人工智能推動經濟社會數字化轉型

汪唐偉

摘要：科技的進步賦予人類改造自然的能力從體力的延伸到機器替代，再到今天，以人工智能為代表的技術變革更是助力人類在智力層面實現躍升。相比過往的“機械蠻力”，數字技術的發展讓我們得以深刻理解人與自然的微妙關系，并輔助我們更高水平地實現人與自然的和諧共生;同時我們也應明確，技術的創新和應用須被納入正確的價值體系內才能發揮積極作用，在效率和公平、發展質量與發展速度之間尋求平衡。

關鍵詞：人工智能;經濟社會;數字化轉型

1人工智能及相關概念

1.1深度學習

深度學習是一種機器學習的技術，是人工智能實踐和理論的領跑者，深度學習的概念自從被提出，就廣泛應用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理等多個行業，同時很多企業家也看見了它的商業價值，就開始研發打造自身公司的專業產品。

1.2深度強化學習

深度強化學習的前身即為強化學習。強化學習也是屬于機器學習的一種，它和監督式學習以及非監督式學習是并列關系。強化學習和非監督式學習的前提條件一樣，處于一個樣本完全沒有標簽的環境下，通過先嘗試做出一些處理得到一個結果，通過這個結果的反饋，調整之前的動作。就這樣不斷地調整，算法能夠學習到在不同的情況下選擇相應的處理方式。即強化學習和非監督學習的不同點就在于它們處理問題的模式是不同的，例如現在有個向用戶推薦新聞文章的任務，非監督式學習會先自己找到先前已經閱讀過類似文章的用戶進行自我歸類并向他們推薦，而強化學習則先通過向用戶推薦少量的新聞，并不斷獲得來自用戶的反饋，最后構建用戶可能會喜歡的文章類別。

2人工智能的特點

2.1依賴于先進的技術

人工智能不是大數據、區塊鏈等IT技術，而是一門模擬人類思維行為模式、擴展和擴展人類智能的新科學。研究的目的是使機器能夠有像人類一樣的感官，學習，獨立思考，并有行動能力。隨著網絡技術的發展，海量的數據和計算資源，先進的算法，使得人工智能得到了快速發展。

早期弱小的人工智能不能真正自主學習、思考和行動，也不能有自主意識。這些機器沒有達到智能的水平，它們看起來很智能。它通常是一種自動化傳統人類工作的軟件，在大多數情況下，它比人類在效率和耐力上都要好。當它有了先進的算法時，弱人工智能就演變為強大的人工智能，這使得它不再需要大量的數據樣本來學習，只要它制定了一定的規則來完成推理分析。在強大人工智能發展到一定程度后，有機會創造真正的超級人工智能。這種人工智能被認為具有真實的自我意識，能夠獨立學習和思考，有做出最佳決策的能力，有自己的世界觀和價值觀，具有生物般的本能，從某種意義上說，它可以定義為新的生命。

2.2實際應用廣泛

人工智能具有廣泛的應用，包括互聯網、交通、醫療診斷、工業、金融、遠程信息通信、在線電話服務、法律、科學發現、玩具與游戲、音樂等多個方面。人工智能可以使人從重復的體力勞動中解放出來。它超越人的可控性，將有效地完成重復的體力勞動，提高工作效率，降低成本，保證產品質量。人工智能的記憶和操作能力很少出錯，非創造性的心理工作也可以通過它來完成。通過技術的發展，創造性的心理工作也可以與人工智能一起完成。在不久的將來，人工智能將逐漸參與到我們生活的各個方面。

2.3應用中未知風險

隨著人工智能系統的廣泛應用和不斷研究，人們越來越想知道這些系統是如何學習和做出決策的。然而，AI背后的深度學習方法大多基本上都是黑匣子模型，所以很難看出他們在做什么。模型的復雜性（通常有數百萬個參數）遠遠超出人們的理解，系統本身也無法解釋為什么會做出這樣的決定。用戶不確定當前人工智能是如何做出決策的，有時他們可能會在龐大的信息流中學習錯誤的數據。當這種智能系統在實際應用中，如自動駕駛或醫療應用時，必然會存在一些潛在的風險。

3人工智能推動經濟社會數字化轉型

3.1國家頂層設計統一領導機構

由國家組織建立統一領導的管理機構。當人工智能技通過機器人或算法等形式，出現于現實或網絡世界時，它的影響力已經不僅僅局限于互聯網，此時為了系統的完成人工智能安全治理工作，就應該由國家來建立一個事關人工智能安全治理的最高領導機構，來綜合協調管理相關事宜。通過這個領導機構可以與相關部門共享信息，合作溝通，共同管理。

3.2建設世界級人工智能安全研究機構

曾經我國對歐美國家高新技術的依賴為國家帶來無數慘痛教訓，因此，由我國自主研發高新技術，建立高等級人工智能研究機構就至關重要了。目前，人工智能相關高新技術企業的研發能力，對于國家的總體安全規劃來說尚有不足，那么由國家來主導牽頭的研究機構就是必不可少的。國家可以從人才、資源、技術等方面協調規劃，可以多學科之間交叉研究，為人工智能技術研發應用帶來便利條件。

安全研究有著公益性，可能無法產生直接經濟價值，由國家建立的研究機構可有國家的財政支持，機構內也可以多種形式吸引技術人才。人工智能的設計初衷是服務人民、服務國家的，設計者的很多個人特色會被表現在人工智能當中，因此人工智能的安全研究對于人才的要求應當相對嚴格，不但業務水平要求很高，還要同時具備很強的責任心、使命感，國家在培養人才、引進人才時應考慮相關因素。

3.3“上游”產業和“下游”產業

人工智能的發展和應用在不同國家也是不同的。例如發達國家在工業化之后，通常側重發展附加價值高的“上游”產業，將一些價值較低的“下游”產業放到其他發展中國家，如印度、越南等地。

“上游”產業是指技術密集、知識保密、技術應用前端的產業，它最主要的特點是投產回報率高。“下游”產業主要是指操作簡單、人工密集度大、技術應用常見的產業，它最主要的特點是投產回報率低。正是這兩種產業所帶來的經濟價值的影響，致使國家與國家之間存在較大的利益沖突，擁有“上游”產業的國家經濟飛漲，“下游”產業的國家經濟增長反而不盡人意。

現如今，隨著人工智能的發展應用，各行各業都有明確的“上下游”區分，“上游”產業會因為自身附加價值的影響而水漲船高，“下游”產業再怎么發展也只能處于隸屬。就像如今的發達國家對高新技術的壟斷，對我國影響最大的便是“光刻機”，荷蘭有打算將“光刻機”賣到我國，在美國的強加干預之下，荷蘭不得不放棄這一打算，而我國高端行業對“光刻機”的需求是必要的，雖然我國現在提出了“碳芯技術”可以實現彎道超車，可是這個過程是漫長的，“上游”產業不僅關乎著一個企業的發展，更關乎一個國家的發展。

3.4產業轉移

早期發達國家采取“炮艦政策”，明目張膽地侵略發展中國家，掠奪其人力、財力和物力。但是，在現如今這種手段在大國之間是行不通的，于是發達國家又想出了一個辦法—產業轉移，即用廉價的勞動力生產商品，從中獲得巨大的勞動剩余價值。二戰之后，很多發達國家放棄了“炮艦政策”，在其他發展中國家建立工廠，最大限度地剝奪勞動人民的勞動力。

不過隨著智能時代的來臨，這種產業轉移路徑逐漸行不通，而且產業轉移策略對發展中國家也不是全然沒有好處的，只要積蓄一定的力量，就可能迎頭趕上。我國從改革開放到現如今，42年的時間我國已然成了世界第二大經濟體，也讓我國在世界上有了話語權，更為重要的是我國重視教育、重視人才，所以在人工智能時代我國必將走出新的高度。

結論

綜上所述，雖然說人工智能在如今的經濟發展中尚未展現出全部的實力，但是它的價值是一直存在的，因此，在世界各國暗中角力的時代，人工智能的發展和應用或許就是“第三次工業革命”。因此，我國應該重視人工智能發展、應用的研究，致力于我國經濟的發展。

參考文獻：

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