人工智能给人类生活带来巨大改变的六个案例
现在没有什么比人工智能（AI）和机器学习（ML）更热的技术了。领先的企业组织已经在利用这种模仿人类精神行为的技术来吸引客户、促进业务运作。Gartner的数据显示，未来几年这一趋势将进一步加速，到2020年人工智能和机器学习将成为超过30％的首席信息官的五大投资重点之一。
人们对人工智能和机器学习将取代工作的最初恐惧感似乎正在消失，普华永道调查的企业高管中有超过67％的人表示，人工智能将帮助人类和机器更好地协作。一些CIO们已经意识到有机会运用于他们的业务，并且正在试验、建立甚至专利开发新的人工智能和机器学习技术，这些IT领袖们与我们分享了他们的机器学习使用案例。
人工智能帮助强化证券研究PutnamInvestments是一家共同基金、401（k）计划、IRA和其他退休计划的提供商，该公司首席信息官SumedhMehta认为，人工智能和机器学习是帮助这家金融服务公司研究分析师提高股票覆盖率的关键。
分析师们与Putnam的数据科学家密切合作，撰写了一篇关于从大量数据中获得洞察的论文，Mehta说。Putnam也在研究一套推荐最重要销售前景的算法。
Mehta在谈到人工智能和机器学习的时候表示：“这是一个巨大的具有颠覆性和变革性的力量，整个业务驱动因素就是效率和生产力。”
Mehta依赖软件工程师、数据科学家、分析和供应商各方的帮助，创建了一个卓越的数据科学中心，这个中心对于支持业务利益相关者的人工智能和机器学习工作来说基本上是从零开始。他说他的“开明的”商业伙伴已经采取了这些方法来实现更好的自动化。
人工智能和机器学习是Putnam广泛的数字化转型的一部分，这一转型需要IT基础设施与云计算现代化结合，创建一个单一平台来统一运行业务。
主要建议：企业组织应该花一定的时间，设置适当的期望值，并且认识到，最开始的少数几个想法将会带来新的问题而不是答案。Mehta说：“就人工智能而言，没有什么比现在更好的时机了。突然间你的算法生成了你并不知道的洞察力，事实并不是如此。”
人工智能帮助金融公司减税Intuit在10月份开始加速推进人工智能和机器学习，因为这家金融软件提供商迎来了一位首席数据科学家——AshokSrivastava。
Srivastava构建了Verizon大数据平台之后，加入Intuit公司。Srivastava表示，Intuit正在使用AWS来帮助其QuickBooksAssistant聊天机器人更好地理解和处理自然语言。现在他们越来越关注的领域，是通过数百个通知Quickbooks的分类来引导用户。
Srivastava补充道：“我们正在处理来自QuickBooks的超过10亿笔交易，我们能够以高精度进行分类。”
该公司的TurboTax使用人工智能来帮助用户获得最高的退税，引导他们逐项完成抵税过程，潜在地为用户节省高达40％的报税时间和用在搜索文档上的精力。
Srivastava说，Intuit正在使用AWS的机器学习和云技术更快速地进行扩展。
主要建议：开发良好的算法需要吸引合适的工程人才来解决实际的业务挑战。曾在美国宇航局艾姆斯研究中心工作的Srivastava目前正在招聘能够使用机器学习和人工智能技术来实现公司目标的工程师。
历史数据预测未来表现旨在提高广域网性能的软件供应商RiverbedTechnology公司的首席信息官RichHillebrecht面临着独特的挑战。Hillebrecht表示，他正在测试如何使用机器学习从公司供应链的多个来源获取数据，以推动获得更好的业务洞察力。
Hillebrecht表示：“我们希望运用机器学习技术来处理更多的数据。”
例如，Riverbed可能会将订单管理和其他ERP数据与关于天气和其他因素的历史数据结合起来，找到可以预测未来业绩的模式。Hillebrecht说：“我们希望在下游风险方面更具有预测性，包括能力和向客户下单的能力。”
Riverbed的其他使用案例包括使用机器学习自动调整性能配置并发现网络安全威胁。Hillebrecht预计未来将创建一个数据湖，从中可以获得业务洞察力。
主要建议：针对人工智能和机器学习制定合理的战略，需要谨慎而为。Hillebrecht表示，他正在仔细评估各种工具和技术，包括IBMWatson。
让银行更好地洞察客户像许多大型银行一样，美国银行（U.S.Bank）收集了大量的客户数据。和大多数银行一样，美国银行一直在努力从这些数据中获得可操作的洞察。美国银行首席分析官BillHoffman正在努力改变这种状况。在过去的几个月里，他一直使用Salesforce.com的Einstein人工智能/机器学习技术来提高整个银行的小型企业、批发商、商业财富和商业银行业务的个性化。
例如，如果客户在美国银行网站上搜索了关于按揭贷款的信息，则客户服务代理可以在下次访问分行时跟进该客户。这也有助于美国银行发现人类可能看不到的模式。例如，软件可以推荐服务代理在星期四上午10点到下午12点之间致电特定行业的潜在客户。因为他们更有可能接听电话。Einstein还可以在日历上添加一个邀请，以提醒他们在下周四打电话给潜在客户。
这种能力直达许多金融服务机构的核心。全方位培育客户，实时推荐相关服务。Hoffman表示：“我们正在描述发生了什么或者正在发生什么，发展到将要发生什么或者应该会发生什么。核心价值是保持领先一步，预测我们的客户需求和他们想与我们互动的渠道。”
主要建议：对人工智能和机器学习采取一种测试+学习的方法，并保持耐心。但也准备好扩展到目前所在领域之外的东西。Hoffman说：“始终以顾客为中心。要问一个问题：这将如何使客户受益？”
机器学习消除了“苦力活”，使工作更有成效万事达（Mastercard）运营和技术总裁EdMcLaughlin说，机器学习“渗透到我们所做的方方面面”。万事达使用机器学习来自动化那些重复性的、手动的任务，从而让人类解放出来，从事增加生产力和价值的工作。McLaughlin说：“很明显，我们已经走在了最前沿，有使工作场任务自动化的明确投资案例。”
万事达也使用机器学习工具在整个产品和服务生态中增强变更管理。例如，机器学习工具可帮助确定哪些更改是最无风险的，哪些需要额外审查的。最后，万事达正在使用机器学习来检测其系统中的异常情况，看是否有黑客试图获得访问权限。McLaughlin还在网络中建立了“安全网”；当发现可疑的行为时，就会触发保护网络的断路器。他说：“我们拥有欺诈评分系统，不断地对交易进行更新并对下一笔交易进行评分。”
主要建议：就McLaughlin而言，人工智能/机器学习只是自己广泛工具包中的一个工具。尽管市场上有很多新颖的工具，但他表示CIO们不应该期望依靠这些工具就神奇地解决业务问题。
人工智能成为产品和业务的使能者软件提供商AdobeSystems公司的首席信息官CynthiaStoddard正在利用“数据驱动的运营模式”重新构思自己的部门，依靠基于Hadoop的分析来更好地运营IT和业务。作为数据驱动策略的一部分，Stoddard表示，她正在尝试使用机器学习来帮助分析帮助台软件中的故障单，以查找系统故障的趋势。如果系统发现可能发生停机的事件，那么系统就会主动消除或减轻这些事件，直至触发故障。
她说，识别IT服务故障中的模式也将使Adobe能够创造一些“自我修复”功能，以承担一部分IT员工当前所做的工作。她还在研究聊天机器人技术，以实现员工的IT支持请求。Adobe的商用业务也在拥抱人工智能。2016年11月，Adobe推出了Sensei，这是一种人工智能技术层，用于Adobe的产品中，可创建和发布文档，分析和跟踪Web和移动应用的性能。
主要建议：使用机器学习来识别模式，这是创建自我修复功能的关键。Stoddard表示：“如果你知道如何修复它，你可以把自我修复的部件放在里面，把人的因素排除在外。
全面分析人工智能对制造业的影响
作者：邓洲、郭克莎、姚鹏，中国社会科学院工业经济研究所、中国社会科学院经济政策研究中心
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，深刻改变人们的生产生活方式。制造业是人工智能创新技术的重要应用领域，人工智能与制造业的深度融合正在引发影响深远的产业变革。更好推动人工智能发展，充分发挥人工智能推动制造业转型升级的作用，对我国优化经济结构、提升国际竞争力至关重要。
通用技术特征明显多重影响已然显现
优化产业结构、提高生产效率、改变分工格局
近年来，人工智能技术和应用发展呈现出新的趋势。人工智能实现了从实验技术向产业化的转变，“深度学习+大数据”成为人工智能发展的主要技术路线，同时人工智能应用从服务业向制造业、农业拓展。这些都使人工智能表现出愈发明显的通用技术和基础技术特征，对制造业的影响日渐突显。
人工智能可优化制造业产业结构。一方面，人工智能将逐步淘汰某些制造业部门。人工智能会替代某些产品的功能，这类产品所属的行业则会随之不断萎缩直至消失。制造业中一些传统机械装备及与之配套的零部件制造可能面临市场萎缩的风险，不具有人工智能功能的传统电子信息产品也将面临巨大的升级压力。另一方面，人工智能将彻底改造某些行业。人工智能与传统制造产品融合，短期内体现为提供一些新的功能，但最终会彻底颠覆产品和产业的架构。例如，人工智能驱动的无人驾驶取代传统汽车后，交通系统、法律法规、汽车的销售和使用方式，以及以汽车为核心的商业生态系统都会发生革命性变化。未来，智能化将成为绝大多数产品的标准基础功能之一，几乎所有的制造业产品都将因其改变。同时，人工智能及相关行业将发展为新的支柱产业。作为一项通用目的技术，人工智能在各个产业、各个领域都有巨大的应用空间。许多新技术随着技术成熟和市场需求扩大，最后会演化为新的行业，人工智能及相关支持技术和衍生服务也必将发展成为一个规模庞大的产业体系。
人工智能将提高制造业生产效率。一是人工智能可提高制造业智能化水平，延长工厂开工时间。使用更多的智能机器人意味着工厂和车间可以实现更长的作业时间，企业不需要负担多余的加班费用就能够让工厂24小时开工运转，美国、日本、德国等国家都已经出现了不停工的“无人工厂”。二是人工智能可促进生产与需求的匹配，提高生产线的柔性。人工智能通过预测市场趋势，在整个产业链上科学安排生产计划，使各个环节在满足需求的前提下保持最低库存，甚至是“零库存”，同时提高需求与产品的匹配效率。三是人工智能可提升质检水平，提高产品良品率。人工智能在生产线各个环节全面实时监控，与传统方式相比，人工智能对生产过程的监控能大幅度提高企业对产品质量的监管和控制能力，降低产品不良率，提高生产效率。有的企业采用人工智能对产品生产过程进行全面质检，每年可增加上亿元利润。
人工智能发展会改变制造业国际分工格局。人工智能将重塑全球制造业价值链，形成一套新的国际分工体系，对传统的制造业国际分工产生重大影响。一方面，人工智能在传统价值链上增加新的环节，这一环节成为价值链上新的制高点，发达国家正在努力抢占这一制高点以强化其制造业对全球分工的主导。另一方面，人工智能也改变了传统价值链形态，发展中国家的劳动力成本优势将继续减弱。与其他发展中国家一样，我国制造业在与发达国家的竞争中，仍然具有劳动力成本优势，但人工智能的更多应用会削弱这一优势；同时，我国劳动力成本不断上涨，用工成本高企已经成为沿海发达地区制造业发展的瓶颈，而人工智能的应用则可以缓解这一压力。从这个角度看，我国加快人工智能在制造业的应用，会产生较为复杂的影响。
值得注意的是，人工智能对制造业的不同行业会产生不同影响。对家电、消费电子等劳动密集型行业来说，人工智能的作用主要体现在减少用工数量、提高产品质量；对生物医药、航空航天等技术创新驱动发展的行业来说，人工智能在数据挖掘、分析等方面的高效率将改变传统的技术研发模式；对冶金、化工等流程型行业来说，人工智能可帮助实现低成本的定制化生产；对服装、食品等行业来说，人工智能则可帮助企业准确预测市场趋势，形成快速响应能力。
抓住发展机遇增强制造业竞争力
充分利用优势、制定发展路线、围绕重点突破
一是充分利用综合优势，实施逆向整合战略。我国在制造环节实现人工智能应用场景优化及商业布局方面具有优势，应充分利用这些优势，进一步整合利用全球创新资源，尤其是人工智能基础技术、核心技术及关键零部件、装备领域方面的创新资源。要鼓励龙头制造企业以应用技术上的优势、庞大的国内市场和较强的资本力量为后盾，加强与国际领先企业在核心技术、关键技术方面的研发合作，尽可能地融入发达国家的当地创新网络，逐渐积累能力。应鼓励我国领先制造业企业通过在海外联合设立人工智能研发机构，加强科技合作与信息交流，充分利用国际技术、资本、人才等创新资源，提升核心技术和关键技术领域的研发能力。
二是编制制造业人工智能技术战略（路线）图，并定期修订，帮助各界及时、准确地把握人工智能技术及产业的发展趋势。要更为关注制定技术战略图及研判发展趋势的过程，在这一过程中，不仅要形成对人工智能技术发展趋势的共识，而且要形成学术界与产业界之间的知识交流与互动，推动有关方面围绕人工智能技术发展方向及可能的突破口进行深入交流和探讨，促进知识融合、扩展和深化，为技术创新与应用发展奠定基础。
三是加强人工智能对制造业转型升级的促进作用。在新一轮国际分工格局中，我国需慎重选择人工智能发展的重点领域和方向，着力打造特色，向高端环节发力。应该看到，制造业是我国国际竞争力较强的部门，应审慎把握人工智能的投资重点，牢牢抓住优势制造领域率先发展人工智能应用的战略先机。同时，也需要在图像、语音识别等领域切实发力。
四是重视人工智能发展中出现的法律与道德伦理等社会问题。随着人工智能发展，需要尽快建立适当有效的机制，准确评估人工智能发展带来的伦理道德、法律问题及社会影响。应建立相关机构，比如人工智能委员会，监管不断变化的科技实践，这一机构需包括具有广泛代表性的专家、从业人员、非政府代表等，同时建立明确的规则，确保决策过程的透明性，构建结构合理的责任体系。
附：
“人工智能+制造”的本质是“人机协同”
作者：李晓华、吴朋阳，中国社会科学院工业经济研究所、腾讯研究院
人工智能可以简单地理解为“像人类一样聪明的人造机器”。将这个聪明的“人造机器”应用到制造业，主要的作用就是使机器能够“达到甚至超过人类技工水平”，实现制造企业生产运营效率的提升。
“人工智能+制造”的“智能化”过程，与过去制造业追求“自动化”的过程有本质上的区别。“自动化”追求的是机器自动生产，本质是机器替代人，强调大规模的机器生产；而“智能化”追求的是机器的柔性生产，本质是“人机协同”，强调机器能够自主配合人的工作，自主适应环境变化。
“人工智能+制造”追求的不是简单粗暴的机器换人，而是将工业革命以来极度细化的工人流水线工作，拉回到“以人为本”的组织模式，让机器和人分别从事自己更擅长的事，机器承担更多重复、枯燥和危险的工作，人类承担更多创造性的工作。
制造业是一个高度复杂的产业，一件产品少则有数十种原料投入，多则由数百万零部件构成；生产同一个产品，不同企业具有不同的生产工艺、生产设备和零部件投入。由于生产工艺不同、设备接口不同、数据格式不同，不但会造成供应链上下游的数字化连接困难重重，而且每个企业的数字化改造都要另起炉灶，费时费力。通过建立一个遵循共同标准、通用性更强、即插即用的工业互联网平台，可以解决“人工智能+制造”过程中的上述问题。工业互联网平台为制造业提供通用的算力（工业云计算和边缘计算）、算据（工业大数据）和算法能力（工业人工智能），从而推动整个产业的转型升级。
目前“人工智能+制造”的典型方向主要有三类：一是智能生产，实现生产设备、价值链、供应链的数字化连接和高度协同，使生产系统具备敏捷感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升等能力，全面提升生产效率。二是智能产品，通过云端连接或将训练好的人工智能系统封装到硬件中等方式，赋予产品智能化响应外界变化和用户需求的能力。三是智能服务，实时监测产品状态和响应用户需求，提供以租代售、按时计费、远程诊断、故障预测、远程维修、一体化解决方案等增值服务，实现制造企业从提供产品向提供“产品+服务”的转变。
总之，通过“人工智能+制造”实现高水平的人机协同，能够推动制造业的质量变革、效率变革、动力变革，为人类创造更美好的生活。
来源：经济日报
系列自媒体
我们该如何应对人工智能带来的伦理挑战
返回基金会动态列表>我们该如何应对人工智能带来的伦理挑战？作为第四次科技革命和产业变革的重要推动力量，人工智能技术正以一种迅猛发展的态势，推动社会生产力水平的整体跃升。然而，人工智能在为经济发展与社会进步带来重大发展机遇的同时，也会带来一系列伦理风险和挑战。
人工智能的广泛应用对人类社会的不同领域的伦理存在有什么影响？
我们应该制定什么政策来前瞻性地应对人工智能可能带来的伦理挑战？
2022年4月25日，中国发展研究基金会《人工智能时代的伦理：关系视角的审视》报告发布会线上举办，中国发展研究基金会副秘书长俞建拖介绍报告主要内容，多名相关专家学者以报告为基础，围绕上述议题展开深入探讨。
人工智能的伦理影响
《人工智能时代的伦理：关系视角的审视》（下称“报告”）从关系论视角出发，对人类智能、社会与伦理进行概述，解读关系论下人工智能伦理讨论框架，同时从市场经济、家庭、一般社会、国家和社会、国际关系、人与自然六方面分析人工智能的伦理影响，并在此基础上提出面向未来人工智能伦理发展的建议。
报告指出，人工智能在经济社会生活中的全面渗入有助于促进个人和组织的赋能，促进弱势群体的社会参与，扩展人的机会空间和自由，促进经济的繁荣，减少绝对贫困和剥夺，这些可以视为伦理增益。但是，人工智能的使用可能也会带来一系列伦理风险和挑战，包括失控风险、恶意使用、适应性风险、认知风险等，这些风险在不同的领域有不同的表现。
市场经济方面，人工智能在改善劳工工作环境、维护人的尊严、促进人力资本积累和经济繁荣等方面有积极作用，但同时也存在垄断、过度榨取消费者剩余、劳动力替代、阶层分化和固化等问题，并有可能深刻影响市场经济中的雇佣关系、竞争关系、合作模式、所有关系（所有权）以及相关的伦理规范。
家庭关系方面，人工智能的积极成果是使得一些家庭成员得以被解放，从而可以从事对家庭福祉更有益的事，但功能的疏解可能会使家庭成员之间的关系更加疏远、联系更松散。
随着社会需求的多样化，可能会出现人工智能扮演家庭成员角色的需求，如人工智能儿童、人工智能伴侣、人工智能长辈等，当人工智能开始介入家庭内部人际关系，原来用来规范人类家庭成员的伦理很难再直接适用，而且关系身份的传递也可能导致认知上的混乱。
社会伦理关系方面，一方面，人工智能广泛使用，可能会根本上重塑组织性互动，比如学校作为最重要的伦理再生产组织的教学理念、教学内容、教学方式也有可能发生重要变化。
而在一般非组织性的社会活动中，人工智能的应用以及数据信息环境的改变，社会可能更难在什么是真相和真实知识上达成共识，人们更容易陷入“信息茧房”，机器决策可能会产生“无用阶级”，“大数据+人工智能”对个人隐私侵犯也可能会逼迫人们采取面具化生存策略。
国家和社会层面，人工智能可以被广泛用于公共管理以及公共服务供给，使国家治理变得更加具有公平公正、民主参与、透明、负责任以及高效，促进国家的善治。
但是随着人工智能时代的到来以及虚拟生活方式的普遍流行，国家认同可能会被削弱，机器人税和普遍基本收入会被越来越多的考虑，但是也引发政府规模和权力的扩大，以及随之而来的政府与社会关系的调整，譬如公民对政府的高度依赖、政府社会监控的强化以及个人自由空间的压缩等。
来源：央视网
国际关系层面，人工智能正在成为大国竞争的胜负手和重要领域。从全球实现可持续发展目标的需求看，人工智能可以发挥重要的作用，但是地缘政治竞争的加剧可能会制约其潜能的发挥。人工智能在发达国家的开发和应用，也可能导致全球价值链发展趋势被重置，导致发展中国家被边缘化以及对发达国家的依附。
人工智能在军事领域的应用，包括智能武器的开发与部署、智能军事决策系统、非常规智能战争等，可能会引发军事战略的根本性变革，给国际秩序带来巨大的不确定性。
人与自然关系方面，人工智能的发展对提高资源的利用效率和减少攫取、减少对环境的破坏、更好地顺应和应对自然界挑战具有重要的意义。但是人工智能的发展也可能助长人类创造的雄心，特别是人工智能在生物改造领域的应用，对既有生态体系的影响具有很大的不确定性。
真知灼见：如何应对人工智能可能带来的伦理挑战？
来源：央视网
报告发布会上，北京大学哲学系教授何怀宏指出人工智能是一种区别于传统人造物的机器，其能力对人类而言还有很多未被发掘的部分，我们应该进一步思考人和人工智能这一特殊关系，思考如何促进人工智能发展、人工智能如何给人类赋能、如何深入具体地将人工智能运用到各个领域、以及人工智能的运用会带来哪些新的问题。
中国社会科学院哲学所科技哲学研究员、中国社会科学院科学技术和社会研究中心主任段伟文探讨了人工智能伦理治理的主体问题。他指出，当前实践人工智能领域的伦理规范主要是以科技公司为主体，政府也应积极的参与到该领域的伦理治理中，扮演积极的角色，更加灵活地进行适应性治理。
暨南大学教授、海国图智研究院院长陈定定认为当前社会的主要问题是伦理规范泛滥和冲突，应该建立一个通用的、全面的人工智能伦理规范。
武汉大学计算机学院教授、卓尔智联研究院执行院长蔡恒进指出，未来三五年内人工智能会有重大突破，元宇宙和Web3.0可以看作是人工智能的重要进展。在Web3.0时代，个体、企业、国家将会成为机器节点并融合为超级智能，这有可能会对社会伦理关系产生影响。
北京大学法学院副教授、北京大学法律人工智能研究中心副主任江溯指出，随着智能性技术广泛使用，社会可能会慢慢变成“全景敞视监狱”，个人的自由空间可能会被压缩。我们应该在法律领域探讨相关问题，研判人工智能应用的法律限度并加以约束。
人工智能何以促进未来教育发展
原标题：人工智能何以促进未来教育发展自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。
人工智能凸显创新人才发展挑战
作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。
人工智能催生新的知识生产方式
在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。
人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能
人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。
人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级
人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。
人工智能关乎强国战略目标实现
教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。
教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。
（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）
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