飛速發(fā)展的人工智能技術(shù)正不斷改變著世界。今年1月，中國人工智能研發(fā)公司DeepSeek發(fā)布推理模型DeepSeek-R1，以低成本實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練，代表著中國人工智能最新的技術(shù)突破。人工智能將如何重塑經(jīng)濟(jì)版圖，給中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來哪些重要影響？

人工智能引發(fā)的經(jīng)濟(jì)變革

一是效率革命重塑生產(chǎn)力底層邏輯。人工智能引發(fā)的經(jīng)濟(jì)變革本質(zhì)是生產(chǎn)要素的結(jié)構(gòu)性躍遷，近年其正以“數(shù)據(jù)燃料+算法引擎”的方式大幅度提升生產(chǎn)效率。人工智能帶來的效率躍升并非通過簡單替代人力實(shí)現(xiàn)，而是經(jīng)由建立數(shù)據(jù)—算法—反饋的動(dòng)態(tài)閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素的智能重組，推動(dòng)生產(chǎn)流程的系統(tǒng)性優(yōu)化。其從需求預(yù)測、工業(yè)設(shè)計(jì)到供應(yīng)鏈管理，每個(gè)環(huán)節(jié)可在算法精確計(jì)算下減少資源錯(cuò)配與人力物力過多投入。人工智能技術(shù)的應(yīng)用使制造業(yè)和數(shù)字服務(wù)業(yè)等運(yùn)營成本大大降低，這種效率紅利將逐漸從龍頭大型企業(yè)向中小企業(yè)傳導(dǎo)。這種要素革命在重構(gòu)價(jià)值創(chuàng)造的基本法則，使經(jīng)濟(jì)增長突破傳統(tǒng)資源約束。

二是產(chǎn)業(yè)升級開辟價(jià)值創(chuàng)造新維度。人工智能推動(dòng)的產(chǎn)業(yè)升級呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化涌現(xiàn)特征。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈的線性結(jié)構(gòu)正在被數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)取代，形成核心節(jié)點(diǎn)-智能連接-動(dòng)態(tài)演化的新結(jié)構(gòu)。這種升級模式打破傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級的線性路徑，形成以數(shù)據(jù)為紐帶的產(chǎn)業(yè)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級（線性路徑）好比過去城市只有一條主干道，所有車輛須按固定路線行駛：工廠生產(chǎn)—物流運(yùn)輸—批發(fā)—商店零售。近年新型升級模式（產(chǎn)業(yè)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)）好比在城市建成立交橋網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)產(chǎn)業(yè)都像一個(gè)立交橋節(jié)點(diǎn)。工廠、物流、批發(fā)及零售商間不僅直連，還通過數(shù)據(jù)這個(gè)智能導(dǎo)航系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)整連接方式。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級是“修更寬的主干道”，現(xiàn)在則以算法為基礎(chǔ)“建智能立交橋+實(shí)時(shí)導(dǎo)航”。人工智能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級呈縱向深化+橫向突破雙重特征?？v向深化是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)通過智能化改造實(shí)現(xiàn)價(jià)值躍遷，橫向突破體現(xiàn)在新興業(yè)態(tài)的爆發(fā)。這些升級不僅降本增效，創(chuàng)造新價(jià)值，更重構(gòu)產(chǎn)業(yè)競爭規(guī)則。

三是增長引擎培育經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能。中國人工智能產(chǎn)業(yè)構(gòu)建了場景創(chuàng)新—數(shù)據(jù)積累—技術(shù)迭代的增強(qiáng)回路。簡言之，中國先以人工智能解決實(shí)際問題（應(yīng)用場景），在解決問題時(shí)獲得大量真實(shí)數(shù)據(jù)，對新數(shù)據(jù)的使用讓人工智能變得更聰明，而更聰明的人工智能將解決更復(fù)雜的問題，如此循環(huán)壯大。中國發(fā)展人工智能具有三重優(yōu)勢：一是市場縱深，中國14億人口每天產(chǎn)生全世界最龐大的數(shù)據(jù)，為人工智能提供寶貴訓(xùn)練數(shù)據(jù)，為算法進(jìn)化提供獨(dú)特“養(yǎng)分”。二是政策賦能，國家算力樞紐建設(shè)、數(shù)據(jù)要素市場化改革等舉措構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施-要素流通-應(yīng)用創(chuàng)新的政策支撐體系。三是生態(tài)協(xié)同，華為研發(fā)的芯片、深度求索（DeepSeek）推出的大模型等人工智能技術(shù)有望一定程度突破“卡脖子”難題。從智慧工廠、無人農(nóng)場、智慧城市“大腦”到人工智能教師，這場技術(shù)革命正重塑中國經(jīng)濟(jì)的地理版圖與發(fā)展速度，勾勒中國經(jīng)濟(jì)動(dòng)能轉(zhuǎn)換的清晰脈絡(luò)，重構(gòu)經(jīng)濟(jì)底層邏輯，以海量數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素，算法重構(gòu)生產(chǎn)流程，算力升級為新型基礎(chǔ)設(shè)施。

人工智能對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用

首先是破解傳統(tǒng)增長瓶頸的數(shù)字鑰匙。人工智能有望通過三大路徑重塑中國的經(jīng)濟(jì)基本面。一是要素升級的革命性突破。人工智能驅(qū)動(dòng)的要素重構(gòu)產(chǎn)生顯著的乘數(shù)效應(yīng)，比如，智慧城市“大腦”通過實(shí)時(shí)處理上百億條交通數(shù)據(jù)，使主干道通行效率大大提升。實(shí)踐表明，當(dāng)數(shù)據(jù)要素深度融入傳統(tǒng)生產(chǎn)要素，將有望爆發(fā)出指數(shù)級增長動(dòng)能。二是效率革命的范式創(chuàng)新。這種效率提升不是簡單線性增長，而是通過算法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性重構(gòu)。三是價(jià)值創(chuàng)造的維度拓展。人工智能正在打開價(jià)值創(chuàng)造的“多維空間”，從滿足需求轉(zhuǎn)向創(chuàng)造需求。這就像打開“需求宇宙”的多維入口，人工智能不僅解決看得見的問題，還像探照燈一樣，可能照亮用戶從未意識(shí)到的潛在需求空間。好比以前用戶打車時(shí)呼叫出租車以滿足需求，現(xiàn)在網(wǎng)約車平臺(tái)的人工智能不僅派車更快滿足用戶需要，還可在用戶下班前自動(dòng)預(yù)約路線，推薦拼車時(shí)顯示“順路奶茶店”，創(chuàng)造消費(fèi)需求，甚至可能根據(jù)通勤數(shù)據(jù)，建議用戶搬到更便捷的小區(qū)，創(chuàng)造新的居住需求。

其次是構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的連接器。人工智能的滲透呈梯度擴(kuò)散、縱橫交織特征。一是縱向深化的產(chǎn)業(yè)變革，人工智能正重塑產(chǎn)業(yè)鏈的深度。二是橫向融合的生態(tài)重構(gòu)，這種跨界融合正在打破傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)邊界。最后是民生領(lǐng)域的普惠突破，人工智能正成為彌合發(fā)展鴻溝的均衡器。可用城市改造工程類比理解這個(gè)重要變革。以前技術(shù)升級是單點(diǎn)突破，好比只裝修了某個(gè)樓層，現(xiàn)在則是立體改造。在縱向上，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈像沒有電梯的高層老樓，每樓層獨(dú)立運(yùn)作；人工智能像給高樓加裝的智能電梯，從地下室的原料采購，到頂樓的售后服務(wù)，所有樓層實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)聯(lián)通與自動(dòng)化調(diào)度。在橫向上，過去產(chǎn)業(yè)像被河流隔開的城區(qū)；現(xiàn)在人工智能像跨江纜車，飛架南北，擊破區(qū)域分割。在民生方面，傳統(tǒng)公共服務(wù)像手電筒般僅限照亮特定區(qū)域；現(xiàn)在人工智能如智能路燈系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)全域覆蓋。

最后是全球競爭格局中的戰(zhàn)略突圍。在人工智能的國際競逐中，中國正形成一些獨(dú)特優(yōu)勢。中國擁有海量的數(shù)據(jù)“富礦”，為算法訓(xùn)練提供寶貴資源，正形成從芯片設(shè)計(jì)到智能應(yīng)用的完整生態(tài)，構(gòu)成市場縱深的戰(zhàn)略優(yōu)勢。北京等地?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)交易所先行先試機(jī)制展現(xiàn)一定的資源整合能力，這種頂層設(shè)計(jì)+基層創(chuàng)新的模式突破后發(fā)國家技術(shù)追趕的常規(guī)路徑，構(gòu)成制度創(chuàng)新的體制優(yōu)勢。這些系統(tǒng)化能力使中國在自動(dòng)駕駛、智慧城市、人形機(jī)器人及生成式人工智能產(chǎn)業(yè)等賽道形成較強(qiáng)競爭力，并構(gòu)成產(chǎn)業(yè)協(xié)同的系統(tǒng)優(yōu)勢。

中國人工智能發(fā)展存在哪些短板？

中國人工智能產(chǎn)業(yè)已邁入“深水區(qū)”，特別是近年來在應(yīng)用層突飛猛進(jìn)，但其底層技術(shù)、人才儲(chǔ)備、數(shù)據(jù)流通及法治建設(shè)等領(lǐng)域仍存在不少短板。

其一，在基礎(chǔ)層技術(shù)方面存在欠缺。我國長期存在用進(jìn)口芯片訓(xùn)練國產(chǎn)算法的現(xiàn)狀，折射出基礎(chǔ)層技術(shù)的不足。國產(chǎn)芯片性能與國際頂尖產(chǎn)品存在較大差距，中國在人工智能基礎(chǔ)理論領(lǐng)域的原創(chuàng)性貢獻(xiàn)亦需提升，當(dāng)前技術(shù)應(yīng)用主要是在學(xué)習(xí)他國的基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新整合的結(jié)果。后發(fā)國家技術(shù)追趕面臨應(yīng)用創(chuàng)新陷阱——應(yīng)用層繁榮掩蓋了基礎(chǔ)層的薄弱。在過度的實(shí)用主義氛圍下，中國人工智能基礎(chǔ)研究投入相對較低，這種失衡導(dǎo)致技術(shù)生態(tài)中人工智能專利的基礎(chǔ)算法類占比少，應(yīng)用類占比較高，影響人工智能領(lǐng)域持續(xù)創(chuàng)新能力。強(qiáng)應(yīng)用、弱基礎(chǔ)的倒掛現(xiàn)象使得產(chǎn)業(yè)發(fā)展缺乏牢固的地基。要改變這種局面，中國需要進(jìn)一步鼓勵(lì)高校與科研機(jī)構(gòu)深化人工智能基礎(chǔ)理論研究，以應(yīng)對人工智能人才斷層現(xiàn)象。

其二，數(shù)據(jù)流動(dòng)不暢影響價(jià)值發(fā)揮。雖然中國每天都在生成海量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)流通不暢的問題影響了大數(shù)據(jù)在人工智能產(chǎn)業(yè)中應(yīng)有價(jià)值的發(fā)揮。比如，一些政府部門存在數(shù)據(jù)孤島，政務(wù)數(shù)據(jù)開放率有限；金融、醫(yī)療甚至法律等專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)受限于隱私保護(hù)或商業(yè)秘密等原因，開放和利用率低。隱私計(jì)算技術(shù)成熟度不足，制約數(shù)據(jù)交易場景。此外，數(shù)據(jù)要素市場化面臨數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)界定成本與交易摩擦并存問題。要激活數(shù)據(jù)要素價(jià)值，需創(chuàng)新“數(shù)據(jù)聯(lián)邦”模式，建立政務(wù)數(shù)據(jù)“負(fù)面清單”開放機(jī)制，未來可鼓勵(lì)發(fā)展諸如區(qū)塊鏈存證+聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”。近年來北京與長三角等地區(qū)建設(shè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記中心與交易中心。不過，當(dāng)前數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記試點(diǎn)面臨登記體系多樣、登記客體模糊、法律效力不足等問題，數(shù)據(jù)登記相關(guān)規(guī)范存在重復(fù)與沖突。重疊設(shè)置登記機(jī)關(guān)增加財(cái)政支出，降低行政效率。制度重復(fù)與沖突加大重復(fù)登記的可能，增加企業(yè)成本。

其三，技術(shù)變革時(shí)代相關(guān)法律存在滯后。人工智能技術(shù)變革日新月異，就像一輛飛駛的汽車，卻面臨還停留在馬車時(shí)代的交通規(guī)則。人工智能引發(fā)事故責(zé)任的主觀過錯(cuò)認(rèn)定和責(zé)任分配存在難題。如自動(dòng)駕駛汽車引發(fā)的交通事故，是汽車所有人、汽車生產(chǎn)商還是算法公司擔(dān)責(zé)，現(xiàn)有法律尚無明確規(guī)定，法理上亦存在較大爭議。現(xiàn)有個(gè)人信息保護(hù)法面對人工智能設(shè)備“偷數(shù)據(jù)”行為缺乏剛性約束及相應(yīng)法律條文。金融機(jī)構(gòu)用人工智能審批貸款或核定保險(xiǎn)產(chǎn)品，系統(tǒng)可能暗藏地域偏見與性別歧視?，F(xiàn)行法律對這類問題，很可能找不到處罰的事實(shí)依據(jù)。此外，現(xiàn)行法律對數(shù)字人的身份認(rèn)定及責(zé)任分擔(dān)亦存在空白。這些涉及人工智能的法律滯后可能引發(fā)諸多風(fēng)險(xiǎn)。出于立法的天然滯后性，飛速發(fā)展的人工智能領(lǐng)域可能出現(xiàn)越來越多的法律空白，甚至有可能造成社會(huì)失序。

構(gòu)建人工智能創(chuàng)新生態(tài)的中國方案

中國人工智能產(chǎn)業(yè)正處在從應(yīng)用創(chuàng)新邁向體系創(chuàng)新的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。針對上述各短板，中國應(yīng)探索出一條分層突破、生態(tài)共建的發(fā)展路徑，為全球智能經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)中國智慧和中國方案。

第一，建成合理的技術(shù)階梯與人才供給。進(jìn)一步鼓勵(lì)實(shí)施應(yīng)用導(dǎo)向的人工智能基礎(chǔ)研究戰(zhàn)略，在自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療及智慧能源等各垂直領(lǐng)域形成技術(shù)突破與理論創(chuàng)新雙向循環(huán)，形成在人工智能基礎(chǔ)層夯基壘臺(tái)、在應(yīng)用層百花齊放的格局。為此，還需要推進(jìn)跨學(xué)科人才培養(yǎng)。進(jìn)一步鼓勵(lì)有條件的高校推動(dòng)“人工智能+X”學(xué)科建設(shè)，培育多個(gè)交叉學(xué)科點(diǎn)，形成理論層—工程層—應(yīng)用層的人才培養(yǎng)譜系，建成“人工智能+X”特色專業(yè)，使人才供給與產(chǎn)業(yè)需求精準(zhǔn)匹配。

第二，暢通數(shù)據(jù)要素的價(jià)值轉(zhuǎn)化。在政策層面，構(gòu)建具有中國特色的數(shù)據(jù)要素市場體系，推動(dòng)分類分級確權(quán)制度。《中共中央 國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》設(shè)定“數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)”概念，在數(shù)據(jù)資源持有權(quán)、數(shù)據(jù)加工使用權(quán)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)營權(quán)“三權(quán)分置”構(gòu)想的基礎(chǔ)上，提出“研究數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記新方式”等要求。當(dāng)前我國正在試點(diǎn)建立地方數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記體系，破解數(shù)據(jù)孤島問題，通過為數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)確權(quán)、分級定價(jià)等機(jī)制創(chuàng)新，建立數(shù)據(jù)“三權(quán)分置”的產(chǎn)權(quán)框架，為提升數(shù)據(jù)交易效率探索出實(shí)踐路線。從長遠(yuǎn)來看，最終需要國家層面統(tǒng)籌協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記規(guī)則的制訂，不斷健全跨地區(qū)、跨部門協(xié)調(diào)機(jī)制，發(fā)揮部門整體優(yōu)勢，達(dá)成規(guī)則共識(shí)、形成政策合力，真正擴(kuò)展數(shù)據(jù)登記憑證的應(yīng)用場景，使數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記獲得市場的統(tǒng)一認(rèn)可。在技術(shù)層面，通過“數(shù)據(jù)可用不可見”技術(shù)，諸如醫(yī)療機(jī)構(gòu)在不泄露患者個(gè)人隱私信息前提下，完成醫(yī)療數(shù)據(jù)交易，為人工智能＋醫(yī)療的產(chǎn)業(yè)深化奠定基石。具體而言，醫(yī)療領(lǐng)域的一些人工智能輔助診斷系統(tǒng)在保證病患隱私的前提下，使基層醫(yī)院診斷準(zhǔn)確率大大提升。這背后是數(shù)據(jù)要素市場化改革的三大支柱：數(shù)據(jù)資源確權(quán)定價(jià)；數(shù)據(jù)交易多級市場體系建設(shè)；聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)讓相關(guān)企業(yè)聯(lián)合建模時(shí)數(shù)據(jù)不出庫。上述途徑將使數(shù)據(jù)要素真正成為驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的動(dòng)力源。

第三，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級及生態(tài)建設(shè)。智能制造、智慧農(nóng)業(yè)、智能問診及數(shù)字政務(wù)等多領(lǐng)域的實(shí)踐正形成試點(diǎn)—推廣—迭代的良性循環(huán)，使技術(shù)紅利從單點(diǎn)向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)全面滲透。人工智能產(chǎn)業(yè)穩(wěn)健發(fā)展既需要資本活水，也需要法治保障。一方面繼續(xù)推動(dòng)人工智能多元治理的立法框架，另一方面，在立法滯后與法律空白的情況下，推進(jìn)倫理治理，通過人工智能倫理委員會(huì)的審查，叫停存在歧視風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)，消除認(rèn)知偏見，減少大模型的“幻覺問題”，推動(dòng)技術(shù)發(fā)展向善而行。

第四，構(gòu)建敏捷治理的中國范式。調(diào)整和優(yōu)化生成式人工智能服務(wù)管理政策，確立包容審慎的監(jiān)管框架，通過設(shè)立沙盒監(jiān)管—負(fù)面清單—倫理審查三級機(jī)制，既防范風(fēng)險(xiǎn)又保留創(chuàng)新空間，形成制度競爭優(yōu)勢。鼓勵(lì)有條件的地方設(shè)立監(jiān)管沙盒，培育創(chuàng)新，劃定一些先行試驗(yàn)區(qū)；負(fù)面清單設(shè)定禁區(qū)，對涉及國家安全、社會(huì)公共利益的核心區(qū)域?qū)嵤?zhǔn)入限制，并通過動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制確保清單與技術(shù)進(jìn)步同步；倫理審查守護(hù)底線，建立人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)評估矩陣。該框架既避免對人工智能領(lǐng)域過度監(jiān)管而抑制創(chuàng)新，又防范對人工智能產(chǎn)業(yè)的放任主義風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)構(gòu)建發(fā)展-安全-治理三位一體的治理體系。

第五，以法治保障人工智能發(fā)展。在促進(jìn)人工智能驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，需要堅(jiān)定不移地貫徹法治精神，健全法律制度，保障相關(guān)企業(yè)合法權(quán)益、個(gè)人權(quán)益及社會(huì)利益，這包括明確人工智能數(shù)據(jù)使用邊界，打擊算法抄襲、數(shù)據(jù)盜竊，防止大企業(yè)壟斷擠壓創(chuàng)新，等等。具體而言，一是劃清權(quán)利和義務(wù)的邊界，諸如明確自動(dòng)駕駛事故責(zé)任劃分，限定人臉識(shí)別使用場景，等等。二是強(qiáng)化知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，及時(shí)推進(jìn)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記與數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)保護(hù)。三是推進(jìn)基于人工智能的糾紛解決機(jī)制試點(diǎn)，比如設(shè)立人工智能仲裁與法庭，提升糾紛解決效率。這些路徑為人工智能產(chǎn)業(yè)構(gòu)建法治保障，法治護(hù)航將釋放人工智能企業(yè)的創(chuàng)新活力。

人工智能為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展構(gòu)建新前景

人工智能驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型正在創(chuàng)造新的發(fā)展方式：在生產(chǎn)方式上，實(shí)現(xiàn)從規(guī)模經(jīng)濟(jì)向智能經(jīng)濟(jì)范式跨越；在治理體系上，探索有效市場和有為政府結(jié)合的更優(yōu)解；在文明維度上，開辟技術(shù)賦能人的全面發(fā)展的新路徑。這場變革既關(guān)乎經(jīng)濟(jì)增長速度，也是生產(chǎn)方式、治理模式、文明發(fā)展的深刻轉(zhuǎn)變。當(dāng)制度創(chuàng)新與技術(shù)變革形成共振，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展將迎來新的前景，一個(gè)由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、算法優(yōu)化、算力支撐的發(fā)展藍(lán)圖正在形成。

當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)正處于新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。人工智能引發(fā)的不僅是技術(shù)變革，更是一場涉及生產(chǎn)要素、產(chǎn)業(yè)組織、空間結(jié)構(gòu)、制度體系的系統(tǒng)革命。經(jīng)濟(jì)發(fā)展底層邏輯的重構(gòu)已悄然發(fā)生，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)依賴土地、工業(yè)廠房、石油及勞動(dòng)力等有形要素，智能經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)資料則是數(shù)據(jù)、算法與算力。這些變革不是簡單的效率提升，而是生產(chǎn)關(guān)系的重構(gòu)——數(shù)據(jù)要素打破行業(yè)壁壘，算法優(yōu)化重塑價(jià)值鏈，智能技術(shù)催生無邊界企業(yè)。技術(shù)紅利有望從效率工具升華為普惠福祉，讓民眾對智能經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展成果可感可知。在這場動(dòng)能轉(zhuǎn)換的過程中，中國探索出一條獨(dú)特路徑，以超大規(guī)模市場培育應(yīng)用場景，以制度創(chuàng)新激活數(shù)據(jù)要素。作為破解傳統(tǒng)增長瓶頸的數(shù)字鑰匙和構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的連接器，人工智能將創(chuàng)造一個(gè)更具韌性、富有活力、可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，為推進(jìn)中國式現(xiàn)代化注入動(dòng)能。

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（上文略有刪減，內(nèi)容來自《人民論壇》雜志2025年第5期，原標(biāo)題 | 人工智能驅(qū)動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)升級）

隨著DeepSeek的火爆出圈，人工智能作為當(dāng)前全球創(chuàng)新最活躍的領(lǐng)域之一，正在迎來智能化升級浪潮。登上春晚舞臺(tái)扭起秧歌的宇樹機(jī)器人、動(dòng)畫技術(shù)革新領(lǐng)跑電影票房的《哪吒之魔童鬧?！?，這些現(xiàn)象級的人工智能科技成為2025年年初的熱門話題。當(dāng)前，人工智能的研發(fā)和應(yīng)用正在以前所未有的速度增長。勢不可擋的人工智能，將會(huì)對經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來哪些深遠(yuǎn)影響？一起關(guān)注！

人工智能三大發(fā)展趨勢

第一，生成式人工智能聊天工具（大語言模型，LLM）呈現(xiàn)飛速發(fā)展態(tài)勢。自從2022年11月人工智能聊天工具ChatGPT正式上線以來，基于大語言模型（LLM）的各種生成式AI工具不斷涌現(xiàn)，其中很多工具甚至在短時(shí)間內(nèi)就積累起了龐大的用戶群體。生成式AI的廣泛使用有可能改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)結(jié)構(gòu)和全球競爭格局。結(jié)合世界銀行的最新研究以及AI工具的檢索結(jié)果表明：截至2025年2月，至少已有數(shù)百種生成式AI工具。訪問量排名前10的AI工具每月總訪問量超過71億次。由于具備多樣性和廣泛的適用性，聊天機(jī)器人在生成式AI領(lǐng)域中占據(jù)主導(dǎo)地位，占前40大AI工具總流量的95%（中國有5個(gè)聊天機(jī)器人進(jìn)入全球前10大AI工具）。其中，ChatGPT單獨(dú)占據(jù)了前十大AI 工具總流量的53.52%，每月活躍用戶達(dá)38億。來自中國的DeepSeek月訪問量 1.5 億，其基于開源高性能模型，增速極快，發(fā)布3個(gè)月就躋身全球前十。

美國的AI開發(fā)和應(yīng)用占據(jù)全球主導(dǎo)地位，一項(xiàng)美國全國性研究表明：2024年8月，美國18歲至64歲人口中有39%的人使用了生成式AI。超過24%的職場人士在接受調(diào)研前的一周內(nèi)至少使用過一次生成式AI，接近九分之一的人在每個(gè)工作日都使用它。縱向歷史數(shù)據(jù)的對比表明：生成式AI的應(yīng)用速度比歷史上個(gè)人電腦和互聯(lián)網(wǎng)剛出現(xiàn)時(shí)候的發(fā)展速度更快。

第二，從全球范圍看，中等收入國家對生成式AI的應(yīng)用速度更快，低收入經(jīng)濟(jì)體與中高收入經(jīng)濟(jì)體對于AI的應(yīng)用差距顯著。自ChatGPT發(fā)布以來，它已覆蓋全球218個(gè)經(jīng)濟(jì)體中的大多數(shù)。截至2025年2月，ChatGPT流量最高的五個(gè)經(jīng)濟(jì)體是美國（14.07%）、印度（9.49%）、巴西（4.74%）、英國（3.87%）和印度尼西亞（3.86%）。ChatGPT上線一個(gè)月后，美國的流量占比從70%降至25%。中等收入經(jīng)濟(jì)體貢獻(xiàn)了超過50%的流量，相對于其GDP、電力消耗和搜索引擎流量而言，生成式AI的采用率明顯較高。然而，低收入經(jīng)濟(jì)體的ChatGPT全球流量占比不到1%。更高的收入水平、更高的青年人口比例、更完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以及更強(qiáng)的人力資本是生成式AI采用率較高的關(guān)鍵因素。

第三，人工智能與互聯(lián)網(wǎng)、各種數(shù)字技術(shù)的廣泛普及一樣，正在轉(zhuǎn)變?yōu)橐豁?xiàng)通用技術(shù)進(jìn)步，對未來的經(jīng)濟(jì)社會(huì)將產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。幾年前最先出現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)都是“窄人工智能”，或者用于特定工作任務(wù)的某種自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)步，比如工業(yè)機(jī)器人。而自2020年以來，現(xiàn)代的大語言模型（LLM）和其他類型的生成式AI正逐漸向通用化發(fā)展，能夠執(zhí)行從創(chuàng)意任務(wù)到簡單推理在內(nèi)的多種認(rèn)知功能。深度學(xué)習(xí)代表性人物之一，圖靈獎(jiǎng)和諾貝爾獎(jiǎng)得主杰弗里·辛頓表示，2023年他“突然改變了對這些AI技術(shù)是否會(huì)比人類更智能的看法”，并預(yù)估通用人工智能（AGI）將在“5到20年內(nèi)實(shí)現(xiàn)，但沒有太大信心，因?yàn)槲覀冋幵谝粋€(gè)非常不確定的時(shí)代”。

人工智能對勞動(dòng)力市場有哪些影響？

當(dāng)前，AI對經(jīng)濟(jì)增長和發(fā)展的影響，主要體現(xiàn)在對未來勞動(dòng)力市場的重塑，尤其是產(chǎn)生的一系列變化及現(xiàn)象受到廣泛關(guān)注。這些影響主要體現(xiàn)在AI對就業(yè)和工資增長、職業(yè)技能需求以及勞動(dòng)收入差距影響等多個(gè)方面。AI的廣泛應(yīng)用將為勞動(dòng)力市場帶來前所未有的機(jī)遇，特別是在促進(jìn)中低收入群體就業(yè)、降低收入差距、創(chuàng)造公平就業(yè)機(jī)會(huì)、提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和工作質(zhì)量方面都具有積極的影響。

第一，盡管生成式AI在全球范圍內(nèi)正在以前所未有的速度發(fā)展，但是目前來看其對就業(yè)市場的總體影響依然有限。以美國為例，麥肯錫的調(diào)查顯示，美國2022年與AI相關(guān)的招聘和就業(yè)崗位僅占全部就業(yè)崗位的2%，2023年不僅沒有增長，還進(jìn)一步下降到1.6%。全世界中等收入國家和高收入國家目前與AI相關(guān)就業(yè)、招聘崗位占全部就業(yè)崗位的比重大約僅為1%，低收入國家更是遠(yuǎn)低于1%的水平。2023年人工智能的擴(kuò)張速度相較于前兩年已經(jīng)明顯放緩，市場飽和度和競爭充分的趨勢加劇，即便以目前的擴(kuò)張速度來看，人工智能的應(yīng)用在中短期甚至長期來看都不可能對各國就業(yè)市場產(chǎn)生大規(guī)模的沖擊，更不可能對中國的就業(yè)市場產(chǎn)生顯著影響。更為重要的是，正如麻省理工學(xué)院奧托教授提醒大家應(yīng)當(dāng)注意的是，隨著全球人口出生率的走低和老齡化的加深，人們更應(yīng)該擔(dān)心的是未來全球勞動(dòng)力的短缺變化趨勢，而不是人工智能造成就業(yè)崗位的顯著替代和就業(yè)機(jī)會(huì)的下降。

第二，目前大量的研究表明人工智能在顯著提升勞動(dòng)生產(chǎn)率、提高工作質(zhì)量的情況下，并沒有對就業(yè)崗位產(chǎn)生顯著替代作用，反而還會(huì)在一定程度上促進(jìn)就業(yè)增長。國際上不少研究成果均已表明，人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、供應(yīng)鏈管理等數(shù)字技術(shù)以及基于數(shù)字技術(shù)的平臺(tái)經(jīng)濟(jì)對就業(yè)增長總體上會(huì)產(chǎn)生促進(jìn)作用，但是工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對就業(yè)增長的影響作用總體上為負(fù)面作用。主要原因在于，通用類型的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的就業(yè)創(chuàng)造和就業(yè)補(bǔ)償作用總體上要高于技術(shù)進(jìn)步帶來的就業(yè)替代作用，而工業(yè)機(jī)器人主要是用來完成特定專用任務(wù)的一種自動(dòng)化技術(shù)設(shè)備，更容易產(chǎn)生就業(yè)替代作用。一些專門針對AI的實(shí)驗(yàn)室和實(shí)地隨機(jī)受控實(shí)驗(yàn)研究表明，人工智能的應(yīng)用對軟件開發(fā)、金融服務(wù)、法律咨詢、銷售等領(lǐng)域的生產(chǎn)率提升效應(yīng)十分顯著，在保證工作任務(wù)質(zhì)量前提下，勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升幅度介于26%至56%之間。更多的研究則發(fā)現(xiàn)，人工智能的應(yīng)用會(huì)同時(shí)提高工作效率，節(jié)省工作時(shí)間，同時(shí)也大幅提升了工作質(zhì)量及滿意度，但并未在行業(yè)或者職業(yè)層面發(fā)現(xiàn)AI對就業(yè)增長產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響，反而由于生產(chǎn)率大幅提升會(huì)促進(jìn)業(yè)務(wù)量增長從而帶動(dòng)就業(yè)增長。

第三，人工智能的應(yīng)用主要集中在服務(wù)業(yè)部門。在高收入、高學(xué)歷、高技能需求行業(yè)，AI的普及和應(yīng)用程度更高。多數(shù)已有的實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，AI顯著降低了高技能群體的技能相對優(yōu)勢，提升了中低技能群體的生產(chǎn)率和工作質(zhì)量，有助于中低技能群體節(jié)省學(xué)習(xí)成本和學(xué)習(xí)時(shí)間，AI廣泛應(yīng)用會(huì)顯著縮小高技能與中低技能群體收入差距，對于促進(jìn)中低技能群體就業(yè)、創(chuàng)造更加公平的就業(yè)環(huán)境會(huì)產(chǎn)生重要促進(jìn)作用。以互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)日新月異，引領(lǐng)了社會(huì)生產(chǎn)新變革。雖然信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用大幅度提升了生產(chǎn)率并且沒有對總體就業(yè)產(chǎn)生嚴(yán)重的替代作用，但是信息數(shù)字技術(shù)進(jìn)步和廣泛應(yīng)用卻顯著擴(kuò)大了高收入群體與低收入群體之間的收入差距，也就是我們通常說的“技能偏向類型的技術(shù)進(jìn)步”。而人工智能的應(yīng)用與信息數(shù)字技術(shù)完全不同，實(shí)驗(yàn)研究表明，AI對金融、法律、咨詢、教育、科研、銷售、軟件通訊領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用會(huì)大幅度提升這些行業(yè)中初學(xué)者、技能較低從業(yè)人員的生產(chǎn)率和工作質(zhì)量，但對于這些行業(yè)中很多高技能、經(jīng)驗(yàn)豐富員工的生產(chǎn)率提升非常有限，AI應(yīng)用會(huì)顯著縮小中低技能群體與高技能群體之間的生產(chǎn)率差距和收入差距。更值得注意的是，AI還為緩解機(jī)器人替代掉的中間技能勞動(dòng)力提供了更多重新就業(yè)的機(jī)會(huì)，由于機(jī)器人主要是替代中間技能以及常規(guī)任務(wù)非認(rèn)知類型的工作崗位，而AI主要用來彌補(bǔ)中間技能群體技能不足，對中間技能群體從事高技能、認(rèn)知類型的工作崗位會(huì)產(chǎn)生顯著的互補(bǔ)作用，促進(jìn)中間技能群體重新就業(yè)，這對于穩(wěn)定和重塑中間技能勞動(dòng)力的就業(yè)將產(chǎn)生積極作用。中國是全球最大的、增長最快的工業(yè)機(jī)器人市場，數(shù)據(jù)顯示，目前工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用已覆蓋中國國民經(jīng)濟(jì)60個(gè)行業(yè)大類、168個(gè)行業(yè)中類。人工智能在中國的廣泛應(yīng)用將顯著填補(bǔ)制造業(yè)中因機(jī)器人替代而減少的中間技能勞動(dòng)力，從而為穩(wěn)定國內(nèi)就業(yè)增長發(fā)揮更為積極的作用。

人工智能在應(yīng)用領(lǐng)域的最新進(jìn)展

人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用取得重大進(jìn)展。2023年，多個(gè)重要的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)相繼推出，包括提升疫情預(yù)測能力的EVEscape和輔助人工智能驅(qū)動(dòng)的基因突變分類的AlphaMissense。人工智能正被越來越多地用于疫情預(yù)測、新藥物研發(fā)、醫(yī)療診斷等醫(yī)學(xué)和生物學(xué)領(lǐng)域，高水平的醫(yī)學(xué)人工智能時(shí)代已然到來。比如，針對基因突變，目前科學(xué)家們?nèi)匀粺o法完全理解基因突變會(huì)導(dǎo)致疾病的機(jī)理，無法判斷突變是良性還是致病性等，這些都需要耗費(fèi)大量精力進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。2023年，谷歌研究人員推出了AlphaMissense，這是一種新的AI模型，可以預(yù)測7100萬個(gè)基因突變的致病性?；蛲蛔兛赡軐?dǎo)致包括癌癥在內(nèi)的多種疾病。在7100萬種可能的錯(cuò)義變異中，AlphaMissense對89%進(jìn)行了分類，其中57%被識(shí)別為可能良性，32%被識(shí)別為可能致病，其余的被歸類為不確定。相比之下，人類注釋者僅能確認(rèn)所有錯(cuò)義突變性質(zhì)中的0.1%。再比如，在AI繪制人類基因組圖譜方面，首個(gè)人類基因組草案于2000年發(fā)布，并在2022年更新，取得重大突破。2023年，由來自60個(gè)機(jī)構(gòu)的119位科學(xué)家組成的人類泛基因組研究聯(lián)盟利用人工智能開發(fā)了一個(gè)更新且更具代表性的人類基因組圖譜。此基于AI繪制的最新版基因組圖譜，標(biāo)注了99.07%的編碼蛋白基因、99.42%的編碼蛋白轉(zhuǎn)錄本，是迄今為止最全面、最具遺傳多樣性的人類基因組圖譜。人工智能正越來越多地被用于實(shí)際醫(yī)療用途。

人工智能在氣象預(yù)報(bào)與自然災(zāi)害預(yù)測方面的技術(shù)研發(fā)與實(shí)際應(yīng)用。2023年新推出的人工智能系統(tǒng)GraphCast是一款新的天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)，可以在不到一分鐘內(nèi)提供高度精確的未來十天天氣預(yù)測。通過使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)，GraphCast處理海量數(shù)據(jù)集，可以預(yù)測溫度、風(fēng)速、大氣狀況等多種氣象要素，其預(yù)測結(jié)果與實(shí)際天氣模式更為接近。GraphCast可以成為解析天氣模式的重要工具，增強(qiáng)對極端天氣事件的應(yīng)對準(zhǔn)備，并為全球氣候研究作出貢獻(xiàn)。2023年發(fā)布的AI新研究在預(yù)測大規(guī)模洪水事件方面取得了顯著進(jìn)展。洪水是最常見的自然災(zāi)害之一，尤其對基礎(chǔ)設(shè)施缺乏的欠發(fā)達(dá)國家會(huì)造成毀滅性影響。一支來自谷歌的研究團(tuán)隊(duì)利用AI開發(fā)了高精度的水文模擬模型，適用于未監(jiān)測的流域。這些創(chuàng)新方法能夠提前多達(dá)五天預(yù)測某些極端洪水事件，其準(zhǔn)確性達(dá)到或超越了當(dāng)前最先進(jìn)的模型（比如全球洪水預(yù)警系統(tǒng)GloFAS），該人工智能模型在一系列自然災(zāi)害事件中的預(yù)測精度均優(yōu)于領(lǐng)先的現(xiàn)代方法，目前已在全球80余個(gè)國家用于洪水事件預(yù)測。

人工智能在推動(dòng)新材料發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用方面具有重要作用。尋找新型功能材料是推動(dòng)包括機(jī)器人技術(shù)和半導(dǎo)體制造在內(nèi)的多個(gè)科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)步的關(guān)鍵。然而，這一發(fā)現(xiàn)過程通常成本高昂且進(jìn)展緩慢。谷歌研究人員最新研究表明，利用最新開發(fā)的AI模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練后，能夠加速這一過程。他們的模型GNoME在材料發(fā)現(xiàn)方面的表現(xiàn)超越了傳統(tǒng)方法，能夠識(shí)別出大量穩(wěn)定晶體。在以往GNoME揭示的220萬個(gè)新的晶體結(jié)構(gòu)中，許多是被人類研究人員所忽略的。像GNoME這樣的由人工智能驅(qū)動(dòng)的新材料研發(fā)項(xiàng)目的成功，凸顯數(shù)據(jù)和規(guī)模在加速科學(xué)突破中的力量。

人工智能應(yīng)用面臨哪些主要風(fēng)險(xiǎn)？如何管制？

第一，人工智能應(yīng)用也會(huì)帶來各類風(fēng)險(xiǎn)和事故。人工智能事件數(shù)據(jù)庫專門追蹤各類人工智能的濫用實(shí)例，例如，面部識(shí)別系統(tǒng)導(dǎo)致錯(cuò)誤逮捕、浪漫聊天機(jī)器人大量收集個(gè)人健康情緒等敏感隱私信息等。而且人工智能濫用事件的數(shù)量每年還在持續(xù)增加?！?024年人工智能指數(shù)報(bào)告》指出，2023年報(bào)告了123起人工智能濫用事件，比2022年增加了32.3%。自2013年以來，這類事件增加了20多倍。報(bào)告顯示，濫用事件的持續(xù)增加可能源于人工智能在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的更大整合以及潛在濫用意識(shí)的不斷膨脹。

第二，對人工智能帶來的安全和可靠性問題的擔(dān)憂不斷增加。隨著人工智能能力的不斷提升，模型將會(huì)變得越來越普及，如何確保其安全性和可靠性成為政府部門的首要任務(wù)。一是確保人工智能系統(tǒng)的完整性涉及保護(hù)算法、數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施等組件免受網(wǎng)絡(luò)攻擊或?qū)剐怨舻韧獠客{。二是安全性涉及盡量減少因故意或無意濫用人工智能系統(tǒng)而造成的傷害。這包括自動(dòng)化黑客工具的開發(fā)或在網(wǎng)絡(luò)攻擊中使用人工智能等問題。三是安全性還包括人工智能系統(tǒng)自身固有的風(fēng)險(xiǎn)，例如可靠性問題以及潛在風(fēng)險(xiǎn)。在2023年，人工智能系統(tǒng)的安全性和可靠性引發(fā)了重大討論，特別是關(guān)于與高級人工智能相關(guān)的潛在極端或?yàn)?zāi)難性風(fēng)險(xiǎn)。例如算法歧視，一些研究人員主張解決當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)問題，而另一些研究人員則強(qiáng)調(diào)應(yīng)當(dāng)為高級人工智能可能帶來的極端風(fēng)險(xiǎn)做好準(zhǔn)備。鑒于無法保證這些風(fēng)險(xiǎn)不會(huì)在某個(gè)時(shí)刻出現(xiàn)，因此需要通過負(fù)責(zé)任的人工智能開發(fā)來應(yīng)對當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)監(jiān)測尚未顯現(xiàn)的潛在未來風(fēng)險(xiǎn)。此外，人工智能系統(tǒng)可能會(huì)放大網(wǎng)絡(luò)攻擊，導(dǎo)致威脅變得愈加復(fù)雜、適應(yīng)性強(qiáng)且難以監(jiān)測。隨著人工智能模型越來越普遍和復(fù)雜，識(shí)別安全漏洞的關(guān)注度也在持續(xù)上升。

第三，人工智能應(yīng)用對全球范圍內(nèi)政治虛假信息的可能影響。討論人工智能對政治過程影響時(shí)，最主要的擔(dān)憂之一是虛假信息的產(chǎn)生。雖然政治虛假信息是一個(gè)存在上千年的老問題，但人工智能使得生成此類虛假信息變得更為容易。自2020年美國總統(tǒng)選舉以來，深度偽造技術(shù)顯著提升。大規(guī)模的虛假信息可能會(huì)削弱公眾對政府的信任與支持，并使公眾討論兩極化。在2023年，更是出現(xiàn)了關(guān)于人工智能如何自動(dòng)生成和傳播偽造信息的案例研究，這個(gè)看似真實(shí)的虛假信息系統(tǒng)的設(shè)置僅需約400美元。

針對人工智能應(yīng)用帶來的風(fēng)險(xiǎn)安全挑戰(zhàn)，全球各國對于人工智能的管制措施數(shù)量開始快速增長。斯坦福大學(xué)發(fā)布的《2024年人工智能指數(shù)報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示：全球立法程序中提到人工智能的次數(shù)幾乎翻了一番，從2022年的1247次上升到2023年的2175次。2023年，49個(gè)國家的立法程序中提到了人工智能。美國發(fā)布人工智能法規(guī)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)數(shù)量從2022年的17個(gè)增加到2023年的21個(gè)，顯示出美國更廣泛的監(jiān)管機(jī)構(gòu)對人工智能監(jiān)管日益關(guān)注。比如，2023年美國立法機(jī)構(gòu)提議設(shè)立《人工智能國家安全法案》，該提案明確并鞏固了國防部獲取基于人工智能終端安全工具的權(quán)力，從而增強(qiáng)其網(wǎng)絡(luò)防御能力，該法案旨在使國防部能夠利用人工智能自動(dòng)監(jiān)測和緩解對其網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的威脅。再比如，2023年美國政策制定者提出《人工智能研究、創(chuàng)新和責(zé)任法案》，呼吁建立國家人工智能委員會(huì)，負(fù)責(zé)制定全面的人工智能監(jiān)管框架。鑒于人工智能的快速創(chuàng)新和復(fù)雜性，法案重點(diǎn)在于減輕風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)美國在人工智能研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。

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（上文略有刪減，內(nèi)容來自《人民論壇》雜志2025年第5期，原標(biāo)題人工智能的迭代演進(jìn)及潛在影響。）

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