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人工智能是對人的意識、思維過程進行模擬的一門新學科。 似乎在一夜之間人工智能從虛無縹緲的幻想成為了現(xiàn)實。計算機科學家們在機器學習和深度學習領(lǐng)域已取得重大突破，可以賦予機器認知及預(yù)測能力。 如今在現(xiàn)實世界中，這些系統(tǒng)的應(yīng)用已不鮮見 。
回顧變革前的簡史
人工智能意為機器對人腦思維認知功能的模擬。這一概念長期以來只存在于人類幻想和科幻小說中，直至20世紀五六十年代，有關(guān)人工智能的理論初步形成后，才開始引發(fā)普遍樂觀情緒和第一波熱潮。但由于技術(shù)未能實現(xiàn)突破性進展，人工智能無法達成預(yù)期效果，因此陷入了一段沉寂期。
往后數(shù)十年間雖然不乏成功案例（如IBM的超級計算機“深藍”擊敗國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫），但因為人工智能在現(xiàn)實世界的成功案例太過孤立，所以不足以支撐大規(guī)模商業(yè)化。
讓我們快進至21世紀。 數(shù)據(jù)收集及整理、算法以及高性能計算等技術(shù)的突飛猛進促成了革命性進步。例如，在以往被認為是機器“無法取勝”的圍棋比賽中，AlphaGo成功擊敗人類世界冠軍，從而賦予了這場獲勝歷史性的意義。
而變革不僅發(fā)生在理論前沿。被視為未來超級智能系統(tǒng)的先鋒——各類應(yīng)用機器學習技術(shù)的分析工具已現(xiàn)身市場。金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)應(yīng)用發(fā)展迅速，人工智能領(lǐng)域的全球風投也從2012年的5.89億美元猛增至2016年的50多億美元。麥肯錫預(yù)計，至2025年人工智能應(yīng)用市場總值將達到1270億美元。
了解人工智能及其能力
以往人們借助計算機的運算能力可以更高效地完成任務(wù)（例如，比人類更快地處理更復(fù)雜的計算）。傳統(tǒng)的軟件程序由人類編寫，包含具體的指令要求。
人工智能的工作模式完全不同。它們依據(jù)通用的學習策略，可以讀取海量的“大數(shù)據(jù)”，并從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、聯(lián)系和洞見。因此人工智能能夠根據(jù)新數(shù)據(jù)自動調(diào)整，而無需重設(shè)程序。利用機器學習，人工智能系統(tǒng)獲得了歸納推理和決策能力；而深度學習更將這一能力推向了更高的層次。這些計算機系統(tǒng)能夠完全自主地學習、發(fā)現(xiàn)并應(yīng)用規(guī)則。
雖然深度學習領(lǐng)域近來的突破可使人工智能系統(tǒng)在一些關(guān)鍵能力上媲美甚至趕超人類，但距離實現(xiàn)“通用人工智能”，即機器能夠完全模擬人類認知活動，仍需數(shù)十年的努力。不過機器學習系統(tǒng)已經(jīng)有了某些商業(yè)化落地，且應(yīng)用廣泛，可以擔當客服、管理物流、監(jiān)控工廠機械、優(yōu)化能源使用以及分析醫(yī)學資料。麥肯錫全球研究院最近的研究顯示機器學習技術(shù)可廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。
人工智能技術(shù)通常由四個部分組成，即認知、預(yù)測、決策和集成解決方案。認知是指通過收集及解釋信息來感知并描述世界，包括自然語言處理、計算機視覺和音頻處理等技術(shù)。 預(yù)測是指通過推理來預(yù)測行為和結(jié)果。舉例而言，此類技術(shù)可用來制作針對特定顧客的定向廣告。
決策則主要關(guān)心如何做才能實現(xiàn)目標。這一領(lǐng)域的用例十分廣泛，如路線規(guī)劃、新藥研發(fā)、動態(tài)定價等。最后，當人工智能與其他互補性技術(shù)（如機器人）結(jié)合時，可生成多種集成解決方案，如自動駕駛、機器人手術(shù)，以及能夠?qū)Υ碳ぷ龀鲰憫?yīng)的家用機器人等。
目前人工智能各項技術(shù)的商業(yè)化水平參差不齊。認知和預(yù)測領(lǐng)域的許多技術(shù)已經(jīng)逐步商業(yè)化，然而決策和集成解決方案技術(shù)多處在研發(fā)階段。
人工智能的未來：挑戰(zhàn)與機遇并存
過去的科技進步主要是指提升執(zhí)行指定任務(wù)的能力。而當今的人工智能則是賦予機器反應(yīng)和適應(yīng)能力以優(yōu)化產(chǎn)出。通過與物聯(lián)網(wǎng)、機器人等技術(shù)的結(jié)合，人工智能能夠構(gòu)造出一個整合的信息物理世界。
當今人工智能發(fā)展勢頭正猛，未來有望在全球多個行業(yè)和場景下得到廣泛運用，尤其是我們將會看到大量的人類工作被機器取代。麥肯錫全球研究院近期的一份報告對全球800多種職業(yè)所涵蓋的2000多項工作內(nèi)容進行分析后發(fā)現(xiàn)，全球約50%的工作內(nèi)容可以通過改進現(xiàn)有技術(shù)實現(xiàn)自動化。
當然，技術(shù)可行性只是影響自動化速度及程度的一個因素，還有其他因素需要考慮，包括研發(fā)和應(yīng)用成本、勞動力市場供需、經(jīng)濟效益，以及社會和政府監(jiān)管部門的接受度。
綜合上述因素，麥肯錫全球研究院的這份自動化研究報告指出，在現(xiàn)今所有工作內(nèi)容之中，過半會在2055年左右自動化，但這過程存在諸多變量。如果自動化推進速度快，達到該程度可能會提前20年；如果推進緩慢，則可能延后20年。
展望未來，人工智能可成為應(yīng)對一些社會核心挑戰(zhàn)的強大工具。在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能將極大提升我們分析人類基因組和為患者開發(fā)個性化治療方案的能力，甚至大大加快治愈癌癥、阿茲海默癥和其他疾病的進程。
在環(huán)保領(lǐng)域，人工智能能夠分析氣候特征并大規(guī)模降低能耗，幫助人類更好地監(jiān)控和應(yīng)對氣候變化問題。人工智能甚至可以在地球以外地區(qū)發(fā)揮作用，他日或助力人類探索火星及外太空。
在多家中國科技巨頭積極研發(fā)的推動下，中國已成為全球人工智能的發(fā)展中心之一 。 眾多的人口和完整的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)給中國提供了創(chuàng)造海量數(shù)據(jù)和廣闊市場的潛力。
隨著老齡化的加速，中國提升生產(chǎn)力的 要求就愈發(fā)迫切，因此人工智能技術(shù)的運用對中國未來的經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要。一方面，中國還需要做好許多基礎(chǔ)性工作，如更為開放的數(shù)據(jù)環(huán)境和訓練有素的數(shù)據(jù)科學人才。另一方面，人工智能或?qū)⒁l(fā)復(fù)雜的社會及經(jīng)濟問題，應(yīng)審慎考量。
中國在人工智能發(fā)展中的地位
中國與美國是當今世界人工智能研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。僅在2015年，兩國在學術(shù)期刊上發(fā)表的相關(guān)論文合計近1萬份，而英國、印度、德國和日本發(fā)表的學術(shù)研究文章總和也只相當于其一半。
中國的人工智能發(fā)展多由科技企業(yè)推動引領(lǐng)。得益于大量的搜索數(shù)據(jù)和豐富的產(chǎn)品線，一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)走在了自然語言處理、圖像和語音識別等技術(shù)前沿。這些技術(shù)被整合應(yīng)用于新產(chǎn)品中，如自動化私人助理、自動駕駛汽車等。
中國有充足的理由對其在人工智能領(lǐng)域的潛力感到樂觀。龐大的人口基數(shù)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)正是“訓練”人工智能系統(tǒng)的前提條件?！胺秶?jīng)濟”也是中國的優(yōu)勢所在，廣泛的行業(yè)分布為人工智能的應(yīng)用提供了廣闊市場。
但是，中國需要持續(xù)不斷的努力，才能保持人工智能的領(lǐng)先地位，并且最大化其經(jīng)濟潛能。發(fā)展創(chuàng)新能力是重中之重。雖然中國在人工智能的論文數(shù)量方面超過了美國，但中國學者的研究影響力尚不及美國或英國同行。
此外，美國的人工智能生態(tài)系統(tǒng)也更為完善和活躍，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量遠超中國。由研究機構(gòu)、大學及私營企業(yè)共同組成的生態(tài)系統(tǒng)龐大、創(chuàng)新且多元。硅谷在科技領(lǐng)域日積月累的強勁實力形成了強大而難以復(fù)制的優(yōu)勢。
以下，我們從數(shù)據(jù)、算法和計算能力等三個關(guān)鍵因素出發(fā)分析中國面臨的挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)
正如人類需要從食物中獲得能量，人工智能的“食物”則是穩(wěn)定的數(shù)據(jù)流。人工智能系統(tǒng)必須通過大量的數(shù)據(jù)來“訓練”自己，才能不斷提升輸出結(jié)果的質(zhì)量。但數(shù)據(jù)領(lǐng)域的幾個因素可能會影響中國人工智能的發(fā)展。
首先，盡管中國的科技巨頭能夠通過其專有平臺獲得海量數(shù)據(jù)，但在創(chuàng)建一個標準統(tǒng)一、跨平臺分享的數(shù)據(jù)友好型生態(tài)系統(tǒng)方面，中國仍落后于美國。
其次，全球各國都已意識到開放政府數(shù)據(jù)庫有助于促進私營領(lǐng)域創(chuàng)新，但中國政府數(shù)據(jù)的開放度仍極為有限。最后，對跨境數(shù)據(jù)流通的限制也使得中國在全球合作中處于不利地位。
算法
就應(yīng)用層面而言，中國的算法發(fā)展程度與其他國家并無太大差距。事實上，中國在語音識別和定向廣告的人工智能算法上取得了突破進展。而全球的開源平臺也使得中國企業(yè)能夠快速地復(fù)制其他地區(qū)開發(fā)的先進算法。
然而，中國的研究人員在基礎(chǔ)算法研發(fā)領(lǐng)域仍遠遠落后于英美同行。一個主要原因就是人才短缺。美國半數(shù)以上的數(shù)據(jù)科學家擁有10年以上的工作經(jīng)驗，而在中國，超過40%的數(shù)據(jù)科學家工作經(jīng)驗尚不足5年。中國在人才方面的持續(xù)努力將至關(guān)重要。
目前，中國只有不到30所大學的研究實驗室專注于人工智能，輸出人才的數(shù)量遠遠無法滿足人工智能企業(yè)的用人需求。此外，中國的人工智能科學家大多集中于計算機視覺和語音識別等領(lǐng)域，造成其他領(lǐng)域的人才相對匱乏。
如果中國大學對學生提出更高的數(shù)學和統(tǒng)計學要求，并且集中資源發(fā)展該領(lǐng)域全球前沿研究，人工智能的發(fā)展必將受益匪淺。另一個值得思考的方向是改進現(xiàn)有的科研經(jīng)費分配模式來推進創(chuàng)新。
計算能力
就人工智能的商業(yè)應(yīng)用而言，計算能力并非當前掣肘。由于微處理器在全球市場上是非常普遍的產(chǎn)品，計算能力已經(jīng)成為一種能夠輕松購買得到的商品。
然而，中國絕不能忽視發(fā)展自己的先進半導體、微處理器和高性能計算技術(shù)的重要性。高運算速度的計算技術(shù)是發(fā)展尖端人工智能技術(shù)的重中之重，而其耗能水平則決定著人工智能解決方案能否實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化。計算能力是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施之一，因此具有極高的戰(zhàn)略意義。依賴進口意味著這一基礎(chǔ)設(shè)施的堅固程度仍不理想。
長期以來，中國的微晶片嚴重依賴進口，部分類型的高端半導體則幾乎完全依靠進口。2015年，美國政府禁止了英特爾、英偉達和AMD這三家全球最大的芯片供應(yīng)商向中國機構(gòu)出售高端超級電腦芯片。這一禁令顯示了中國在半導體方面的自主研發(fā)能力對于未來人工智能發(fā)展十分重要。
為應(yīng)對這一局面，中國政府在2014年出臺了《國家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進綱要》以及“中國制造2025”行動綱領(lǐng)。中國政府還成立了國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金，目前募資已超過200億美元。
相關(guān)行動已初見成效：2016年6月神威?太湖之光超級計算機問世，成為世界上運算速度最快的超級計算機，使用的是中國自主知識產(chǎn)權(quán)的處理器。政府的前期投資可以產(chǎn)生顯著的漣漪效應(yīng)，鼓勵私營企業(yè)的積極參與。
特種處理器，如可以處理大量復(fù)雜計算的GPU，對人工智能的發(fā)展格外重要。在中國大力發(fā)展其集成電路產(chǎn)業(yè)的過程中，也應(yīng)密切關(guān)注此類處理器的發(fā)展。
總而言之，在探索發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略進程中，中國需要清楚地認識到，科技產(chǎn)業(yè)正在快速全球化。從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用開發(fā)，再到硬件生產(chǎn)，人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)都包含著大量國際合作。
在建設(shè)自己的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學和研發(fā)人才，以及打造半導體產(chǎn)業(yè)的同時，中國還需要將其人工智能產(chǎn)業(yè)建設(shè)成為一個與全球市場融合的開放系統(tǒng)。
人工智能對經(jīng)濟的影響
隨著中國老齡化日益嚴重，生產(chǎn)力的提升刻不容緩，人工智能正是加快生產(chǎn)力增長的重要機遇。然而，政策制定者還應(yīng)考慮到它可能對勞動力市場產(chǎn)生的震蕩。
在過去數(shù)十年，中國因“人口紅利”受益良多，勞動力的擴張大大促進了經(jīng)濟增長。但老齡化正使中國逐漸失去這一推動力。中國的勞動年齡人口最早將在2024年達到峰值，并在之后的50年中減少五分之一。
這一人口結(jié)構(gòu)變化趨勢意味著在當前生產(chǎn)力水平的基礎(chǔ)上，中國將缺乏足夠的勞動力以維持其經(jīng)濟增長。拉動經(jīng)濟增長唯一可行的方式就是大幅推動生產(chǎn)力增長。
人工智能有助于縮小這一差距。 通過輔助或替代人類勞動，人工智能系統(tǒng)能夠更有效率地完成現(xiàn)有工作，從而提升生產(chǎn)力。以英特爾為例，該公司在芯片生產(chǎn)過程中會收集大量數(shù)據(jù)。過去，如果生產(chǎn)中出現(xiàn)問題，公司需依靠人工分析數(shù)據(jù)尋找根本原因。
而現(xiàn)在，機器學習以遠勝人工的速度完成這項任務(wù)，其算法能夠篩選成千上萬的數(shù)據(jù)點以找出殘次芯片的共同特征。此外， 人工智能還可以使工業(yè)機械制造 、 供應(yīng)鏈 、 物流以及其他生產(chǎn)流程更為高效。人工智能應(yīng)用還能通過預(yù)測故障、找出瓶頸，以及自動化流程和決策創(chuàng)造出巨大效益。
酒店和餐飲服務(wù)業(yè)、制造業(yè)以及農(nóng)業(yè)在中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中占據(jù)了相當大的比重，其中包含大量重復(fù)的、可自動化的工作內(nèi)容。麥肯錫全球研究院預(yù)測，根據(jù)應(yīng)用速度的不同，基于人工智能的自動化為中國帶來的生產(chǎn)力提升每年可貢獻0.8至1.4個百分點的經(jīng)濟增長。
除了提升生產(chǎn)力之外，人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展也將創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)，提供新的崗位和業(yè)務(wù)。就在幾十年前，還沒有人會想到互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟催生的新職業(yè)，而人工智能也將帶來相似的變革。
人工智能有大幅提升生產(chǎn)力增長的潛力，但代價可能是收入差距的進一步拉大。總而言之，人工智能將推動形成所謂的“技能偏好型科技變革”——即數(shù)字技能將特別受到重視，而對中低端技能勞動力的需求將縮小。
比如，考慮到阿里巴巴已在其移動支付應(yīng)用中啟用了人工智能客服，由此可以設(shè)想今后客服等職位的需求將減少。勞動力總需求因而可能下降，盡管平均收入水平有希望上升，財富分配則將進一步向具備合適技能的人才聚攏。“數(shù)字鴻溝”有可能擴大社會分化。
總體而言，中國目前從事可自動化工作的勞動力人口超過其他國家。麥肯錫全球研究院預(yù)測中國51%的工作內(nèi)容有自動化潛力，這將對相當于3.94億全職人力工時的沖擊。
由重復(fù)性工作內(nèi)容和可預(yù)測的程序性任務(wù)構(gòu)成的職位尤其容易被人工智能取代。根據(jù)成本效益分析，中等技能工人將首當其沖，而低收入崗位則可能存在更長時間。但這并不意味著如今的高端工種能夠完全免受沖擊。
比如，醫(yī)生之類專業(yè)人士的部分工作也可能被自動化，而醫(yī)生的工作內(nèi)容將會更專注于與人的溝通和互動。許多職業(yè)并不會消失，但其工作內(nèi)容將會發(fā)生改變，因此教育和培訓體系也應(yīng)與時俱進。一份美國政府報告預(yù)測了可能在未來盛行的四大類人工智能相關(guān)工作：
使用人工智能系統(tǒng)完成復(fù)雜任務(wù)的協(xié)作性工作（如護士使用人工智能應(yīng)用常規(guī)查房）；開發(fā)人工智能科技和應(yīng)用的研發(fā)性工作（如數(shù)據(jù)科學家和軟件研發(fā)人員）；
監(jiān)測、授權(quán)或修理人工智能系統(tǒng)的監(jiān)測性工作（如人工智能機器人的修理師）；適應(yīng)人工智能時代的工作（如建立人工智能相關(guān)法律框架的律師或設(shè)計適合自動汽車行駛環(huán)境的城市規(guī)劃師）。
對先進數(shù)字技能的需求增加和低端勞動力的剩余將可能導致不平等的加劇，部分人群在這一問題面前尤為弱勢。比如，目前女性在中國計算機技術(shù)專業(yè)畢業(yè)生中的占比不到20%；從事可自動化的、重復(fù)性職業(yè)的女性過多，而在科技和管理崗位中又不足。
在最新的萬事達卡女性進步指數(shù)中，中國女性在就業(yè)方面得分83.8，但在領(lǐng)導方面僅獲27.8分，說明了高技能職位的兩性平權(quán)遠未實現(xiàn)。而人工智能因此可能會進一步加劇性別不平等。
與之相似，人工智能的逐步應(yīng)用也可能進一步拉大富裕沿海地區(qū)與欠發(fā)達內(nèi)陸地區(qū)的差距，加劇城鄉(xiāng)發(fā)展的不平衡。只有認真研究充分評估各種可能性，才能規(guī)劃好人工智能占據(jù)重要一席的未來。
對社會的影響
人工智能發(fā)展前景廣闊，可用于改善醫(yī)療、環(huán)境、安全和教育，提升民生福祉。與此同時，由于它模糊了物理現(xiàn)實、數(shù)字和個人的界限，衍生出了復(fù)雜的倫理、法律及安全問題。隨著人工智能的逐漸普及，需要審慎管理來應(yīng)對這一轉(zhuǎn)變。
許多現(xiàn)有用例展現(xiàn)出了人工智能解決社會問題的潛力。人工智能系統(tǒng)能夠幫助科學家預(yù)測環(huán)境變化?？的螤柎髮W利用這一技術(shù)預(yù)測動物棲息地變化以保護某些鳥類。人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域也得到廣泛應(yīng)用。
荷蘭政府使用人工智能技術(shù)為特定病患群體尋找最有效的治療方案，并通過分析數(shù)字化的醫(yī)療檔案來減少醫(yī)療失誤。在美國，拉斯維加斯衛(wèi)生部利用人工智能技術(shù)進行公共衛(wèi)生監(jiān)測，通過社交媒體的追蹤來確定疾病爆發(fā)的源頭。
人工智能系統(tǒng)還能提升公共交通系統(tǒng)的安全性和效率。已有證據(jù)表明使用人工智能技術(shù)的自動駕駛汽車可以減少交通事故。而阿里巴巴與杭州政府合力推進智能城市交通體系，以人工智能控制交通信號燈，可以有效減少城市特定區(qū)域的擁堵并使通行速度提高11%。
另外，人工智能還被用于預(yù)測能源需求，管理能源使用。谷歌大數(shù)據(jù)中心的能耗降低，英國政府對電網(wǎng)系統(tǒng)中需求高峰的管理都是該技術(shù)方向的早期用例。對企業(yè)和消費者而言，這意味著高達數(shù)十億美元的能源節(jié)約機會。
然而，除了這些潛力外，管理具備自主學習和決策能力的機器也是一份重艱巨的責任。許多值得深思的倫理和法律問題因此而生。阿西莫夫的機器人三大定律首次嘗試為人機互動設(shè)立基本原則。但人工智能技術(shù)所帶來的倫理問題更為微妙，其潛在影響也更為深遠。
首先，當傳感器和人工智能無處不在時，企業(yè)得以不斷收集個人信息，不僅在人們使用數(shù)字設(shè)備時，也在人們往返于公共和私人空間時。在某些特定場合，比如醫(yī)院，采集這些個人信息極為敏感。這就引發(fā)了一系列問題：誰擁有個人數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)應(yīng)以何種方式共享？面對日趨嚴峻的網(wǎng)絡(luò)安全攻擊又該如何保護數(shù)據(jù)？
其次，人工智能可能在決策過程中產(chǎn)生無意識的歧視。由于現(xiàn)實世界存在著各種形式的種族歧視、性別歧視和偏見，輸入算法中的數(shù)據(jù)也可能附帶這些特征。而當機器學習算法學習了這些帶有偏見的訓練數(shù)據(jù)，也就“繼承”了偏見。
2016年，一家頂尖的人工智能企業(yè)就發(fā)生了此類事故：該公司通過網(wǎng)絡(luò)論壇訓練了一個實驗性聊天機器人，不曾想機器人學會了各種種族歧視和性別歧視的語言，惹惱了許多網(wǎng)絡(luò)用戶。可以想見，如果有偏見的人工智能處在了決策地位，那么其決策可能會導致特定人群受到不公正的待遇。
除倫理問題之外，人工智能在社會的普及更會產(chǎn)生諸多法律層面的影響。如果人工智能的決策導致意外甚至犯罪，誰應(yīng)當對其負責？人工智能創(chuàng)作的知識產(chǎn)權(quán)歸誰所有？一旦人工智能擁有超級能力，又該用哪些措施進行監(jiān)管？人工智能研發(fā)人員有哪些法律權(quán)利與義務(wù)？要建立一個完善的法律及倫理框架，仍有許多問題尚待充分探討。
對地緣政治的影響
人工智能的發(fā)展大多在開源環(huán)境下進行，充分體現(xiàn)了國際合作的重要性。進一步的推進人工智能的發(fā)展也需要各國合力提供更為廣泛的數(shù)據(jù)、算法、資金和人才交流。然而，雖然全球經(jīng)濟不斷數(shù)字化，全球監(jiān)管方面的許多領(lǐng)域仍是一片空白。趕超人類智力的自動系統(tǒng)帶來了諸多倫理及安全問題，也需要國內(nèi)及國際間的共同協(xié)作來解決。
此外，正如基于人工智能技術(shù)的自動化將造成勞動力市場分化，技術(shù)不發(fā)達的發(fā)展中國家在這一波發(fā)展浪潮中也將落于下風，國家間的“數(shù)字鴻溝”進一步擴大。一些國家原本期待快速增長的人口能夠推動勞動力密集型經(jīng)濟的發(fā)展，但如果大量人力工作被機器取代，甚至可能出現(xiàn)新的社會動蕩。
最后，計算機模擬工具已經(jīng)被廣泛運用在戰(zhàn)爭推演，而人工智能將進一步提升這類模擬的精度和能力。人工智能武器化隱藏著巨大的風險。由美國海軍委托撰寫的一份報告聲稱，隨著軍用機器人的復(fù)雜化，人們應(yīng)更多關(guān)注其自主決策能力帶來的影響。
史蒂芬·霍金、伊隆·馬斯克及超過1000名人工智能和機器人研究員共同簽署請愿信，要求禁止在戰(zhàn)爭中使用人工智能，并警告“自動化武器”可能帶來可怕災(zāi)難。人工智能系統(tǒng)正如此前的核能及核武一樣，必須通過強有力的國際公約來確保其和平使用，以保障世界各國的安全。
中國要將目前的創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為長期可持續(xù)的增長引擎，就必須制定一套精心策劃的戰(zhàn)略。政府可以為人工智能的發(fā)展打牢根基，并且設(shè)定激勵人心的目標，以此刺激私營部門的創(chuàng)新和應(yīng)用。人工智能的發(fā)展基石包括完善的產(chǎn)業(yè)、 經(jīng)濟、 社會以及外交政策框架。
相關(guān)產(chǎn)業(yè)及經(jīng)濟政策框架
雖說人工智能尚處于發(fā)展早期，但其發(fā)展很可能是非線性的。這就意味著完善的產(chǎn)業(yè)政策必須盡快到位，否則可能出現(xiàn)激勵不當、投資過度和供應(yīng)過剩的風險，破壞人工智能所產(chǎn)生的價值。市場將主導人工智能技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用，合適的政策框架可為其構(gòu)建一個健康的發(fā)展環(huán)境。
戰(zhàn)略重點之一：建立完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
海量數(shù)據(jù)是訓練人工智能系統(tǒng)、吸引人才、加速創(chuàng)新的核心要素之一。中國可以通過建立并落實數(shù)據(jù)規(guī)范、向私營領(lǐng)域開放公共數(shù)據(jù)、鼓勵跨國數(shù)據(jù)交流來構(gòu)建一個更為完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。
首先，建立數(shù)據(jù)標準是進行廣泛數(shù)據(jù)分享和實現(xiàn)系統(tǒng)間交互操作的重要前提條件，有助于提升物聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術(shù)的價值。潛在的龐大數(shù)據(jù)體量是中國的天然優(yōu)勢，使中國有機會在國際上更好地發(fā)揮領(lǐng)頭羊的作用。而且，在與中文語言相關(guān)的數(shù)據(jù)規(guī)范制定方面，中國也應(yīng)起到主導作用。
對于特定行業(yè)數(shù)據(jù)，政府可要求現(xiàn)有的監(jiān)管機構(gòu)制定必要規(guī)則。比如美國證券交易委員會在2009年出臺規(guī)定，要求所有上市公司使用XBRL（可擴展商業(yè)報告語言）格式發(fā)布財報，確保所有公開數(shù)據(jù)的機器可讀性。
其次，為了提升數(shù)據(jù)的多樣性，政府應(yīng)提高公共數(shù)據(jù)的開放程度，并帶頭建設(shè)行業(yè)數(shù)據(jù)庫。這些舉措同時能夠提升公共服務(wù)質(zhì)量、提供政策制定洞見，從而帶來額外益處。比如紐約市政府就建立了公開數(shù)據(jù)門戶網(wǎng)站，為市民提供經(jīng)濟發(fā)展、醫(yī)療、休閑、公共服務(wù)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。
2012年紐約市還頒布了《開放數(shù)據(jù)法案》，要求政府部門使用機器可讀取的數(shù)據(jù)并建立API（應(yīng)用程序編程接口），方便軟件研發(fā)人員直接連接政府系統(tǒng)并獲取數(shù)據(jù)。
最后，中國政府還需考慮國際數(shù)據(jù)流的價值。麥肯錫全球研究院的調(diào)查表明，2014年，跨境數(shù)據(jù)流為全球經(jīng)濟創(chuàng)造了2.8萬億美元的價值，對經(jīng)濟增長的貢獻已經(jīng)超過實體貿(mào)易。此外，研究還指出，由于經(jīng)濟體需要接觸全球的思想、研究、科技、人才和最佳實踐案例，數(shù)據(jù)流入和流出都能十分重要。
數(shù)據(jù)是未來的貨幣。例如在醫(yī)學研究中，如果沒有全球海量臨床數(shù)據(jù)的支持，人工智能的潛力就無法得到充分挖掘。過多的桎梏將會束縛中國的人工智能企業(yè)，導致其喪失開發(fā)具有全球競爭力產(chǎn)品的能力。
戰(zhàn)略重點之二：拓寬人工智能在傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用
只有當人工智能技術(shù)在中國真正普遍的應(yīng)用于傳統(tǒng)行業(yè)，而不僅僅屬于科技巨頭時，其經(jīng)濟潛力才會充分彰顯。提升各行各業(yè)的生產(chǎn)力水平將創(chuàng)造巨大的價值，但中國首先需要克服重重障礙。
第一重障礙是很多商業(yè)領(lǐng)袖還沒有意識到改變現(xiàn)有業(yè)務(wù)運作方式的緊迫性。麥肯錫調(diào)查顯示，目前在中國的傳統(tǒng)行業(yè)中，超過40%的公司仍未將人工智能列入戰(zhàn)略優(yōu)先項。因此，許多公司仍未開始采集未來人工智能系統(tǒng)所需要的數(shù)據(jù)。
例如，農(nóng)業(yè)公司鮮少記錄如種植時間表或是氣候?qū)Ξa(chǎn)出的影響，而這些信息正是人工智能生成洞見及提升效益所需要的。與此形成對比的是，英國、美國和日本都已建立了全國信息系統(tǒng)采集此類數(shù)據(jù)，將先進的分析技術(shù)引入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)管理。
第二重障礙是專業(yè)技術(shù)知識的缺失。如上文所述，中國需要培養(yǎng)更多的優(yōu)秀數(shù)據(jù)科學家，特別是在一些需求緊迫的領(lǐng)域。而能將人工智能知識轉(zhuǎn)化為商業(yè)應(yīng)用創(chuàng)造價值的人才也同樣緊缺。為了理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)，越來越多的企業(yè)決策者和中層管理者需要學習新技能。
與英特爾類似，一家中國芯片制造商已經(jīng)意識到，分析在制造和測試過程中的大量數(shù)據(jù)將有助于改進生產(chǎn)流程并降低殘次率。但由于缺乏既懂半導體技術(shù)，又懂人工智能的人才，這一想法仍然沒能被付諸實施。
第三重障礙是實施成本較高。對中國企業(yè)而言，購買人工智能系統(tǒng)、高價聘用專業(yè)人才有時并不合算。當人工成本較低時，引入先進技術(shù)、精簡人工流程的需求也并不那么迫切。
人工智能最大的價值在于引導傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的徹底變革。如果政府能夠幫助克服人工智能發(fā)展初期面臨的這些障礙，市場將有機會充分驅(qū)動人工智能未來的發(fā)展。
減稅和補助等傳統(tǒng)經(jīng)濟工具可以解決一些問題。同時，政府還應(yīng)率先垂范應(yīng)用人工智能系統(tǒng)。這將產(chǎn)生強有力的跟隨效應(yīng)，激活市場，助力服務(wù)供應(yīng)商的發(fā)展，積累技術(shù)經(jīng)驗和人才，最終達到降低應(yīng)用成本的目的。
此外，鼓勵物聯(lián)網(wǎng)（簡稱“IoT”）在傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用將有助于人工智能產(chǎn)生更多的價值。物聯(lián)網(wǎng)通過傳感器和網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)各類設(shè)備間的聯(lián)通，為人工智能提供了海量的真實世界數(shù)據(jù)。結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng)+”政策，政府可協(xié)助打造物聯(lián)網(wǎng)在關(guān)鍵經(jīng)濟領(lǐng)域應(yīng)用的成功案例，為其他行業(yè)樹立典范。
教育政策框架
人才對人工智能的發(fā)展和應(yīng)用至關(guān)重要。一個健康的人才結(jié)構(gòu)應(yīng)包括尖端的研究人員來推動人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，開發(fā)人員以促進人工智能在現(xiàn)實環(huán)境中的應(yīng)用，以及大量能夠與人工智能系統(tǒng)在不同場景共事的勞動力。
戰(zhàn)略重點之三：加強人工智能專業(yè)人才儲備
中國面臨著巨大的人工智能人才缺口。政府需要大力投資人工智能相關(guān)教育和研究項目；重新設(shè)計教育體系，突出創(chuàng)新和數(shù)字技術(shù)的重要性；制定吸引全球頂尖人才的移民政策。
推進人工智能技術(shù)的發(fā)展，需要建立更大規(guī)模的計算機科學精英人才庫。政府可出資設(shè)立人工智能項目，資助頂尖大學創(chuàng)建人工智能研究實驗室和創(chuàng)新中心，以推進大學、科研機構(gòu)和私營企業(yè)間的合作。
在這方面，韓國政府已經(jīng)邁出堅實的一步，投資1萬億韓元（約合8.63億美元）與韓國商業(yè)巨頭合資建立國家級的公私合營人工智能研究中心。加拿大政府也有類似舉措：政府向蒙特利爾三所大學的人工智能研究項目投資超過2億美元。
許多受訪專家表示，中國必須花大力氣培養(yǎng)更為廣泛的創(chuàng)新文化，方可實現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的突破。途徑之一就是引入將人工智能和其他學科相結(jié)合的大學課程。
斯坦福和麻省理工等頂尖美國高等院校已經(jīng)開設(shè)了計算機科學與人文學科的聯(lián)合專業(yè)，旨在尋求激發(fā)創(chuàng)造力的新方法。此類課程能夠激發(fā)人工智能在醫(yī)療、法律、金融和媒體等各領(lǐng)域的應(yīng)用。
投資大學項目可帶來長期收益，因為人才是未來吸引國際公司的核心所在，而非傳統(tǒng)的稅收或其他財務(wù)優(yōu)惠。人工智能的大型研發(fā)團隊對吸引學術(shù)人才愈發(fā)重視。谷歌DeepMind團隊中有大約三分之二的成員來自如倫敦大學學院、牛津大學和蒙特利爾大學等學術(shù)機構(gòu)。
這一領(lǐng)域頂尖公司自然而然會向擁有大量人工智能人才的城市匯聚。例如，隨著蒙特利爾在該領(lǐng)域的聲名鵲起，谷歌和微軟都宣布了將向當?shù)卮髮W人工智能研究所投資并拓寬公司在當?shù)氐臉I(yè)務(wù)。
除了培養(yǎng)國內(nèi)人才，中國也需要與全球頂尖數(shù)據(jù)科學家合作，參與到國際協(xié)作之中，包括大力引進國際專家來華工作、鼓勵中國人工智能研究者出國學習全球最新的創(chuàng)新科技。這些要求政府放松居住和移民政策，并出臺獎勵和支持措施。
戰(zhàn)略重點之四：確保教育和培訓體系與時俱進，支持勞動力大軍的再培訓
人工智能在經(jīng)濟和社會中的普遍應(yīng)用還需要數(shù)十年，但中國現(xiàn)在就應(yīng)為一些行業(yè)的快速顛覆做好準備。某種關(guān)鍵技術(shù)的突破短短幾年就可以讓一些職業(yè)消失。打字員、接線生、膠片洗印師及許多其他職業(yè)都隨著科技進步基本退出了歷史舞臺。
未來的一項長久挑戰(zhàn)是幫助受到人工智能沖擊的行業(yè)勞動力重新適應(yīng)并獲得新技能，這將是保障公共福利和維護社會穩(wěn)定的關(guān)鍵。政府要及時識別哪些是最可能被自動化取代的工作，并為受到影響的勞動力提供再培訓，比如與職業(yè)培訓學校緊密合作，向工人提供免費教育的機會。
與此同時，政府也應(yīng)著力加強數(shù)據(jù)和人工智能在各個階層的教育。未來的政府領(lǐng)導必須理解人工智能才能制定明智的政策，未來的管理人員必須了解人工智能才能管理企業(yè)；未來的工人必須學會與人工智能共事才能避免被淘汰。
中國應(yīng)長期關(guān)注相關(guān)領(lǐng)域的教育，保證未來勞動力具備所需技能。這不僅包括建立未來數(shù)據(jù)科學家和工程師儲備庫，還要讓多數(shù)勞動力懂得如何在各行各業(yè)使用科技。學校需要更重視科學、技術(shù)、工程和數(shù)學教育，即使是基礎(chǔ)教育和職業(yè)培訓也需要增加數(shù)據(jù)教育的內(nèi)容。
人工智能和很多重復(fù)性工作的自動化很可能擴大數(shù)字鴻溝，因此政府對不平等問題的應(yīng)對就顯得尤為重要。相關(guān)舉措包括確保教育機會的平等性，保證女學生、農(nóng)村和內(nèi)陸地區(qū)學生在科學、技術(shù)、工程、數(shù)學和人工智能等各個方面能夠獲得充分教育。
社會及全球政策框架
戰(zhàn)略重點之五：在國內(nèi)及國際上建立倫理和法律共識
人工智能的進步將在多個方面為社會帶來深遠的影響。在最為緊迫的倫理和法律問題上，中國不僅要在本國，更要在國際上促成共識。
在國內(nèi)，應(yīng)形成一套透明和廣泛的質(zhì)詢程序來確保公眾做好迎接變革的準備。一些法律問題，比如隱私保護和自動駕駛汽車的責任認定等，將對人工智能的發(fā)展及應(yīng)用有著舉足輕重的影響。全國人大需要建立起法律框架，掃清法律上的不確定性。
待法律框架建立之后，政府就要成立監(jiān)管機構(gòu)負責人工智能的監(jiān)督和管理。考慮到人工智能在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用，這就要求政府與各相關(guān)機構(gòu)協(xié)商咨詢、發(fā)揮其專長。比如，醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不當將造成嚴重后果。因此，國家衛(wèi)生和計劃生育委員會必須在規(guī)則制定過程中擁有強有力的話語權(quán)。
在國際方面，中國可以牽頭組建國際性的監(jiān)管機構(gòu)以促進人工智能技術(shù)的和平、全面和可持續(xù)發(fā)展。該國際機構(gòu)的目標應(yīng)是監(jiān)管人工智能的發(fā)展、制定標準和確定倫理準則。
除了監(jiān)管，中國還可以在全球經(jīng)濟發(fā)展中起到模范作用。為保證全球數(shù)字鴻溝不會成為經(jīng)濟繁榮的長期阻礙，中國可與其他發(fā)展中國家分享和交流人工智能技術(shù)及管理經(jīng)驗，從而揭開“人工智能一帶一路”新篇章。
在未來數(shù)十年間，人工智能有可能從根本上改變?nèi)祟惿鐣?。中國?yīng)充分利用這一極其重大的技術(shù)進步提高生產(chǎn)力以保持較快增長。更為重要的是，中國有能力，也有機會領(lǐng)導人工智能在全球范圍的發(fā)展和治理，確保人工智能為全人類福祉做出應(yīng)有的貢獻。
