簡單輸入一句描述,就能生成精致的三維立體模型圖;把看到的短視頻轉給微信AI聯(lián)系人,就能總結視頻的主要內容……全球人工智能賽道競速之下,認知革新也提上日程:產業(yè)格局會發(fā)生何種結構性變革?AI將如何重塑勞動力市場?政策制定者和市場主體又應把握哪些關鍵突破口?
6月15日舉辦的第二屆“數(shù)字經濟思享匯”(中央財經大學經濟學院、中國互聯(lián)網經濟研究院共同主辦)上,中央財經大學副校長李濤認為,人工智能已成為新質生產力的核心引擎,不僅因其技術革命性突破,還因其重塑生產要素和生產關系的能力。
他表示:“新質生產力由技術革命性突破、生產要素創(chuàng)新性配置、產業(yè)深度轉型升級而催生,而人工智能恰恰在這些維度上都扮演著關鍵角色。它本身就是技術革命性突破的產物,能夠實現(xiàn)數(shù)據等新要素的最高效配置,更能通過賦能千行百業(yè),推動產業(yè)的深度轉型升級。”
新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長、南開大學原校長龔克認為,當前最主要的技術形勢是“快速”:2014年,AI突破了圖像分類的人類平均水平;2018年,突破了中等程度的閱讀理解;2019年,突破英語理解;2021年,突破視覺推理;2023年、2024年則相繼突破了競賽級的數(shù)學、多任務語言理解、博士級的科學問題。整個技術迭代過程越來越快。
以大語言模型為代表的生成式人工智能發(fā)展飛速,經濟成本不斷下降,AI真正從書齋、大學走向了廣闊的生產環(huán)境。這意味著人工智能是通用目的技術,并正在深刻改變經濟結構和社會形態(tài)。
“這不是傳統(tǒng)生產變量的簡單增量,而是引入了新的生產變量、新的生產要素。所以我們必須重新組合生產函數(shù),實現(xiàn)生產力與實體經濟的深度融合?!饼徔酥赋?,沒有產業(yè)的科技創(chuàng)新沒法跟實體經濟融合。他認為,AI賦能的目標應是解決產業(yè)質效、降本增效等真實問題,而不是為了展示人工智能而“掛AI的牌”。
在中國互聯(lián)網經濟研究院副院長史宇鵬看來,人工智能要真正提高生產率,還需要一段時間。“業(yè)界總是在講通過實現(xiàn)了所謂的企業(yè)數(shù)字化轉型,提升了庫存周轉率、實現(xiàn)了降本增效,但很難從總體數(shù)據上看到這一點,人工智能技術也是這樣,好像沒有看到宏觀方面生產率出現(xiàn)了飛速增長?!笔酚铢i解釋,這是經典的索洛悖論。諾貝爾經濟學獎得主索洛早已指出,盡管計算機技術深刻改變生產方式,但統(tǒng)計數(shù)據未必能同步反映出生產率的大幅提升。
“作為通用目的技術的AI,同樣存在這種時間滯后的效力發(fā)揮問題。”史宇鵬解釋,“但只要真正用好AI技術,其在企業(yè)降本增效上的效果依然顯著?!?/p>
北京航空航天大學自動化科學與電氣工程學院副教授秦曾昌將當前AI產業(yè)劃分為兩條主線:大語言模型和具身智能——盡管具身智能領域在科研層面技術爆發(fā)較多,但距離產業(yè)化應用仍有距離;反觀大語言模型及智能體在腦力工作自動化方面,已具備較強的產業(yè)落地潛力。
在秦曾昌看來,很多不可控的AI工作流程正在慢慢由智能體解決,20%~30%的辦公室工作可以通過智能體替代,并讓一部分人從事技術催生的新的服務業(yè)。而具身智能在跟環(huán)境互動的強化學習上,還面臨一些技術瓶頸,到產業(yè)落地階段為時尚早。
人工智能的廣泛應用不僅重塑經濟生產力,也勢必引發(fā)勞動力市場的變革。龔克預計,這種替代與新增崗位的“交匯期”將在未來五到六年內到來。
史宇鵬指出,短期來看,AI技術會帶來部分崗位被替代、就業(yè)結構調整的壓力;但從長遠看,新崗位的創(chuàng)造潛力更為顯著,比如現(xiàn)在已經人工智能催生了“數(shù)據標注師”職業(yè)的興起。
雖然人工智能對于勞動就業(yè)的影響還需要更長時間觀察,但教育和人才培養(yǎng)是關鍵應對策略,已經成為共識。如何構建教育、產業(yè)、就業(yè)三位一體的體系非常緊迫。
史宇鵬強調,“復合型人才”的培養(yǎng)至關重要。他認為,教育體系應強化跨學科融合,緊密結合人工智能技術發(fā)展,重點培養(yǎng)既能運用AI又深諳行業(yè)知識的復合型專業(yè)人才,以應對未來復雜多變的勞動市場需求。
清華大學社科學院長聘副教授謝丹夏指出,大廠和大學的關系非常值得探討,要通過鼓勵創(chuàng)業(yè),政策引導,VC、政府引導基金跟大學結合,讓成果走向市場,把學術和產業(yè)結合起來。
史宇鵬以ChatGPT、DeepSeek等基礎大模型為例,指出這些技術平臺實際上是“平臺的平臺”,類似“母基金”角色,為下游行業(yè)和應用平臺提供基金和技術支持。他認為,隨著基礎模型平臺逐步開源,可能從單純的寡頭競爭轉變?yōu)樯鷳B(tài)系統(tǒng)的競爭,產業(yè)競爭形態(tài)將更加復雜。這也對政府如何界定壟斷行為提出了新的挑戰(zhàn)。
在新形勢下推動人工智能的科技創(chuàng)新和產業(yè)創(chuàng)新深度融合,被視為破局關鍵。龔克認為,接下來需要關注多個方面。
第一,要因地制宜發(fā)展新質生產力,“地”的內涵不僅限于地域,還包括行業(yè)和企業(yè)實際情況,也即實事求是之“實”。人工智能的應用應以提高質量效益、用戶體驗和降低排放等實際問題出發(fā)。同時,積極擴大國際合作,在復雜國際環(huán)境中保持開放態(tài)度。要在不“自我脫鉤”的前提下,努力擴大國際合作,避免“誤傷”相關產業(yè)。
第二,人才培養(yǎng)刻不容緩。當前企業(yè)普遍缺乏既懂數(shù)字化又懂行業(yè)業(yè)務知識的復合型人才團隊。
第三,要深化改革,加快形成與新質生產力相適應的生產關系。當前條塊管理模式難以滿足人工智能這一通用目的技術的發(fā)展需求,特別是在數(shù)據使用和安全方面。要深化數(shù)據資源開發(fā)利用和開放共享,必須建立相應的制度環(huán)境,在開放使用數(shù)據過程中控風險保安全。因為,只有在數(shù)據有效使用中,數(shù)據安全才具備真正意義。