人工智能的雙重效應與中國智能經濟發展

摘要：實體經濟的發展是中國國民經濟發展與進步的核心，今天，隨著科學技術的飛速發展，實體經濟的發展必須立足于科技力量的提升。科學技術的進步也必須在實體經濟的發展中得到檢驗和證實。本文將重點關注人工智能與實體經濟的發展整合，并討論在當前經濟技術發展背景下與技術和經濟相互促進有關的問題。

關鍵詞：人工智能;雙重效應;智慧經濟

人類社會向人工智能的發展改變了人們的生活，并帶來了巨大的附加社會價值。在各個領域，都有人工智能的烙印，極大地促進了社會進步和經濟進步。理解人工智能在經濟發展中的作用對于面對人工智能的挑戰具有重大的現實意義。

一、人工智能雙重經濟效應的理論分析

（一）人工智能的積極經濟影響

人性化思考和工作的人工智能必將提高工作效率，同時影響整個社會的產業結構和工作結構。在這一演進過程中，人工智能領域人才將發揮更重要的作用，而以人工智能為技術底層的高科技產業也將擁有更大的發展空間。人工智能不僅可以模擬人類的方式提高工作效率，而且可以減少不必要的人類體能消耗，營造對人類更安全的生產和科研環境。 因此，不同國家和地區正在爭相投資各種資源，以促進人工智能的發展，力爭在下一個階段科技競爭中脫穎而出。此外，人工智能還在改變人類學習的方式方法。過去，我們通過閱讀和實驗來積累和驗證知識，但是在人工智能時代，知識庫將面臨指數級的增長和變化，過去的學習方式和效率將需要被大幅迭代，從而滿足人工智能時代的人類本體的知識結構需求。

（二）人工智能的負面經濟影響

首先，人工智能技術對就業有兩個相反的影響，即替代效應和創造效應。第一種意味著隨著人工智能技術的應用和推廣，一個必然結果是這將導致大量存量勞動力失業或者被迫轉型。牛津大學的一項研究發現，在未來十年中，美國47%的工人有被人工智能所取代的風險，在商品運送，物品流通，行政管理和支持等行業都有此類風險。因此，新一代的人工智能技術可以為中低技能的工人帶來結構性失業[1]。人工智能的資本要素將不僅替代其他“非人工資本要素”，還將替代工作要素，因此決定某些職位將直接消失。第二是創造的影響，人工智能技術提供的生產率提高會提高其所在的行業生產力，所以從另一方面去思考，它也使社會提高了更多，有一定的積極性。總體分析可知，人工智能技術對總就業的影響不會很大。根據過去兩個世紀的數據顯示，三次工業革命對市場就業的沖擊并沒有持續太久。它也是如此，替代一些工作崗位的同時也會創造一些之前并不存在而且對于知識水平要求更好的新的工作機會。

其次，它可能涉及經濟與社會安全風險。新一代人工智能技術的這一發展將對各個方面產生深遠影響，例如隱私和人身安全。一方面，它可能涉及個人隱私安全風險。隨著新一代人工智能技術的發展和應用，收集個人信息和提取數據的能力不斷提高，但存在的隱患及問題也更多。不僅如此，新一代人工智能技術還可以對它已存的信息進行推算和衍生，從而得到更多地用戶信息及相關隱私。一旦只寫信息流入有心之人的手中，則可能對人們的隱私和國家經濟造成無法估量的損失。另一方面，它可能造成人身安全風險。新一代的人工智能技術具有一些決策和行動能力，比如L2以上的自動駕駛功能，如果該功能設計不當或被惡意濫用，因此，人工智能系統可能會采取錯誤的行動或產生犯罪行為，并成為對人身安全的巨大威脅。 從潛在風險的角度來看，不僅是智能機器人，還有自動駕駛汽車、無人機等。可以被非法入侵和控制，造成財產損失或用于犯罪目的，更有甚者極端分子也可以使用它來制造交通事故，飛機墜毀或恐怖襲擊[2]。

二、人工智能與實體經濟的聯合發展策略

（一）提高整體開發速度

在促進經濟增長和創造更多財富的同時，許多經濟學家也對由人工智能或自動化引起的收入差距可能增加的擔憂表示關注，例如，Autor（2015）強調，自動化將促進一部分勞動力。它變得多余，因此我們的主要經濟問題將是分配而不是稀缺。關于人工智能如何影響收入不平等，有許多解釋。 Berg等人（2016）指出，當前不平等的加劇主要是由于兩個原因：由于機器人技術更便宜，每個人的產量都會增加，因此資本對總收入的參與度增加;此外，生產率的工資和熟練工人將穩步上升，低技術工人將受到損害，工資不平等將進一步惡化。不平等程度將取決于許多因素，例如熟練工人與機器之間的互補程度。

如果要實現人工智能與實體經濟的共同發展，就需要政府一級的總體設計來確定人工智能與智能生產共同發展的方向。同時，需要構建大型項目，培養關鍵公司，提高研發技能以及支持其宣傳和實施。幾個部門提高了人工智能和智能生產的聯合開發速度。如今，中國人工智能的發展還處于起步階段，必須從如何將其與實體經濟相結合，將其轉變為實際生產力以及根據市場需求進行計劃和組織方面出發。政府需要根據全國各地的區域產業，人工智能基礎和人工智能發展規劃來簡化主要智能制造行業的設計，引進大型人工智能制造公司，以及加大人工智能產業基地和創新載體的建設，充分利用人工智能，為產業進步的發展提供新的契機，實現實體經濟的不斷轉型升級。

（二）培養高端人才

自動化成本的降低是人工智能發展后會到來的必然結果，同時人工勞動力會很快的被機器所取代。而現在的現狀就是技術的發展已經讓機器在極大的程度上取代了人工勞動力，這個問題已經是存在已久的了。自從18世紀末工業化開始以來，人們就對失業問題產生了擔憂，從那時起，許多經濟學家對該主題進行了持續深入的研究，以確定技術進步會增加還是減少就業。與以前的技術革命相比，人工智能具有許多共同點，可以解放人力并大大提高生產率。同時，人工智能還具有許多新功能。人工智能與早期技術革命有著本質的區別，最難明顯得區別就是它的速度更快，也更具深度，范圍也更大。機器及技術的發展，帶來的變化就是讓以往很那實現的操作常規化了，機器可以進行自主運作去解決一系列問題：它不僅是人類能力的體現，更是取代和結合了人工技術的優勢，同時發展潛力也有了質的提升。技術影響的先例具有影響。專業人工智能的出現意味著過去它以空前的速度和規模取代了勞動力。

三、推動中國智能經濟健康發展的策略與路徑

（一）培養相關行業人才

加快與人工智能相關的人才培養，并在人才庫的引進與輸出方面做好工作，專注于培養與人工智能相關的全球性人才。在現有基礎上，我們必須進行良好的總體設計，根據人才需求優化社會資源分配，從而滿足市場需求。但是，由于學科建設的延遲，許多人才無法充分學習達到滿足市場的要求，因此，允許在一定間隔內對前沿機構的專業技能進行培訓以應對當前的人才短缺。一方面，高端人才可以改善人才庫，另一方面，可以促進研究機構，大學和公司之間在政策上的合作，以提高解決問題的效率[3]。

（二）以人為中心，加快人工智能技術在經濟和民生領域的轉化和應用

以人為本是新時期支持和發展中國特色社會主義的基本戰略之一。同時，根據其他國家的經驗，可以通過兩種方式加快新一代人工智能技術在經濟和民生領域的轉化和應用：一方面，基于科技公司的核心業務，建立了人工智能技術的轉型與應用。鼓勵公司和研究機構積極擴大該領域的第二條增長曲線，并將在智能領域取得的研究成果推向市場并進行商業化，以創建信息部門的閉環生態系統的激勵措施促進國際一級的人工智能研究;另一方面，促進新一代人工智能技術和現代工業生產的發展，目前已有諸多行業正在不同程度的進行人工智能技術整合，加速了產品的綜合應用和市場驗證效率。各個領域的智能化，完全提高了工業發展的信息水平，并加速了工業智能的更新[4]。

（三）技術指導是方向

人工智能是技術進步的一個方面，也外化為工具或一種應用形式，它仍然必須依靠各種底層技術進步而進步。而所有科研發展的基礎是經濟基礎和人才，所以人工智能的研究與開發必須首先滿足并且反哺實體經濟的發展需求，必須以全球技術進步和尖端技術為指導。必須以科學技術作為引導方向。

（四）建立多層次的人才培訓系統，以預防和控制智能經濟中的結構性失業風險

自2018年4月以來，截至2020年2月，50余所大學已建立了人工智能學校和研究所，這為中國智能經濟的健康發展創造了更好的條件。但總體而言，中國的人工智能培訓系統仍處于探索初期，需要改進。借鑒發達國家的經驗，中國可以建立一個從三個層面滿足智能經濟健康發展需求的多層次人才培訓體系：第一，持續提高發展水平。構建人工智能和相關的二級學科或跨學科環境來優化人力資源管理。智慧產業的發展引起的社會就業變化可隨時動態調整相關專業設置;第二，合格的職業教育機構應根據學生知識水平開始逐步培養人工智能人才的實踐技能，使他們成為一線實操人才，而人工智能頭部公司今后需要通過與學校的深度合作來強化這一點。同時對于大量基于人工智能產業應運而生的實操型崗位，改善工作場所培訓和再就業培訓制度，改革工作場所工作人員的職業技能也將解決技術快速發展中的應用型人才稀缺;第三，在K12階段開展與人工智能學科相關的基礎知識和興趣教育，以使思維更加活躍。青年團體逐漸推廣人工智能教育，奠定未來就業的基礎[5]。

（五）對政策法規的支持

為了更快更好地獲得“人工智能+”，需要必要的政策支持和指導以確保人工智能的產業資源。人工智能需要大量的財務基礎，政府對于技術科研的投入相對穩定安全并且也可以激發市場熱情，吸納更多民間資本進入這個行業。這種雙向支持不僅可以提供足夠的資金，而且可以有效地促進市場風險與收益之間的平衡關系。此外，政策的制定應包容且有效，對于技術擴展領域和幅度放寬，但是對于應用層安全管理顆粒度要細，這不僅有利于人工智能的健康快速發展，而且將迅速識別和消除人工智能潛在安全隱患。

四、結語

綜上所述，實體經濟和人工智能的融合發展需要不斷的研究和實踐。人工智能對人們生活和生產的影響已經顯現，人們已經逐漸適應了社會的變化。因此，對人工智能的需求將逐漸增加，這也是實體經濟快速發展的動力。

參考文獻：

[1]羅潤東，郭怡笛.人工智能對勞動經濟影響的研究綜述[J].勞動經濟評論，2019，12（2）.

[2]劉剛.中國智能經濟的涌現機制[J].重慶郵電大學學報：社會科學版，2019，31（5）.

[3]全球主要經濟體人工智能發展戰略觀察[J].大數據時代，2019（9）.

[4]郭慶春，劉杰.人工智能與實體經濟深度融合研究[J].農家參謀，2019（17）.

[5]賈暉，蘇獻華，蔡興國.人工智能的優與憂[J].通信世界，2019（23）.

作者簡介：李少昉（1979—），男，山東棗莊人，碩士，主要從事人工智能與我國智能經濟研究。