张钹：中国人工智能奠基者 人工智能主持

张钹：中国人工智能奠基者

张钹近影

张钹（左一）在实验室与博士生讨论。（1995年）

张钹（右）与张玲讨论人工智能学术问题。（1992年）

参与清华大学智能机器人实验室建设的科研人员合影。左一为张钹。（1985年）

科学家寄语

当前，全球科技创新进入空前密集活跃期，特别是新一代信息技术加速突破应用，推动新一轮科技革命和产业变革重构全球创新版图。人工智能作为新一代信息技术的战略重点之一，近年来获得长足进步，给经济社会发展产生了重大而深远的影响。

近年来，中国在人工智能领域表现亮眼，已成为世界人工智能主要创新中心之一。根据《人工智能发展报告2020》，在人工智能高层次人才数量和专利申请量等关键指标上，中国位居世界前列。这亮眼表现的背后离不开以中国科学院院士张钹等为代表的中国科学家作出的奠基性、开创性贡献。

早在40多年前，张钹就开始投身人工智能领域研究，发表了中国第一篇人工智能领域的学术论文、获得中国在人工智能领域的第一个国际重要奖项、领衔成立国内首个智能机器人实验室、培养了本土第一位人工智能领域博士毕业生，组建中国第一个人工智能国家重点实验室……这些“第一”树立了中国人工智能发展的一个个里程碑，推动中国在此领域大踏步前进。

从不被看好到刮目相看

中年成功转型研究人工智能

今天，“人工智能”是人们耳熟能详的热词，但是在40多年前，中国科技界对该词汇还很陌生，科技领域的专业人士对该领域也知之甚少。1978年，已从清华大学毕业留校任教20年的张钹由于所在系调整而改变专业方向，进入一个全新研究领域——人工智能。

张钹时年43岁，中年转型不仅知识结构上面临很大挑战，而且对人工智能领域国内知之甚少，求教无门。张钹回忆说：“当时国内科研人员对人工智能领域发展的认识很有限，甚至相关资料也非常少。”当时，国际上人工智能已经有了约20年发展历程。随着国门打开，国际科技合作与交流兴起，张钹获得了与国际同行交往的机会。

1980年初，张钹赴美访学。然而，抵达美国后，他就在与外国同行交流中感到一种说不出的尴尬和郁闷。“你们是从中国来的？知道什么是人工智能吗？”有外国研究者提出这样的问题。张钹很受刺激，立志让中国在人工智能领域奋起直追，迎头赶上国际先进水平，赢得外国同行的尊敬。

在访学过程中，张钹率先发现数学与人工智能结合的广阔前景。张钹说：“当时，我觉得人工智能要深入发展下去，提高算法效率，必须要很好利用数学这个工具。”于是，他选择跟数学出身当时尚在安徽大学任教的张铃教授合作，一起推进人工智能研究。

由于跨国电话资费昂贵，两人只能通过邮寄书信的方式进行沟通。对当年与张铃中美飞鸿、合作科研的往事，张钹介绍说：“当时，中美间一封航空信大概要人民币8角钱，寄给对方约10天才能收到，一来一回就要约20天。我们计算过，一封信如果超过5张纸，就会超重，须多付邮资。为了省钱，我们特意挑相对薄的纸，写非常小的字。”

就这样，张钹跟张铃开始了一场跨越大洋的人工智能合作研究。约1年后，他们联手完成了一篇人工智能领域的论文，实际上这也是中国科学家在人工智能领域的第一篇学术论文，成功发表于人工智能领域顶级国际期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》，引起了国际同行的高度关注，这让张钹等中国学人颇为扬眉吐气，也增强了他为中国人工智能发展作出更大贡献的信心和决心。

从少年郎到白发翁

水木清华育人六十余载

1982年初，张钹结束访学回国，着手进一步开拓人工智能研究。为了解产业界对人工智能技术的需求，更好促进科技成果转化，张钹与其他科研人员一起深入从西南到东北的很多工厂调研，形成了基本判断：机器人将来会成为国内一项重大需求。

根据上述判断，张钹领衔组建了清华大学智能机器人实验室并着手购置重要试验装备。为此，张钹与同事们多方奔走、筹措经费，联系国内外相关厂家，进行洽谈协商。在有关方面的大力协助下，清华大学智能机器人实验室成功添置了中国第一台进口机械臂。

机械臂是高精度、高度非线性、强耦合的复杂系统，是人工智能的工业智能化应用的典型。对于清华大学智能机器人实验室而言，引入这款机械臂对于科研和教学无疑具有重要价值和意义。张钹对此非常期待并倾注了大量心血。他回忆说：“当我知道机器臂已经装上飞机，正在飞往北京时，那种兴奋真的难以言表。” 机械臂运抵北京后，张钹亲自跟车到机场“迎接”，直到搬运、装车、运抵清华园，他才终于松了一口气。

关于自己的职业生涯，张钹曾这样概括说：“我一辈子就做了两件事，一件是读书，另一件就是在清华大学教书育人。”

从毕业留校至今，张钹在清华大学的三尺讲台上坚守了超过一甲子。从不满24岁初登讲台的青涩年华到耄耋之年，他可谓桃李满天下，为国家培养、输送一批高科技专才，尤其是在人工智能领域。据统计，他培养的博士研究生近九十名。

万事开头难。人工智能作为当时中国的新兴学科，科研和教学的条件都很艰苦。张钹介绍说，那时候，虽然他们的研究已经有了一定基础，但是软硬件条件与国际同行相比，差距很大，研究资料也不足，特别是专业、权威资料匮乏，更多是靠自力更生摸索。在那样的环境下，想留住优秀人才着实不易。面对徘徊在出国或留校读博士并向他请教的学生，张钹语重心长地说：“国外知名导师的科研、教学水平比我高，培养条件也比我这里好。你们选择出国深造和科研，我非常支持。但是如果你选择留下来，我会全心全意地培养你，绝不辜负。”肺腑之言感人至深，与他交谈的学生大部分选择了留下来，与他并肩奋战在人工智能领域并成长为行业的佼佼者。

从一片空白到创新中心

中国人工智能造福全人类

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。张钹和志同道合者正视差距、风雨兼程，一路追赶着国际人工智能发展前沿，取得了丰硕成果。

1983年是张钹人工智能科研的丰收年。当年，国际人工智能大会在德国召开，张钹和张铃一起成为率先在国际人工智能大会上发表论文的中国科学家。1984年，他和张铃摘得一项欧洲人工智能奖项，成为首次获得该领域国际重要奖项的中国人。1985年，他领衔成立了中国首个智能机器人实验室。1987年，他培养的中国第一位人工智能领域的博士生毕业。1990年，他和同事一起成立了全国第一个人工智能国家重点实验室——“智能技术与系统”国家重点实验室。1987-1994年，张钹出任国家“863计划”即高技术计划智能机器人主题专家组专家，承担国家重点攻关课题。2018年，清华大学人工智能研究院成立，张钹出任研究院院长。

作为中国人工智能主要奠基者和发展推动者，40多年来，张钹矢志不渝致力于中国人工智能领域的创新，发表或共同发表了数百篇学术论文，出版系列专著。他获得了诸多奖项，其中包括ICL欧洲人工智能奖、国家自然科学三等奖、国家科技进步三等奖、国家教委科技进步一、二等奖、电子工业部科技进步一等奖以及国防科工委科技进步一等奖，推动中国人工智能研究和产业向世界一流水平迈进。相关资料显示，中国在图像识别、语音识别等技术创新应用进入了世界先进行列，人工智能发明专利授权总量全球排名第一，核心产业规模持续增长。

“在第三代人工智能发展上，中国科学家今天与国际同行处在同一起跑线上。我们已经摸索出中国人工智能的发展道路，正在向新的科技高峰继续攀登，我们有能力为造福国家和民族、造福全人类作出更多、更大贡献。”张钹表示。

虽已经86岁高龄，但是张钹仍担任清华大学人工智能研究院名誉院长，活跃在科研创新领域。科技创新永无止境，人工智能技术发展永远在路上，矢志不移、创新不止的科学家永远年轻。这是张钹的写照。

（原载于《人民日报海外版》2021-08-3009版）

关于人工智能，总书记这样强调！

2020世界人工智能大会云端峰会于7月9日至7月11日召开，今年大会的主题为“智联世界共同家园”。

2018年9月17日，习近平总书记曾向2018世界人工智能大会致贺信。在贺信中，习近平总书记深刻指出：“新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，正在深刻改变人们的生产生活方式。”

2018年10月31日，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习，习近平总书记主持学习并发表重要讲话，强调要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能健康发展。

习近平总书记高度重视科技创新，多次为人工智能发展把脉定向。让我们一起来回顾总书记关于人工智能的重要论述！

三个“重要”

重要驱动力量、重要战略抓手、重要战略资源

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。

——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话

加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。

——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话

三个作用

革故鼎新、添薪续力、“头雁”效应

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。要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变，以“鼎新”带动“革故”，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链中高端。

——2018年5月28日，在中国科学院第十九次院士大会、中国工程院第十四次院士大会上的讲话

我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力。我们要深入把握新一代人工智能发展的特点，加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能。

——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话

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，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。

——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话

人工智能与社会治理

更加重视运用人工智能、互联网、大数据等现代信息技术手段提升治理能力和治理现代化水平。

——2019年11月5日，关于《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》的说明

要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，推进智慧城市建设，促进人工智能在公共安全领域的深度应用，加强生态领域人工智能运用，运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。

——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话

人工智能与疫情防控

新技术发展为病毒溯源提供了新的手段，可以利用病毒蛋白和不同受体的结合特征，评估可疑动物作为中间宿主的可能性，利用人工智能、大数据等新技术开展流行病学和溯源调查，提高精准度和筛查效率。

——《求是》2020年第6期《为打赢疫情防控阻击战提供强大科技支撑》

利用人工智能、大数据等新技术开展流行病学和溯源调查，搞清楚病源从哪里来、向哪里去，提高精准度和筛查效率。

——2020年3月2日，在清华大学医学院主持召开座谈会时的讲话

要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。

——2020年2月14日，在中央全面深化改革委员会第十二次会议上的讲话

人工智能与保障改善民生

要加强人工智能同保障和改善民生的结合，从保障和改善民生、为人民创造美好生活的需要出发，推动人工智能在人们日常工作、学习、生活中的深度运用，创造更加智能的工作方式和生活方式。要抓住民生领域的突出矛盾和难点，加强人工智能在教育、医疗卫生、体育、住房、交通、助残养老、家政服务等领域的深度应用，创新智能服务体系。

——2018年10月31日，在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话

人工智能与媒体融合发展

从全球范围看，媒体智能化进入快速发展阶段。我们要增强紧迫感和使命感，推动关键核心技术自主创新不断实现突破，探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，用主流价值导向驾驭“算法”，全面提高舆论引导能力。

——2019年1月25日，在十九届中央政治局第十二次集体学习时的讲话

人工智能与教育

把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命。中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能优势，加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育。

——2019年5月16日，习近平总书记向国际人工智能与教育大会致贺信

人工智能为媒体赋能

人工智能有望改变媒体，重塑媒体的整个流程。未来，人工智能将融入到媒体运作的各个环节，但在媒体行业的落地，需要更复杂、更全面的架构。无论是人工智能本身还是其在传媒领域的应用，距离成熟都还有很长的路要走。当下，应基于媒体行业自身的数据构建具有针对性的人工智能系统，提升媒体与人工智能结合的成熟度。

人工智能媒体融合应用场景未来发展

媒体行业正处于融合发展的深水期和战略转型期，亟须找到媒体产业升级的新思路和新方向。随着人工智能应用的逐渐普及以及人工智能在媒体行业中一个个新的实际应用成果的诞生，我们越来越清晰地看到人工智能在推动媒体融合发展中的作用。人工智能给媒体行业带来的影响是深远的，推动着媒体运作流程中每个环节的变革，人工智能正成为媒体纵深融合的关键着力点，为媒体向智能化发展赋能。

人工智能+媒体：应用场景多元

大数据时代为媒体带来了前所未有的丰富数据资源和先进数据科学技术，但同时媒介环境变化也给行业的态势带来深度的影响。如今，受众呈现出分散化、复杂化的特征，信息量指数式增加，传统的内容生产、分发的方式及传受关系已不能满足时代的需要。媒体和媒体人正试图探索人工智能给智能媒体变革带来的新机遇，并积极寻求人工智能在传媒领域的落地。

人工智能在媒体有着巨大的应用空间，事实上，人工智能与媒体实际应用的结合已经有许多成功的案例并且在许多方面有着出色的表现，媒体行业对于人工智能技术直接或间接的运用正在不断发展,并将推广到更广泛的新场景。

高级文本分析技术

基于自然语言处理技术的文本分析技术是人工智能重要技术领域。自然语言处理（NLP）可以分析语言模式，从文本中提取出表达意义，其终极目标是使计算机能像人类一样“理解”语言。基于内容理解和NLP的写作机器人为记者赋能，可以模拟人的智能和认知行为，实现机器的“创造力”，经过对大量数据的分析和学习，形成“创作”的模板，用人机结合的方式来强化记者的写作能力。国内的媒体积极地将这一技术作为媒体内容生产方式的创新，如新华社的“快笔小新”，南方报业的“小南”等。百度人工智能开放平台推出的NLP产品“新闻摘要”，其技术原理是基于语义分析和深度学习模型，进行新闻内容的语义分析，自动抽取新闻内容中的关键信息，并生成指定长度的新闻摘要，可用于热点新闻聚合、新闻推荐、语音播报等场景。

图像和视频识别技术

图像和视频识别可以基于深度学习进行大规模数据训练，实现对图片、视频中物体的类别、位置等信息的识别。图像主体检测可以识别图像的场景、图像中主体的位置、物体的标签等。人工智能视频技术则能够提供视频内容分析的能力，对于视频中的物体和场景进行识别并能够输出结构化标签。

图像和视频技术在媒体中应用十分广泛，如内容分析、质量检测、内容提取、内容审核等方面。以媒体内容监测为例，有了人工智能图像视频技术的加持，使得非结构化媒体数据采用机器审核成为可能，通过数据集的训练建立用于审核的模型，针对画面中的元素进行追踪，对于图像及视频中的不恰当、有争议或违法内容、敏感内容、低俗内容等进行识别检测，进行标注和报警，以进行过滤和处理，可以大大减少人力的投入。

语音技术

人工智能语音技术主要包括语音识别和语音合成，它是一种“感知”的智能。自动语音识别（ASR/AVR）是基于训练的自动语音识别系统，将物理概念上的音频信息转换为机器可以识别并进行处理的目标信息，如文本。语音合成技术是通过深度学习框架进行数据训练，从而使得机器能够仿真发声。一些智能语音开放平台也提供了智能语音服务。以科大讯飞构建的智能语音开放平台为例，科大讯飞的语音输入法准确率已经能达到98%，并且输入的速度提高到了每分钟400字。越来越多的媒体开始使用科大讯飞的语音技术。

随着语音转换技术的日渐成熟，“语音-文本”双向转换技术在媒体中的应用成为可能。例如将语音识别技术在采编环节中使用，生成文本稿件并进行二次编辑。运用人工智能智能语音编译系统，将现场的语音报道生成文字版，大大提升了编辑人员原本耗时的整理工作的效率。将媒体的视音频内容转化成为文本素材，提升了媒体稿件、节目素材管理的效率。由于需要应对媒体音频和视频文件声源的复杂性和不可控性，虽然目前生成的文字稿件并不完美，但也在不断地提升和改善。

语音合成技术可以基于深度学习模型，把媒体报道的文章从文字版转换成语音版，并且接近于逼真的人声。甚至可以根据不同受众群体的需求，针对性地生成特定的声音供用户收听，打造更贴切、更有亲和力的语音体验。

人脸与人体识别技术

人脸识别是人工智能的应用中最为人所熟知的，它属于计算机视觉领域（CV）。目前人脸识别技术的主要应用包括人脸检测与属性分析、人脸对比、人脸搜索、活体检测、视频流人脸采集等方面。谷歌、苹果、Facebook、亚马逊和微软等互联网巨头争相在这一领域的技术和应用方面抢夺先机，纷纷推出相关的技术应用并不断突破创新。2018年5月的媒体报道称，亚马逊积极推广名为Rekognition的人脸识别服务，该解决方案可以在单个图像中识别多达100个人，并且可以对包含数千万个面部的数据库执行面部匹配。Facebook使用简单的人脸检测算法来分析图像中人脸的像素，并将其与相关用户进行比较，为上传到平台上的每张图片提供了自动生成的标记建议，取代了手动图像标记。

个性化推荐技术

传媒领域的大部分产品如电影、新闻、书籍、音乐、广告、文化活动等都致力于吸引受众阅读，聆听和观看媒体生产的内容。发现目标群体并把内容传播给该群体是能否达成媒体传播效果的关键一环，而个性化推荐技术解决了这一难题。这是目前在媒体中应用较为成功的人工智能技术，在媒体的内容分发过程中，个性化推荐技术为用户提供个性化体验，针对每个特定用户量身定制推荐内容，减少搜索相关内容所花费的时间。与此同时，对于人们所担忧的，由于算法主导的精准分发过程只推荐感兴趣的内容，会导致用户陷于信息茧房的问题，研究人员目前也在试图改进算法，开发“戳破气泡”的应用技术。例如BuzzFeed推出的“OutsideYourBubble”、瑞士报纸NZZ开发的“theCompanion”程序、Google的“EscapeYourBubble”等。

预测技术

现在已经开发出来的一些强大的基于人工智能的预测技术，让我们可以“预知未来”。通过时间序列（TS）建模来处理基于时间的数据，以获得时间数据中的隐含信息并作出判断。按照一定时间间隔点来收集数据，再对这些数据点的集合进行分析以确定长期趋势，以便预测未来或进行相应的分析。

当拥有时间相关数据时，时间序列模型将派上用场。例如，可以使用时间序列数据来分析某一家媒体下一年的用户数量、网站流量、影响力排名等，从而在广告投放方面作出合理决策。另外，如何及时地抓住社会热点是新闻机构所面临的重要问题，人工智能预测技术通过对海量的热点内容的模型进行训练和分析，建立热点模型，可以实现对于热点趋势的预测。

媒体需要思考的问题

人们越来越清晰地看到人工智能给媒体带来的意义与价值。在融合的时代背景下，媒体迫切需要人工智能带来推动媒体变革的潜力。与此同时，我们也不能认为人工智能可以解决媒体变革中的一切问题，技术并不是一块现成的、可以直接拿来享用的蛋糕，在媒体应用人工智能时，还需要着手考虑许多问题。

数据的完备性

媒介体系内部和外部都会产生大量的数据碎片，虽然目前数据量庞大，看似拥有海量的数据资源，但是生产的数据与可以用于人工智能的培训数据之间的匹配度还有待提升。在深度学习算法中，需要用大量的数据训练算法才能产生有意义的结果，数据的不完整性会导致准确性的下降，而准备这样的数据集的成本很高。为了实现大量的用户行为数据的积累，提高数据的完善程度，媒体需要构建大规模的数据体系和战略。为了实现人工智能在媒体中的进一步部署，媒体需要具备完备的数据源和处理更为庞大的数据系统的能力。

深度融合的方式

目前，人工智能技术还停留在初步应用层面，其深度还需要挖掘、广度还需要扩展，融合的方式也需要深入地进行探索。人工智能在媒体领域的大部分应用只是将现有的研究成果迁移到媒体行业，如果媒体想要更深入地参与到人工智能潮流中，就要积极地投入到算法的开发中，在人工智能领域中开辟出自己的空间，如此，才能使人工智能在媒体行业应用更加成熟。

数据安全与隐私

当人工智能应用飞速发展，人们很容易忽略在人工智能应用中的安全问题。2018年Facebook的数据泄漏事件折射出的数据安全漏洞引起社会关注，再一次提醒我们要严肃对待数据安全及隐私等问题。用户在媒介接触的过程中，用户数据和个人资料越来越多地交付给媒体，媒体在使用这些数据为用户提供更好服务的同时，需要权衡智能化用户体验和用户数据安全之间的关系。欧盟发布的通用数据保护条例（GDPR）于2018年5月25日正式生效，根据其条款，组织不仅必须确保在合法和严格的条件下收集个人数据，而且收集和管理个人数据的组织将有义务保护其免遭滥用和泄漏，并尊重数据所有者的权利，旨在确保人们可以掌控其个人数据。

坚守媒体的价值观和底线，保障数据安全，尊重用户隐私十分重要，媒体应思考在保护用户数据方面是否存在漏洞以及如何落实相应的人工智能安全策略。

人才培养

媒体领域对于人工智能人才的需求量还很大。要走出人才窘境，一方面要完善人才引进和培养规划，提升媒体从业人员的大数据和人工智能技能和素养，补齐人才短板。特别是要引进掌握坚实的传播理论基础，既懂媒体传播规律又懂大数据、人工智能的复合型人才，逐步形成与智能化媒体业务形态相适应的人才布局。另一方面要优化原有人才结构。当智能机器人取代部分人力成为可能，智媒时代的媒体人要在行业的巨变之中找准自己的定位，提升自己的知识技能。无处不在的“共享”和“开源”的知识使我们学习和了解人工智能行业前沿技术，例如Google发布的机器学习工具AutoML，用户无需掌握深度学习或人工智能知识即可轻松培训高性能深度网络来处理数据。

媒体和媒体人要拥抱媒体智能化的时代，破除对于新技术的“恐慌”，加快知识体系更新，使专业素养和工作能力跟上智能时代的节拍。

智能媒体：未来无限可能

虽然智能机器距离接近人类学习、思考和解决问题的能力还很遥远，但是机器取代人力是大趋势。人工智能将不断地从媒体生产链条向内容创建生产环节突破，从而帮助媒体进行内容升级和用户体验升级。

内容生产是未来人工智能在媒体行业实现新突破的重要方面，虽然人工智能目前不能超越人类的创造力，但可以承担起一部分信息收集、数据整理和内容创作的工作，将媒体人从一些重复性的繁冗工作中解放出来，从而节省出时间用于创作和创造性工作。媒体也应积极探索新的与人工智能结合的工作方式，使得工作更高效智能。

此外，人工智能将通过多种方式增强并带来更好的用户体验。通过学习用户行为，了解受众偏好从而使用户获取到感兴趣的内容，并根据用户画像定制个性化的内容。运用人工智能技术捕获处理数据，精准理解用户需求，可帮助媒体实现更加精细化的用户划分和用户分析，提供更加人性化的服务。人机交互使得用户体验更加立体化和场景化。

人工智能有望改变媒体的一切，重塑媒体的整个流程。预计未来人工智能将融入到媒体运作的各个环节。但无论是人工智能本身还是其在传媒领域的应用，距离成熟都还有很长的路要走。人工智能在媒体行业的落地，需要更复杂、更全面的架构。构建以大数据和人工智能为核心的技术生态体系，基于媒体行业自身的数据构建具有针对性的人工智能系统，提升媒体与人工智能结合的成熟度。目前人工智能技术在媒体行业的应用并不完善，但并不阻碍我们对于其发展前景的期待。

如何充分地发掘人工智能的潜力是媒体和媒体人面临的大命题，我们应思考人工智能如何更好地与媒介进行结合，尝试在融合发展面临的问题中加入人工智能解决方案。未来，机器与人的共生将成为媒体常态，我们期待人工智能为媒体带来更好的未来，在技术的助力下走向真正的智媒时代。

（作者沈浩系中国传媒大学新闻学院教授、博士生导师；杨莹莹系该院新闻与传播专业媒介市场调查方向硕士生）

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人工智能的伦理挑战与科学应对

编者按

2023年2月21日，中国外交部正式发布《全球安全倡议概念文件》，呼吁“加强人工智能等新兴科技领域国际安全治理，预防和管控潜在安全风险”。在中国式现代化进程中，人工智能的技术革新是助推我国科技创新的重要力量之一。作为最具代表性的颠覆性技术，人工智能在给人类社会带来潜在巨大发展红利的同时，其不确定性也会带来诸多全球性挑战，引发重大的伦理关切。习近平总书记高度关注人工智能等新兴科技的发展，强调要加快提升“人工智能安全等领域的治理能力”，“塑造科技向善的文化理念，让科技更好增进人类福祉”。为此，本版特组织几位青年学者围绕人工智能的伦理挑战与科学应对展开讨论，并邀请专家予以点评，以期引发学界的更多关注，为推动人工智能健康发展贡献智慧。

与谈人

彭家锋中国人民大学哲学院博士生

虞昊华东师范大学政治与国际关系学院博士生

邓玉龙南京师范大学哲学系博士生

主持人

刘永谋中国人民大学哲学院教授、国家发展与战略研究院研究员

1.机遇与挑战并存的人工智能

主持人：新技术革命方兴未艾，以人工智能等为代表的新兴科技快速发展，大大拓展了时间、空间和人们的认知范围，人类正在进入一个“人机物”相融合的万物智能互联时代。请具体谈谈人工智能给人类社会发展带来什么样的机遇？

彭家锋：人工智能、大数据、物联网、云计算等智能技术蓬勃兴起，对人类社会的方方面面产生深刻影响，推动整个社会逐步迈入智能社会。在此过程中，存在许多重大历史机遇需要我们把握。就技术治理而言，人工智能作为一种治理技术，正在助推社会治理的治理理念、治理方式、治理效能等方面的变革，将传统技术治理提升至智能化新阶段，呈现出“智能治理的综合”趋势。智能治理将全面提升社会公共治理的智能化水平，主要呈现出四个方面的特征：一是治理融合化，即促进各种智能技术与其他治理技术相互融合，大幅度提升智能社会的治理水平；二是治理数据化，即以日益增长的海量数据为基础，通过对数据映射出来的“数字世界”进行社会计算，实现治理目标；三是治理精准化，即发挥智能技术强大的感知能力、传输能力和计算能力，将传统的粗放治理转变为精准治理；四是治理算法化，即不断完善智能决策系统，尝试将程序化的算法决策扩展到更多的决策活动中，从而提高决策质量。

虞昊：人工智能有助于反思人类社会得以建立与发展的基础。随着分析式AI向着生成式AI不断演变，尤其是生成式AI初步展现出判别问题、分析情感、展开对话、创作内容等越来越具有人类特征的功能，原本属于人类的领域正被人工智能以另一套由“0”与“1”构成的计算机语言逐步侵蚀。这既是对人类社会的冲击，也势必会在更加平等的开放性框架中增强人类的主体性，促进人类社会进一步发展。

邓玉龙：总体来说，以人工智能为代表的新科技发展，显著提升了社会生产力。例如，生成式AI不但能完成传统AI的分析、判断工作，还能进一步学习并完成分析式AI无法从事的创造性工作。从人机交互的角度来看，人工智能也促进了生产关系的高效发展。具体表现在：一是刺激劳动形态的转化。人工智能高效承担大量的基础机械性劳动，人类劳动则向高阶的创造性劳动转化，由此引发社会层面的劳动结构转型、升级，并且以人工智能为中介，社会范围内的劳动整合、协调能力也实现升级。二是促进劳动场域的重构。随着劳动形态的转化和劳动的社会化扩展，人工智能将劳动从固定场域中解放出来，人类劳动的灵活性增加。相比于创造性劳动，机械性劳动更加受到空间和时间的制约，而在人工智能从技术层面替代更低边际成本的基础性劳动之后，人类劳动空间和时间的自由性实现跃迁。三是对主体的发展提出了更高要求，尤其是对主体适应社会发展提出了更高要求。人工智能技术的发展对人类传统的知识结构提出挑战，要求人类更新原有的知识结构以适应社会发展需要，也对教育提出更高要求，教育模式和教育内容需要更契合科技发展的水平，培养更加全面发展的人才。

主持人：人工智能的一系列产物在给人们带来生活便利的同时，也一定程度上引起大家对其可能引发的伦理挑战的警惕。一些人关注人工智能的风险问题，对人工智能的推进有些焦虑。如何看待这种警惕和焦虑？

虞昊：人工智能的风险以及由此带来的焦虑，是完全可以理解的。但我们无法返回一个没有人工智能的世界，人工智能已然深度介入人类社会，试图遏制人工智能的推进只能是螳臂当车。同时我们对人工智能的发展也不能放任不管，无视甚至于压制人工智能的推进只能是掩耳盗铃。因此，我们应该正视这种焦虑，在发展人工智能的过程中探求解决方案，在人工智能带来的风险中寻求危中之机。

邓玉龙：我们应正确看待这种焦虑。要看到，焦虑有其积极的意义，它体现人类的忧患意识，催生对人工智能风险的预见性思考，提醒我们注意焦虑背后人工智能技术发展存在的问题。正确对待焦虑有助于积极采取措施防范风险，辩证分析焦虑中先见性的思考，通过社会治理模式的升级化解风险问题。同时，仅有焦虑和恐惧是不够的，更重要的是积极解决人工智能发展带来的社会问题。从劳动的角度看，人工智能确实会取代部分人类劳动，推动劳动结构转型升级，让劳动向着碎片化、个体化方向发展，劳动者处于弱势地位，面临着“机器换人”的挑战。但是我们也应该理性认识到，人工智能不是对人类劳动能力的完全替代，而是对劳动者提出了更高的要求，要求劳动者掌握科学知识，将技术的发展内化为自身能力，在更具创造性的劳动中实现自身价值。

彭家锋：任何技术的发明使用，不可避免地伴随着这样或那样的风险。人工智能技术自然也不例外，在其应用过程中，同样引发了诸如隐私泄露、算法歧视、法律责任等风险问题。因此，关注人工智能的风险问题，并由此对人工智能的推进产生焦虑，具有一定理论依据和现实基础。但更应当清醒地认识到，人工智能的某些相关风险可以提前得到规避，并不必然会发生；即便真的发生，也仍可不断寻求化解风险的有效手段。以个人隐私滥用风险为例，在治理过程中，虽然不可避免地会涉及个人数据收集和分析处理，但可以通过建立完整的规范和监管体系来保护个人隐私，降低滥用风险。

2.人工智能科技竞争的“伦理赛道”

主持人：习近平总书记在以视频方式出席二十国集团领导人第十五次峰会时指出，“中方支持围绕人工智能加强对话，倡议适时召开专题会议，推动落实二十国集团人工智能原则，引领全球人工智能健康发展”。请谈谈“人工智能原则”应包含哪些内容？科技向善的文化理念对推动全球人工智能健康发展具有怎样的现实价值？

彭家锋：为应对人工智能等新科技快速发展带来的伦理挑战，2022年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强科技伦理治理的意见》，其中明确了“增进人类福祉”“尊重生命权利”“坚持公平公正”“合理控制风险”“保持公开透明”等五项科技伦理原则。我认为，这五项原则基本涵盖了人工智能原则的伦理要求，彰显了科技向善的文化理念。科技向善的文化理念，根本目标是让科技发展更好地服务社会和人民，带来良好社会或社会公益的善。科技向善对推动全球人工智能健康发展至少具有以下三个方面现实价值：一是塑造公众信任。公众对人工智能的信任很大程度上并不完全由相关风险程度决定，而是取决于公众的利益与价值是否得到足够重视。后者正是科技向善的内在要求。二是引领技术创新。科技向善的文化理念将在技术创新发展过程中发挥价值引领作用。三是促进全球合作。科技向善的文化理念试图在全球范围内建立人工智能伦理规范的“最大公约数”，各国在达成伦理共识的基础之上，能够建立互信，实现更加充分深入的国际合作。

虞昊：个人认为，人工智能原则也应包含非对抗与非失控的理念。非对抗意味着不应将人工智能视作人类社会的对抗性存在，人工智能已经成为人类社会的构成性要素，我们必须持更为开放的态度去面对人工智能。非失控意味着不应放弃对人工智能的伦理规范，应以智能的方式去规范加速发展的人工智能。如果以上述理念为前提，也就是说，在支持人工智能发展的情况下，科技向善的文化理念在推动全球人工智能健康发展中就变得极为重要。此处的“善”在国家治理层面即指向“善治”，而当人工智能的发展从国家范围扩展到全球范围，“善治”就在构建人类命运共同体的意义上拥有了更贴近现实的内涵。各国应摒弃冷战思维与零和博弈，基于善意与友谊共同思考人类作为整体如何在人工智能的冲击下通往全球性的“善治”。

邓玉龙：2019年欧盟发布《可信赖的人工智能伦理准则》，2021年中国国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能伦理规范》（以下简称《规范》）。与欧盟发布的伦理准则相比，《规范》体现了中国特色社会主义的制度优势，旨在将伦理规范融入人工智能全生命周期。人工智能发展的根本目的是促进人的全面发展，因此，我以为，人工智能原则还应体现共享和有序发展的要求。共享，旨在防止人工智能的技术垄断。科技发展应该兼顾全体人民的利益，而不是服务于少数群体，由全体人民共享科技发展成果，推动全球科技水平的共同增长。有序发展，旨在防止人工智能技术的无序扩张。人工智能技术的发展最终是为了提升人的幸福感，推动科技有序发展能够促进人机和谐融合，有效预防潜在无序扩张的风险。

主持人：从规范层面来说，伦理反思对规范人工智能发展的作用主要体现在哪些方面？

彭家锋：近年来，世界各主要国家在人工智能领域竞争日趋激烈，纷纷将人工智能发展置于国家发展的战略层面。比如，美国陆续出台《国家人工智能研究和发展战略计划》（2016）和《关于维持美国在人工智能领域领导地位的行政命令》（2019）；欧盟先后发布《欧洲人工智能战略》（2018）和《人工智能白皮书》（2020）；中国也较早发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》（2016）和《新一代人工智能发展规划》（2017）。人工智能科技竞争的客观局面已然形成。在此背景下，如果忽视人工智能技术发展所带来的全球性风险与挑战，极有可能陷入技术赶超的竞争逻辑。因此，亟须规范人工智能的科技竞争，而倡导伦理反思或许就是一条可行之路。伦理反思的意义至少在于：一是设定伦理底线。人工智能技术的开发和应用需要遵循一些基本的价值理念和行为规范。只有守住伦理底线，才有可能避免颠覆性风险的发生。二是实现敏捷治理。伦理反思是一个动态、持续的过程，贯穿于人工智能科技活动的全生命周期。为了确保其始终服务于增进人类福祉和科技向善的初衷，需要保持应有的道德敏感性，以灵活、及时、有效的手段化解人工智能带来的各种伦理挑战，确保其在科技向善的道路上行稳致远，实现良性发展。

邓玉龙：人工智能科技竞争是为了促进科学技术发展，而科学技术发展的最终目的是推动人类社会的进步。人工智能科技竞争不应该仅包括技术竞争的单一维度，更不应该通过技术优势遏制他国的科技发展，而应该是在人工智能科技条件下的综合性竞争，通过良性竞争促进全球人工智能和全人类的共同发展。其中就应该包括社会治理竞争，通过社会治理保障社会公平，因而对社会中人与人关系的伦理反思构成人工智能科技竞争的有机组成部分。首先，伦理反思对人工智能科技竞争提出了更高的要求。人工智能的公平性、可信任性、可解释与透明度、安全性不仅是伦理要求，也代表了人工智能技术的发展方向，是人工智能科技竞争需要抢占的技术制高点。科技的发展是为了人的全面发展，因而人的发展内嵌于科技发展要求，伦理反思有助于防止工具主义的泛滥。其次，伦理反思为人工智能科技竞争提供价值引导。伦理反思注重保障人的权利，科技发展并不是社会发展中的唯一衡量因素，我们还应该关注其中多样性的因素，尤其注重保护特殊群体的利益，例如防止数据鸿沟等不良影响。伦理反思有助于实现人工智能的综合性健康发展。

3.人工智能安全与人的全面发展

主持人：科学探究一直以来都是人们认识世界和了解自身的重要认知方式，人工智能等信息产业的革命如何影响着人们的认知方式？

彭家锋：人工智能等信息产业的革命，促进了科学研究新范式――数据科学的诞生，进而对人们的认知方式产生深刻影响。数据科学被认为是继实验、理论和模拟之后的新的科研范式。相较于传统科学，数据科学融合了统计和计算思维，通过人工智能等技术提供的海量数据、强大算法和算力，能够直接从数据中寻找相关关系、提取相关性或者预测性知识，进而产生一种基于相关性的科学思维模式。但这种相关性并不一定能够转化为因果关系，因为可解释性对于从数据科学技术确定的相关性中提取因果解释至关重要，而相关技术一般都缺乏必要的透明度和可解释性。数据科学更可能成为一种预测科学，但是预测并不是科学追求的唯一目标。通过揭示世界的潜在因果结构来解释和干预现象，也是科学的两个重要目标。因此，尽管数据科学能够通过分析大量数据生成相关性知识，却不能直接产生因果解释。对此，传统科学的可检验性假设方法和因果规律探求仍有其重要价值。数据科学并非取代传统科学，相反，两者将相互补充，共同成为人类探索世界的有效工具。

虞昊：显而易见的是，随着人工智能向着通用人工智能迈进，其能够为人们提供的教育资源、生活娱乐、工作讯息也越来越丰富，人们势必越来越依赖于通过与人工智能进行交互来获取外界信息。因此，当人工智能深度地构成人们认知世界的滤镜时，若不对人工智能本身具有重复性、同质性倾向的认知框架保持警醒，人工智能可能扭曲人们的认知方式直至影响人的主体创造性。

邓玉龙：以人工智能为代表的全新技术发展被称为第四次工业革命，其中最显著的特征就是机器与人类的深度融合，机器不再作为一种外在性的工具被人类使用，而是在与人类的深度关联中影响人类的认知方式。一方面，信息产业革命丰富了人类认知的联结方式。人工智能和大数据技术的发展促进人类的分析逻辑从因果关系扩展为相关关系，对相关关系的重视使人工智能可以从大数据而非小数据维度获取信息，为人类认知提供新的视角。按照传统人类认知方式的理解，因果关系要求关于世界的认知是确定性的，而这在数字时代的复杂性社会中很难实现。人工智能对相关关系的认知填补了这一缺失，允许我们在无法掌握确定信息但在掌握大量数据的条件下对未来趋势作出预测。另一方面，如果我们对人工智能等科技的输出结果和生成内容盲目信赖，将结果和内容与经验事实之间进行绝对等同的连接，误认为是事实的全部，那么我们就会丧失人文主义抽象反思的能力，对此我们应当保持警惕，始终坚持反思和批判的人文精神。

主持人：如何调适人的主体创造性与信息高度集成共享之间的关系？

彭家锋：当人们逐渐将更多创造性工作交由人工智能完成，不免让人担忧人工智能是否将会威胁到人的主体创造性。从人机关系的角度来看，这种担忧是基于一种人机敌对论的视角，认为人工智能挤压了人的主体创造性空间，是替代逻辑的延续。但从人机协作的视角出发，将人工智能看作人的得力帮手，通过创造性地使用人工智能可以赋予人类更大的创造性空间。比如，在进行文字写作、多媒体脚本、程序代码、文稿翻译等工作时，可先由人工智能高水平地完成草稿工作，然后再由人类进行一些创造性的调整和发挥。此时人工智能生成的内容将成为进一步创作的原材料，人类将以更高的效率投入创造性活动之中。当然，要实现以上效果并非易事，不仅需要思想观念的转变，还应在制度安排、教育方式等方面作出相应调整。

虞昊：面对信息高度集成共享的人工智能，人有可能转变为算法的动物。试想下述场景：当依据人工智能展开行动变得足够便捷有效时，行动者便会倾向于采信人工智能，此时，看似是人类行动者基于自然语言在进行互动，实则是算法逻辑基于计算机语言在进行数字化运转。于是，人的主体创造性被侵蚀，人可能沦为算法动物。对此类情形，我们应该保持足够的清醒与警惕。

邓玉龙：人工智能技术生成的内容（AIGC）具有高度集成共享的特性，能够高效地对人类知识进行数据挖掘、信息生成。调适人的主体创造性与信息高度集成共享之间的关系，我们需做到如下几个方面：首先，需要通过人的创造性扩大AIGC数据库，当下AIGC主要是依赖于大语言模型，以大量的网络文本作为训练数据库生成的，通过人的创造性生成可以不局限于网络文本，而是进一步扩展数据库的训练文本，从而提高其丰富度。其次，需要通过人的创造性为AIGC提供价值训练，通过人的创造性生成的价值立场、伦理法则等与AIGC的训练数据库相融合，从而建构可信赖、可持续的信息高度集成共享机制。最后，需要将人创造性生成的内容与AIGC共同作为人类知识的来源，人类知识的获得不能仅仅局限于AIGC，而是需要人发挥其主体创造性对人工智能技术生成的内容进行反思和拓展，将人类无法被数据化的、经验性的知识与AIGC数据化的知识融合成为人类知识的来源。

（张颖天整理）