生成式人工智能在當今科技發展浪潮中異軍突起,其強大的功能和廣泛的應用領域為新質生產力的賦能提供了諸多可能性。新質生產力強調創新驅動、高效能和高質量發展,與生成式人工智能的技術特性高度契合。黨的二十屆三中全會指出要“完善生成式人工智能發展和管理機制”,更好地發揮其對新質生產力的推動作用。
生成式人工智能通過提升勞動者素質、革新勞動資料、優化勞動對象,從內在邏輯上推動數字內容產業新質生產力發展,以要素配置優化和技術創新等為外在動力機制,促進產業高質量發展。
生成式人工智能為勞動者提供了強大的工具支持,可協助創作者減少重復性工作,按照指令進行內容生成、編輯和優化,使勞動者有更多精力投入創造性工作。通過激發勞動者的創新思維,促使其探索新的創作方式和商業模式。生成式人工智能作為一種新型生產工具,極大提升了要素的使用率,實現內容創作全流程智能化,提高生產速度,保證內容多樣性和高質量。
快速迭代的生成式人工智能技術推動了數字內容產業新質生產力的發展。隨著生成式人工智能技術不斷更新,促使數字內容產業在創作方式、效率和內容上不斷進步。產業需緊跟趨勢保持技術領先,從而實現生產力突破。在數字內容產業中,生成式人工智能實現了技術與內容的深度融合,實現了創新發展。與傳統人工創作相比,它能快速生成高質量內容,降低創作門檻,激發勞動者創造力和想象力,形成技術與內容相互促進的良性循環的同時,推動內容形態和交互方式創新,以生成虛擬現實、增強現實等新型內容形態強化用戶互動性和沉浸感。
在產業實踐中,生成式人工智能已在多領域廣泛應用,通過創新生產模式、提升生產效率、優化資源配置等方式,推動產業轉型升級,催生新業態,成為賦能新質生產力的重要力量。
在制造業中,生成式人工智能結合工業物聯網技術和深度學習算法,為傳統制造業的轉型升級提供智能化路徑。革新傳統生產線功能以提升運行效能和產品質量,推動生產設備和工藝流程向深度互聯、協同運作轉變,實現生產過程的自動化、智能化監控和管理,提高生產效率和資源利用率。生成式人工智能也正在影響文化產業的供需結構,推動文化創意產業的設計范式從傳統向數字化、智能化轉變,二者深度融合提升了產業競爭力,無論是創意設計還是靈感生成等應用層都可從算法理論、算力等基礎層提供支持,使文旅產品設計、系統創新設計方面實現創新,提供高科技含量、高文化附加值的產品和服務。
生成式人工智能推動數字內容產業內容創作模式變革,能根據用戶需求生成多樣化、個性化內容,可優化內容結構和語言風格,提高內容質量和用戶體驗?;谌斯ぶ悄艿膬热萆善脚_實現了內容精準分發和變現,形成新盈利模式。數字內容產業具有跨界融合屬性,生成式人工智能進一步打破產業界限,推動其與其他產業深度融合。與教育產業融合,可智能生成和精準推送個性化學習資源;與旅游產業融合,能打造智能化旅游體驗產品。這種融合拓展了產業發展空間,創造出更多新的應用場景和商業模式,促進產業轉型升級和新質生產力發展。
生成式人工智能賦能新質生產力面臨技術創新應用復雜、倫理法律界定模糊、數據安全風險、人才短缺和體制適應性局限等挑戰。
盡管我國在生成式人工智能領域取得一定成就,但仍面臨前沿技術、顛覆性技術創新研發的閾值障礙。關鍵算法自主研發能力薄弱,底層技術創新不足,許多關鍵技術仍受制于人。除了技術融合創新面臨難題外,技術成果向實際應用轉化時,存在成果轉化效率低下、市場接納緩慢等問題,對特定行業認知不足及應用場景適應差也削弱了技術對新質生產力的提升效能。數據在采集、流通及共享環節易遭受泄漏或非法交易侵害,這不僅造成經濟損失,還使企業為規避風險采取過度保護策略影響核心業務運作,同時引發公眾對人工智能技術應用的信任危機可能阻礙其普及和應用。
生成式人工智能倫理準則尚未完善,算法可能存在偏見,導致資源配置和服務分配不公。當面臨“黑箱”決策困境時,法律責任歸屬難以界定,人工智能系統作出錯誤決策或產生負面后果時責任難以判定?,F行法律體系在處理生成式人工智能創造物的所有權、使用權問題時力不從心,在市場運營策略、商品流通機制及盈利收益分配等方面也存在法律條文滯后、體系不健全等問題。其部分原因是我國智能技術高端人才儲備不足,現有從業者能力結構與工作發展要求不匹配,高校課程設置關注度低、實習實訓平臺缺乏,繼續教育與在職培訓體系不健全等問題導致從業者知識結構和技能水平難以與時俱進,無法滿足行業發展需求,制約生成式人工智能對新質生產力的賦能。
【作者單位:中國青年政治學院(中央團校)】