际劳动节当天，
第一波AI失业潮到来，
科技巨头IBM公司宣布暂停7800人的招聘，
称这些岗位的工作将由AI取代，
此前3月底，高盛集团发布报告，
预计全球将有3亿工作岗位会被生成式AI取代，
其中律师和行政人员受影响最大。
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AI生成美女图，以假乱真
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AI超现实创作：上班族在地铁里看金鱼、瓜农川普
在中文网站，因为ChatGPT和Midjourney，
也陆续出现了第一批失业的设计师和文案编辑。
未来3-5年，什么样的工作会被AI取代？
哪些行业是相对安全的？
如果想要成为AI工程师，需要什么样的能力？
以及文科生可以转AI吗？
一条采访了复旦大学人工智能专家张军平教授，
针对以上问题做了解答。
自述：张军平
编辑：刘亚萌
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张军平教授行走在复旦校园里
ChatGPT-4的出现是令人震惊的，我们做AI研究的，知道迟早会有这么个东西出来，不过没想到这么快，以及跑出来的性能这么好。
3月份以来，我朋友圈里很多人都在晒ChatGPT-4的聊天截图，非常狂热。再加上MidjourneyV5一起，大家都很担心，自己的工作会不会被AI取代？
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人机共存场景
一条编辑部经由Midjourney生成
这个担忧是合理的。
ChatGPT-4最令人惊艳的一点，是它的“涌现功能”，就是当它训练的数据量足够大的时候，这个复杂的系统，就诞生了其各组成部分所没有的属性——接近人类的“思维模式”和“智力表现”。
里面有个思维链，帮助ChatGPT-4去“链式思考”。就像我们有时候做作业，到了某个节点，做不出来，然后家长说“你再想一想”，其实也没说什么，但是这个学生就觉得我可能还有一些东西没掌握，通过慢慢想和一点点的引导，就突然把一个正确答案得出来了。
所以你在对话框里，让ChatGPT-4“再想想”，它也会再给你一个改进过的答案，大家就会觉得很惊讶。
因为AI对生产效率的提高，一个优秀的人才可以做很多工作，由一小部分人运营一个大市值公司的现象，以后可能会越来越多。你看Midjourney就是个典型，员工只有11人，但是年营收1亿美金。
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AI生成“失火”的白领工位
细看来，未来3-5年内容易被取代的工作，有两个标准：脑力工作和简单易重复。确实白领受影响比较大。
笔译和客服已经被替代得差不多了。
我自己的生活里，现在接快递电话，好多是机器人。国内科研工作者写论文要翻译成英文，以往可能要找国外的母语翻译者，以后说不定可以尝试ChatGPT-4翻译，它速度快，把领域内的专有名词限定下，应该会很不错。
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Office365里嵌入ChatGPT，能自动生成简报、表格
接下来最危险的是办公室文员、人力资源，还有做财务报表的。微软Office365已经把ChatGPT嵌入到Word、PPT和Excel里了，可以自动生成简报、PPT和表格，你以往费心学习的这些Office技能价值就下降了。
有个段子说“财务不会被AI替代，因为它不能做替罪羊”，虽然有点道理，但生产效率提高了，意味着公司对财务的人才需求压缩，你的就业空间就变小。
另外还有律师行业。我们知道律师很重要的一块工作是熟练法条和查找以往的案例，查找的过程是非常耗时间的，律所里应该专门有一部分人做这块工作。
换成AI的话，它把所有的案例都收过来，ChatGPT用对话的方式给你，速度非常快，那么以前做这部分工作的律师，就不再需要了。
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程序员们在工作
一条编辑部经由Midjourney生成
ChatGPT-4也会生成代码的，部分程序员会受到影响，尤其是前端。因为前端设计比较模块化，并没有涉及到很复杂的计算。OpenAI有个演示，就是在纸上画个草图，然后ChatGPT-4就给你跑出来了一个网页。
从公司的角度，有可能以后会更加倾向于ChatGPT写代码。因为每个人写代码的风格是不一样的，一个员工走了，新员工过来，因为不顺手，可能要重写代码。那么ChatGPT的一致性会更好，从公司的角度来说，更加有效率。
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AI生成的风格插画
受Midjourney影响的插画师、设计师，我网上看到有些人已经被裁员。你人完成一副插画可能要花2天时间，机器几分钟就出来了，效果还很好，这在迫使大家去做更具有创新性的工作。
一个有意思的现象是，一部分AI研究者自己的工作，都被AI干掉了。
据说现在美国一些大学，在自然语言处理、计算机视觉和语音识别方向的教职，不再增加了。
然后我们就讨论是为什么？以往科研院校，3-5年会出些成果，细细碎碎的需要那么些人去做，但是ChatGPT-4出来之后，它把很多问题都解决了，剩下都是一些非常难啃的硬骨头，那么你是不需要那么多教职去做的，就导致一些岗位被减掉。
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制作漆器的手工艺人
首先，跟实体相关的工作，比如医生、护工、驾驶员，还有小众手工艺者，比如做古琴的、做陶瓷的艺术家，都是依赖个人经验来做的，被AI替代的概率较小。
因为一直以来AI大多在做认知相关的任务，感知这块下的功夫少，现阶段跟实体相关的都做不好，与人类相比，机械手比较初级，拧一个瓶盖还是很难的事情。
就连打扫卫生，对我们人类来说是“简单易重复”，但对机器却是一个模糊的概念，没有办法程序化或形式化。
那么对于白领工作，还有一部分比较安全，就是大数据进入不了的行业。
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《滚蛋吧，肿瘤君》剧照
我们想想ChatGPT是怎么起来的？它的数据都是Billion级的，就是10亿级以上，这就意味着这么多数据，很有可能都是不设隐私的，才能被它调用。
如果一个行业涉及到隐私，数据不能公开，不能上模型训练，那么AI就挤不进去。比如说医疗、银行、生物等领域，相对来说是安全的。
所以我的一些学生，他们就不在互联网公司找工作了，而是会去一些数据相对封闭的领域，稳定一些。
如果高中生选专业，只考虑就业前景的话，我觉得人工智能方向目前还是最好的，所谓“不入虎穴焉得虎子”。
我们有个新名词叫做AIforScience，用人工智能帮助科学发展，以后各行各业都需要AI的辅助，要由懂AI方向的人来操作，那么就会有一个非常大的人才缺口。
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AI研究员
一条编辑部经由Midjourney生成
一个好的AI研究者或工程师，需要三个基本素质：数学基础、编程能力、英文。学英文是因为要跟踪国际最前沿的技术，读文献资料，然后对编程能力的要求，要比数学高一些。
现在不像以前那样需要了解特别深的人工智能知识，如果你是计算机或其他理工科专业，转AI的话门槛并没有那么高。
首先，现在的研究大部分是模块化，深度网络都是一些模型，就像积木一样在搭。算法方面，在ArXiv上你能够快速知道最新的算法是什么样子，代码呢本身就有很多网站，比如Github上的代码是共享的。这三点，就使得你现在进入这个行业是比较容易的。
文科生也有机会转AI的，我们复旦有中文系的学生，转到我们做自然语言处理的这个组，做得还挺好的。
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机器人与女孩一起在农场工作
一条编辑部经由Midjourney生成
首先，我们确实需要追赶，不追不行，要不然就会被卡脖子。
据说GPT5已经训练完了，那我们什么时候能追上国外的？目前有两派，一派是乐观派，觉得问题不大，2-3个月能追上。另一派是悲观派，觉得需要1年至1年半。
可能你觉得1年时间不算太久，其实这里面有些麻烦的地方。
目前AI主流的发展路径是三大块：模型、算力、大数据。
乐观的地方是，模型框架前辈们都做好了，几乎是公开的，研究人员把它做大、做深就行了。
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深度学习之父GeoffreyHinton
2006年GeoffreyHinton就提出来了深度学习模型，之后有一个图像分类竞赛上采用了大规模数据集ImageNet，2012年GeoffreyHinton就带着他的学生为这个竞赛做了新的深度学习模型，一下子就令人震惊了，比上一届冠军性能提升了将近10个百分点。
这是什么概念呢？如果你是用传统机器学习方法来做，每年就提高0.3-0.4个百分点。这意味着，深度学习的方法比传统机器学习方法，加快了20年左右。所以那时候，大家都转到做深度学习模型。
但是深度学习模型，是需要强大的算力的，在特定的GPU芯片上面跑。
据说ChatGPT有1万块A100的GPU做支撑，单块A100的售价在1万美元左右，光是GPU成本就是1亿美元（约合6亿人民币），这就是为什么OpenAI不到100人的小公司，微软投资了20亿美元上去的原因之一。所以大模型，几乎只能由大公司、大机构来做。
但是我们国家，目前在算力上有瓶颈，因为2022年12月份，美国对中国禁售了A100以上的GPU。这样国内没法用A100（有替代品，但通讯模块受限），但国外还能用比A100更好的卡，这就有点麻烦了。
现在我们做研究成本很高，也是因为GPU，以往你发文章只需要时间和人力成本，但是现在一篇论文的成本说不定在10万人民币左右。
再一个就是大数据，中文语料库推不上去。
ChatGPT有10亿级以上的数据做预训练，它都是英文的，但是我们中文的每个平台，都设了一个进入的门槛，防止你大范围搜索，另外还有格式的问题，这就导致我们堆数据，没有国外那么方便。
而且ChatGPT-2之后就没有开源了，你也不知道确切的差距到底在哪里。
现在国内的AI投资很火，资本层面的驱动还是蛮重要的。而且我们复旦前段时间发布了一个Moss系统，还开源了，相对来讲还是一个比较小的模型，大家都还是在努力的。
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上海街头的机器人
一条编辑部经由Midjourney生成
从历史上来讲，人工智能不到90年，我们一般认为它的开端，是1936年的图灵机，期间一直经历涨跌的过程。
七八十年代它经历第一次寒冬，当时如果你说自己是做人工智能的，是拿不到项目的。在90年代初，又经历了第二次寒冬。
我自己是从小喜欢看科幻小说，接触AI是在1997年，当时更流行叫自己是做机器学习而非人工智能的。
我的感受是到了2012年，也就是GeoffreyHinton带着学生赢得了竞赛那一年，人工智能才真正迎来腾飞。
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2016年AlphaGo对弈韩国围棋手李世石
到了2016年AlphaGo赢了李世石，然后2017年谷歌研究出了Transformer网络，这之后才有了ChatGPT的一系列工作，还有自动驾驶、AI金融、AI医疗等各个领域都在前进。
但其实到2022年，AI行业有点往下走的趋势了，因为大家觉得该做的都做了，并没有看到很好的应用，很明显的是有些大公司的深度学习这块，已经在裁员了。但突然今年3月一下子ChatGPT-4出来了，就又把大家都拉了回来。
所以它有兴盛期，也有衰败期。我自己在这个领域待久了，对于ChatGPT-4掀起的热潮看得比较冷静一些吧。AI的研究范围是很宽泛的，很多问题很难，难以在短时间内变现，人类对智能的理解还有很长的路要走。
作为一名研究者，乐趣还是在于探索未知，你在未知里面可以找到一点点进步，那个愉悦感就很令人满足了。
原标题：《复旦人工智能教授：未来3-5年，哪些工作会被AI取代？》
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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）
学人工智能以后从事什么工作这6大就业方向前景广阔
学AI以后从事什么工作？近些年来，科技的快速发展，使人工智能方面的人才炙手可热。根据此前UiPath发布的数据显示：我国AI岗位空缺数量最多，有12113个相关职位因为招聘不到人才而发生空缺。
我国对于AI人才的渴求已经超过了人工智能大国美国。因此，我国人工智能专业的毕业生，他们未来的就业前景将会非常广阔。
学人工智能以后从事什么工作？这6大就业方向前景广阔
智能金融
近些年，手机支付成了很多人日常生活中主要的支付方式，取代了现金在生活中的地位。而手机支付也是智能金融的一部分，人工智能在这方面起到了极大地推动作用。
很多金融机构对于人工智能技术十分青睐，并且依靠人工智能技术实现了降低金融诈骗的风险。
人工智能专业的毕业生可以进入智能金融的领域，将人工智能和金融知识相结合。这也是人工智能专业毕业生目前非常火热的就业发展方向之一。
计算机视觉
计算机视觉岗位这也是人工智能领域非常火热的就业方向之一。
拍照的时候，相机可以自动地将人脸的画面进行识别和检测;P图的时候，可以针对人脸进行相应的美化处理(眼睛变大、涂腮红)等等。
当冷冰冰的机器能够感知到具体的影像，并且对此进行识别时，人工智能相当于为机器安上了一双眼睛，这种“神奇”的技术手段在岗位需求中自然会占有先机。
数据服务
大数据时代，人们在网络上获取信息变得更加丰富多元。但是因为数据量过大，人们搜索的结果可能不够准确。有人工智能进行干预，大数据的推算会更加符合搜索者的心意，搜索的结果也会更加准确。
数据服务还包括数据商为网络提供更加海量的数据支持，也为先进的人工智能算法提供了搭建模型的基础。
数据服务的就业前景十分广阔，也是人工智能毕业生比较青睐的就业方向之一。
智能教育
线上教育蓬勃发展，人们学习的方式变得更加多元。除了线下具体的实物教育之外，智能教育将教育的方式推向了一个新的高度。
智能教育通过在教育方式上加入人工智能的手段让人们获得知识的方式更加便捷。
学生在网络搜题的时候变得更加简单，甚至还可以获得相关知识点的推送。而且人工智还能帮助老师批改作业，不仅确保了准确率，同时也极大地降低了老师的工作量。
随着人工智能的逐步发展，智能教育将会变得更加先进，比如说为每个学生制定有针对性的学习方案，更加能够实现真正意义上的因材施教。
机器学习
机器学习是一种较为复杂的就业方向，其目的是让机器在大量的数据训练后学习如何更好地完成任务。这也是人工智能中最复杂、最核心的内容。
机器学习所要求的技术人才水平更高。目前，全世界的人工智能水平仍然处于弱智能阶段，想要帮助机器建立人脑的神经网络确实存在一定的难度。
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智能医疗
机器可以进行海量的数据分析，不断地学习医学专业知识，帮助医生分析医学影像，医生可以通过机器所提供的帮助为患者诊断病情。
智能医疗的应用可以让医疗资源得到极大的丰富，降低了医疗成本，人工智能在医疗方面的应用是功德无量的。
人工智能专业的毕业生也可以从事智能医疗相关的工作，智能医疗行业的发展潜力非常巨大，如果可以凭借自身拥有的人工智能知识促进我国的医疗事业发展，是一件非常有意义的事。
人工智能的产业链相较于其他行业，已经发展得较为清晰，主要包括基础支撑、关键技术以及行业应用。毕业生可以根据所学专业的侧重点以及自身的兴趣爱好进行相关就业方向的选择。
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