转自：人民论坛
【摘要】人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式。人类将不再满足于肌肉力量的突破与超越，而是致力于大脑智慧的拓展与延伸，以创意和创新的力量，取代传统发展模式，进而实现“指数级增长、数字化进步和组合式创新”。发挥人工智能发展优势，助力中国人工智能不断成长，避免人工智能“成长烦恼”，方能不断深化对人工智能内涵、外延、功能和发展前景的认识，实现新一代人工智能健康发展，打造人工智能时代的中国新优势。
【关键词】人工智能 创新发展 社会治理 【中图分类号】C916 【文献标识码】A
自工业革命开始，人类社会进入现代发展阶段。与传统社会相比，技术创新已经成为现代社会不可或缺的生产因素。当前，以人工智能为代表的新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起，表现出与传统技术经济范式显著不同的特征。对于后发国家来说，如何抓住新技术革命的机遇，是创新发展研究的重要议题。
传统时代的创新发展
工业时代的创新发展及其问题。工业革命被看作现代经济的开端，标志着人类社会进入现代发展阶段。工业革命极大地促进了生产力发展，使人类摆脱了“马尔萨斯陷阱”的束缚，并对科技、经济、社会、文化产生了广泛而深远的影响。前两次工业革命都始于新型生产技术和能源的使用，从生产环节的创新逐步扩展到管理模式、组织结构、社会生活等方面的创新。与第一次工业革命相比，第二次工业革命的影响范围更广、程度更深。
随着传统工业技术的式微，人类社会开始面临严峻挑战。工业时代的经济增长很大程度上依赖于对自然资源的开发和使用，更高的产出意味着更多的能源消耗和更严重的环境污染，20世纪70年代的石油危机加重了人们对工业社会的质疑。在社会财富总量增加的同时，也产生了更加不均的财富分配和更大的社会分化，社会矛盾愈演愈烈。严重的环境污染、逐渐停滞的经济增长、居高不下的失业率和通货膨胀引发了人们对工业社会技术经济范式的广泛批评。工业革命带来的增长动力似乎已经消耗殆尽，第四次经济长波开始进入下降期，人类社会急需新的技术和增长引擎。
信息时代的创新发展及其优势。20世纪70—80年代兴起的信息技术革命，全面而深刻地改变了传统生产方式、企业组织形式、产业分工格局、人类生活方式和社会交往方式，推动人类社会进入一个新的历史纪元（吴敬琏，2011）。信息技术颠覆了工业时代的经济模式，企业理念、组织架构、雇佣关系都发生了巨大改变，给“旧经济模式”带来了巨大挑战（Lazonick，2011）。在信息社会，提升国际竞争力的关键是将自然资源禀赋转变为创造性资源禀赋，特别是知识和人力资本的存量（布鲁兰德和莫利，2009）。
信息技术革命创造了“新经济”和“股市繁荣”，特别是在互联网繁荣期，股东价值最大化主导了企业的经营理念，大量上市公司将其利润用于股票回购刺激股价，而不是投入研发。到了20世纪末，信息技术产业市场逐渐饱和、技术创新和突破愈发困难。2001年，美国互联网泡沫破灭，大量依赖风险投资的互联网企业破产，并为几年后的次贷危机埋下了伏笔。从经济周期来看，早期信息技术和产业作为第五次经济长波的核心驱动力已显露出疲态，也标志着本次长波进入下降期。经历了巨大的代价和深刻反思之后，人们渴望出现新的重大技术创新浪潮，带领全球经济走向新的繁荣。
人工智能时代的创新发展
前几次工业革命分别实现了机械化、电气化和信息化，由人工智能等技术驱动的革命将实现智能化。人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的代表性技术和通用性技术，具有广泛渗透性，会对人类科技、经济和社会发展产生革命性影响。
第一，人工智能时代正在到来。“人工智能”一词首次出现于1956年达特茅斯学院会议讨论会上，探究机器在哪些方面能够模仿人的智能。2016年，美国白宫发布的《人工智能、自动化与经济》报告指出，人工智能不是一种特定的技术，而是应用于特定任务的技术集合。相较于传统的信息技术，人工智能的突破点在于获得了自我学习的能力。纵观人类技术变迁史，人工智能之前的技术创新主要是替代人的体力，而人工智能技术开始替代人类的智力，因此人工智能是人类历史上具有里程碑意义的技术创新（Brynjolfsson和Mcafee，2014）。人工智能的发展，标志着人类第三次认知革命，其本质是通过探求人类智能认识自我而形成主观世界的机制，并把这样的能力赋予机器以改造客观世界，实现人类智能的体外延伸。从这个意义上来说，人工智能的发展将会大大改变人类文明的进程（郭毅可，2021）。
与此同时，人类将不再满足于肌肉力量的突破与超越，而是致力于大脑智慧的拓展与延伸，以创意和创新的力量，取代传统发展模式，进而实现“指数级增长、数字化进步和组合式创新”。当前，人工智能技术的应用除了常见的智能推荐、无人驾驶、人脸识别、图像识别、机器翻译、人机交互、语音识别等社会生活场景外，还在新药研发、材料设计、国防军工等领域有突破性的发展和应用。最为重要的是，人工智能技术拥有自我学习、自我进步的能力，可以通过学习而不断升级，是一种新的、正在不断发展进步的生产力。因此，这一变革将不仅仅是单纯的科技或者经济意义上的变革，也将对人们的思想观念、生活方式、社会结构、人文心理甚至国家治理产生广泛而深刻的影响（Brynjolfsson和Mcafee，2014）。
第二，人工智能对创新发展的影响。一是从人工智能对企业创新发展影响的角度来看：首先，数据成为新的生产要素。人工智能技术的进步以大数据为依托，大数据集不仅是人工智能进行训练和完善的关键，更是企业进行判断和决策的重要依据。人工智能的发展使得企业的生产要素结构发生根本性转变，数据作为一种新的生产要素，必将带来生产结构质和量的调整；企业及时调整生产要素结构，打破生产投入固化状态，成为实现创新的一种重要方式（郑琼洁、王高凤，2021）。人工智能利用大数据，通过机器学习快速做出分析，及时、精准识别消费者需求，并实现实时生产、精细管理及柔性定制，从而大幅提升企业竞争力（刘斌、潘彤，2020）。
其次，人工智能对创新模式的变革。创新是知识的拓展和重新组合，人类的知识边界将因为人工智能的应用而被不断放大。人工智能对创新模式带来了两个深远影响：获取知识的思路更多，创新的速度更快。通过数字网络沟通互联，人工智能不但能产生和收集大量数据，还将带动数十亿人成为潜在的知识创造者、问题解决者和创新者。智能装备将人类数十亿大脑结合在一起，开始在模式识别、复杂沟通以及其他领域展现出广阔的发展空间。这种能量将在数字化世界里不断复制，组合式创新也将从中获得更多的发展机会（Brynjolfsson和Mcafee，2014）。例如，生物学家可利用人工智能发现新的药物筛选方法，创新模式在人工智能时代将实现革命性突破。
最后，人工智能对生产效率的提升。对于当前产业中高重复性、可编码性的工作，人工智能具有明显的技术优势。工业可以替代劳动时间长、简单重复的工作，以及很多人类干不好的高精度或高速度的操作性劳动。例如，根据斯坦福大学发布的《2022年人工智能指数报告》，机器臂的中位数价格从2017年的4.2万美元下降到2021年的2.26万美元，不断降低的价格将成为工业机器人普及的关键要素，从而使得生产方式产生革命性变化。此外，像ChatGPT这种生成式人工智能技术，不但可以进行企业客服等简单智力工作，甚至可以进行学术论文写作、程序编写和艺术创作，大大提升了生产效率。
二是从人工智能对产业创新发展影响的角度来看：一方面，实现智能化生产与服务。人工智能通过整合硬件、软件、数据、网络、感应器等技术，实时采集生产服务过程中产生的（维权），进行智能分析和决策优化，实现个性化设计、柔性化制造、网络化生产，从而促进产业创新发展。例如，在农业领域，人工智能有助于发展精准农业、、数字农业，使农业生产实现智能化决策、无人化操作、可视化管理和精准化生产。在制造业领域，人工智能通过生产智能化、产品智能化、管理智能化、销售智能化和产业生态智能化，实现分工深化、产业链延长、成本节约、效率提高、价值提升等。在服务业领域，人工智能有望解决鲍莫尔成本病问题，实现第三产业的规模效应，带来服务业的创新发展（程承坪，2020）。基于人工智能和其他信息技术，以虚拟技术和共享方式减少实物生产，优化系统设计减少资源浪费，也将扭转工业时代以来基于自然资源消耗的发展模式（斯塔奇等，2019）。
另一方面，创造新的经济业态和新兴产业。人工智能的核心技术可归纳为机器学习、计算机视觉、自然语言处理、生物识别技术、人机交互技术、机器人技术、知识图谱技术和VR/AR/MR八大类技术，不同属性核心技术构成相应技术集群，形成分别以识别、交互和执行为主题的技术和新兴业态（孙丽文等，2022）。例如，以识别为主题的人工智能技术通过对人类自身生理特征识别、运动追踪和文本翻译等技术，产生了风险防控、精准营销、安全防护、语音服务等服务场景。以交互为主题的人工智能技术借助智能化装备与数字化环境，能够实现人与计算机之间的多种信息交换和性质互动，产生出智能语音助手、数字化互动教学、智能化学习系统、智能客服、智能文娱互动等消费场景。以执行为主题的人工智能技术通过机器学习、知识图谱等技术，诞生了一批覆盖智能制造、智能机器人、智慧物流配送、智能家居和无人机的人工智能初创企业。
三是从人工智能对创新系统的影响来看，创新系统的运行效率直接影响一国创新发展的绩效。Freeman（1987）等人提出的“国家创新系统”是指“公共和私营部门中的主体和制度网络，其活动和互动决定着一个国家扩散知识和技术的能力”。Fagerberg（2005）指出，任何创新都不是孤立的，企业的创新活动既受到其他创新主体的影响，也受到制度、法律法规、社会规则的约束，这些组织和制度是创新系统的核心组成部分。人工智能时代的创新系统与传统社会不同，人工智能不只是新的技术基础设施，人工智能供应商和数据中心还将作为新的创新主体参与到创新系统中，通过改变其他创新主体的运作模式和联系方式，从而给整个创新系统带来变革。在人工智能的支持下，个人的创新活动也将成为创新体系的重要补充。从这个角度而言，人工智能可以提升创新系统的效率。
人工智能供应商。一方面，这些机构是创新系统中的新型主体，它们为系统中其他主体提供服务，社会各部门/组织可以使用其数据中心和算力，进行部门/组织内部的创新活动。另一方面，人工智能数据中心也从全社会获取数据，进行数据的存储、加工和保密工作，进而将数据集提供给相应的部门/组织使用。同时，通过人工智能和数字网络的互联互通，各类创新主体可实现更紧密的联系、更有效的信息共享和交流合作，提升整个社会的运转效率和创新能力。因此，人工智能不仅是新时代的技术基础设施，甚至可能成为新型创新系统的中心节点。
企业。大数据驱动的人工智能技术为实现企业创新、制造与全流程智能化管理提供了新的方法和技术。人工智能为产品设计、测试与市场响应提供新的范式，利用人工智能的机器学习算法，寻找新的创新路径和产品设计方法。以人工智能为引擎，以数据为生产要素，可以将人工智能与具体的生产场景相结合，实现设计模式创新、生产智能决策、资源优化配置等创新应用，也能大幅缩减产品成本并提高良品率。借助人工智能技术，企业也将逐渐摆脱局部信息和人工决策的低效等局限性，最终实现制造和生产全流程智能化（柴天佑，2020）。
高校。在人工智能时代，高校的教学内容、形式、对象、科研模式都将发生变革。在人工智能技术的驱动下，各类“教学终端”“资源”与“平台”实现互联互通，高校可以采取更加个性化的教学方案，学生和老师可以实现更好的互动。优秀教学资源将被推荐给更多学生（甚至社会人员），实现规模效应，提升全社会的学习效率和知识库存量。在科学研究方面，人工智能模拟实验将降低基础研究的操作难度和成本，同时人工智能数据中心对全社会的数据进行整合加工，将大幅提升知识联结与传递效率，规避了大量重复实验，进而提升高校科研能力（贺相春、郭绍青，2021）。
科研机构。科研机构（尤其是国家科研机构）以国家战略和社会发展的重大需求为导向，开展基础研究、技术攻关和社会公益研究。人工智能可以从投入成本、社会经济效应等维度做出综合评判，在多个技术方案中对未来研发路线进行优化。人工智能还可以挖掘基础研究的应用前景和市场化潜能，同时对市场中的新技术择优吸收，加速科研机构和市场技术之间的交流互动，以及对科研机构及研究人员的实验内容、进度实时监控，避免重复实验带来的效率低下，从多方面提高科研机构的效能。
政府。在人工智能时代，政府可以利用大数据和人工智能技术，提升创新治理的效率，实现从传统政府向智能政府的转变。基于全面的大数据信息，政府可以更加有效地利用人工智能技术进行监管、分析和调控创新活动，维护市场竞争格局。政府也可以借助大数据，更加精准地提供创新基础设施或服务，规避有限信息产生的政府失灵。在人工智能技术协助下，政府可以更高效地实现对创新活动的监管，促进创新主体合作，实现创新系统整体效能提升。
个人发明家。在传统的创新系统中，个人发明家的作用已被建制化科研活动和组织取代。但在人工智能时代，个人可通过应用平等的人工智能服务，实现工具公平，通过人工智能模拟仿真、大数据计算等服务进行发明创造活动，个人创新成果将成为企业、大学和公共实验室创新活动的有力补充。从数量来看，个人相较建制化创新主体在数量上占据绝对多数，如能通过人工智能技术的应用激发个人的创新活力，将大大增加全社会创新方案的多样性，并提升创新系统的整体效能。
人工智能带来的变革与价值
第一，人工智能对就业带来的挑战。人工智能在大大提高生产效率的同时，也对社会就业产生冲击。传统劳动力的知识储备和技能结构是在工业时代和早期信息技术时代形成的，无法满足人工智能时代发展的要求。尤其是智能技术与各个行业深度融合后，各行业能够使用智能设备代替人类完成重复机械的工作（Acemoglu和Restrepo，2019）。以制造业为例，随着深度学习的成熟化规模化，某些智能机器甚至可实现无人制造。智能装备的普及将导致制造组装环节的利润空间和用工规模被进一步挤压。随着人工智能技术的进步，甚至一些常规性的智力劳动（如新闻、金融、法律、写作等）也将被人工智能所代替。
人工智能的大范围应用将导致就业市场出现两极分化趋势：新兴技术领域将新增大量的高技能劳动需求，如工业机器人、物联网、大数据、增材制造等领域将迎来发展机遇，与此相关的研发、设计和维护等专业技能人才需求增长显著，认知性和创造性强的高收入工作机会不断增加，但是常规性和重复性的中等收入工作机会将减少，出现“高技能—高收入”和“低技能—低收入”两个极端。在全球各地，智能化已经开始侵蚀中等知识型工作岗位。同时，大量的自由职业者借助各类智能技术，更倾向于工作时间灵活的就业方式，新型就业形态和人员给传统的社会就业管理带来新的挑战。
第二，人工智能对后发国家的挑战。在世界近现代经济史中，依靠成本优势发展制造业是一种常见的发展路径，可以让后发国家积累资金、获得技术并提高国民收入水平。一旦这条发展道路受阻，许多国家就要重新思考其发展模式和工业化战略（施瓦布，2016）。当前的人工智能技术就对后发国家的传统发展路径产生了重大影响。因为人工智能时代的创新不是增强体力，而是以增强人类思维能力为特征。如果低成本劳动力不再是后发国家的竞争优势，那么距离目标消费群体更近、受到良好教育的劳动者数量更多、制度环境更加完善的地区会更有优势。届时，全球制造业就可能回归发达经济体，那些仅凭借劳动力成本而赢得比较优势的后发国家可能会陷入相对劣势。
如果没有新的竞争优势来源，后发国家制造业的成本优势不复存在，发达国家复苏的制造业势必会不断挤压后发国家制造业的生存空间（Brynjolfsson和Mcafee，2014）。人工智能技术的进步正在驱动财富和收入史无前例地重新分配，平台效应也使收益和价值加剧向少部分人集中，可能带来国家之间、国家内部不同群体之间更严重的分化，对国际秩序产生重大影响。
第三，人工智能对社会治理的挑战。回顾人类社会发展史，由蒸汽机、电动机、互联网等技术引领的蒸汽革命、电气革命、信息革命，推动人类社会治理范式由科层制治理到电子化治理，再到网络化治理变迁。可以说，技术创新往往是治理范式转变的重要变量，新的科技革命与产业变革交汇之际，也是治理范式转换发生之时（阙天舒和吕俊延，2021）。人工智能技术作为一种新的技术手段，正日渐嵌入治理体系，推动社会治理朝着智能化、人性化和精准化方向转型（秦小建和周瑞文，2022）。人工智能在治理方面的应用，实际上就是借助大数据和智能算法的力量，将复杂社会问题的分析与解决加以优化。
作为一种治理工具，人工智能技术的嵌入能够极大提升社会治理的精准化和智能化水平，但技术本身的不确定性也会影响治理效果。若政府、社会间权力边界日渐模糊，政府治理权威面临挑战，将会引发一系列治理困境。一方面，人工智能技术将带动数十亿人成为潜在的知识创造者、问题解决者和创新者，由此带来的权力下放和社会结构变化，将改变政府现有形态，使得政府传统职能逐步弱化（施瓦布，2016）。另一方面，掌握算法的企业和组织可能利用技术优势，控制社会信息及资源，甚至引导政府决策，形成了一种非国家力量的“准公权力”（张爱军和李圆，2019），将对政府的治理权威形成对抗、消解甚至支配，传统治理模式面临着去中心化的挑战。
积极应对人工智能带来的挑战
人工智能等新技术开启了新的技术范式，为后发国家的创新追赶提供了机会窗口，但是成功追赶还需要根据新范式要求在各个方面做出合理调整，这对一个国家的创新治理能力提出挑战。未来的创新发展政策需要在以下方面不断努力。
加强新兴产业技术创新。与人工智能相关的技术大都处于科学知识突飞猛进的领域，是最有希望带来技术革命与产业变革的领域。近年来我国政府明确提出要加快发展战略性新兴产业和未来产业，这些产业的重点突破有望实现产业技术的赶超，因而是国家发展战略的重要组成部分。为此需要加强新兴产业和未来产业领域的技术创新，加大基础研究力度，从源头上实现重大突破。
构建与新范式相匹配的制度。新技术经济范式构建既需要企业、高校、科研机构等创新主体之间的多样性联系，形成与新技术体系的动态匹配，也需要政府转变职能，吸引广大利益相关者参与到社会治理中。为此需要大力破除传统范式中的体制机制与制度障碍，如改变对新兴技术的支持和管制方式、改变传统的产业政策方式、探索与新技术相适应的创新政策等，主动塑造新的制度环境。
加强各类主体能力建设。改革教育与培训的目标、方法、内容与手段，引导教育机构与新型组织保持协调，提升劳动者技能。鼓励新兴创新主体发展，鼓励多样性研究，提升经济系统内部颠覆性创新的数量和质量。将技术发展与生产网络和生活质量的改善联系起来，让公众享受新技术的成果。加强政策制定者的学习能力，各种政策安排应根据技术创新与产业变革不断调整。
以市场需求拉动新兴技术。新兴技术扩散和产业发展壮大需要市场需求拉动。中国巨大的人口与市场规模是绝大多数国家不具备的优势，在产业发展过程中应加以充分利用。通过收入分配改革引导消费能力提升，实施必要的激励计划培育新兴产业的本土市场，以庞大的市场规模诱导新兴技术创新，加速重大创新的市场选择，形成主导设计，从而在国际市场上提升新兴技术与产业的话语权。
积极应对人工智能带来的挑战。无论是从伦理还是从技术角度，都应确保人工智能为人类服务的根本指向。安全应成为人工智能政策或战略的优先事项，必须坚持合理发展、适度控制的风险意识，确保智能技术处于安全和可控的发展状态。人工智能的治理问题是涉及全人类的国际问题，各国应该秉持合作共赢的理念，强化沟通，建立互信，共同探索合乎人类发展需要的人工智能治理模式。
（作者为中国科学院科技战略咨询研究院研究员，创新发展政策所副所长，中国科学院大学公共政策与管理学院教授；中国科学院科技战略咨询研究院博士研究生魏莹、硕士研究生张一民和孙禧洋，以及中国科学院大学公共政策与管理学院博士研究生张林林和陈熹微对本文亦有贡献）
【注：本文系国家社会科学基金重大项目（项目编号：18ZDA101）、科技创新2030重大项目（项目编号：2020AAA0105400）和中科院科技战略咨询研究院前沿探索项目（项目编号：E2X1341Z01）的阶段性研究成果】
【参考文献】
①吴敬琏：《信息通信技术与经济社会转型译丛总序》，上海：上海远东出版社，2011年。
②Brynjolfsson E.、Mcafee A.：《第二次机器革命：数字化技术将如何改变我们的经济与社会》，北京：社，2014年。
③刘斌、潘彤：《人工智能对制造业价值链分工的影响效应研究》，《数量经济技术经济研究》，2020年第10期。
④秦小建、周瑞文：《人工智能嵌入政府治理的探索及启示》，《国外社会科学》，2022年第2期。
⑤布鲁兰德 C.、莫利 D.：《创新的演变》，《牛津创新手册》，北京：知识产权出版社，2009年。
⑥Freeman, C. Technology Policy and Economic Performance: Lessons from Japan, London: Printer. 1987.