人工智能将对国际贸易产生变革性的影响 人工智能对国际贸易的影响报告总结

人工智能将对国际贸易产生变革性的影响

人工智能将对国际贸易产生变革性的影响

时间：2018-12-29

来源：网络转载

导语：人工智能会影响就业，这是人们一直热烈讨论的话题。众所周知，就业与经济发展存在密切关系，而国际贸易又是经济的重要组成部分，那么，人工智能必然会影响国际贸易。

人工智能会影响就业，这是人们一直热烈讨论的话题。众所周知，就业与经济发展存在密切关系，而国际贸易又是经济的重要组成部分，那么，人工智能必然会影响国际贸易。

近日，美国智库布鲁金斯学会发表文章《人工智能对国际贸易的影响》指出，人工智能将对国际贸易产生变革性的影响。

人工智能对经济增长和国际贸易的影响

1．人工智能将促进宏观经济增长，并产生相应的贸易效应

国内生产总值（GDP）是指在某一既定时期一个国家内生产的所有最终物品和劳务的市场价值。生产率（productivity）是指一个工人每小时工作能生产的物品和劳务的数量。显然，生产率提高会促进经济发展。

而人工智能的典型作用就是提高生产率。2018年2月，伦敦经济学院经济发展中心对1993～2007年17个国家的数据研究发现，增加机器人使用会使年度劳动生产率增长提高0.36个百分点，同时将提高全要素生产率，降低产品价格。相比之下，1850～1910年，蒸汽技术对英国年度劳动生产率增长的贡献为0.35个百分点。

如果人工智能提高了生产率增速，那么这将促进经济增长，并为国际贸易带来新的机会。

目前全球生产率增长速度较低，这有多种因素。其中一个原因是，一个经济体需要时间来整合和有效利用新技术，包括建立足够大的资本存量以产生聚合效应，以及充分利用人工智能所需的额外投资（如熟练人才和商业实践）。

2．人工智能将影响经济增长的类型和质量，对国际贸易产生影响

例如，人工智能可能会加速向服务经济的转型。因为人工智能可能会扩大自动化程度，加速制造业低技能蓝领工人的失业。与此同时，人工智能还将强调工人的特殊技能，因为它被用来为生产和产品增加价值。这将导致在生产和国际贸易中服务份额的进一步扩大。

人工智能在国际贸易中的具体应用

1．人工智能和全球价值链

目前，人工智能已经对全球价值链的发展和管理产生了影响。它可以用来改进对未来趋势的预测，比如消费者需求的变化，以及更好地管理供应链风险。例如，企业可以利用人工智能来改进仓库管理，预测需求，改善准时生产和交货。机器人技术可以提高包装和库存检查的效率。

利用人工智能来发展智能制造的趋势，也将影响全球价值链的发展。例如，德国主导的工业4.0概念基于传感器、物联网和网络物理系统，这些系统连接机器、材料、供应商和客户。这样的发展可以加强和扩大全球价值链。例如，强调连通性的智能制造可以使全球价值链向专业服务供应商更具体的参与敞开大门，如研发、设计、机器人技术和数据分析等领域，为国际贸易带来机会。

与此同时，更广泛的自动化以及3D打印的规模化可能会减少对供应链的需求，尤其是那些依赖大量廉价劳动力的供应链。这可能会加快发展中国家“过早去工业化”的进程。

2．利用数字平台进行贸易

人工智能的另一个领域是eBay等数字平台。特别是对小企业而言，数字平台提供了前所未有的走向全球的机会。在美国，eBay上97%的小企业出口产品，而线下同行只有4%。

利用人工智能开发的翻译服务进一步推动数字平台的发展，成为国际贸易的动力。例如，由于eBay的机器翻译服务，eBay对说西班牙语的拉丁美洲的出口增加了17.5%。

国家之间的距离与国家贸易存在这样的关系：国家之间的距离减少10%，贸易收入会增加3.51%。因此，eBay机器翻译收入增加13.1%，就相当于国家之间的距离减少35%以上。

3．贸易谈判

人工智能也可能用来改善国际贸易谈判的结果。例如，人工智能可以更好地分析每个谈判伙伴在不同假设下的经济轨迹，这意味着不同程度贸易自由化下的增长路径；在贸易壁垒以不同的程度降低的多边场景中，这些结果如何受到影响；预测未参加谈判国家的贸易反应。

巴西已经建立了一项智能技术与贸易倡议（IntelligentTech&TradeInitiative），其中包括利用人工智能改善贸易谈判。

开发支持人工智能的贸易规则

如前所述，人工智能将对国际贸易格局产生影响，与此同时，WTO和自由贸易协定中体现的贸易规则也会影响人工智能的发展。

1．数据对人工智能的重要性

《跨太平洋伙伴全面进展协定》（CPTPP）以及最近的《美墨加协定》（USMCA）所反映的关于全球数据自由流动的贸易承诺将支持人工智能的发展。因为训练人工智能系统需要访问大量数据，构建能够应对各种挑战和不同人口群体的人工智能系统需要访问全球数据。例如，语音识别AI的发展需要访问大量的语音数据，这些数据可以捕捉当地俚语和语调，以及不太常用的单词。

此外，人工智能的开发和使用还建立在数字技术的基础上，如云计算、大数据和物联网。这些数字技术也依赖于跨境数据流动。限制跨境数据流动可能对小国产生较大的影响。对于拥有庞大人口的美国和中国而言，在开发适合本国市场的人工智能方面，不太依赖从第三国获取数据。然而，要在卫生保健等领域发展人工智能，人口较少的国家就需要获得全球卫生数据。

2．隐私和人工智能

维持国内隐私标准是各国政府目前减少个人数据跨境流动的一个关键原因。例如，欧盟《一般资料保护规例》（GDPR）禁止将个人资料转移至欧盟委员会认为“不合适”的国家。

该条例对个人数据处理和使用的限制可能会对人工智能的发展产生负面影响。例如，根据GDPR，个人资料只能用于收集个人资料的目的，这意味着在交易中收集的个人资料不能用于培训人工智能；GDPR要求企业尽量减少收集的数据量和数据保存的时间，这与开发用于培训人工智能的数据集也不一致。

另一方面，如果人们想要信任自己的在线生活，包括为人工智能学习提供大量个人数据，就需要有很强的隐私保护。关键的挑战是设计隐私规则，不要对访问和使用数据造成不必要的限制。贸易规则可以是数据输入国承诺保护数据输出国的个人数据隐私。这可以通过鼓励相互承认隐私制度的形式以及制定区域和全球隐私原则来实现。

3．标准和人工智能

人工智能融入工业需要开发一系列新的标准。以自动驾驶汽车为例，它需要各种技术标准、安全标准和新的汽车制造标准。如果各国制定不同的国内标准，将增加外国制造商的成本。

4．知识产权保护和人工智能

人工智能的发展引发了涉及国际贸易的知识产权问题。培训数据通常需要复制和编辑，以供使用。根据收集数据的方式，这可能涉及数千件受保护作品的未经授权复制。在美国，著作权保护的合理使用例外为此类数据的使用提供了法律保障。但是，类似的版权灵活性在许多其他国家并不存在。例如，欧盟在版权法中使用了一份具体的例外清单，其中不包括文本和数据挖掘。澳大利亚采取了与欧盟类似的做法。从国际贸易的角度来看，这意味着，在美国合法复制数据来开发人工智能，在其他国家可能被视为非法。

5．人工智能和货物贸易

虽然人工智能的开发主要集中在数据、标准和知识产权的访问，但货物商品也将影响全球人工智能的开发。如，中央处理器（CPU）是用于深度神经网络的关键硬件。因此，全球人工智能的发展需要CPU贸易。这凸显了降低关税的作用。

综上所述，人工智能通过提高生产率会促进经济发展，为国际贸易带来新的机会；人工智能还可能加速向服务经济的转型，影响经济增长的类型和质量，从而对国际贸易产生影响。与此同时，贸易规则也会影响人工智能的发展，需要建立适当的贸易规则，以更好地利用人工智能带来的机会，改善国际贸易。

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人工智能正在改变世界贸易方式

从世界范围看，全球经济在20世纪基本依赖于实物、服务和金融的流动。自21世纪开始，经济全球化面临瓦解的挑战，数字全球化开始成为国际社会的焦点，全球经济将被数据和数据流重新定义。

借助于智能技术的发展，人工智能开始介入“贸易数字化”的进程，国际间的贸易合作也逐步从可信任贸易者向可信任贸易方式转变。

贸易数字化与非现场经济

科学技术系统的自治性演化，决定了世界政治、社会、经济秩序的路线之争下的共同体构建。这种新型共同体必定带有时代的数字化特性，也将逐步承担起新全球化与世界新秩序的重构重任。

在数字全球化这个进程中，智能科技促成了信息经济向智慧共享经济的一次超越，智能化程度时间节点则以三个转变为标志：模拟传输向数字化传输转变、传感网与互联网的结合、智能科技与信息与通信技术（ICT）的结合，特别是人工智能技术的介入，信息交互功能转向了借助于智慧共享体系的智慧劳动应用，展现出来最为直接的典型社会特征是：由现场活动占比为主的社会活动形态逐步转向了非现场活动为主。它揭示了科技集成发展而来的智慧共享体系的新社会主特征，是人类历史进程中一个重大文明期的符号。

我们可以根据不同时期社群结构与主活动形态的变化，把以自然经济为代表的分散式现场交易、分散式现场管理为主特征的古代称为第一文明期；以市场经济为代表的两次工业革命集中式高度现场化为主特征的时代称为第二文明期；以高效非现场化为代表的智慧共享社会称为第三文明期，我们称之非现场经济文明。

非现场经济(Off-siteEconomy)是指在智慧经济时代以智能化程度为时间节点，由智慧劳动引起，与质能经济相对，反映当今社会由非现场活动的加剧而带来的社会经济变化以及随之而来的一系列经济现象和经济活动。

非现场经济不是虚拟经济，也不是覆盖实体经济，非现场经济不存在实体经济与虚拟经济之分，看上去实体经济与虚拟经济或数字经济对立，也确实存在着很多层面上对立。然而，放到非现场经济视野，这一切就是一个整体，你中有我，我中有你。这要求实体经济去顺应非现场经济引发的社会变革，即传统企业顺应非现场经济的发展趋势转型为新的非现场实体经济。

非现场经济是各种技术集成和新时代新社群交易中各种利益的交换实现机制的大集成，不是由单纯的互联网或单纯的ICT支撑，也就不再是简单的互联网化或“互联网+”就能完成的。

我们知道，工业文明时期，贸易与产业相对分离，且基本是产业导向贸易，贸易服务于产业。进入数字时代初期，很多人自然而然地受这种思维惯性的影响，提出了数字贸易与数字产业。我们则认为，随着技术与智慧共享体系的成长，产业能力不断上升（很多产业还是出现产能过剩的现象）。此时，作为产业辅助地位的贸易，逐步演化为了贸易数字化导向产业（或称为市场数字化导向）的趋势。

这里不再是贸易与产业分离的各自数字化，而是利用数字化将贸易与产业深度融合，以全链程数字化实现市场数字化导向产业，我们提倡包含了产业数字化的“贸易数字化”概念。它首先建立智慧共享体系形成的认知上，以高新技术（涵盖所有ICT及人工智能的多系统）集成协同作用为定义原则，这就从理论基础上抛开了当下以欧美为主的数字化定义狭窄路线。

贸易数字化（Off-sitetrade&industry）是指：充分利用各种科技集成成果，使得贸易主体、制造主体、服务主体、公共管理主体，以及产品、原辅材料、资本被允许以数字形式而自由移动，不管个人和企业的国籍和所在地为何处，都能够在公平竞争、消费者和个人数据被保护的条件下，安全流畅地接触和使用在线或局部在线或线上线下结合的经济活动。其特征是：依靠科技集成力量实现高度信任的透明、参与者自由的市场经济行动，以获取自身需要的便捷、平等、安全的竞争力。

人工智能与贸易数字化

贸易数字化不只是传统意义上贸易的数字化，而是由数字贸易化为先导，它涵盖了：贸易撮合数字化（线下、线上及相互结合的数字化销售等）；贸易执行数字化（本国本地区及跨境的物流、仓储、关务、许可证、税务等）；贸易服务数字化（市场服务、公共服务、口岸服务、争议解决机制，以及商检、金融、保险等）；市场主体数字化（所有贸易参与方、贸易主体、服务主体、生产主体等）；产品数字化（所有成品、半成品商品、原辅材料、大宗商品等）；产业链数字化，含制造业的整个产业链上下游与产业流通环节与产业资本的数字化。

贸易数字化是智能科技集成协助的产物。如今，人工智能也已开始全面介入贸易数字化的各个环节，我们稍加观察贸易撮合数字化与贸易执行、贸易服务数字化等环节的人工智能介入情况，就可得出一个初步结论：贸易数字化的实现，离不开人工智能技术。

1.贸易撮合数字化。随着人工智能介入的智慧共享时代来临，全球经济数字化广泛渗透到各国社会经济的方方面面。智能科技快速发展的今天,以数据为核心，以数字化为基础，强化运用大数据、云计算、人工智能、虚拟现实等技术，极大地提升了贸易撮合的效率，在线贸易撮合已经成为贸易形态的主形态，各国已经进入了网络营销的时代。

由于在网络营销中,内容消费成为主流，各国企业纷纷借助先进技术开展有效产品研发,向社会输出精准营销产品。然而，精准的用户画像、产品画像、市场画像等都离不开人工智能与大数据的参与。人工智能技术的应用成为网络营销的主要方向，人工智能的内容表现已经成为时代进步的主流。

从某种意义上讲，贸易撮合数字化的竞争，不再停留在信息化层面，而是取决于人工智能技术发展及其应用的深度竞争。

2.贸易执行与服务数字化。贸易撮合数字化达成的贸易合约，需要高效全面的实际执行，这将涉及商品交割、运输、仓储、支付、结算、税收、市场准入、监管等一系列问题。特别是跨国贸易，不仅涉及各国多环节分割，更涉及各国不同的主权、利益、法律、文化。传统的多渠道跨系统跨国界的人工作业或单纯的信息化，已经无法满足日益全面化的贸易数字化需求。信息化只能解决信息或数据的传输渠道问题，无法解决被传输的信息或数据内容与格式是否满足对方所在国合规需求的问题。打个形象比喻：一个A型血的人为了抢救一个B型血的人，不是简单找个医用输血管的问题，而是一个A型血如何转化为合规的B型血难题。

在跨国贸易数字化领域，我们同样遇到这样的难题（不同国家的不同法律、不同文化体系的法律文本合规转译问题）。数字贸易具有跨文化跨法律体系的特征，大量涉及不同文化与不同规则、法律单靠人为的理解，不仅耗费大量的人力物力，也为主观性选择（包括恶意主观）创造了机会。这一难题光靠信息化无法解决，而人工智能有了用武之地。我们称之为：计算机法律解读技术。

计算机法律解读技术首先建立和完善各国口岸的法律数据库（如不同血型的基因库），包括程序法（如各国口岸报文的数据格式XML等）和实体法（如各国口岸的各种商品编码、税则、法规要求、许可制度等），然后采用计算机法律解读技术（主要是自定义标准中间转译库的人工智能语义解读、专家系统与机器学习技术等）实现多边口岸法律文书的自动生成与合规转译。

目前计算机口岸法律解读技术（人工智能技术应用于跨国贸易数字化）的首个实践案例已经在中国成功诞生，推点科技的TEGGS系统借助人工智能技术，可帮助企业在全球范围口岸文档的归类、关务查询、制单委托环节上节约人工成本，可完成双边或多边的整套清报关电子文档集自动生成与衔接任务。

人工智能技术与跨境电子证据链的合规共享融合应用，实现了跨国贸易数字化的通得快、管得住。

3.贸易数字化导向的产业数字化。

随着贸易撮合、执行、服务的全面数字化，消费权利发生了数字化转移，这不可避免地将涉及所有产品、市场主体数字化融入，以提升整个贸易数字化的实际效能。

贸易数字化不仅引领了消费升级，也在改变全球消费者与产品、市场参与主体的关系。贸易数字化开始推导实现以数字消费为起点的“按需生产”数字化模式。此时以人工智能技术为主的产品画像与产品数字流，不再是单纯为了产能增效的分割式产业数字化，而是将整个产业数字化规划，融入到了整体的贸易数字化体系中。贸易数字化开始快速融入实体经济中，以消费者需求为导向，引导产业形成井然有序按需生产数字模式。

人工智能支撑的贸易数字化，推动着产品及产业的质量变革、效率变革、动力变革，实现了产业数字化转型升级，发挥着对传统产业与企业产业链、供应链、价值链改造提升与重塑全球产业数字化价值链的先导作用。

贸易数字化是建立在科学技术发展的基础上，涉及先占优势与底层整体数字贸易的技术中立和非歧视问题。然而，在单边主义盛行的今天，技术先占优势被放大，技术中立和非歧视被实际壁垒所替代。因此持续保持技术优势和共同体成员国之间技术互助成为贸易数字化竞争的聚焦点。我们应充分发挥后发优势，以及相对于“一带一路”相关国家的技术优势，向这些国家提供力所能及的技术支援，在推动本国企业数字化转型的同时，加速人工智能及电子证据链技术在贸易数字化的应用，积极帮助一些国家的企业快速实现数字化转型，共同搭建安全、自由的“一带一路”数字共同体。

当前严峻的国际环境和全球经济衰退的背景下，以贸易数字化为工具，借助于人工智能技术（特别是计算机法律解读技术）和加密算法、电子单证统一标签、分布式数据存储技术等，将贸易数字链透明化，使得贸易参与单位之间与离岸贸易实现全程全量的高自由度、低摩擦率连接。在贸易数字化全链程推进的同时，我们也应积极介入布局最为基础的跨境贸易数字化入口，直接入手国际消费端数字化，抢占时间窗口，加速参与“一带一路”相关国家下沉市场数字化布局，打造各国15分钟数字便利生活圈，从消费端开启“一带一路贸易数字化共同体”建设进程。人工智能的深度介入，一方面通过大幅度降低人工成本，提升了数字贸易的竞争力；另一方面加强了数字贸易影响评估和对策研究的准确性。

当下，WTO或全球化组织在数字贸易方面的谈判基本上处于无实质性进展状态，各国则通过一系列双边与多边协定将自己的定义和规则推向世界市场。中国适时开展贸易与产业结构性的数字化创新，充分发挥在人工智能、5G网络技术、物联网技术等数字技术的领先优势，大力推进“一带一路”贸易数字化合作与布局。通过“自内而外”的贸易数字化区域性结构创新，推进“一带一路”贸易数字共同体建设，进而建立起公平合理的数字全球化新秩序。

[作者系商务部（许可证局）贸易数字化专家委员会委员、浙江大学科学技术与产业文化研究中心学术与课题协调负责人]

傅莹：人工智能对国际关系的影响初析

【文/傅莹】

内容提要

本文重点分析人工智能如何从国际格局和国际规范两个方面影响国际秩序的变迁。在国际格局方面，人工智能有可能在经济和军事领域影响国家间的力量对比，非国家行为体的能力也将前所未有地扩大，围绕科技的国际竞争将更加激烈。在国际规范方面，人工智能有可能改变战争的形式和原则，并对现行的国际法律和伦理道德造成冲击。文章认为，人工智能技术带来的安全和治理挑战是需要全人类共同面对的问题，各国应从构建人类命运共同体的视角看问题，从共同安全的理念出发，讨论未来人工智能的国际规范。文章提出基于福祉、安全、共享、和平、法治、合作的六项原则。

清华大学国际战略与安全研究中心于2018年启动的人工智能与安全项目小组，重点探讨人工智能技术的发展对国家安全和国际关系的影响以及构建共同准则的可能性。本文是基于对项目组相关信息的汇总而对人工智能与国际关系的相互影响的初步研究。

1950年，英国科学家图灵提出了人工智能的概念。1956年，首届人工智能研讨会在美国新罕布什尔州达特茅斯举行，人工智能作为一门科学正式为科学界所承认。1997年，IBM计算机程序“深蓝”赢得与世界国际象棋特级大师卡斯帕罗夫的六盘大战。进入21世纪的第二个十年，人工智能技术的研究和开发加快了步伐。2014年，谷歌AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。60年后的今天,人工智能在人类越来越多的生产和生活领域得到广泛应用，在部分专门领域接近甚至超过人脑的表现。作为一种有潜力改造人类社会面貌的泛在性技术，人工智能在科技、产业、军事、社会、伦理等领域被广泛讨论。

那么，人工智能是否会对国际关系产生影响?会产生什么样的影响?本文试图对这些问题作一些探讨。需要说明的是，人工智能技术本身存在复杂性、难以说明性和不确定性，笔者非人工智能技术专家，本文只是根据已经发生的人工智能事件或学术界普遍认可的发展趋势，来分析人工智能对国际关系产生的影响，并试图探讨构建共同准则的必要性和可能性。

诚然，对于科学技术会如何影响现代国际关系有不少过高的预期。例如,阿尔温·托夫勒在1980年出版的«第三次浪潮»一书中预测，未来世界将充斥核武器风险，濒临经济和生态崩溃，现存政治制度将迅速过时，世界将面临严重危机。这类预测往往高估了科技给人类带来的困难，却低估了人类解决困难的意愿和能力。冷战后，在全球化的大背景之下，多边主义逐渐成为国际共识，国际防止核武器扩散体系的有效性，应对气候变化的全球运动和各国由此而不断强化的应对环境变化的合作，以及世界范围内的和平运动的发展，都显示了人类在维护和平和应对挑战上的理念共识和负责任态度。科技造成的问题，可以通过科技本身的不断再进化而得到解决，人类也需要通过伦理道德和法律来构建严密的防范体系。实际上，每一次科技革命都加速了全球化的进程，促使一系列全球性问题被纳入国际政治的议事日程中来，世界也因此变得更加透明和更加融为一体

1.我们讨论的是什么?

在进入正式讨论之前，需要明确几个问题。

第一个问题，我们讨论的是什么人工智能?是狭义的、能够模拟人的个别智能行为的人工智能，比如识别、学习、推理、判断?还是通用人工智能，拥有与人类大脑相似的自主意识和自主创新能力?是弱人工智能，为解决特定、具体任务而存在，只擅长语音识别、图像识别、翻译某些特定素材的人工智能，例如谷歌的AlphaGo、科大讯飞的智能翻译器?还是强人工智能能够思考、计划、解决问题，能够进行抽象思维、理解复杂理念、快速学习、从经验中学习等人类级别的人工智能，例如电影«人工智能»中的小男孩大卫、«机械姬»中的艾娃?抑或是未来的超级人工智能，即跨过了“奇点”，计算和思维能力远超人脑，“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能”(牛津哲学家NickBostrom对超级智能的定义)的所谓人工智能合成人(Synthetics)?

我们讨论人工智能对国际关系乃至国际格局的影响，只能限定在已知、基于大数据和深度学习技术，以算力、算法和数据为三大要素的人工智能技术及其应用上。我们还无法讨论那些尚未获得突破的、拥有全大脑仿真技术的未来人工智能技术。目前应是依据已经存在和能大致预见到的人工智能技术及其发展趋势，来探讨其已经和可能对国际关系产生的影响。

第二个问题，人工智能能否影响国际关系进而影响到国际秩序?目前看，答案是肯定的。历史上，技术革新和传播曾经无数次革命性地改变了一国或多国命运，进而改变了地区格局甚至世界形势。麦克尼尔父子在«麦克尼尔全球史:从史前到21世纪的人类网络»一书中，生动地描写了技术革命对军事、政府组织方式、信仰，进而对国家间权力转移和地区格局演变的决定性影响。书中谈到，公元前1700年左右，战车革命改变了美索不达米亚、埃及、印度、中国黄河地区等区域的权力格局，例如，雅利安人入主印度北部和商朝的兴起。公元前1200年后，铁冶炼技术的出现和传播，使装备着相对价格低廉的铁甲胄和兵器的普通步兵，有条件将精英驾驭的战车掀翻在地，更加廉价的武器装备、更大规模的军队、官僚统治的巩固等条件的组合，使亚述、波斯等农业帝国的崛起成为可能。公元前7世纪，马弓手的数量和技术又一次打破欧亚大陆的军事政治平衡，大草原上的游牧民族再度取得对农耕民族的优势。

再举一例，核技术的出现改变了现代世界的政治面貌，进一步稳固了二战结束时形成的大国权力格局，五核国的身份使得美、苏(解体后是俄罗斯)、英、法、中保持了联合国安理会常任理事国地位，而且产生了为和平目的利用核能、有核国家承担不扩散核武器义务、允许无核国家获取和平核能技术等一系列国际规范，催生了核战争等于人类毁灭、核扩散不义且非法等国际价值观，形成了«不扩散核武器条约»«全面禁止核试验条约»、联合国核裁军谈判机制、全球核安全峰会、东南亚无核区等一系列国际制度安排。

人工智能被认为具有像核能一样的军民两用性和改变国际实力对比的颠覆性。2017年7月，哈佛大学肯尼迪学院贝尔福科学与国际事务中心发布了«人工智能与国家安全»报告，认为未来人工智能有可能成为与核武器、飞机、计算机、生物技术不相上下的变革性国家安全技术。因此，将人工智能纳入能够影响国际关系的讨论范畴是合理的。

人工智能甚至可能影响国际秩序的变迁。北京大学王缉思教授认为，国际秩序包含两项基本内容，一是主要国家和国家集团的权力结构和实力对比，二是处理国家间关系应遵循的规范。清华大学阎学通教授认为，国际秩序是“国际体系中国家依据国际规范采取非暴力方式解决冲突的状态”，其构成要素为国际主流价值观、国际规范和国际制度安排。他还认为，导致国际秩序变化的原因是国际格局的变化，但国际格局却不是国际秩序的构成要素;建立国际新秩序的性质是国际权力的再分配，即国际制度再安排的核心内容。两位学者在分析国际秩序时都强调了国际格局、国际规范两大因素。人工智能有可能通过改变国际行为体的力量对比和相互关系，冲击现有国际规范并催生新的国际规范，从而从国际格局和国际规范两个方面影响国际秩序的变迁。

2.人工智能将如何影响国际格局?

首先，人工智能将从经济上影响国家间的力量对比，甚至引发新一轮大国兴衰。

保罗·肯尼迪在«大国的兴衰»一书中指出，从长远看,在每个大国经济的兴衰与其作为一个世界性大国的兴衰之间有一种显而易见的联系。2017年6月，普华永道发布的«抓住机遇——2017夏季达沃斯论坛报告»预测，到2030年，人工智能对世界经济的贡献将达到15.7万亿美元，中国与北美有望成为最大受益者，总获益相当于10.7万亿美元。2018年9月，麦肯锡全球研究所发布的«前沿笔记:用模型分析人工智能对世界经济的影响»报告认为，人工智能将显著提高全球整体生产力。去除竞争影响和转型成本因素，到2030年，人工智能可能为全球额外贡献13万亿美元的GDP增长，平均每年推动GDP增长约1.2％。这堪比或大于历史上其他几种通用技术(比如１９世纪的蒸汽机、２０世纪的工业制造和２１世纪的信息技术)所带来的变革性影响。报告还指出，占据人工智能领导地位的国家和地区(以发达经济体为主)可以在目前基础上获得20％~25％的经济增长，而新兴经济体可能只有这一比例的一半。“人工智能鸿沟”可能会导致“数字鸿沟”的进一步加深。人工智能可能改变全球产业链。以工业机器人、智能制造等为代表的“新工业化”将吸引制造业“回流”发达经济体，冲击发展中国家人力资源等比较优势，使许多发展中国家提前“去工业化”或永久性失去工业化的机会，被锁定在资源供应国的位置上。人工智能的开发和应用需要大量资金，科技含量高，且有可能导致就业结构变革，使得高重复性、低技术含量的工作逐渐消失。

此外，麦肯锡在2017年的另外一份报告中，根据对46个国家和800种职业进行的研究作出预测，到2030年，全球将有多达8亿人会失去工作，取而代之的是自动化机器人;届时，全球多达1/5的劳动力将受到影响。全球将发生类似在20世纪初的大规模岗位转变，当时全球大部分岗位从农业转为工业。简言之，就是用资本和技术替代劳动力。同时，人工智能技术的广泛应用也将增加对这方面的专业人才的需求。

研究显示，有3种类型的国家最有可能从人工智能技术的发展中受益。第一类是有人工智能先发优势的国家，比如美国和中国，都被看好。第二类是资本和技术密集、同时人口较少或处于下行趋势的国家，比如日本、韩国、新加坡，既有发展人工智能的资本、技术条件，又能借助人工智能的发展弥补人口总量不足或呈下降趋势、人口结构老龄化等劣势。第三类是拥有更多科学家、数学家、工程师的国家，或重视科学、技术、工程、数学(STEM)相关专业教育的国家。

其次，人工智能将从军事上改变国家间的力量对比。

军事智能化的鼓吹者认为，人工智能将颠覆战争形态和战争样式。机械化战争是以物释能，靠的是石油和钢铁;信息化战争是以网络聚能，靠的是信息和链接。而根据目前的预期，一旦战争进入智能化时代，将是以智驭能，打的是机器人和自动化战争。

可以预见的是，在智能化条件下，战斗人员、作战概念、制胜机理等战争要素都将发生改变。在传统的战争中，即便存在敌对双方在武器装备、训练水平上的差距，劣势一方凭借有利的天时地利、超人一等的计谋、先进的战术等，尚可一战。比如，在伊拉克和阿富汗战争期间，简易爆炸装置就让美军吃尽了苦头。而在智能化战争条件下，一方在人工智能上的技术优势会迅速形成战场上的压倒性优势，使劣势一方无法形成有效的观察—判断—决策—行动循环，始终处于被动挨打的状况。布鲁金斯学会在«人工智能改变世界»报告中提出了“极速战”(hyperwar)的概念，即战争是一个与时间赛跑的过程，决策最快和执行最快的一方通常会占上风。在人工智能辅助下的指挥和控制系统，其决策速度会大大超越传统战争模式，加上能够自主决定发射致命武器的自动武器系统，将大大加速战争进程，以至于需要创造一个新术语“极速战”来描述这种战争模式。关于后者，2018年4月26日“大西洋”网站刊发的«当排爆机器人变成武器»一文中，就用大量分析说明，军事机器人可以显著降低路边炸弹的威胁。

人工智能还将引发军事装备的革命性变化,无人自动性致命武器的集群式作战，可能成为未来战争的主角和主要作战方式。设想中的空中无人机“蜂群”、水下无人潜艇“狼群”、地面机器人、无人坦克“蚁群”等一旦出现，将重构“消耗战”“人海战术”的价值，使得舰母、F-35战斗机等复杂而昂贵的大型武器平台,从战争成本和作战效能的综合角度看变得不那么具有优势。可以想象一下，当单架成本上亿美元的F-35战斗机对战单价在几千美元的武装无人机集群时，无异于“大炮打蚊子”。

需要说明的是，人工智能对军事的影响尚存在很大不确定性，这种影响可以有多大、如何影响，都并不确定。在2018年7月清华大学第七届世界和平论坛“人工智能与安全”分论坛的讨论中，有专家提出，虽然目前大致可以判断出机器学习、工业机器人、材料科学等技术的未来发展趋势,但这些技术结合起来给未来战争造成的具体影响尚无法准确预估。20世纪前30年,当时的德英法意等欧陆军事强国都研发出了坦克、飞机、无线电通信技术等。但是，只有当德国在二战中遂行了“闪电战”后，世界才发现这些新技术作为一个整体竟会给战争带来如此颠覆性的改变。现在，无论“算法战”还是“蜂群”战术，战略界的热议都还是从单项技术出发分析其对作战的影响。如果不能从整体上认识人工智能技术的军事运用，设想出来的应对措施有可能成为昂贵而无用的新“马其诺防线”。

再次，按照目前的研究成果看，人工智能对国际格局的影响可以概括为三个方面。

一是可以显著增加全球财富。但是财富在国家间的分配将更加不平衡，人工智能技术的引领国受益多，落后国受益少，人工智能将进一步拉大国家间经济总量和质量差距。新增财富在地区间的分配也将是不平衡的，东亚地区有可能成为人工智能技术的最大受益者，美国有条件巩固其世界经济中心的地位,而东亚的地位也会进一步上升。与此同时,财富在同一国不同地区、不同行业、不同群体中的分配可能进一步失衡，相关国家国内政治平衡也将受到不同程度的冲击。二是在资本、技术、劳动力三要素中，人工智能有利于具有前两项要素比较优势的国家，不利于劳动力要素优势的国家。三是当前人工智能技术的核心要素是算法、算力和数据，哪个国家拥有的计算资源越多、研发的算法越先进、掌握的数据越多，就越有可能获得经济优势。未来可能出现“算法博弈”“算法霸权”，数据将成为国家战略资源。四是由于人工智能技术迭代速度快，在“马太效应”作用下，具有先发优势的国家将强者恒强，后发国家越来越难以追赶,形成国际社会的“阶层固化”。由于当前人工智能技术的发展建立在计算机技术进步基础之上，并与数字经济发展存在紧密关联，因此数字经济和技术领先的国家将在人工智能国际竞赛中占得先机。

最后，人工智能带来的经济和军事变化,在影响国家间力量变化的同时，还可能意味着国际趋势的变化。

一是北升南降还是南升北降?近年随着金融危机影响消退，发达经济体逐步复苏，而金砖国家相继出现困难，发展中国家追赶步伐放慢，南升北降的趋势开始减缓。如果不论其他因素，单就人工智能技术的发展而言，很可能加剧这一势头。一方面,发达经济体有条件维持甚至扩大对发展中国家的整体优势。另一方面，发展中国家之间的实力、利益分化也可能进一步加剧。

二是多极化还是两极化?阎学通教授认为国际格局的趋势是中美两极化，而不是多极化。人工智能技术的发展为他的观点提供了一定的支持。国际上很多人工智能排名都不约而同地将美国和中国列为第一梯队。美国作为人工智能的发源地，在创新精神、基础理论、核心算法、高端芯片、从业人员规模和素质等方面，明显地领先全球。而中国在人脸识别、语音识别等领域走在前面，同时拥有海量数据和应用场景等其他国家难以比拟的天然优势。中国拥有全球最多的互联网用户、最活跃的数据生产主体。2018年8月20日，中国互联网络信息中心发布的第42次«中国互联网络发展状况统计报告»显示，截止2018年6月，中国网民规模达到8.02亿人，每年产生的数据约占全球13％。中国拥有更多的人工智能相关专业大学生，人才供给上更具潜力。根据腾讯研究院发布的«中美两国人工智能产业发展全面解读»报告，截至2017年6月，全球人工智能企业总数为2542家，其中美国有1078家，占42％，从业人员约为7.8万人;中国有592家，占23％，从业人员为3.9万人;其余872家企业分布在瑞典、新加坡、日本、英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。人工智能技术竞赛目前主要是巨头企业之间的角力，而主要的互联网巨头也都在将自己的资源转向人工智能。在世界互联网巨头企业中，美国有苹果、谷歌、微软、亚马逊、脸书5家，中国有百度、阿里巴巴、腾讯3家。美中作为人工智能的世界前两个强国，同时也是全球综合国力的前两强，与其他国家的差距可能会进一步拉大。

三是非国家行为体的权力扩大。人工智能将赋予巨头企业前所未有的权力。2016年发生的“剑桥分析”公司通过脸书影响美国大选的事件，显示了这些企业可以有多大的政治和社会影响力。未来，一些传统的政府职能，如信息统计和收集、公众信息发布、社会福利发放还有公共政策讨论、评估与反馈，以及涉及军事和外交方面的舆论活动等，都可能被人工智能企业取代。在信息即权力的时代企业行为对国内政治、进而对国际政治的影响力还将不断增大。美国斯坦福大学和美国Infinite初创公司联合研发了一种基于人工智能处理芯片的自主网络攻击系统。该系统能够自主学习网络环境并自行生成特定恶意代码,实现对指定网络的攻击、信息窃取等操作。通过人工智能自主寻找网络漏洞的方式，将使网络作战行动更加高效，攻击手段更加隐蔽和智能。传统的防护方式是基于病毒库和行为识别，将无法应对灵活多变的人工智能病毒生成系统，其恶意代码的生成、执行、感染具有更强的隐蔽性，这将使网络安全环境面临更大的挑战。

更令人担心的是，人工智能也有可能为恐怖分子、网络黑客、罪犯等提供新的犯罪手段。例如，恐怖分子可以远程操纵无人机或无人驾驶汽车，对目标实施暗杀和破坏活动，黑客可以利用大数据武器对关键基础设施进行更加复杂和自动化的大规模攻击。经常被提到的案例包括:俄罗斯在叙利亚的赫梅米姆和塔尔图斯军事基地遭受武装分子无人机攻击，委内瑞拉总统马杜罗在演讲时遭受无人机袭击，“想哭”病毒的爆发，等等。加拿大学者阿查亚提出了“复合世界”概念。毫无疑问，人工智能将增加世界的复合化，包括政治权力的去中心化、更多元的行为主体的出现，乃至政治和意识形态的多样性，因此产生更加包容和更多层次的治理需求。

四是加剧科技竞争。人工智能技术的发展及其应用，进一步巩固了科技在国际竞争中的重要地位。2016年5月，美国国家科技委员会国土与国家安全分委会发布的«21世纪国家安全科学、技术与创新战略»提到，科技已经成为一个国家国际竞争力最关键的成分。没有科技创新就没有国家安全。美国能够在国际竞争中保持优势，很大程度上有赖于其科技创新力量。国内许多学者认为,中美博弈已经率先在科技领域展开了。2018年，美国先后对两家中国公司禁售芯片，更有甚者，公开阻止盟友国家采用中国华为公司的5G技术。同年11月19日，美国商务部工业安全署列出了拟议管制的14个“具有代表性的新兴技术”清单，其中对人工智能和机器学习的技术分类和列管最为详尽。可以预见，在人工智能时代，围绕科技的国际竞争将更加激烈，竞争的结果也将在很大程度上影响国际格局的走向。

3.人工智能将如何影响国际规范?

人工智能可能对现行国际规范带来一系列冲击。

第一，人工智能有可能改变战争的内涵和形式。美国学者斯蒂芬·平克指出了人类相互间使用暴力减少的历史大趋势，认为“今天我们也许处于人类有史以来最和平的时代”。王缉思对当今世界战争明显减少的现象给出了5个方面的解释，包括:大国发动战争可能付出的成本和代价大大高于可能的收益，通过非战争手段也可以获得过去需要通过战争才能获得的收益，国家间相互了解的增加以及危机预防和管控机制的普遍建立，国际军控机制的建立，和平作为一种国际价值观的深入人心。而人工智能的发展有可能使国家和非国家行为体在是否使用军事手段解决矛盾的选择中，顾虑下降。至少从理论推演的结果看，人工智能能够从决策者、军队、民意3个层面减少对战争的制约,降低战争门槛。无人武器使得战争行为者的人员伤亡预期可以降到近乎“零”。人工智能技术的快速迭代和新材料的广泛运用将极大地压缩战争的物理成本，让战争的经济适用性上升，甚至变得有利可图。这使得决策者发动战争的诱惑增大、顾虑减少。“超视距”作战的可能性和机器人战士的出现，将进一步从心理上解放士兵。未来战争中，士兵或许不必上战场，作战任务可以通过事先设计好的算法，由“人工智能将军”指挥无人自动武器完成。“极速战”可以极大压缩战争时间，在出现民意的反弹之前战争就可以结束了。这些可能改变人们对战争的立场，让暴力回潮。

2018年10月，美国陆军协会陆战研究所发布的报告«影响力机器——让自动化信息作战成为战略制胜机制»称，在人工智能的帮助下，利用算法生成内容，实施个性化的目标锁定和采用密集的信息传播组合，可以生成“影响力机器”，实施信息作战，由此能产生指数级的影响效应。该报告认为，“影响力机器”信息作战在战略层面上的影响力远胜于人工智能技术在其他领域的应用。因为它可以在机器学习的辅助下，对情感、偏见和价值观等指标进行筛选，并锁定那些心理最易受到影响的目标受众，然后将定制的“精神弹药”快速密集的“射向”目标群体，达到影响其心理、操纵其认知的目的。

第二，人工智能可能冲击全球战略稳定。约瑟夫·奈曾经谈到，核武器的出现使军事力量作为维护安全的手段走到了极限，甚至走向其反面。人们认识到，在核战争中没有赢家，核武器可能使全人类面临灭亡的危险。而人工智能将挑战经典的“相互确保摧毁”理论。兰德公司在2018年发布的«人工智能对核战争风险的影响»报告中分析认为，到2040年，人工智能技术的进步使报复性核反击力量成为目标并被摧毁的可能性大大增加，从而削弱“相互确保摧毁”的基础，打破核战略平衡。即使各国无意发起先发制人的攻击，也会倾向于追求先发制人的能力，以此作为与对手讨价还价的手段，而这无疑将破坏战略稳定。

第三，人工智能的自身特点让建立相关国际军控和防扩散机制变得困难。在2018年7月清华大学第七届世界和平论坛“人工智能与安全”分论坛的讨论中，«智能时代的战略竞争»报告的作者之一格里戈利·艾伦(GregoryC．Allen)说，人工智能也有军民两用性，但其军事应用不同于核，更像电。如果可以认为核是一种黑白技术，只存在“有”或“没有”两种状态，一国要么是有核国，要么是无核国。而电则是一种光谱技术，就像红橙黄绿蓝靛紫七色光有不同的波长和媒介反射率一样，不同的国家都可以用电，只是应用方式和程度会有很大差异。人工智能在军事上的应用更像电，无法禁止哪一个国家使用人工智能。就像美苏冷战期间的军备竞赛一样，未来很可能出现人工智能强国之间的算法竞赛。问题是，当年美苏通过军控谈判签署了一系列核导军控协议，确定了基本规则，未来的人工智能强国间能否本着同样的精神达成算法控制协议呢?艾伦认为，从目前大国关系态势看，达成这样的共识几无可能;然而，考虑到未来无序发展的风险，大国又必须认真考虑就此进行共同探讨的必要性。

第四，人工智能给国际法带来了一系列的问题。在应用人工智能武器的条件下，国际人道法和战争法的有关原则是否能够继续适用?比如，区别对待军民目标的“区分原则”、禁止过分攻击的“比例原则”、非军事手段无法达成目标的“军事必要原则”，对作战手段的限制等。有没有必要针对人工智能武器制定专门的规则?在智能化战争条件下，如何区分战斗人员和非战斗人员?战争机器人是否享有人道待遇?人工智能武器是否对其造成的损害有承担责任的能力?如果它不具备承担责任的能力，那责任主体应该是武器的制造者还是使用者?当人工智能武器侵犯国家的主权原则时，它的行为能否触发国家责任?

第五，人工智能可能冲击国际关系民主化。人工智能的发展有可能固化国际权力结构，深化小国、弱国对强国、大国的科技、经济和安全的依赖。当“赢者通吃”的人工智能技术竞争和商业竞争规律复制到国际关系上时，必然会冲击大小、强弱国家间的主权平等关系。当主要大国之间的竞争加剧时，结盟关系是否会再度成为弱国的必然选择呢?而结盟本身就是一种盟主和盟友之间的不平等关系。

第六，人工智能对全球治理提出了新的课题。人工智能的发展对于解决当今世界面临的三大困境(老龄化、数字化和气候变化)都具有意义。而更大的挑战也许是人工智能带来的对于“人”的价值的进一步思考。一些国家和城市也开始探索试行“普遍个人收入”制度(UPI，universalpersonalincome)。但这必定是一个需要汇聚全球智慧与力量共同去思考和实践的问题。

在规则与制度层面上，以数据为例，在近代人类历史上，国际社会先后就自然人的跨境移动、船只和飞行器等交通工具的跨境移动、资本和商品的跨境移动等，形成了普遍认同的规则和制度安排。当前，数据作为一种资源的重要性与日俱增，随之而来的问题是:数据跨境转移应遵循什么规则、在什么样的制度安排下进行?数据的产生方、使用方、输出方、接收方等利益相关各方分别享有什么权利、承担什么义务?数据本土储存和跨境转移之间是什么关系?国家与数据企业之间是什么关系?这些都将是未来全球治理的难题。2019年G20的东道主日本已经提议将全球数据治理列入G20的议程。

4.我们该如何选择?

目前，即便走在人工智能技术最前列的科研人员也承认，人类距离制造出达到人类智慧的机器人，还有比较长的距离。目前，人工智能可能带来的安全威胁更多是人类本身利用人工智能去威胁人类。因此，人类如何进行自我约束是人工智能技术进步过程中最为紧迫的道德问题。

2015年10月14日，一个名为“智慧平方”的组织在纽约邀请几位国际问题专家进行了一场辩论，题目是:中美是长期敌人吗?。芝加哥大学政治学教授米尔斯海默不出所料地讲起了“大国政治的悲剧”。作为反方，陆克文有一句话令人记忆犹新。他说，外交的挑战就是要确保阻止战争的发生，相信我们能够做到这一点。陆克文的逻辑也适用于人工智能。人工智能是一种技术，可以为善，也可以作恶。尽管对善、恶的判断和选择是人类一个古老和难有完全一致看法的哲学命题，但是在关系到人类根本生存这样的大问题上，拥有理性和现代文明的人类应该可以决定向善还是向恶。

2018年6月，笔者应邀参访科大讯飞北京公司，其间讨论到未来是否会出现人工翻译与机器翻译之间的竞争时，公司负责人表示，发展人工智能翻译技术的目的不是取代人,而是助力翻译工作更加准确和轻松。这给笔者以启发。毕竟，就像毛泽东同志所说的“决定战争胜败的是人民而不是一两件新式武器”。人类开发人工智能技术的目的是服务于人类，是善用还是恶意应用最终取决于掌握技术的人。

当前国际上关于秩序的讨论十分热烈。其中，中美两国学界最为关心的,也为世界其他各国所普遍关注的是:美国与中国是否会展开“NEWCOLDWAR”从而导致冷战时的平行秩序再度出现?2018年3月，笔者与来北京参加中国发展高层论坛的美欧人士交谈时，观察到他们对中美关系的前景比较悲观，认为中国的快速增长对美国来说是结构性威胁。当笔者问道:中美两国除了走向对抗，有没有别的选择?英国«金融时报»副主编马丁·沃尔夫回答说，你们没有什么可选择的，中国不会停止增长，美国不会停止担忧。(Youhavenochoice，youcan’tstopgrowingandtheycan’tstopworrying．)除非出现一种情况，例如发生来自火星的入侵，人类面临共同的敌人，届时美中才有可能真正团结起来。

如果用零和博弈和追求绝对安全的眼光看待世界，那毫无疑问，人工智能会像20世纪40、50年代的原子弹、卫星一样，成为大国竞争的新焦点，并成为将世界划分为两种或多种平行秩序的助推动力。但是如果我们采用人类命运共同体的视角，本着共同安全的理念看问题，那么就不难认识到，人工智能技术带来的安全和治理挑战是需要全人类共同面对的问题。如此，我们就不难本着平等协商的精神，共同探讨各利益攸关方都能够接受的规范。那么，人工智能是否会成为那个将中国、美国、俄罗斯以及世界其他国家团结在一起的“火星入侵”式的挑战呢?

技术专家们在大声疾呼。在2018年的乌镇第五届世界互联网大会上举办的“网络空间的中美关系”分论坛上，原美国联邦通信委员会专家戴夫法伯呼吁,应尽早就人工智能制定国际准则，避免重演核武器技术产生时因国际共识和自律的迟到而导致的悲剧及其影响至今的严重后果。

现实情况是,中美两国在科学技术研究领域的交往与合作是相当深入的。根据科睿唯安提供的人工智能领域科技文献数据，从2013年到2017年，全球参与评估的167个国家/地区在WOS学科“计算机、人工智能”发文排名中，中国大陆位居第一，发文量达到59573篇，占25.02％，其次是美国，发文量为32527篇，占13.66％。其中，中美两国国际合作论文数量增长最快，例如，过去５年中国大陆开展国际合作最多的对象是美国，合作论文量是4307篇，同样，美国开展国际合作最多的国家也是中国大陆，远远多于与其他国家的合作论文量。

国际上围绕相关问题的探讨和研究已经在步步深入。例如，联合国裁军委致命性自主武器系统问题政府专家组的讨论就涉及要注意致命性自主武器系统可能对国际安全产生的影响。例如，致命性自主武器系统技术方面的军备竞赛，扩大发达国家与发展中国家之间的技术差距，以及可能降低使用武力的门槛等;就国家对其管辖下的致命性自主武器系统负有法律责任达成非正式普遍谅解;探讨参照«特定常规武器公约»议定书的形式，制定一项具有法律约束力的文件，预防性地禁止致命性自主武器系统。

中国领导人于2018年9月在致2018世界人工智能大会的贺信中阐明了中国的立场和态度。他指出，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。把握好这一发展机遇，处理好人工智能在法律、安全、就业、道德伦理和政府治理等方面提出的新课题，需要各国深化合作、共同探讨。中国愿在人工智能领域与各国共推发展、共护安全、共享成果。

基于清华大学人工智能与安全项目小组的研究结果，我们提出了关于人工智能的六点原则:一是福祉原则。人工智能的发展应服务于人类共同福祉和利益，其设计与应用须遵循人类社会基本伦理道德，符合人类的尊严和权利。二是安全原则。人工智能不得伤害人类，要保证人工智能系统的安全性、可适用性与可控性，保护个人隐私，防止数据泄露与滥用。保证人工智能算法的可追溯性与透明性，防止算法歧视。三是共享原则。人工智能创造的经济繁荣应服务于全体人类。构建合理机制，使更多人受益于人工智能技术的发展、享受便利，避免数字鸿沟的出现。四是和平原则。人工智能技术须用于和平目的，致力于提升透明度和建立信任措施，倡导和平利用人工智能，防止开展致命性自主武器军备竞赛。五是法治原则。人工智能技术的运用，应符合«联合国宪章»的宗旨以及各国主权平等、和平解决争端、禁止使用武力、不干涉内政等现代国际法基本原则。六是合作原则。世界各国应促进人工智能的技术交流和人才交流，在开放的环境下推动和规范技术的提升。这些原则可以作为讨论和制定人工智能国际规则的基础。

虽然这些原则尚显空泛和抽象，如何细化和如何与各国专家深入探讨，寻找最大公约数，还是一个需要花时间去努力争取的目标。值得注意的是，许多从事高端科研的青年专家已经提出为人类的共同利益而主动自律的问题，不少企业界人士表示要在人工智能的技术研究和产品制造中自觉强调道德和道义的因素，不会从事有损人类福祉的研究和制造工作。

笔者希望国际上关于这些问题的探讨能不断深入，也期待中国的智库和科学技术界能在这个方向上为全球的共同努力贡献力量。

（本文2019年4月10日首发于微信公众号“国关国政外交学人”，作者授权观察者网转载）

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）

人工智能的创新发展与社会影响

党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。

一、引言

1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。

跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。

总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。

为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。

二、人工智能的发展历程与启示

1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）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”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年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。人工智能概念在1956年首次被提出后，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、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。

二是反思发展期：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了低谷。

三是应用发展期：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，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。

四是低迷发展期：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：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及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，这些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（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）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，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。

通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：

（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。

（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。

（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。

（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。

（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。

（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。

三、人工智能的发展现状与影响

人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。

（一）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。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）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，因此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，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗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，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。

（二）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。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。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。

（三）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，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI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，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，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%。

（四）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（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的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AI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GPU服务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。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。

（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。

（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，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发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，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都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。

由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，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。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。

四、人工智能的发展趋势与展望

人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。

（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《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。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）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7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。

（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。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。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。

（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的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：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（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有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AI”。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AI人员成本。

（四）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、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。

（五）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十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，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。

（六）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》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。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。

（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。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》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国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》报告即提出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。

（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，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，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。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。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。

五、我国人工智能的发展态势与思考

我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，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。

一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“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”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《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，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、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。

二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS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。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，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。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南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（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。

三是差距不小。我国人工智能在基础研究、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较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。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，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI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。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。

四是前景看好。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。

人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在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、展现中国智慧需要深入思考。

（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。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。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，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。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，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，并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。

（二）加强基础扎实的原创研究。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。在此发展的临界点，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。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。

我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，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。

（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。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，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，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，如军民融合、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。

另外，我们需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，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。

（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。

（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。

（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，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将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。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！

（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、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；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。

（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。

六、结束语

人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！

（主讲人系中国科学院院士）