人工智能促進經濟發展的途徑

[摘 要]人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，發展新一代人工智能有助于提高我國綜合國力，促進我國經濟健康可持續發展。人工智能可以通過四種途徑促進經濟發展。一是人工智能替代勞動，擴大勞動內涵，增加勞動供給，豐富勞動財富;人工智能賦能勞動者，提高勞動生產率。二是人工智能賦能三大產業，提高生產效率。三是人工智能創造消費者剩余，提高社會福利。四是人工智能賦能政府，矯正政府失靈，提高政府效率，進而矯正市場失靈，提高經濟效率。在利用人工智能促進經濟發展的同時，也要加強人工智能發展的潛在風險研判和防范，確保人工智能安全、可靠、可控。

[關鍵詞]人工智能;經濟發展;發展途徑

[中圖分類號]F061.3[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0461（2021）03-0001-08

人工智能是數字經濟發展的戰略抓手，是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。人工智能相較于信息通訊技術（Information Communication Technology，ICT）的突破在于人工智能獲得了自我學習的能力[1]。因此，人工智能之前的工具革新主要是替代人的體力，而人工智能的出現開始替代人的智力，人工智能是人類歷史上具有里程碑意義的工具革新①[2]。

人工智能主要通過四種途徑促進經濟發展。一是人工智能替代勞動，擴大勞動內涵，增加勞動供給，豐富勞動財富;人工智能賦能勞動者，提高勞動生產率。二是人工智能賦能三大產業②，提高生產效率。三是人工智能創造消費者剩余，提高社會福利。四是人工智能賦能政府，矯正政府失靈，提高政府效率，進而矯正市場失靈，提高經濟效率。

一、人工智能替代勞動以及賦能勞動者

當前，人工智能可以從四個方面替代勞動或賦能勞動者[3]。

（一）替代有事“沒人干”的勞動

自2004年以來，我國“用工荒”從沿海擴展到內地，有事“沒人干”的現象越來越普遍。我國自2000年進入老齡化社會以來，老齡化程度不斷加深，2019年我國65周歲及以上人口達到17 603萬人，占總人口的12.6%，遠遠超過了聯合國規定的7%的老齡化社會標準。從目前的趨勢來看，未來中國老齡化速度會以較高斜率上升，“十四五”期間中國或進入中度老齡化社會，2030年之后65歲及以上人口占總人口的比重或超過20%，屆時中國將進入重度老齡化社會。與此同時，我國生育率不斷下降，人口出生率由2013年的12.08‰不斷下降到2019年的10.48‰[4]。據中國社會科學院張車偉、高文書、程杰（2019）的測算，2011年以來，中國已經呈現勞動年齡人口數量和占比雙下降的態勢，“十四五”時期，勞動年齡人口將繼續下降，就業總人口也將逐步減少，勞動參與率將持續下降[5]。這將導致我國用工短缺不斷加劇，勞動力成本不斷上升，“人口紅利”逐漸消失。因此，如果大力發展人工智能替代勞動，就能夠有效地彌補勞動力供給不足的困境，延續“人口紅利”，助推中國經濟社會健康發展。

大多數“沒人干”的勞動，屬于制造業勞動密集型，具有勞動時間長、簡單重復、技術含量較低、工資報酬也較低的特點。只要不斷地完善人工智能技術，降低人工智能制造成本，大多數“沒人干”的勞動，人工智能機器人都能勝任[6]。

（二）替代勞動者“不愿意干”的勞動

許多“臟”“累”“險”“害”的勞動，勞動者不愿意干。“臟”就是工作環境衛生條件不好。譬如，下水道的疏通。“累”就是體力或腦力付出較大。譬如，超過Ⅳ級的體力勞動。“險”就是工作比較危險。譬如，登高架設作業，包含2米以上登高架設、拆除、維修、高層建（構）筑物表面清洗。“害”就是對身體有危害。譬如，爆破作業以及礦山安全檢查作業等。

上述勞動者不愿意干的勞動，一般技術含量較低，不屬于與人交往的情感性勞動，也不需要創造性。因此，針對這些勞動的特點，根據現有的人工智能技術，完全可以開發出人工智能機器人從事這些勞動，這既可以增加勞動供給，提高勞動效率，又可以減少這些勞動對勞動者身心的危害。

（三）替代勞動者“干不好”的勞動

有些高強度長時間的重復性勞動、高精度或高速度的操作性勞動，勞動者“干不好”，但這些勞動，人工智能機器人完全能夠勝任，而且人工智能機器人擁有相較勞動者的比較技術優勢，可以顯著地提高勞動生產率，只要人工智能機器人擁有相較勞動者的成本優勢，人工智能機器人就能替代勞動者從事這些勞動。

（四）賦能勞動者

賦能勞動者主要有兩種方式：一是人機融合提高勞動生產率，二是勞動者利用人工智能提高創新效率。

1.人機融合提高勞動生產率

人工智能與人類智能各有優劣，人工智能與人類智能既可以形成替代關系，也可以形成互補關系。前面闡述的三種替代勞動，利用了人工智能與人類智能的替代關系。事實上，也可以充分利用人工智能與人類智能的互補關系，提高勞動效率。AlphaGo之父戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）認為：“人機合作可以達到1+1>2的效果，人類的智慧將被人工智能放大。人工智能和AlphaGo都是工具，就像哈勃望遠鏡一樣，可以推進人類文明的進步。”[7]弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）曾經指出，人與人工智能合在一起，才能完成誰都無法單獨完成的一些事[8]。

人類智能與人工智能具有互補性，人機融合可以取長補短。譬如，達芬奇手術刀是人機融合的成功范例，借助計算機視覺與圖像技術，外科醫生控制智能機器人進行輔助手術，有效地提高了手術精準度，減少了人手顫抖帶來的不便和事故。再譬如，中國團隊NextVPU開發的盲人眼鏡，將攝像機信息轉化為語言，用聲音告訴盲人，讓盲人能方便地上街行走以及閱讀文獻等[9]。

人是時空和能量有限的，而人工智能可以超越時空和能量的限制趨向于無限。人機結合可以實現有限與無限的有機統一，擴大或增強人類的智能，形成更具智能的系統，放大勞動能力，提高勞動效率。

2.勞動者利用人工智能提高創新效率

人工智能是一項具有通用性的技術創新，它可以向生產和生活等各領域廣泛滲透，即“人工智能+”，產生涓涓細流式的全方位創新。正如蒸汽機、電力和計算機的發明，會給經濟社會帶來源源不斷的創新收益一樣，它會改變人們的生產和生活方式及其對世界的看法，加快人類文化演進的速度。

從創新思維角度而言，人工智能是擴展勞動者創新思維的利器。譬如，生物醫學科學家利用人工智能，可以發現新的藥物篩選方法，提高發現新藥物的效率;數學家利用人工智能，可以發現新的尋找數學公式的方法，提高數學家數學創新能力[10];借助互聯網，數字智能化可以打造開放式創新平臺，實現創新“眾包”，真正實現集思廣益，顯著提高創新效率[11];人工智能可以把一部文學作品或繪畫作品的內容和藝術風格區別開來，從而使作家或藝術家能夠更好地學習文學創作藝術或繪畫藝術，提高藝術創新能力;借助人工智能，管理者可以提高組織創新能力和決策創新能力，提高企業經濟效益;等等。

二、人工智能賦能三大產業

人工智能可以通過賦能第一產業、第二產業和第三產業（服務業），提高這三大產業的生產效率，從而促進經濟發展。

（一）人工智能賦能農業提高農業生產效率

中國的四個現代化，農業現代化是短板。用高科技武裝農業是實現農業現代化的必由之路。借助智能新技術可以打造精準農業、智慧農業、數字農業，延長農業產業鏈，提升農業價值鏈，發展農業“第六產業”，為農業轉型升級賦能，使農業生產實現智能化決策、可視化管理、精準化生產等，從而提高農業生產效率[12]。精準農業相對傳統農業而言，既節約了資源投入，提高了生產效率，也減少了環境污染，有利于促進農業高質量發展③[13-14]。智慧農業通過各種農業生產專屬的App，具有在線培訓、農情預警、種植指導、供需發布等多種功能，為農民生產提供具體指導。數字農業給每一件農產品提供“身份證”，建立起包含食品安全追溯、地域特色展示、惠農措施落實等多個指標的農產品評價管理體系，實現農業生產數字化、智能化。

當前，智慧農業正在我國發展壯大。譬如，大型無人機企業廣州極飛科技（XAG）公司開發出能高效播灑農藥的自動駕駛無人機，在考慮耕地形狀和風向等情況的同時，能高效地以全自動模式播灑農藥，同時無人機在播灑農藥時精細拍攝農作物生長、病蟲害和周邊環境情況以及耕地形狀，并測量土地肥力。XAG根據這些大數據，利用人工智能來分析農作物的生長情況和態勢等，向農戶提供施用農藥和肥料的品種、數量和時間以及農作物的最佳收獲期等建議。

阿里巴巴集團通過面部識別技術提高養豬效率和生豬保險效率④。2018年12月6日在北京建成的京東植物工廠向國人展示了智能新技術支持下的現代種植業的巨大魅力和廣闊的經濟發展前景，它可以實現農產品從農場直達消費者餐桌，踐行對消費者負責到底的承諾[15]。日本媒體認為，農業或成為中國下一個在智能新技術引領下的高科技起爆點[16]。

（二）人工智能賦能制造業提高制造業生產效率

人工智能賦能制造業，使制造業智能化、數字化，促進制造業轉型升級，從而提高制造業生產效率。人工智能通過六種方式賦能制造業，即生產智能化、產品智能化、管理智能化、裝備智能化、銷售-制造智能化和產業生態智能化等[17]，可以實現分工深化、產業鏈延長、成本節約、效率提高、價值提升等五個目的。

生產智能化是指通過大數據智能和自主智能實現生產制造全過程的智能化，包括生產決策、業務流程、工序適配、生產成本控制、物流和人力資源管理、生產安全監控、客戶反饋、效益評估等重要內容。

產品智能化包括兩個方面的內容，一是指使產品擁有智能，成為智能產品;二是指產品智能化程度。智能產品按功能可劃分為三種類型：一是消費型智能產品，譬如智能家居、智能手機、智能電視和智能汽車等;二是服務型智能產品，譬如智能醫療產品、智能健身器材、智能安保機器人和器材、智能教育機器人、家用生活輔助機器人等;三是生產型智能產品，譬如智能產品分揀機器人、智能物流配送機器人、智能導航機器人等。產品智能化程度可以用整個功能完成的自動化比例來衡量，譬如智能汽車，從出發地到目的地的整個過程，由機器自主控制程序比例或時間比例。

管理智能化包括生產流程管理智能化和管理決策智能化兩個方面。生產流程管理智能化包括原材料采購、生產流程安排、倉儲、物流、產品銷售、售后服務、納稅、利潤分配等實現智能化管理。管理決策智能化包括確定企業目標、界定生產問題、查找生產問題的成因、尋求解決問題的方案、為解決問題收集信息數據并對方案加以評估、比較方案并選取最優方案、實施方案、監控方案的實施過程等實行智能化管理。管理智能化有助于優化目標產品和工程的設計，縮短產品的生產周期，提高資源利用率和勞動生產率，實現降本增效的目的。

裝備智能化是指通過人工智能和先進制造技術的深度融合，使裝備具有信息感知、數據分析、目標決策、方案選擇、生產執行、安全維護等功能，實現裝備的自適應、自組織、自調控的目的。裝備智能化通過集成化、系統化、網絡化和智能化把單機智能化設備拓展為智能生產線、智能車間、智能工廠，實現從原材料到產成品全過程的智能化生產。

銷售-制造智能化是指通過智能化數據挖掘技術，收集現實客戶并挖掘潛在客戶的產品需求信息，以需求定供給，實現精準供給，并以需求定制造的智能化生產方式。銷售-制造智能化生產方式具有主動與被動相結合的特點，克服了傳統被動型生產方式的缺陷，實現根據現實客戶和潛在客戶的需求制定生產方案，組織生產制造的目的。結合增材打印（3D打印）等智能生產新技術，銷售-制造智能化既可以像傳統生產方式那樣大規模、單品種批量化生產，也可以小規模、多品種個性化生產。銷售-制造智能化體現在對現實客戶和潛在客戶需求的主動化管理與制造，核心在于人工智能的全程參與。

產業生態智能化是指產業生態系統借助新一代人工智能技術，實現信息共享、系統集成、生產協同的智能化。借助產業生態智能化，把孤立存在的企業與周遭企業相關聯，與供應商和客戶相連接，與周邊社會環境相適應，從而與周邊環境形成產業生態系統。產業生態智能化有助于整個產業系統的和諧共生、協調共存、互補共進、發展共榮。

（三）人工智能賦能服務業提高服務業生產效率

自2013年開始，中國服務業超越制造業成為第一大產業，是年服務業占GDP的比重為46.1%，此后這一比重逐年上升，2015年達到50.5%，2019年進一步上升到53.52%[15]，這表明中國已進入服務經濟社會。第二次世界大戰之后，發達國家逐漸地普遍進入了服務經濟社會，其服務業占GDP的比重普遍超過50%，并呈逐年上升趨勢，目前，美英等發達國家服務業比重都超過了70%。發達國家借助信息技術和經濟全球化使得服務業的勞動生產率擺脫了鮑莫爾-福克斯假說⑤[18]，服務業的勞動生產率甚至于超過了制造業⑥[19]。

但中國服務業的勞動生產率卻沒有擺脫鮑莫爾-福克斯假說。從經濟增長率來看，2013年之后我國經濟增長率不斷下降，2019年經濟增速下降到6.1%。對這一現象的解釋，學術界雖然存在爭議[15，20]，但是實證研究表明，我國服務業的勞動生產率的確低于制造業⑦[21]，服務業的快速發展進一步降低了中國經濟的增長速度。

從世界經濟史的視角看，自18世紀60年代在英國發生第一次工業革命至今，世界已經發生了三次工業革命，每次工業革命都會拓展實體經濟的生產可能性邊界，從而促進經濟增長，但在每一次工業革命的末期實體經濟都存在顯著的邊際收益遞減現象⑧。因此，正在到來的第四次工業革命也將會遵循這一經濟規律[22]。我國當前經濟增長速度下降，既與我國處于第三次工業革命末期，實體經濟存在普遍的邊際收益遞減現象有關，也與我國服務業比重不斷上升，服務業勞動生產率低于制造業有關。

在信息技術出現以前，服務業普遍存在鮑莫爾成本病問題（Baumol's cost disease），但美國、法國和意大利等發達國家借助信息技術逐漸解決了鮑莫爾成本病問題，服務業的勞動生產率甚至高于制造業[19]。以人工智能為代表的第四次工業革命的出現，一方面將會大大拓展我國實體經濟生產可能性邊界，促進實體經濟實現規模報酬遞增;另一方面將在信息技術的基礎上大大提高服務業的勞動生產率[1，18]。因此，我國借助智能新技術，將有望解決鮑莫爾成本病問題，實現既發揮服務業超越第一產業和第二產業吸納就業的長處，又不降低經濟增長速度的目的。

服務業可區分為生產性服務業和生活性服務業⑨，請見表1。生產性服務業具有知識、技術密集型的特點，而生活性服務業具有勞動密集型的特點。魏作磊和劉海燕（2019）[20]基于2006—2016年中國285個地級或以上級別城市的面板數據對服務業比重上升是否一定會降低中國經濟增長速度的問題進行了計量經濟學研究。其研究結果表明，服務業比重上升與經濟增速總體上呈正相關關系;分行業來看，生產性服務業發展與經濟增長率正相關，生活性服務業發展與經濟增長率負相關。

威廉·鮑莫爾（William J. Baumol，1967）的“成本病理論”認為[23]，服務業的性質決定了它無法像制造業那樣可以通過資本積累或大規模生產的方式提高生產力，它具有“點對點”“人對人”“同時同地”“不可儲存”的特性⑩[24]，相對于使用高效率生產設備的制造業來說，服務業的生產成本會更高、生產效率會更低。但鮑莫爾所研究的服務業主要是教育、藝術表演、市政服務、餐飲業、理發業和休閑活動業等勞動密集型的生活性服務業，而不是知識、技術密集型的生產性服務業。事實上，借助信息技術，生產性服務業的鮑莫爾成本病可以得到有效的解決。譬如，美國等發達國家的生產性服務業借助信息技術實現了勞動生產率高于制造業的目的[19]。魏作磊和劉海燕（2019）[20]的實證研究表明，我國生產性服務業借助信息技術，正在逐漸解決鮑莫爾成本病問題，而生活性服務業要解決鮑莫爾成本病問題還任重而道遠。

人工智能是信息技術的深化和創新發展，它不但能夠解決生產性服務業的鮑莫爾成本病問題，進一步提高生產性服務業的效率，還將進一步解決生活性服務業的鮑莫爾成本病問題[18，25-26]。譬如，鮑莫爾（1967）認為，莫扎特四重奏，300年前需要4個人演奏，300年后仍然需要4個人演奏，生產效率沒有提高。但借助智能新技術，這一現象將得到根本改變。雖然今天莫扎特四重奏仍然需要4個人演奏B11，生產效率似乎沒有提高，但借助智能新技術，觀眾可以無限擴大。過去觀眾受時空限制，莫扎特四重奏沒有規模經濟，但現在借助人工智能、互聯網、5G、AR/VR等技術，世界各地的觀眾可以不受時空的限制欣賞莫扎特四重奏，觀眾可以無限增加，因而今天的莫扎特四重奏具有了規模經濟。

自現代教育誕生以來的數百年，師生比不但沒有下降，一些教育發達國家還在上升，由1∶14上升到1∶12，甚至更高。但是現在借助互聯網慕課，1名教師可以同時教非常多的學生。譬如，清華大學現在大約有280門慕課，有800多萬名學生，1名教師可以教授3萬名學生，最多的一門慕課有96萬名學生[27]。借助人工智能和互聯網，教師和學生可以超時空交流，教師可以把常見問題的回答交給人工智能，由人工智能不知疲倦地24小時給學生解惑答疑，而人工智能回答不了的問題，會主動交給教師來回答，同時人工智能會學習教師是如何回答這個問題的，下次再遇到學生提出同樣的問題，人工智能就能回答了[15]。這意味著教育的鮑莫爾成本病問題借助智能新技術也有望得到解決。

“無人餐廳”“無人旅館”“無人超市”，政務網上辦公，機器人送外賣等新現象層出不窮，將來會逐漸普及。類似地，其他生活性服務業也有望借助智能新技術而徹底或一定程度上解決鮑莫爾成本病問題。因此，借助人工智能等智能新技術，我國生活性服務業有望解決鮑莫爾成本病問題，促進我國服務業的健康可持續發展，為我國經濟社會高質量發展奠定堅實基礎。

此外，人工智能在促進經濟發展的同時，也為人們創新創業提供了廣闊的空間。雖然人工智能永遠不能替代人類的發明創造、情感性、藝術性等方面的勞動[3]，但由于人工智能可以提高物質勞動生產率，可以使人類從繁重的物質生產勞動中解放出來，從而有更多的時間從事發明創造、情感性、藝術性等方面的勞動，因而，這將有助于創新創業，豐富創新勞動成果，促進經濟社會高質量發展。

三、人工智能創造消費者剩余

當前流行的對一個經濟體的核算標準是GDP（國內生產總值，Gross Domestic Product）或GNP（國民生產總值，Gross National Product），它發端于1937年提交給美國國會的國民經濟核算系統，是諾貝爾經濟學獎獲得者西蒙庫茲涅茨（Simon Kuznets）與美國國家經濟研究局的研究專家、美國商務部團隊共同合作開發的研究成果，這套國民經濟核算系統是20世紀許多國家經濟狀況的晴雨表，也有效地指導了這些國家的經濟改革。但這套系統主要針對實物經濟，對服務等非實物經濟活動難以衡量。當許多經濟體進入到服務經濟社會時，這套國民經濟核算系統的局限性日益明顯。譬如通過微信網絡打電話，雖然滿足了打電話雙方的溝通需求，但這一活動對GDP的貢獻為零。

在智能新經濟時代，人工智能不但能夠如前文所述可以通過替代勞動、賦能勞動者和三大產業創造物質財富，同時因為它具有一定的獨立自主性[3]，可以為人類提供許多智能服務，這些服務因為“免費”B12，因而不會被計入GDP或GNP，但它實實在在地為消費者提供了服務，滿足了消費者的需求，增進了消費者福利，因而提高了“消費者剩余”。Google公司的首席經濟學家哈爾瓦里安（Hal Varian）團隊研究了公眾通過Google搜索引擎查閱資料節省的時間問題，研究表明Google給公眾帶來了巨大的消費者剩余。譬如，公眾提出一個問題：“在做小甜餅時，使用黃油還是人造黃油會影響小甜餅的大小嗎？”針對這一問題，如果不借助Google，而是到圖書館去查閱資料，在不考慮來回圖書館時間的條件下，大約需要22分鐘找到答案。如果借助Google，則只需要7分鐘。Google為公眾節省了15分鐘時間。如果這15分鐘時間用來勞動，按照美國勞動者平均22美元/小時的薪水計算，Google可以每年為美國勞動者帶來超過500美元的收入[11]。

由于人工智能服務具有邊際成本為零的特征，因而這將為消費者帶來巨大的消費者剩余。“人工智能+教育”，人工智能可以免費為學生解答學習問題。“人工智能+視頻”，消費者可以免費在網絡上聽音樂、看視頻。“人工智能+養老”，人工智能可以為老年人提供免費的養老服務。“人工智能+交通”，人工智能可以為游客免費提供導航服務。“人工智能+安保”，人工智能可以免費為公眾提供安保服務。諸如此類，不勝枚舉，它能夠為公眾提供巨大的消費者剩余，產生巨大的社會福利。一個經濟體的人口越多，它產生的難以被計入GDP或GNP的社會福利就會越大。因此，發展人工智能，可以顯著地提高國民的社會福利水平，特別是提高低收入群體的福利水平，從而增進國民的滿足感和幸福感。

四、人工智能賦能政府

即便是西方發達的市場經濟國家仍然存在大量的市場失靈問題，何況中國的市場經濟處于發展、完善的過程中，市場失靈問題更為普遍、更為嚴重，因此迫切需要政府加以矯正。政府矯正市場失靈，首先要正確定位政府與市場的關系，其次要矯正政府失靈B13。

新中國成立70多年來，政府與市場的關系在不斷地調整與完善，經歷了新中國成立之初的政府對市場的排斥到2013年11月黨的十八屆三中全會確立的使“市場在資源配置中起決定性作用和更好發揮政府作用”的曲折過程[28]。雖然2013年黨中央就確立了“市場在資源配置中起決定性作用和更好發揮政府作用”的政府與市場的關系，但時至今日如何使“市場在資源配置中起決定性作用和更好發揮政府作用”仍然處于探索過程中。

政府要矯正政府失靈包含兩個含義：一要防止政府角色扮演不當，二要正確認識和利用經濟規律。要防止政府角色扮演不當，關鍵在于政府治理。人工智能時代的政府治理，要達到三個目的。

第一個目的要努力實現政府治理目標。2018年7月國務院在修訂版的《國務院工作規則》中明確指出，政府治理的目標是建設人民滿意的法治政府、廉潔政府和服務型政府。

第二個目的要轉變政府治理理念。要順應經濟社會發展的歷史潮流，改變政府治理理念，把政府單方面治理轉變為多方協同治理[29]。多方協同治理，既要發揮政府的主導作用，又要鼓勵和支持非政府組織、企業和其他社會力量積極、深入地參與社會事務管理，發揮多元主體的協同、自治、共治的作用。

第三個目的要提高政府治理的智能化水平。首先，應借助人工智能加強政府組織內部間的協同治理。一要借助人工智能提高數據收集的質量、數量和數據的利用率;二要通過跨界的數據智能挖掘和集成，進行跨層級、跨業務、跨部門、跨地域的整合，提高政府協同治理的水平，消除“信息孤島”現象。其次，借助人工智能技術提高社會參與政府治理的程度，實現共建、共治、共享。黨的十九屆四中全會指出，要加強和創新社會治理，完善黨委領導、政府負責、民主協商、社會協同、公眾參與、法治保障、科技支撐的社會治理體系。人工智能作為現代科技的前沿技術，理應發揮社會治理體系的科技支撐作用。

在智能新技術時代，政府應當與時俱進地把握經濟規律促進經濟發展。第一，要建立政府與市場共享的大數據平臺，實現政府與市場共享大數據。中國是世界上人口最多、數據量最大的國家，在這海量的大數據中，20%是互聯網數據，80%是組織數據，而組織數據中的80%由政府掌握[30]。政府應利用掌握的大數據，一方面提高政府效率;另一方面通過與市場分享大數據，提高市場效率。第二，要構建適合人工智能時代的法律體系、市場管理法規和行為規范、道德標準，防控市場風險。人工智能既能有效地促進經濟社會的發展，同時也會帶來包括經濟風險在內的各種風險[31]，需要政府未雨綢繆，為智能新經濟的健康發展保駕護航。第三，政府應利用人工智能和大數據監測、分析、調控市場行為，促進市場信息對稱，消除“檸檬市場”現象，打擊壟斷行為，維護市場自由競爭的格局，提高市場效率。第四，借助人工智能和大數據，政府可以更積極主動地扮演破解市場“囚徒困境”的角色，提高市場效率[32]。第五，借助人工智能和大數據，政府能更有效地監測市場產生外部性的程度，獎勵正外部性，處罰負外部性，提高市場效率。第六，借助人工智能和大數據，政府可以精確供給公共物品或服務，充分滿足市場對公共物品或服務的需求。

五、結 語

人工智能可以通過四種途徑促進經濟社會發展：一是替代勞動以及賦能勞動者，從而擴充勞動供給，豐富勞動內涵，拓展勞動外延，增加勞動財富，提高勞動效率;二是人工智能賦能三大產業，促使三大產業數字化、智能化，延伸產業鏈，拓展功能鏈，提升價值鏈，促進產業轉型升級，提高生產效率;三是人工智能創造消費者剩余，提高社會福利;四是人工智能賦能政府，提高政府治理能力，轉變政府治理理念，矯正政府失靈，進而矯正市場失靈，使市場在資源配置中起決定性作用和更好發揮政府作用，提高經濟效率。

盡管人工智能對經濟發展有上述積極作用，但我們也要清醒地認識到人工智能也會給經濟社會帶來許多風險和挑戰。就經濟方面而言，人工智能會導致失業風險、收入分配兩極分化風險、加劇市場壟斷風險、對消費者實施價格歧視風險以及國際經濟風險等[31];就政治而言，人工智能會導致國家安全風險以及權力向掌握人工智能信息、技術和知識的群體集中的風險[33];就社會而言，人工智能會導致隱私泄露風險、模糊社會邊界風險、倫理道德風險、暴力擴散風險、種群替代風險等[34];就文化而言，人工智能會導致意識形態風險、降低人類藝術創作能力風險和增加知識產權糾紛風險等[35]。

因此，我們既要積極發展人工智能，充分利用人工智能促進經濟發展，同時也要認真研究人工智能可能給經濟、政治、社會和文化帶來的各種風險和挑戰，積極尋求對策措施，維護人民利益和國家安全，確保人工智能安全、可靠、可控。

[注 釋]

①2014年美國麻省理工學院的兩位教授埃里克·布萊恩約弗森（E. Brynjolfsson） 和安德魯·麥卡菲（A. Mcafee） 在他們的合著《第二次機器革命：數字化技術將如何改變我們的經濟與社會》中提出了具有廣泛影響的觀點：英國工業革命后機器替代了人的體力，而人工智能將替代人的智力。事實上，從人類文明史角度看，替代人類體能的體能化工具發明就沒有停止過，而人工智能是人類發明的替代人類智能的智能化工具，它具有里程碑意義。

②三大產業是指第一產業、第二產業和第三產業。聯合國標準產業分類法（ISIC）把國民經濟分為10個部門：1.農林漁獵;2.礦業;3.制造業;4.電力、煤氣、供水;5.建筑業;6.批發、零售、旅館、飯店;7.運輸、儲運、通訊;8.金融、保險、不動產;9.政府、社會與個人服務;10.其他經濟活動。ISIC把第1部門列為第一產業，把第2、3部門列為第二產業，把第4—10部門列為服務業。中國把第1部門列為農業或第一產業，把第2、3、5部門列為制造業或第二產業，把其余6個部門列為第三產業，即服務業。

③目前學術界對高質量發展的內涵沒有達成共識。從經濟學角度而言，高質量發展要求經濟發展健康、穩定、可持續，單位GDP的能耗降低、污染減少、附加值提高。

④人工智能在農業生產中的運用，除了土壤、病蟲害、農作物生長等智能監測、防護、預報、信息展示等以外，耕作、播種、采摘、收割智能機器人等能夠顯著地提高種植業效率。此外，人工智能在畜牧業領域也有廣泛的使用前景，通過智能的監測系統以及畜禽的智能穿戴產品，可以對畜禽的生長、發育、健康狀況等進行有效地監測和預報，從而提高畜牧業的生產效率和金融投資效率。

⑤根據江小涓和羅立彬（2019）的研究，那些可以通過信息技術遠程提供的服務，都可以實現服務全球化，具有規模經濟和范圍經濟，不存在鮑莫爾成本病問題。

⑥這些發達國家只是從服務業整體上而言擺脫了鮑莫爾-福克斯假說。具體而言，主要是生產性服務業擺脫了鮑莫爾-福克斯假說，生活性服務業單純依靠信息技術不可能擺脫鮑莫爾-福克斯假說，后文將詳細闡述。

⑦清華大學國家金融研究院院長、國際貨幣基金組織（IMF）原副總裁朱民說：“今天，工業勞動生產率是服務業勞動生產率的120%，這就是挑戰。當提高1個百分點服務業的比重時，就會丟掉0.2%的勞動生產率，如此下去，將面臨增速的下降。這不僅是中國，這是全世界在過去50年、80年的經驗，同樣符合這條線。所以提高服務業的勞動生產率，成為了最大的挑戰。”

⑧一般認為，20世紀60年代爆發于美國的新材料、生物技術及信息技術革命屬于世界第三次工業革命的開始，世界GDP增速20世紀60年代是5.32%，70年代是3.77%，80年代是3.16%（WB）或者3.30%（IMF），90年代是2.81%（WB）或2.86%（IMF），21世紀初是2.59%（WB）或2.52%（IMF），21世紀10年代則是2.45%（WB）或2.55%（IMF）。

⑨生產性服務業是指為保持工業生產過程的連續性、促進工業技術進步、產業升級和提高生產效率提供保障服務的服務行業。生活性服務業是指為滿足居民最終消費需求的服務行業。學術界根據不同的研究目的有不同的服務業分類方法，除了本文采用的生產性服務業和生活性服務業區分以外，還有傳統服務業和現代服務業之分，商業服務業、社會服務業和公共服務業之分，可標準化服務業與不可標準化服務業之分，等等。

B10江小娟（2011）將傳統服務業的特點歸納成五點：一是結果無形，二是生產消費同步，三是不可儲存，四是不可貿易，五是所有權不能完全讓渡。傳統服務業的這些特點導致它從經濟學角度而言存在三個方面的局限性：一是沒有規模經濟，二是技術含量低，三是勞動生產率提高緩慢。但傳統服務業的這些特點和局限性并不完全適合現代服務業。換言之，經過信息技術和智能新技術改造的傳統服務業以及新產生的服務業，這些特點逐漸消失了，經濟學意義上的局限性不存在了，它具有技術含量高、規模經濟顯著、勞動生產率提高快的優勢。

B11借助人工智能、5G、互聯網和AR/VR等智能新技術，4個人可以在不同的地域演奏，這可以節省演奏成本。

B12所謂免費，是指使用的邊際成本為零。

B13政府失靈表現為三種情形：一是政府干預經濟活動達不到預期目標，二是政府干預雖達到了預期目標但成本高昂，三是干預活動達到預期目標且效率較高但引發了負效應。政府失靈的成因主要有兩個方面：一是政府扮演角色不當，或者越位，或者缺位，或者錯位;二是政府沒有正確認識和利用經濟規律。

[參考文獻]

[1]賈開.從“互聯網+”到“智能+”變革：意義、內涵與治理創新[J].電子政務，2019（5）：57-64.

[2]胡敏中，王滿林.人工智能與人的智能[J].北京師范大學學報（社會科學版），2019（5）：128-134.

[3]程承坪.人工智能對勞動的替代、極限及對策[J].上海師范大學學報（哲學社會科學版），2020（2）：85-93.

[4]2019年中國人口總量及人口結構，城鎮化率和老齡化實現“雙增長”[EB/OL].百度網，https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1656119076785202941&wfr=spider&for=pc.

[5]張車偉，高文書，程杰.中國人口與勞動問題報告No.20——面向更高質量的就業：“十四五”時期中國就業形勢分析與展望[M].北京：社會科學文獻出版社，2019：6-7.

[6]屈小博.機器人和人工智能對就業的影響及趨勢[J].勞動經濟研究，2019（5）：133-143.

[7]蔡恒進.論智能的起源、進化與未來[J].學術前沿，2017（10）（下）：24-31.

[8]徐獻軍.人工智能的極限與未來[J].自然辯證法通訊，2018（1）：27-32.

[9]潘云鶴.人工智能：著力為高質量發展提供新動能[J].前沿科學，2019（2）：50-51.

[10]劉彥聲.人工智能的表象與本質：侯世達教授專訪[J].清華管理評論，2018（4）：5-8.

[11][美]埃里克·布萊恩約弗森，安德魯·麥卡菲.第二次機器革命：數字化技術將如何改變我們的經濟與社會[M].蔣永軍，譯.北京：中信出版社，2014：94-100，133.

[12]武軍，謝英麗，安丙儉.我國精準農業的研究現狀與發展對策[J].山東農業科學，2013（9）：118-121.

[13]程承坪.高質量發展的根本要求如何落實[J].國家治理，2018（1）：27-33.

[14]漆海霞，林圳鑫，蘭玉彬.大數據在精準農業上的應用[J].中國農業科技導報，2019（1）：1-10.

[15]程承坪.智能新技術助推中國經濟中高速增長：基于高質量發展的視角[J].山東財經大學學報，2020（1）：16-25.

[16]日媒：農業或成中國下一個高科技起爆點[EB/OL].新浪網，http：//finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2019-03-07/doc-ihrfqzkc1890757.shtml？cre=tianyi&mod=pchp&loc=25&r=0&rfunc=55&tj=none&tr=12.

[17]高煜.我國經濟高質量發展中人工智能與制造業深度融合的智能化模式選擇[J].西北大學學報（哲學社會科學版），2019（5）：28-35.

[18]江小涓，羅立彬.網絡時代的服務全球化：新引擎、加速度和大國競爭力[J].中國社會科學，2019（2）：68-91.

[19]高培勇，袁富華，胡懷國，等.高質量發展的動力、機制與治理[J].經濟研究，2020（4）：4-19.

[20]魏作磊，劉海燕.服務業比重上升降低了中國經濟增長速度嗎[J].經濟學家，2019（11）：55-63.

[21]朱民.今后五年中國經濟的發展決定未來五十年[EB/OL].新浪網，http：//finance.sina.com.cn/review/jcgc/2019-06-03/doc-ihvhiqay3314288.shtml？cre=tianyi&mod=pcpager_china&loc=7&r=9&rfunc=100&tj=none&tr=9.

[22]清和.過去30年，西方國家經濟增長緩慢之謎[EB/OL].鳳凰網，https：//pit.ifeng.com/c/7njaogbugIi.

[23]BAUMOL W J.Macroeconomics of unbalanced growth：the anatomy of urban crisis[J].The American economic review，1967（3）：415-426.

[24]江小涓.服務業增長：真實含義、多重影響和發展趨勢[J].經濟研究，2011（4）：4-14.

[25]程承坪.人工智能能最終完全替代就業嗎[J].上海師范大學學報（哲學社會科學版），2019（2）：88-96.

[26]譚洪波.人工智能能夠根治鮑莫爾病嗎[N].光明日報，2017-12-19（07）.

[27]徐星穎.服務業智能化發展的模式和趨勢[J].競爭情報，2018（4）：51-57.

[28]程承坪，潘凱.新中國70年政府與市場關系的演變歷程[J].河北學刊，2019（9）：35-43.

[29]賴先進.人工智能：賦能政府治理體系變革與創新[J].審計觀察，2020（5）：64-67.

[30]美媒：中國將在這一領域超美數量龐大且極具活力[EB/OL].新浪網，http：//finance.sina.com.cn/world/gjcj/2019-02-15/doc-ihrfqzka5913712.shtml？cre=tianyi&mod=pchp&loc=10&r=0&rfunc=55&tj=none&tr=12.

[31]程承坪，彭歡.中國人工智能的經濟風險及其防范[J].人文雜志，2020（3）：30-39.

[32]程承坪，蘭海.大數據、分立知識的整合與經濟發展[J].河北學刊，2020（4）：133-140.

[33]葉娟麗，徐琴.去中心化與集中化：人工智能時代的權力悖論[J].上海大學學報（社會科學版），2019（6）：1-12.

[34]何哲.人工智能技術的社會風險與治理[J].電子政務，2020（8）：1-16.

[35]李景平.人工智能深度介入文化產業的問題及風險防范[J].深圳大學學報（人文社會科學版），2019（5）：59-68.

（責任編輯：張積慧）