人工智能与5G的结合会带来哪些变化?
今年6月，国家工信部发放了4家5G牌照，中国成为继韩国、美国、瑞士、英国之后，第五个宣布5G商用的国家，跻身5G第一梯队！这波操作超出了很多人的预期，连高通CEO史蒂夫·莫伦科普夫都感叹：“中国的5G部署非常惊人，以往的新科技浪潮，都是由美日韩这些国家引领，中国会晚个5年甚至10年……但5G时代，中国第一年就跟上了步伐推出。”
5G来势汹汹，好在我们跟上了时代的脚步。5G和AI（人工智能），两者都是能够改变时代的颠覆性技术，它们碰撞到一起会激荡出什么火花？又会给哪些行业带来新变化？本期前瞻经济学人“明知故问”栏目重点聚焦。
人工智能是数字发展的新引擎，随着AI技术和行业融合，再加上5G带来的新机遇，新一轮的发展势必会给各行各业带来很多新机会，或将有更多新行业、新企业冒出来，也会有更多企业成为独角兽企业。
根据华为发布的消息，5G产业十大应用场景包含了：云VR/AR、智慧城市、智慧能源、无线家庭娱乐、无线医疗、联网无人机、智能制造、社交网络、车联网、个人AI辅助。
华为发布的5G产业十大应用场景
围绕本期话题，前瞻经济学人邀请到云智声联合创始人&副总裁康恒，为我们做了进一步的阐述，5G和人工智能的结合有哪些重要意义，也从其他几位行业人士了解到，5G和AI的结合将具体为哪些行业带来新机会。
“5G的优点主要是带宽更大，延迟更低，支持更多设备这三方面。对物联网来说，这三方面都是重要支撑。有的物联网产品对带宽的要求更高，有的对延迟要求更高，比如VR、AR、大视频、自动驾驶等。5G本身是物联网设计，但人工智能事实上也得到了5G的支撑。人工智能需要算力、数据，数据就需要更大的带宽，更短的响应时间，然后各种传感器多维度进行输入，所以5G的到来能更好服务数据，更好地推动人工智能的发展。”
——云知声联合创始人&副总裁康恒
“我比较看好远程控制以及VR，比如说VR现在遇到最大的问题是终端设备很贵，或者说移动性很差，这些很大程度上是我们现有的终端能力、边缘计算能力不足或延迟性导致的体验差。我觉得5G的一些特点正好能解决现在这种行业面临的问题。还有比如说像远程控制方面有很多涉及危险行业，比如采矿、电力，如果工作人员到场的话会有很多危险，通过5G的低时延和高可靠可以帮助他们远程操控高危险的工作，这可能是5G未来的应用方向。”
——众盟数据智慧系列产品负责人李晓刚
“5G的本质是把带宽流量质变了，我们以前用的3G、4G是一车道，现在5G是几十车道。AI其实就是算法、算力、大数据，5G对算法的帮助性不大，但是对数据的帮助性非常大。我看好的是无人驾驶、智慧城市、医疗。5G和AI的结合是混入的，我们现在最大要提升的是视觉方面，包括AI视觉能走出来的头部企业，有7个是在安防，安防是人脸、人行上的跟踪，它对带宽的要求非常大，5G就能解决。这个能力的提升会提升我们很多应用点，以前不敢想象的事情现在敢想象了。”
——小胖机器人董事长&CEO魏然
“首先5G带来的改变是什么呢？其实是速度，是人工智能大脑去运转图像和视频的速度。结合场景来看，所有跟图像、视觉的数据场景会带来非常大的改变。就拿一个场景来说，我们看到每一张照片和每一个人物的时候，我们就知道它是什么样的标签。AR的改变，也会直接影响到实际的场景，想象空间非常大。因为中国已经过去了黄金互联网的十年，大家可以通过手机连接万物，看到很多的信息，未来可能很多线下虚拟的场景和线上的互动，都需要高强的运算能力，包括5G的技术去实现。”
——SocialFace创始人兼首席执行官柴舸洋
“从我们行业角度来谈谈，5G对我们的帮助也很大。我们现在做工业视觉，尤其是在流水线形式上，一个工控机要带十几个摄像头，高清图像一张得几兆，甚至是几十兆，目前只能用有效的方式才能实时传到工控机里。系统上的传输路线长、接口多，有时候系统就不稳定，一个工控机最多能插15个网口，这也限制了人工智能在工业视觉方面的落地。如果将来5G可以通用，我们这个问题就解决了，5G的实现，也会对我们的机器视觉技术在工业落地起到非常大的促进作用。”
——精锐视觉董事长&CEO孔庆杰
从几位行业专业人士的阐述来看，5G一旦得到应用并大规模普及，对社会意义重大。目前，信息科技由移动互联向万物互联转变，但受制于无线通信技术的限制，导致物联网并没有规模化应用，当5G商用后，万物互联将成为可能。那么，5G目前的发展现状和趋势是怎么样的呢？
5G对全球GDP的贡献达2.1万亿美元
在2020–2035年期间，IHSMarkit预测，全球实际GDP将以2.9%的年平均增长率增长，其中5G将贡献0.2%的增长。从2020年到2035年，5G为年度GDP创造的年度净值贡献达2.1万亿美元，这个数字相当于印度目前的GDP——印度目前是全球第七大经济体。
5G全球竞争：中美并列第一，韩国居第三
根据IHS预测，美国、中国、日本、德国、韩国、英国和法国七个国家将处于5G发展的前沿。而美国和中国有望在本研究跨越的16年间主导5G研发与资本性支出，两国将分别投入1.2万亿美元和1.1万亿美元。IHSMarkit预计，美国的投入将约占全球5G投入的28%，中国紧随其后将约占24%。
根据美国无线通信和互联网协会（CTIA）2019年4月3日发布的最新《全球5G竞赛》报告显示，得益于美国运营商和政府官员迅速采取行动，美国2018年在5G准备就绪方面领先于韩国，从上年的第三名升至与中国并列第一。其次是韩国，日本、英国和意大利。此外，预计到2019年底，美国将有92个5G商业部署计划，韩国为48个，英国16个。
中国5G产业经济产出
根据中国信通院研究数据，按照2020年5G正式商用算起，预计当年将带动约4840亿元的直接产出，2025年、2030年将分别增长到3.3万亿元、6.3万亿元，十年间的年均复合增长率为29%。在间接产出方面，2020年、2025年和2030年，5G将分别带动1.2万亿、6.3万亿和10.6万亿元的间接经济产出，年均复合增长率达到24%。此外，预计2030年5G将带动超过800万人就业，主要来自于电信运营和互联网服务企业创造的就业机会。
全球5G专利中国阵营占首位
截至2019年5月底，全球5G标准的专利声明量超过1000件的企业有华为、诺基亚、LG、爱立信、三星、高通和中兴。其中，华为以1970件5G声明专利排名第一，占比达17%;此外，中兴以1029件专利排名第6，占比9%;大唐以543件专利声明排名第9，占比5%。中国三家企业的专利声明总量为3542件，占总声明量的30.3%，中国5G研发处于全球公认的领先梯队。
中国5G终端占据半壁江山
经历过去的几次通信网络升级换代后，通信设备商格局从原来的十余家，变成目前的五家：华为、爱立信、新诺基亚、中兴通讯和三星。我国的华为、中兴已占据了全球通信设备的半壁江山，另外大唐也有迎头赶上之势，中国设备商未来有望引领全球5G发展。
中国5G初期的发展重点是增强移动宽带业务，但新应用对运营商营收的贡献还存在不确定性;此外，企业市场需要依赖于更广泛的网络部署和5G生态系统的更高成熟度，特别是基于5G的高可靠和低时延能力的创新型应用。
若5G要满足长期多样化的服务需求，还需要不断技术创新。从长远来看，5G技术将面临着挑战。行业在把握发展窗口、加快产业化进程的同时，也需加强国际合作，共享全球发展红利。
麦肯锡报告：到2030年，自动化和人工智能的发展将对就业产生怎样的影响
授权转载自将门创投（ID：thejiangmen）
人工智能和自动化的动力推动着历史的车轮滚滚向前，未来充满期待！但技术的变革对社会特别是就业方面将会带来剧烈的冲击。未来的就业市场将会如何？职业的更替和新生将会如何？麦肯锡的这份报告将会为我们展示详尽的图景。
技术的蓬勃发展让我们生活的世界充满了无限的可能和希望，从自动驾驶汽车到医学影像AI，从用户推荐系统到个性化定制服务，这一切的技术在促进生产力的同时也提高了我们的生活质量。但随之而来的却是技术进步不得不面临的挑战和时代阵痛，一系列人类工作必然会被自动化取代，如何妥善解决这一问题将会是我们社会面的主要课题。
麦肯锡的报告研究了多个行业的工作性质和技术的发展状况，详细阐述了在2030年就业和劳动力市场的变化。报告发现劳动力市场将会发生巨大的变迁，从劳动技能到薪资水平，将会比历史上的农业向工业、制造业向服务业的变迁来的更为汹涌。报告将主要在以下几个方面展开：
1.自动化将为就业带来怎样的影响；
2.新的就业场景将会源于何处？
3.未来工作机会的供给量是否充足？
4.自动化对于劳动技能和薪酬意味着什么？
5.我们将如何面对即将到来的劳动力大转移？
1.自动化对就业带来的影响
先前的研究表明，目前的技术理论上可以代替一半的人类有偿工作，但只有很少的一部分工作，大约5%的可以完全被自动化技术代替。然而事实上其实有60%的职业（至少1/3）面临着被技术替代的可能性，这意味着大量的行业和工作者面临着重新择业的挑战。
虽然技术的可行性是十分重要的因素，但在这个过程中还有很多因素影响着自动化的进程和波及范围，包括研发和部署的费用、劳动力市场状况、自动化带来的资本增益以及监管和社会的接受度等等。综合考虑这些因素后，报告指出到2030年，依据行业的不同将会有0~30%的工作被自动化取代，这取决于自动化的速度的幅度。同时不同的国家结果大不相同，这也反应了目前各国的劳动力现状和薪资水平。
自动化对不同行业的潜在影响各不相同。其中受到影响最大的是在固定场景中的物理操作，包括机械加工、准备快餐等等。
数据的收集和处理同样也是两个能被机器很好完成的领域，这使得一大类的工作面临着替代，包括抵押贷款审核、辅助的法律工作、会计和办公室行政工作等。
但需要注意的是，虽然这些行业会被自动化代替，但就业率并不会下降，因为这些行业中将会有新的工作等待着人们完成。
对于管理人员、应用技术专家和社会工作者来说，自动化对于他们的影响很小，因为这些领域机器的能力还远达不到人类的水平。
对于在复杂多变不可预知的环境中的工作来说，自动化在2030年代替这些工作的可能性很小，包括园丁、管道维修和家政/老年护理等工作。这主要是由于这些方面的技术难于自动化并且人工薪资较低，对于企业没有商业动力去推进。
2.新的工作将会在哪些场景中出现？
将要被自动化替代的工作可以很容易的识别出来，但新的工作机会却因为行业和区域的不同而各异。这份报告中预测了在自动化下会出现的新工作机会，通过目前的投资和发展趋势来对各地进行预测。
收入和消费增加（新兴经济体尤其明显）报告估计全球范围内在2015-2030年间将会有23万亿美元的消费增长，而这主要来自于新兴经济体的消费者群体。这一消费增加的趋势不仅会影响消费进口国家，同样影响着消费出口的国家。预计全球范围内会新增2.5-2.8亿与消费品增长相关的工作机会，同时还会有5000-8000万的工作需求会来源于高水平教育和医疗方面的发展。
老龄化社会全球范围内的老龄化程度加剧将会带来消费模式的变化，特别是在健康和个人护理等层面上的消费增加，这将创造一大批的就业岗位，包括医护人员和健康专家、家庭保健、急救和个人为健康服务等。全球范围内预计将新增5000万到8500万相关的工作机会。
技术的研发和部署与新技术的研发和部署相关的工作同样也会增加。技术方面的投入将会增加50%以上，其中一半将会集中于信息产业。从业人员将会少于健康和建筑业，但薪资将会更高。这一领域将会新增2000万到5000万个就业岗位。根据对于目前趋势的观察和分析，报告同时指出了未来在国家、企业和个人的层面上将会产生新工作的方面。
基础设施和建筑方面的投资为了弥补基础设施和住房短缺，建筑业和基建将会有更多的劳动需求。预计将会有8000万的新增岗位，如果保持目前的投资增速将会产生2亿的就业市场，包括建筑师、工程师、电功、木工和手艺人，同时也包括建筑工人。
在可再生能源、高能效和气候变化方面的投资。在可再生能源、能效技术和缓解温室效应方面的投资将会拉动一系列就业需求，包括制造业、建筑业和安装施工行业。将会产生1000-2000万的新增就业机会。
家政工作的市场化未来将目前无薪的家务等工作进行市场化发展。目前在发达国家这一普遍的趋势使得女性的劳动参与率提高，同时加速了这一趋势。预计将会有5000-9000万就业机会，包括幼儿早教和家庭杂物等工作。
综上所述，在自动化浪潮下将持续增加的工作需求来自于以下一些方面：
健康护理专业技能；
工程师、科学家、分析师和高级会计师；
IT和技术专家；
很难被机器代替的高级管理人员；
教育人员，特别是新兴经济体的儿童教育
创造性工作，包括艺术家，演员等；
建筑业，基建和房屋；
复杂环境中的手工和服务业。
即将到来的劳动力转移将会十分巨大。无论新工作的产生还是自动化造成的失业都意味着将会有许多人需要进行职业转换，并学习新的工作技能。这将会以前所未有的规模发生，从美国到欧洲，以及最近的中国。
根据中位数预计全球范围内到2030年将会有4-8亿人在自动化中失去工作，新的工作同时也会不断出现。但人们需要学习新的技能来适应新的工作，在所有失业人群中预计会有0.75到3.75亿人将接受新的技能培训以获取新的工作。
在绝对程度上，中国需要面临最大的职业转换，接近1亿劳动力需要改变现有的工作。但与25年前中国亿万人口从农业转移出来相比，这次的趋势没有上次剧烈。
对于发达国家来说，这一比例就相当高，美国和德国接近1/3，日本则接近一半。
3.未来会有足够的工作吗？
人们日益担心着未来是否会有足够的工作机会，但历史经验表明劳动力市场可以适应技术突变带来的变化，只不过在薪酬水平上产生了影响。
报告从两个方面分析了这个问题，一方面是基于自动化和新工作需求的有限变量模型；另一个则从宏观经济模型与动力学因素的相互作用出发进行研究。
如果历史可依的话，预计在2030年将会有8-9%的新工作在新行业被创造出来。分析表明只要保证足够的经济增长率和投资水平，就业就能够得到充分的保证。
而我们真正需要面对的是如何保证转换行业的劳动力得到必要的职业培训和支持保障，如果国家处理不好将会造成失业率上升和经济衰退。
同时新工作出现的幅度和收到自动化的影响因国家而异，主要取决于以下四个方面的因素：
薪酬水平。高薪资水平使得自动化的需求旺盛，然而低工资水平国家也同样会被影响。如果企业利用自动化提升了产品质量和产量同样也会降低劳动力的需求
需求增长。经济增长是就业增长的源泉，经济增长缓慢或者停滞那么新增工作机会就少。而经济增长强劲、生产力和创新发达的国家将会创造更多的工作岗位。
人口结构。像印度一样劳动力迅速增长的国家将会享受到人口红利助推GDP的增长。如果像日本一样，国家面临劳动力短缺则GDP增速会下降，只能通过生产力提高来促进经济。
经济成分。自动化的潜力会折射出国家的经济结构和每一个经济部门的就业岗位。例如具有高度自动化潜力的日本，在制造业的自动化程度将会比美国高出很多。
自动化将会从各方面影响不同国家的发展。前述的四个方面展望了不同国家未来的劳动力市场状况。例如富裕的日本将会在2030年迎来经济减缓，并面临着新就业乏力和大部分工作将被自动化替代的现实（主要源于高薪资和经济结构）。
2030年，自动化对各国的影响影响随收入水平、薪资比率、人口统计和产业结构的统计变化图，图示中国将受到的影响。
到2030年，日本的劳动力也将减少四百万人。鉴于未来会不断进步的趋势，以及会有很多我们今天还无法想象的新岗位的出现，预计日本的就业大致可以趋于平衡。
到2030年，美国和德国也可能面临大量因自动化而消失的劳动力，但是他们预计由此创造出的新就业机将会更高。随着美国劳动力队伍不断壮大，创新也将带动新型职业和工作的大致平衡。而德国的劳动力到2030年将减少300万人，即使完全如趋势线所示，劳动力的需求也是足够多的。
另一个极端则是印度：一个快速发展的发展中国家，在未来15年内自动化潜力相对来讲是有限的，反映出了它的低工资率。但我们的分析发现，印度大部分职业类别仍预计会增长，这反映了其强劲的经济扩张潜力。不过到2030年，印度的劳动力预计将增长到1.38亿，约占30％。印度可以创造足够的新工作岗位来抵消自动化的影响，并通过在升级方案中进行投资来雇用这些新入场的劳动力。
中国和墨西哥的工资高于印度，因此可能会看到更多的自动化。中国经济仍然保持强劲增长，劳动力也将减少。像德国一样，未来中国的问题可能是工人短缺。而墨西哥未来经济扩张的预期速度较为缓和，而且可以从增加就业的就业机会和新职业的创新以及充分利用劳动力的规划中获益。
为了避免失业率上升，失业工人需要迅速重新就业。
为了模拟自动化对整体就业和工资的影响，我们使用了可以兼顾自动化和动态交互的经济影响的一般均衡模型。自动化对经济的影响至少表现在三个方面。大部分的注意力都集中在潜在的劳动力流失上。但是自动化也可能提高劳动生产率：企业只有这样做时才采用自动化，使他们能够用相同或更少的投入——材料、能源和劳动力投入等生产更多或更高质量的产出。第三个影响是自动化提高了对经济的投资，缩短了GDP的短期增长。我们对这三种效果分别进行了建模。根据历史数据，我们也为失业人员找到新工作的速度创造了不同的情景。
结果显示，几乎所有情况下，我们报告的六个重点国家：中国、德国、印度、日本、墨西哥和美国到2030年都有可能达到或接近充分就业。这个模型也说明了快速重新雇用失业工人的重要性。如果失业工人能够在一年内重新就业，我们的模型显示了自动化将会提升整体经济：在短期和长期内，充分就业是保持不变的，工资增长比基准模型更快，生产率也更高。
然而，在一些流离失所的工人需要多年才能找到新工作的情况下，中短期失业率则会上升。劳动力市场随着时间的推移而调整，失业率下降，但平均工资增长放缓。在这些情况下，2030年的平均工资最终将低于基准模型，这可能会抑制总需求和长期增长。
4.自动化对于个人技能和工资意味着什么？
总的来说，目前日益增长的职业教育需求是比那些因自动化而失业的职业更高。在发达经济体中，目前只有需要中等或更低的教育的职业会从自动化中看到净衰退，而那些需要大学学位和更高学历的职业也在增长。
在印度和其他新兴经济体，我们发现所有教育水平的劳动力大的需求都在增加，需要中等教育的职业新增就业人数最多，但就业岗位增长速度最快的是目前需要大学或高等学历的职业。
未来的员工将花更多的时间在那些机器不太有能力的活动上，比如管理人员、应用专业知识和与他人交流。他们将花费更少的时间在可预测的物理活动上，比如收集和处理数据，这些方面机器甚至已经超过了人类的能力。所以人所需的技能和能力也会改变，需要更多的社交和情感技能，以及更高级的认知能力，比如逻辑推理和创造力。
我们的分析显示，美国和其他发达经济体的大部分就业增长将处于工资分配的高端职位。目前工资水平较低的一些职业，如护理助理和助教，也将增加，而广泛的中等收入职业将会有最大的就业下降。
收入两极分化可能仍会继续下去。政策的选择，如增加对基础设施、建筑和能源转型的投资，可能会帮助创造对中等收入岗位的额外需求，比如发达经济体下的建筑工人。在中国和印度这样的新兴经济体中，工资趋势的情况是截然不同的。我们的情况表明，随着这些经济体的发展，零售业销售人员和教师等中等收入的岗位将增长最多。这意味着他们的消费阶层在未来几十年将继续增长。
5.面对即将到来的劳动力转移，我们需要如何面对？
人工智能和自动化给用户和企业带来的好处，以及通过他们的生产力贡献带来的经济增长，都是毋容置疑的。它们不仅有助于创造就业机会的充满活力的经济体，而且还有助于创造经济盈余，使社会能够解决劳动力转移的问题，而这种转变无论如何都有可能发生。
面对我们所描述的工人转型的规模，我们当然应该充分迎接这些技术的发展，但也应解决它们所带来的劳动力转型和挑战。在许多国家，这可能需要马歇尔计划的一项举措，包括持续的投资、新的培训模式、缓解工人转型的方案，收入支持以及公私部门之间的合作等问题。
所有的社会都需要解决以下四个关键领域：
保持强劲的经济增长以支撑新的就业机会。维持强劲的总需求增长对支持新的就业机会至关重要，同时也支持新业务的形成和创新。确保充足总需求的财政和货币政策，以及对商业投资和创新的支持将是至关重要的。某些部门的针对性举措也可能有所帮助，例如增加对基础设施和能源转型的投资。
扩大和重新定位再就业培训以及劳动力技能的培养提高。在职业生涯中，提供职业再培训和让个人学习可销售的新技能将是一项关键的挑战，甚至对一些国家来说，这是最主要的挑战。职业生涯的再培训将变得越来越重要，因为这是成功的职业转变所需要的技能组合。企业可以在一些领域发挥带头作用，包括在职培训和为员工提供提升技能的机会。
提高商业和劳动力市场的活力和流动性。劳动力市场需要更大的流动性来管理我们预期的困难转变。这包括在发达经济体中恢复现已衰退的劳动力流动。通过匹配工人和寻找他们技能的企业，并为那些愿意接受他们的人提供过多的新工作机会，数字人才平台可以促进流动性。劳动力市场缺乏弹性的国家的政策制定者可以向那些解除管制的国家学习，比如德国，它将联邦失业机构变成了一个强有力的就业匹配实体。
为工人提供保障性收入和职业过渡期支持。收入支持和其他形式的过渡性支援来帮助失业工人找到有收入的工作是非常必要的。除了再培训，一系列的政策也可以帮助，包括失业保险、公共支援，以及在工作之间追踪的便携福利。这其中可能需要更长期的政策来补充工作收入，以支持总需求并确保社会公平。更全面的最低工资政策、普遍的基本收入，或与生产率增长挂钩的工资增长都是可能的解决办法。
政策制定者、商业领袖和个别工人都有建设性和重要的角色，以在顺利的劳动力过渡中发挥作用。历史告诉我们，世界各地的社会在面对巨大的挑战时，往往会为其公民的福祉挺身而出。
然而，在过去的几十年里，支持劳动力的投资和政策已经受到侵蚀。经济合作与发展组织(OECD)的大多数成员国的劳动力培训和支持方面的公共支出都在下降。教育模式在过去的100年内并没有发生根本性的变化。现在，扭转这些趋势至关重要，各国政府将劳动力转移和创造就业作为更为紧迫的优先事项。
在这个工作的角色和意义都开始转变的时代，我们都需要对未来生活的形态和价值保持创造性的设想。
处在最新前线的企业，将重新调整业务流程、重新评估人才战略和劳动力需求，仔细考量哪些个人是需要的，哪些可以重新部署到其他岗位上，以及需要哪些新的人才。许多公司发现，这既是他们的自我利益，也是他们社会责任的一部分——培训自己的员工，准备好迎接新世界的工作形态。
个人也需要为未来快速发展的工作做好准备。持续获取高速变化的世界所需的新技能，以及足够的敏感度，对自身的幸福和发展是至关重要的。对劳动力的需求是一直存在的，但需要人们重新考量的是对工作本质的认知，例如工作地点、方式以及如何将个人技能和天赋融合到工作的方方面面中。世界在不断变化发展，我们唯有紧跟时代的步伐才能在激荡的技术浪潮中处变不惊。
麦肯锡2030就业报告：
https://pan.baidu.com/s/1kVAFhFx
大数据文摘编辑部招人啦！！！
地处宇宙之心
和最聪明的脑袋一起玩耍
择个黄道吉日点击下方二维码加入我们~
往期精彩文章
点击图片阅读
联合国曝光AI杀手机器人，这可能是你见过最恐怖的视频
2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】人工智能将会对于人们的生活带来哪些影响
近两天又冒出了一个新词：新基建。何为新基建？
“新基建”主要指以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施，本质上是信息数字化的基础设施。
与过去传统的“铁路、公路、机场”等传统基建项目不同的是，新基建拥有更多富有科技内涵的产业，涵盖了“5G基建、大数据中心、人工智能、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩”等方面，代表着中国新经济高质量发展的新方向。
其实早在2018年底召开的中央经济工作会议上，就明确了5G、AI人工智能、工业互联网等“新型基础设施建设”的定位。由此可见，从新基建概念的逐步深入能看到，人工智能地位不俗。
随着科学技术的不断发展，人工智能技术越来越成熟，而且近几年来取得了广泛应用。从目前人工智能技术的发展趋势来看，未来人工智能对于人们生活的影响在以下几个方面有所体现：
1、生产效率大大提高
随着人工智能产品的大面积采用，其带来的高效便捷性将会使生产力水平大幅度提升，而且人工智能还将带来更多的可能性，未来，借助人工智能，人们或许会探索更多的商业模式。
而且人工智能还可以完成很多人们完成不了，或者一些高危险的生产活动，在确保生产效率的同时，降低人员伤害的风险。
2、传统行业受到冲击
由于人工智能逐步发展以及不断应用到我们生活的方方面面，人工智能对传统企业的冲击也逐渐显现出来。自从亚马逊在西雅图的无人商店出来之后，大多数零售商受到了冲击、智能机器人也取代了工厂里大部分工人、线上教育让一些线下培育机构损失惨重等等，而且随着技术的不断成熟，人工智能的应用也将越来越广泛，未来还将影响到更多的行业。
2、研发费用占比将逐渐提升
如今就是一个科技的时代，科学技术就是推动一个国家发展的动力，在当今社会，人工智能技术便是一股强大的推动力，各个国家都在大力发展人工智能，我国也不例外，并且出台了一系列政策，明确企业更多的资源将向研发领域倾斜。
但是，就目前来看，虽然人工智能技术未来的发展前景非常广阔，但是依然处在发展的初期，而且由于人工智能技术对于应用场景有较多的挑战，人工智能产品的全面应用还需要很长一段时间。在未来，研发费用的占比未来将持续攀升。
当前，国内诞生了诸如商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技等“AI四小龙”，还有海康威视、大华股份以及宇视科技（千方科技）安防三巨头，以及智能语音技术无可匹敌的科大讯飞，这些企业针对金融、医疗、安防、零售、智能翻译、自动驾驶等行业都了产生很大的影响。责任编辑；zl
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）
人工智能时代的工作变化、能力需求与培养
摘要：在人工智能时代，程序化工作和一部分非程序化工作将被人工智能取代，工作将向高度智慧化转移，劳动者的工作定位将发生升级方式、介入方式、前进方式、转移方式和集中方式等不同的变化。为了适应人工智能时代，要在学校教育和企业教育中注重提高受教育者的人工智能素养、培养创造性思维能力、社会交流能力以及环境应变能力。应对人工智能时代培养所需人才的关键措施包括：突出个性化培养理念；构建人工智能素养教育体系；实施问题导向及跨学科合作探讨的学习方式；利用人工智能技术提高学习效率。
关键词：人工智能；工作定位；能力需求；能力培养
基金项目：本文系中国社会科学院登峰战略企业管理优势学科建设项目、中国社会科学院京津冀协同发展智库研究课题的阶段性成果。
当前，我们正处在全面进入人工智能时代的过渡期，几乎所有领域都出现了装载有人工智能技术的机械设备。18世纪中期以来，人类历史上先后出现了蒸汽机、内燃机与马达、计算机与互联网技术。这些技术极大地改变了人类的生产生活方式，推动了人类社会的发展。可以说，人工智能是继三大技术之后的又一重大技术。况且，与以往技术不同，人工智能可以替代人的脑力劳动，这将大幅度地改变人们现有的工作内容，并要求人们拥有不同于以往的特殊能力。然而，关于如何界定人在人工智能时代的工作定位及所需能力、如何培养人工智能时代所需要的人才，是尚未解决的课题。目前，有研究围绕人工智能可能产生的就业影响，尤其是结构性失业风险以及社会经济对策等方面进行了分析（万昆，2019；陈明生，2019；王君等，2017；潘文轩，2018），也有研究对人工智能背景下职业教育体制改革与发展问题进行了探讨（南旭光，汪洋，2018；毛旭，张涛，2019；丁晨，2019），但深入到工作能力层面，从劳动者角度探究人工智能时代的人才培养问题的相关研究还较为少见。鉴于此，本文基于技术—工作—能力—培养的视角，结合前沿研究进行理论分析，阐明人工智能对工作业务的影响机制，明确人工智能时代的工作定位与能力需求，探讨能力培养的战略思路和关键方法。
一、人工智能时代的工作变化
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是指可以感应环境、做出行动，并获取最佳结果的合理主体（RationalAgent）（S.J.Russell，P.Norvig，2018）。感应环境、做出行动和获取最佳结果，属于人的智慧行为，而这些行为通过计算机程序（合理主体）被再现出来，就成为了人工智能。换言之，人工智能就是具有人类智慧的计算机系统。而在现实的工作环境中，人工智能的计算机系统又是与大量的感应器、超高速通信网、大数据收集分析装置、终端设备、机器手等组成更为复杂的系统来进行实际作业的，如机场出入境管理的人脸识别系统、汽车自动驾驶系统等。因此，可以说人工智能就是装载有可以模拟人类智慧行为的计算机程序的自动化设备。
现阶段的人工智能可以在一定程度上替代人完成识别、决策和操控方面的任务。在识别方面，人工智能可以进行信息判别、分类与检索，如从影像中发现癌变征兆；从音调语速中检测情绪；从图像中监控设备异常、天气异常、用户账号异常等。在决策方面，人工智能可以进行数值形式下的物象评估与匹配，如预测销售额、GDP指标、民意度、信用风险、病变风险；推断消费者爱好、产品推销时机；根据消费者爱好、习惯不同而推荐不同内容的商品广告等。在操控方面，人工智能可以进行表现生成、设计行动最佳化及作业自动化，如自动撰写新闻稿件、概括文章大意；设计项目路线图、商品标识、网页布局、药品成分、建筑物结构；优化游戏策略、送货路线、店铺布局；实施自动驾驶、客户咨询等。只要人规定好了计算机程序的信息处理目的和分析方式，人工智能就能准确无误地替代人工进行作业（安宅和人，2015）。
（一）工作变化的特征
人工智能时代工作变化的特征体现在以下三方面。
1.程序化工作被人工智能取代
所谓程序化工作，按照美国经济学家奥托（D.H.Autor）等的定义，是指变化少、可以按照事先规定的程序进行的工作（Autoretal，2003）。程序化工作又分为主要使用认知能力的程序—认知型工作和主要使用肢体能力的程序—肢体型工作。认知能力是指直觉、判断、想象、推理、决策、记忆、语言理解等能力；肢体能力是指体力。程序—认知型工作具有重复性、单一性、目的明确并且主要使用脑力等特点，如行政事务、会计工作。程序—肢体型工作虽然也有重复性、单一性、目的明确等特点，但主要使用体力，如流水线组装、仓库运输业务。由于程序化工作相对简单，易于编制成计算机程序，所以人工智能对人类劳动的替代，首先会从这些工作开始。例如，产品组装是按照作业标准反复实施同样内容的工作，而作业标准完全可以编制为计算机程序，所使用的设备以及动作也完全可以建立成模型，因此，产品组装就可以由人工智能来代替实施。再如，需要一定认知能力的会计业务，人工智能也可以通过扫描或接受电子信号等方式获取相关数据，而后根据规定程序进行分类、汇总等作业。因此，在人工智能时代程序化工作会呈现明显的减少趋势，以往的自动化设备，基本是替代体力劳动的蓝领劳动者，而人工智能将替代白领劳动者。英国剑桥大学学者弗雷（C.B.Frey）与奥斯本（M.Osborne）在2013年发表的报告中指出，美国在未来20年里将有47%的工作存在被替代的可能性，电话推销员、标题审查与摘要人员、手工缝纫工、技工、保险受理员、手表修理工、货物运输人员、税务代理员、照片处理工、会计助理、图书馆技术员、数据输入员等工作被取代的概率可高达99%（C.B.Frey，M.Osborne，2013）。日本经济新闻和英国金融时报2017年合作进行的调查显示，制造、餐饮、运输等23个产业的2000项工作中有超过3成的业务可能被替代，制造业被替代的比例是80.2%，包括焊接、组装、裁缝、制鞋等业务；餐饮业被替代的比例是68.5%，如客服、点餐、食材准备、餐桌与餐具摆放等业务；运输业被替代的比例是48.4%，包括车辆维修、飞机驾驶、运输信息提供等业务（ShotaroTani，2017）。这些研究表明，被取代概率高的工作基本上都是重复性、单一性、目的明确的程序化工作，其中不乏白领岗位的部分业务。
2.一部分非程序化工作被人工智能取代
相对于程序化工作，非程序化工作通常变化较大，难以按照事先规定的计划进行。这一工作又分为两类，一类是非程序—认知型工作，如科学研究、文学创作、作曲作画、经营管理、医疗诊断、诉讼辩护等；一类是非程序—肢体型工作，如烹饪、理疗、看护以及汽车驾驶等。非程序—认知型工作需要高层次的文化水平、分析能力和想象力，现阶段的人工智能还达不到完全替代的水平。烹饪、理疗、看护以及汽车驾驶等非程序—肢体型工作需要高度的人际间互动、灵敏的环境反应能力以及灵活的肢体动作，而这些要求现阶段的人工智能尚不能完全做到，所以这些工作基本上还需要人来承担。但随着人工智能技术的发展，人工智能在未来不仅会代替人做更多的程序化工作，而且有望将一部分非程序化工作纳入替代范围，如自动驾驶、行走助力、编制诉讼方案、作曲作画等（Autor，2015）。届时非程序化工作完全由人来完成的局面就会发生变化，进而带来业务重组，从以前由人承担所有业务变成由人工智能和人共同分担业务，如影像诊断由人工智能完成，最终诊断由医生完成；围棋陪练由人工智能承担，棋艺解说由教练承担。
3.工作向高度智慧化转移
装载有人工智能的设备可以替代人的程序化工作，甚至部分非程序化工作，但现阶段人工智能仍有很大的局限性，如人工智能不能设定目标和规划未来、不能产生意识、不能对未曾有的变化作出反应、不能提出问题、不能设计分析框架、不能产生灵感、不具有常识判断力、不具有指挥人的领导能力（安宅和人，2015）。所以现阶段仍有四类工作是人工智能所无法替代的。一是高度创造性的思维工作。如通过综合分析各种知识归纳和提出新概念、通过多方面分析发现问题并提出解决方案、基于情感创造出文学艺术作品等。二是高度社会化的沟通工作。如包含理解、说服、交涉在内的工作，人际间交往与协同作业等。三是高度灵敏的肢体型工作。如演奏乐曲、表演舞蹈、高难度手工艺等。四是高度非程序化的工作。如看护、清扫工作。这些工作看似简单，但需要人根据知识、经验以及常识等对情境作出判断，如在清扫时对发现的废纸需要进行判断，确定它是重要笔记还是真正的废纸，而人工智能的扫地机是无法做到的（野口悠纪雄，2018）。但即使如此，现在几乎所有领域中都在使用人工智能，并且人工智能的工作领域还在不断扩展。在看护工作中，移动搀扶患者机器人已经开始出现；人工智能已能够进行文学、绘画及音乐的初步创作，人与人工智能协同作业的状态已成为普遍现象。在这种状态下，人的工作内涵必然要向高度智慧化转移。
（二）人机关系与工作定位
在刚开始引进人工智能的生产过程中，人仍是作业的主体，人工智能起辅助性和支持性作用。人工智能辅助人进行数据和信息处理方面的业务，支持人做一些复杂的、技术性的工作，从事需要肢体劳动的、程序化的操作，但对于需要高度认知能力的工作，如推理与决策，以及需要与人沟通的工作，如协调、开发与咨询、沟通与互动，人工智能的贡献相对较少，但这种情况将会发生改变。世界经济论坛《职业前景报告2018》发表了2018年人与设备的工作时间占比值和2022年人与设备的工作时间占比的预测值（见表1）。对于所有业务，2022年设备的工作时间占总工作时间的比值会增加，其中设备在信息和数据处理、探索和获取业务信息的工作时间占比将超过人的工作时间。在行政、肢体的程序化任务、识别和评估业务信息、执行复杂技术任务中，设备的工作时间占比也将超过四成。即使在推理与决策以及沟通与互动这样原本主要由人来完成的业务中，设备的工作时间也将提高三成左右。因此，未来人工智能不仅能在生产过程中起辅助、支持的作用，而且在一些业务中将会作为“数字劳动力”发挥主导作用。进而言之，在人工智能时代，智能设备将越来越多地替代人的劳动，人机协作的关系将越来越显著。
表12018年、2022年人与设备的工作时间占比值单位：%
资料来源：作者根据世界经济论坛《职业前景报告2018》整理。
在人工智能时代，一些职业及一些工作被替代是不可避免的趋势，因此劳动者必须对职业及工作选择有清楚的认知。美国管理学学者达文波特（T.H.Davenport）和卡比（J.Kirby）认为，人工智能时代劳动者的工作定位，即如何选择能实现自身价值的职业，有五种方式，分别为：一是升级方式，即提升管理素质和掌握超越计算机的大局思维，向高级管理岗位发展。这要求对经营系统有透彻的理解，并需要有充分的计算机知识与技能。随着人工智能质量的提高、数量的增加，高级管理岗位的事务性工作将被大幅度替代，因此升级到高级管理岗位的人数会比以往少；二是转移方式，即转移到不能程序化、结构化的工作领域。现阶段，人工智能设备尚不能完全替代人的劳动，因此工作流程中会保留一些人的岗位。但随着人工智能水平的提高，这些岗位也将逐渐被替代，因此，这些岗位的劳动者，要有充分的危机感；三是介入方式，即学习计算机的程序化决策过程，掌握监视和调整计算机功能的新型能力，以现场管理者的身份介入基本上由人工智能实施的作业过程中；四是集中方式，即以计算机程序尚未渗透到的领域为唯一标准来选择职业或工作。这种方式要求特殊、高超的人类智慧及技能，需要早期、长期训练，甚至需要天赋；五是前进方式，指与时俱进，加大学习力度，研究开发能改变当前领域工作效率的高水平智能机器（T.H.DavenportandJ.Kirby，2015）。从与人工智能的关系看，升级方式、介入方式和前进方式，都需要学习人工智能技术。对这些人群，国家应该对他们的学习进行资助。转移方式中劳动者没有学习新技术的欲望或能力，他们的收入可能会减少，就业也不稳定，国家应从就业政策角度进行援助。集中方式需要从中小学起通过个性化教育对这方面的人才进行培养。
二、人工智能时代的能力需求
随着人工智能在生产过程中的普遍应用，人在生产中的地位不断发生变化，大量程序化作业、甚至越来越多的非程序化作业都将由自动化设备实施，而人必须能够驾驭智能设备，发现和解决工作流程中的问题，对智能设备进行更新创造，从而使其更好地服务于人类社会。从劳动者角度看，必须具备符合人工智能时代所需要的能力，才能使自己的劳动付出变得更有价值；从企业角度看，具有符合人工智能时代能力的员工，是创造价值所不可缺少的人力资源，值得大力引进和培养；从社会角度看，劳动队伍和后备力量都具备符合人工智能时代要求的能力，就可以稳定就业，促进社会经济持续发展。关于能力，可以对有认知能力和社会情感能力的基础理论进行研究。为了探讨能力与社会需求的关系，能力被分成诸多子能力，以验证与不同技术条件的适配性。在解析这些研究之后，笔者将提出符合人工智能时代要求的能力要件，以便为理论研究和政策决策提供参考。
（一）能力的两个方面
理论上看，人的能力一般包含两个方面。一个方面被称为认知能力，另一个方面是非认知能力。其中关于非认知能力有着几种不同的命名，如社会情感能力、软能力、社会能力、人格特质、性格（Heckman，Kautz，2012）。以下将沿用经济合作与发展组织（OECD）（2015）的表述样式，用“社会情感能力”来表示非认知能力。该研究认为，认知是关于获取和应用知识经验的过程，而认知能力就是所有与获取和应用知识经验有关的能力。认识能力有三个层次：第一层是基本能力，如模式识别、计算和记忆；第二层是获取能力，如检索、分类和解释；第三层是应用能力，如思考、推理和概念化。这三层能力的复杂程度从低到高、依次递进。与认知能力不同的是，社会情感能力是对目标实现、社会协作和情感控制产生影响的人格特征。例如，目标实现方面的忍耐、自律、意愿；社会协作方面的沟通、开放、体贴；情感控制方面的自尊、灵活、自信等。
在实际中，人是认知能力和社会情感能力的载体。换言之，这两种能力在人的身体中同时存在，相互影响、相互作用，形成了人的脑力活动和肢体行为。例如，批判性思考就是两种能力合二为一的结果。批判性思考既有认知能力的特点，即能够客观地进行逻辑推理，严守成本收益原则，冷静地进行战略分析。同时，因为批判性思考的对象是现实中的新问题，仅仅依靠过去的经验和教科书手法是不够的，还必须对新现象持有开放心态，根据具体情况，灵活改变思路和行动，而这些特点正是社会情感能力范畴的内容（池迫浩子，宫本晃司，2015）。
（二）能力需求变化与预测
技术进步使得工作环境发生变化，对劳动者的能力需求也出现了新变化。20世纪70年代以来，以大型计算机、电脑终端和互联网为代表的信息通信技术迅速发展，制造业以及服务业的生产过程大为改观，这使得对劳动者的社会情感能力的需求显著提高（Deming，2015）。在1980-2012年间，需要高度社会情感能力的职业就业人数占美国所有就业人数的比例增长了近12个百分点，而只需要认知能力的职业就业人数占比减少了3个百分点。另外，需要高度社会情感能力的职业的工资增长也比其他职业更快，并且2000年以后的增幅大于2000年之前。这是因为生产过程自动化，岗位任务重组，人员重新分配，团队形式增加，而社会情感能力可以降低协调成本，加强不同作业领域的有效合作。
以数字技术为轴心的自动化设备的应用，不仅要求劳动者提高社会情感能力的水平，同时也要求其认知能力和社会情感能力综合水平的提高。维因伯格（Weinberger，2014）利用美国职业大典的数据，对1977-2002年间各职业就业人员具有的计算能力、人际能力以10阶段法进行了赋值，根据数值把职业分为了两类，一类是计算能力与人际能力赋值均高于5的职业，一类是两种能力中一方赋值高于5而另一方赋值低于5的职业。分析发现，两种能力赋值均高于5的职业的就业人数增加，仅一种能力赋值高于5的职业的就业人数减少。该研究还以1972年和1992年的高中3年级中的两个年级层为对象，考察了各层人群的高中数学成绩、领导经验和高中毕业7年后的工资之间的关系。结果表明，同时具有数学能力和领导经验的人的工资在增加，只有一方面能力的人的工资没有变化，不具有这两方面能力的人的工资在减少。这个结论揭示了能力间互补的重要性，即认知能力与社会情感能力，不是各自单独产生价值，而是相互组合（互补）来产生更大的价值。技术进步并没有否定人的任何一方面的能力，而是要求在提高各自水平的基础上达到新高度的互补。由此可以推论出，兼有两种能力的劳动者在以人工智能为轴心的新技术时代将为社会所需，他们的劳动价值会得到社会认可。
表22018年、2022年关键能力需求
资料来源：世界经济论坛《职业前景报告2018》。
以上的推论不仅在以往的数据研究中得到了验证，在近未来的预测研究中也得出了同样的结论。世界经济论坛的《职业前景报告2018》发表了313家跨国企业管理高层的调查数据，从中可以看出2022年需要的关键能力中，属于认知能力的有8个，分别是：分析性思考与创新，主动学习与战略性学习，创造性、独特性和主动性，技术设计与编程，批判性思考与分析，解决复杂问题，问题推理与构思，系统分析与评估。与2018年相比，技术设计与编程、系统分析与评估是新增项目，反映出人工智能时代对劳动者的数字技能的强烈需求，揭示了劳动力素质提高的方向。而领导力和社会影响、情绪性智商属于社会情感能力的范畴。这两个能力同时出现在2018年、2022年两个时间段里，由此可以说，社会情感能力在未来的人工智能技术环境中是不可缺少的。只要生产过程中有人的存在，只要市场及组织内部环境不断变化，就需要社会情感能力去发现问题、运用技术技能去解决问题从而实现劳动的价值。另一方面，包括脑力、肢体在内的基本认知能力的需求将会减少，如操作灵活性、持久性与准确性，视觉、听觉与说话，读、写、算等能力。一些基本操作能力的需求也会减少，如财务和物资资源管理、设备安装与维护、质量管理与安全管理等能力。这些能力基本用于实施程序化业务，其工作的操作标准简单明了，个人发挥创造性的空间较少，从能力层次看，虽然属于知识经验应用能力范畴，但处于低级层次。
世界经济论坛在2016年对人工智能时代的能力需求变化进行了探讨。当时的研究报告指出，高层次认知能力不仅在当时受到重视，而且在2020年对其的需要将会进一步增加。而对于与肢体相关的能力，专家大都认为其需求将会减少。尤其是设备维护、质量管理与安全管理等能力，2016年报告中还有五成的人认为需求会处于稳定状况（世界经济论坛，2016）。由于2016年、2018年的调查方式不同，因此不能对其进行严格的对比，但可以看到能力变化的趋势，即对高层次认知能力的需求一直处于增强趋势，而对设备安装与维护等低层次能力的需求则明显减弱，这反映出人工智能时代对能力的高层次化有着越来越强的需求。
巴克什（Bakhshi）等利用美国和英国数据预测了两国2030年各职业的就业增长和职业所需的能力（Bakhshietal，2017）。该研究中的职业能力包括120项。美英两国各职业最为重视的能力有15项（见表3）。从表3看，美国和英国总体情况类似。在美国，与人际交往有关的能力会越来越重要，这些能力包括指导、社交知觉/认识、协调、服务导向、主动倾听，以及相关知识，如心理学和人类学、教育和培训、治疗和咨询、哲学和神学。认知能力范畴中的应用能力也会越来越重要，如要求能够了解当前和未来形势并且能够做出行动规划（战略性学习）；能够了解新信息对当前和未来问题的解决与决策发挥影响（主动学习）；能够提出有关某个主题的许多想法（思想流利性）。在英国，有10项属于认知能力范畴中的应用能力，这些能力是判断和决策、思想流利性、主动学习、战略性学习、原创性、系统评价、推理、解决复杂问题、系统分析、批判性思考。在人工智能技术更为广泛应用的近未来，劳动者只有充分具备这些能力，才能够有效解决新环境中出现的新问题，并且能够有针对性地提出新想法，积极吸收新信息；能够识别社会技术系统的变化，了解社会技术系统各环节的互连和反馈关系并采取正确行动。另外，英国对于人际交往的能力也非常重视，这些能力包括指导、协调，以及相关知识，如教育和培训等。
表32030年美国、英国各职业中最重要的15项能力
资料来源：作者根据Bakhshi等（2017）整理。
2017年，日本人才咨询公司阿德卡（Adecco）对309家上市公司管理高层进行了抽样调查，收集到了两个时间点（调查时间点为2017年、人工智能普遍应用的2035年）对各种能力的需求程度。结果显示（见表4），2035年最需要的前10项重要能力中，5项为认知能力，包括创造性、分析性思考与抽象性思考、解决复杂问题、信息收集和解决简单问题。5项是社会情感能力，分别是人际关系、灵活性、挑战精神、领导力和积极性与主体性。2017年的前10项重要能力中，4项为认知能力，依次是分析性思考与抽象性思考、解决复杂问题、创造性和信息收集；6项是社会情感能力，如人际关系、积极性与主体性、挑战精神、团队工作与协调性、灵活性和目标实现意愿。从数量看，不论是2017年还是2035年，认知能力和社会情感能力的排名基本相当，表明无论什么时代，均衡能力结构都是必要的。从内容看，不论是2017年还是2035年，认知能力和社会情感能力的子项目基本相同，反映出企业能力需求具有一定的稳定性。从个别能力变化看，有两个突出现象，一个是认知能力中，创造性需求的大幅上升。这表明在人工智能时代企业将进行业务重组，要求员工在高价值工作领域创新工作方式和取得突破；另一个是社会情感能力中，对灵活性的需求有所提升。这反映出企业需要员工充分发挥主动性，去发现生产流程中的问题、发现新的社会需求，而不仅仅是执行指令。
表42017年、2035年最需要的前10项重要能力
资料来源：作者根据西村崇（2017）整理。
（三）符合时代要求的能力要件
综合以上研究，笔者认为，在人工智能时代，能力的首要内容应该是与人工智能有关的新知识、新技能。此外要在人工智能的学习与应用过程中提高社会情感能力，主要是指与人沟通的方法与相关知识。再者，劳动者的能力结构要向高层次升级，应重点发展高层次认知能力。具体概括为两个方向：一是应用人工智能技术创造新产品、新服务的能力，这里称作创造性思维能力；二是发现新问题和解决新问题的能力，这里称作环境应变能力，包括主动学习与战略性学习、解决复杂问题等。在人工智能时代，对于劳动者而言，重要的是使能力结构升级以符合技术发展需要，不仅认知能力要达到新水平，还要与工作方式变化相匹配，而且与人工智能技术互补的社会情感能力也要同步发展。鉴于此，人工智能时代的能力要件可归纳为以下四个方面。
1.人工智能知识
正如读、写、算是工业社会所必须的基本能力一样，对于要在人工智能技术条件下工作的劳动者而言，人工智能的基础知识是不可缺少的。这是以往时代所没有的全新的能力。所谓的人工智能知识，首先是数学知识。因为人工智能的基础就是数理模型，主要包括概率、统计、线形代数等内容；其次是数据科学，是在计算机上收集、解析数据的知识和技能，需要有数理和计算机语言知识，需要计算机操作能力。有了这两方面的知识，就可以形成关于人工智能的新技能：能够使用程序语言，利用既成模块，编制、操作或使用具有简单的感应、解析、反馈等智慧行为的自动化装备。劳动者掌握了人工智能的新技能，不仅可以理解新设备的基本机制，甚至可以研究更先进的人工智能、或利用人工智能来提高生产效率。根据领域、岗位、业务的不同，涉及人工智能的内容会有所不同。国家的教育、经济以及科技部门应该与企业联手设计内容、层次不同的教材，设定认知资格制度，作为评价人才的标杆。
2.社会交流能力
在人工智能时代，要创造新价值，人际或社会交流能力愈发显得重要。创造新产品、新服务及新的工作模式，意味着要对现状有充分的了解，利用人工智能对现状进行改变、重组。这需要周边很多人及社会的理解、帮助及合作。因此，在人工智能时代，人应该提高自身的社会交流能力，能简明扼要地说明目的，开诚布公地寻求理解与帮助，诚实守信地与人合作。社会交流能力的基础是情感，所以人在情绪、意志等方面的情商以及对于文化艺术的审美都非常重要。人工智能时代社会交流能力的特点，就是大量运用网络社交媒体、互联网等工具。这些工具有其便捷之处，但也存在虚假信息等伦理道德问题以及易受黑客攻击的脆弱性问题。社会交流能力与创造性思维能力一样，需要长时间的培养，需要社会氛围的支撑。社会交流能力的特殊之处在于它涉及性格，而性格有天生的因素。所以，在学校教育以及企业教育中，既要传授基本的交流方法，也要考虑个人性格中的天生因素，因人施教，调动有利因素，培养能够从社会中学习、有益于社会的人才。
3.创造性思维能力
人工智能技术使程序化的工作自动化，把人从单一循环、重度及危险的劳动中解放出来，给予人更多的时间，为人的创造性思维提供了更大的可能性。同时，人也必须发挥自己特有的创造性思维能力，才能在人工智能时代确立自身的存在价值。所谓创造性思维能力，是利用人工智能技术，结合自己所在的特定领域，去发现社会及市场需求，提出关于新产品、新服务以及新工作模式的能力。创造性思维能力包括抽象能力、综合能力和应用能力。抽象能力，就是能够概括出事物本质并发展成为概念的能力。借助抽象能力进行分析和推理，才会产生新的认识。综合能力，就是能够融会贯通，把不同领域的知识连接起来，进行整合、分析和再创造的能力。经济学家熊彼特认为，创新有五种形式，即产品创新、技术创新、原材料创新、市场创新和组织创新，它们无一不是生产要素间组合与创造的结果（约瑟夫·熊彼特，2016）。利用人工智能提出关于新产品、新服务以及新工作模式的设想，是对人工智能与其他知识进行融合与创造的过程，所以需要综合能力。应用能力，是能够把知识应用于解决现实问题，也就是解决问题的能力。其中的关键是有目的意识，能够发现问题，使创造性活动具有经济价值与社会意义。而这恰恰是人类特有的能力，无法用计算机程序再现。创造性思维能力，需要长时间的培养，从幼儿园到大学、甚至到就业之后都必须接受持续的教育或启发。同时，要在家庭教育、学校教育和社会上形成鼓励独创、容许差异的宽松氛围。
4.环境应变能力
环境应变能力，就是能够根据不同情境作出不同决策的能力。在人工智能时代留给人的工作基本上都是非程序化工作，它们不可事先预测，也无法编制操控指南，需要劳动者根据自身掌握的知识、经验、常识以及悟性来灵活行动。现阶段的人工智能可以通过大样本学习来增加经验和提高应变能力，但世界是复杂的，很多变化都带有偶然性，解决方案没有经验可循，这限制了样本数量，从而制约了人工智能应变能力的提高。与人工智能不同的是，人所特有的生命体的构造使得其对事物的理解在很多情况下只需要小样本学习和借助常识就可以完成（李开复，王咏刚，2017）。在以往的人才培养中，人们也注意到了环境应变能力，但人工智能时代的特殊之处在于劳动者要接触更为复杂的数字技术，而数字技术的进步日新月异，人们为了防止知识的陈腐化，要能够主动学习，因为仅仅靠教师或上级安排的在岗或离职学习完全不够，要根据自己的具体情况，不间断地吸取新知识。战略性学习，是具有前瞻性的、有长远目标的学习。这个长远目标，可以是对自己所在领域发展前景的预测、自我发展方向的判断，也可以是对企业战略的理解，提前着手学习新知识，当环境变化时就可以游刃有余地应对。人工智能时代的劳动者往往处于与自动化设备合作的作业环境中，生产过程中的故障不仅有硬件的问题，也有计算控制系统的问题，只有在对硬件、软件充分理解的基础上，才能解决现场工作中的复杂问题。总而言之，人工智能时代的环境应变能力，有其鲜明的时代要求，在学校教育和企业教育中必须使用有针对性的教学方法来培养有用人才。
以上归纳了符合人工智能时代要求的四个方面的能力，这四个方面的能力并不是独立存在的，它们之间有着不可分割的联系。人工智能知识是新时代劳动者能力的基础，有了它才能够驾驭自动化设备，进行新产品、新技术及新价值的创造。创造性思维是人工智能时代劳动者能力的核心，突出显示了人的智慧价值。而社会交流能力和环境应变能力则对人的气质或性格提出了新要求，要求处于人工智能时代的劳动者区别于越来越聪明的自动化设备，在纷繁复杂的社会和飞速变化的技术环境中发挥人的作用。
三、人工智能时代的劳动者能力培养
为了培养与人工智能时代相适应的人才，提高全社会的智慧水平，我们应该在理念、内容以及方式、手段上有所变革。
（一）突出个性化培养理念
在工业时代，大批量单品种生产是主流方式，为了提高效率实施机械化、专业化分工，产生了大量单一循环、目标明确的标准化工作岗位。企业将作业编成操作手册或计算机程序，要求劳动者达到按照手册或程序正确操作的能力标准。在这种体制下，劳动者和设备、产品一样都是标准化管理的对象，因此人才培养也是标准化的。体现在高等教育、职业教育及企业教育上，就是培养能够按照标准进行反复、简单作业的劳动者。教育方法基本上依靠大量、统一的习题，或反复练习。这样的理念与方法培养出来的学生或劳动者，只能做单纯的工作，其不仅在精度、速度方面要输给人工智能，并且会变得只能简单地对工作中的变化作出机械的反应，缺少发现问题、解决问题的能力，更谈不上创造新价值，而这种能力恰恰是人工智能时代的劳动者最需要的。因为程序化的工作都由人工智能完成，需要人来做的正是去发现工作系统的问题，不断地进行更新改进，提高生产效率，或者通过新思路、新方法创造新价值。因此，人工智能时代的人才培养，尤其要重视学习者的创造性思维能力，要在因材施教的理念下，充分发挥个人的潜在优势。
（二）构建人工智能素养教育体系
把人工智能教育贯穿小学、初高中、大学以及工作后的全部阶段，提高全社会的人工智能基本素养。目前，包括中国在内的主要国家都已经在小学及初高中开展计算机编程教育，在大学实施更为专业的人工智能教育。同时，针对在职者的相关教育也极为重要。这是因为人工智能技术对劳动的影响面越来越广泛，工作甚至职业变得愈发不确定，在职者要提前做好转业与转岗的准备。为了维持社会经济的可持续发展，国家应该就全社会、全生涯的人工智能素养教育制定战略规划，集结教育及各行业行政管理部门的力量，从资金、设备、师资、教材、技术资格认定、学习费用补助等诸方面制定具体措施。对于义务教育的中小学阶段，应该完善每个学校的信息网络，要使高速Wi-Fi网络覆盖全部校区，使每个学生都有自己专用的终端设备（电脑或平板电脑）。在教室等集体授课的场所，安装可以触屏输入、可以数据储存传递的电子黑板，在教学过程中使用人工智能设备。当前，教育界中能担任人工智能教学的教师人才十分欠缺。国家应该制定紧急行动计划，至少要在5年内填补中小学相关基础素养课程的空白，使每个学校至少有一名该学科的教师。教师的来源，可以直接从博士毕业生、企业的工程师等专业人才中招聘，可以不受教师资格的约束。在大学阶段，理工科要学习高度的人工智能技术，文科及美术、音乐等学科，也要开设人工智能专业课程，因为今后人工智能将在模拟人的艺术感受方面深入发展，需要既懂艺术又懂人工智能的人才。由于人工智能技术发展很快，要组织学术界和企业界的力量，及时更新课程，并且根据人在不同生涯阶段的特点编制有针对性的教材。应该利用大数据来补充劳动力市场信息系统并监控不断变化的技能需求，以适应所提供的课程与教材（OECD，2016）。要尽快设立国家人工智能技术资格认定制度，使学习成果能在社会上受到评价，提高学习者的学习积极性。对于在职人员的学习，应给予费用和时间上的支持。对于企业实施的员工培训，应该以减免培训费等激励政策给予扶持。
（三）实施问题导向及跨学科合作探讨的学习方式
创造性思维能力、社会交流能力的具体表现是能够利用人工智能技术解决现实问题，以及能够利用人工智能创造新产品、新服务与新工作模式。以往“满堂灌”的学习方式难以培养这些能力，今后应该加强问题导向及跨学科合作探讨方式的学习。所谓问题导向，就是有明确、真实并且具体的现实问题，解决这些问题是学习的目的。这需要企业与学校共同制订学习目标，引导学生进行社会实践。问题导向的学习方式，还需要学习材料具有现实性。数据要真实，设备及材料要先进，教材要能够反映前沿理论与实践。跨学科合作探讨学习包含四个方面，首先是跨学科的学习内容，即学生根据具体问题学习数学、统计、数据、人工智能以及物理、化学、生物、艺术等多学科知识，这需要打破以往文理分科的界限；其次是跨学科的学习成员，即打破以往班级学习约束，组成由不同专业背景学生构成的小组，尤其是大学阶段要尽可能采取这种办法；再次是小组学习方式，即在教师指导下以小组为中心进行讨论和得出解决方案。同时，要构筑互联网学习平台，教师与学生之间、学生与学生之间有充分的提问—反馈—讨论的渠道。跨学科合作探讨形式的学习方法，不仅有利于提高学习自主性和团队合作性，也有助于进行知识碰撞、知识整合和知识创造，从而提高综合能力和应用能力。
现阶段，包括中国在内的一些国家都在进行问题导向及跨学科合作探讨学习方式的实践，诞生了STEAM（Science，Technology，Engineering，Art，Mathematics）教育课程、问题/项目导向型教育课程（Problem/Project-BasedLearning：PBL）、创新思维课程等方法。但这些方式都处在发展过程中，需要专家和学者不断吸取有益经验对其进行改进。日本为了培养人工智能人才，制定了国家战略推行STEAM教育，并研究整理了具体案例，为各学校及企业提供参考材料。如日本某职业高中与企业合作，开展了STEAM教育课程。该课程的项目之一是设计使用便利的人工智能设备，推进智能化农业生产。项目分四个阶段进行。第一阶段引发学生对农业和机器人的兴趣，使用4个课时。教师启发学生考虑联系农业作业的实际需求，确定制作机器人的具体内容。企业技术专家介绍机器人控制语言，演示机器人的动作。学生进行讨论，得出关于制作方向的结论；第二阶段进行机器人控制与数学、物理等学科知识的应用，使用4个课时。具体任务有两个，一个是解剖分析现有农业机械，获得感性、基础认识，再使用控制语言设计机器人基本雏形，另一个是运用数学知识，探讨马达转速与机器人动作的关系，设计控制程序，制作马达。企业技术专家讲解高感度彩色感应器、图像识别等技术，联系物理知识，讲解关于摩擦作用的处理方法；第三阶段学习机器人开发的基本程序，使用4个课时。技术专家讲解现实社会中技术人员如何编写“产品规格书”、通用计算机语言、数据解析工具等，引导学生继续使用控制语言模块制作机器人；第四阶段进行总结和演示，使用4个课时。学生演示、讲解自己制作的机器人的特点以及与农业作业的关联。同时，教师引导学生梳理学习内容，激发今后学习机器人技能的兴趣（经济产业省，2019）。
（四）利用人工智能技术提高学习效率，增强学生的创造性思维能力、社会交流能力
现阶段的人工智能已经可以代替教师对学生进行辅导，提高学生的学习效率，如X-Tech、EdTech、LearnTech等技术。这些工具可以根据每个学生的实际情况，给出不同的学习指导方案，提高学习效率。有国外学校在教学中引进了人工智能系统，学生使用平板电脑阅读数学教材、做习题。人工智能系统收集所有学生的学习信息，包括答案、解题过程、速度、集中力、理解力等，在此基础上判断出每个学生的强、弱项，给出符合个人学习水平的阅读材料和习题，大大提高了学习效率。该学校利用人工智能对小学六年级学生进行了初中一年级上学期的数学课程教育，常规需要14周的学习内容仅用2周就完成了，并且学生们的考试成绩都超过了常规教育的平均点。如果能如此高效地接受知识，学生就可以把时间更多地用在联系实际的项目学习以及体育、艺术等活动上，强化学生创造力和社会交流能力的培养。如果说铅笔、笔记本、橡皮是传统必需的学习工具，那么当前与互联网无障碍连接的电子终端已经成为人工智能时代学习的必要工具。国家应该尽快完善义务教育、高中教育、大学教育和在职教育的电子化环境，引进人工智能设备，提高全社会的学习效率。
目前，人工智能正以前所未有的速度部分或完全替代人的劳动，社会生产率将会大大提高。我们必须精准理解人工智能对职业、劳动和能力的影响，从国家层面制定战略规划，运用市场经济杠杆和政策手段提高包括义务教育、高中教育、高等教育和在职教育在内的生涯教育的人工智能基本素养，维持社会经济的稳定发展。
参考文献
[1]陈明生.人工智能发展、劳动分类与结构性失业研究[J].经济学家，2019（10）：66-74.
[2]丁晨.从适应到引领：人工智能时代职业教育发展的机遇、挑战与出路[J].中国职业技术教育，2019（13）：53-59.
[3]李开复，王咏刚.人工智能[M].北京：文化发展出版社，2017.
[4]毛旭，张涛.人工智能与职业教育深度融合的促动因素、目标形态及路径选择[J].教育与职业，2019（24）：53-59.
[5]南旭光，汪洋.人工智能时代职业教育治理的限时挑战与路径选择[J].教育与职业，2018（18）：25-30.
[6]潘文轩.人工智能技术发展对就业的多重影响及应对措施[J].湖湘论坛，2018（4）：146-153.
[7][美]S.J.Russell，P.Norvig.人工智能：一种现代的方法（第3版）[M].殷建平，等译.北京：清华大学出版社，2018.
[8]王君，张于喆，张义博，等.人工智能等新技术进步影响就业的激励与对策[J].宏观经济研究，2017（10）：169-181.
[9]万昆.人工智能技术带来的就业风险及教育因应[J].广西社会科学，2019（6）：185-188.
[10][奥]约瑟夫·熊彼特.经济发展理论[M].何畏，等译.北京：商务印书馆，2016.
[11]安宅和人.人工知能はビジネスをどう変えるか[J].DiamondHarvardBusinessReview，2015（11）：43-58.
[12]池迫浩子,宮本晃司.家庭、学校、地域社会におけるスキルの育成：国際的エビデンスのまとめと日本の教育実践·研究に対する示唆[R/OL].2015-08-27.https://berd.benesse.jp/feature/focus/11-OECD/pdf/FSaES_20150827.pdf.
[13]経済産業省.“未来の教室”実証事業成果報告：ベジタリア株式会社[R/OL].2019-07-12.https://www.learning-innovation.go.jp/verify/z0044/.
[14]野口悠纪雄.AI入門講座[M].東京：東京堂出版，2018.[15]西村崇.AI時代に必要なスキルは「対人関係力」と「創造力」、アデコが調査報告[EB/OL].2017-05-17.https://xtech.nikkei.com/it/atcl/news/17/051701429/.
[16]D.H.Autor,L.F.Levy，R.J.Murnane.Theskillcontentofrecenttechnologicalchange：anempiricalexploration[J].QuarterlyJournalofEconomics，2003（4）：1279–1333．
[17]D.H.Autor.Whyaretherestillsomanyjobs？Thehistory andfutureofworkplaceautomation[J].JournalofEconomicPerspectives，2015（3）：3–30.
[18]H.Bakhshi，J.M.Downing，M.A.Osborneetal.Thefuture ofskills:employmentin2030[R/OL].2017-12-30.https://futureskills.pearson.com/research/assets/pdfs/technical-report.pdf.
[19]T.H.Davenport，J.Kirby.Beyondautomation[J].Harvard BusinessReview，2015（6）：59-65.
[20]D.J.Deming.Thegrowingimportanceofsocialskillsinthelabormarket[J].NBERWorkingPaper，2015：21473.
[21]C.B.Frey，M.A.Osborne.Thefutureofemployment:how susceptiblearejobstocomputerisation？[R].WorkingPaper，OxfordMartinProgrammeonTechnologyandEmployment，2013.
[22]J.J.Heckman，T.Kautz.Hardevidenceonsoftskills[J].LaborEconomics，2012：451-464.
[23]ShotaroTani.Isyourjobrobot-ready？Ourinteractive calculatorletsyoufindouthowthreatenedyouare[R/OL].2017-04-22.https://asia.nikkei.com/Economy/Is-your-job-robot-ready.
[24]C.J.Weinberger.Theincreasingcomplementaritybetweencognitiveandsocialskills[J].TheReviewofEconomicsandStatistics，2014（5）：849-861.
[25]WorldEconomicForum.Thefutureofjobs：employment，skillsandworkforcestrategyforthefourthindustrialre-volution[R/OL].2016-01-18.https://reports.weforum.org/future-of-jobs-2016/preface/.
[26]WorldEconomicForum.Thefutureofjobsreport2018：Centrefortheneweconomyandsociety[R/OL].2018-09-17.https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2018.
[27]OECD.Skillsforsocialprogress：thepowerofsocialand emotionalskills[R/OL].2015-12-30.OECDSkillsStudies，OECDPublishing，Paris，http：//dx.doi.org/10.1787/9789264226159-en.
[28]OECD.Skillsforadigitalworld[R/OL].2016-12-30.https://www.oecd.org/els/emp/Skills-for-a-Digital-World.pdf.
刘湘丽.人工智能时代的工作变化、能力需求与培养[J/OL].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2020(04):1-12[2020-05-20].https://doi.org/10.14100/j.cnki.65-1039/g4.20200518.001.