本刊记者 徐 静
内容提要：
人工智能的创新引领已经成为经济社会持续发展的重要力量，既带来了前所未有的机遇，也带来了一系列新的风险挑战。人工智能的发展带来的深远影响是全球性的，要想让人工智能更好地造福全人类、惠及所有国家和地区，加强人工智能发展与治理方面的合作，尤其是国际合作至关重要。
随着新一轮科技革命和产业变革的到来，人工智能的创新引领已经成为经济社会持续发展的重要力量，深刻影响着社会生产生活，既带来了前所未有的机遇，也带来了一系列新的风险挑战。如何用好人工智能发展机遇，更好赋能经济社会持续发展，是政府、社会各方共同关心的问题。
由国务院发展研究中心主办、中国发展研究基金会承办，以“持续发展的中国”为主题的中国发展高层论坛2024 年年会，于2024年3月24—25 日在北京举行。来自中国政府部门、国际组织和全球领军企业的嘉宾们围绕人工智能的发展趋势、风险挑战和全球治理合作进行了深入探讨，以推动各方形成发展共识，助力人工智能实现高质量发展。
人工智能走向多智能融合 引领产业数字化转型
随着以ChatGPT和Sora为代表的大模型技术的兴起和应用，人工智能技术创新取得重大突破，引发了新一轮人工智能发展浪潮。
“当前，全球人工智能科技创新异常活跃，成为全球各国关注和发展的重点领域。”对于人工智能大模型的发展趋势，科学技术部副部长吴朝晖表示，多技术路径的交叉融合加速了通用人工智能的到来，大模型技术正在与人工智能各领域交叉融合， 基于底座大模型技术的具身智能、分布式群体智能、人机物混合智能、增强智能、自主决策通用智能等通用人工智能新的路径，加快实现能力的突破和性能的大幅提升。这一切将推动人工智能从以深度学习为代表的2.0阶段迈向大小模型协同、新智能形态快速发展的人工智能3.0阶段。
清华大学智能产业研究院院长、中国工程院院士张亚勤认为，多模态、多尺度、跨模态的新智能是人工智能大模型的发展趋势，未来五年，将会在整体架构上有大的突破，依然追随尺度定律（Scaling Law），但可能未必是Transformer模型。同时，人工智能应用将逐渐向“AI 手机”“AI PC”边缘侧延伸。
人工智能赋能传统产业数智化转型、引领战略性新兴产业和未来产业发展初见成效， 并将作为新的创新动能加速新质生产力的发展。
国家数据局局长刘烈宏在谈及我国数字经济发展时表示，以人工智能为例，中国10 亿参数规模以上的大模型数量已经超过100个，行业大模型深度赋能电子信息、医疗、交通、金融等领域，形成了上百种应用模式，赋能千行百业， 推动传统产业转型升级。
采埃孚集团董事会主席、首席执行官柯皓哲表示，在汽车行业，人工智能是一种转型性力量，正在改变着我们的工作方式，包括工程师编码软件、优化产品和流程的方式；同时体现在使用人工智能算法做自动驾驶、公司管理等领域。
TCL科技集团创始人、董事长李东生介绍道，现在，在半导体显示工业的产品设计环节，人工智能系统已经能够判断95%以上的产品设计问题， 这大大缩短了产品设计周期， 提高了产品质量。
产业数字化转型离不开金融机构的支持，中国建设银行党委书记张金良表示，在提升金融科技能力，构建自立自强、自主可控的数字技术创新体系方面，生成式人工智能及其背后的大模型、大计算等技术，将对商业银行的业务逻辑、服务模式、运营模式和风控模式带来全方位、深层次， 甚至革命性的影响。
“ 迅速发展的人工智能正在向更广泛的领域渗透， 突破了传统技术的生产可能性边界，推动生产率大幅提升。”中国国际经济交流中心副理事长、国务院发展研究中心原副主任王一鸣表示，期待人工智能带来生产率增长的浪潮，为全球经济增长注入新的动力。
人工智能发展面临的风险和治理挑战
人工智能技术的快速迭代，远远快于风险监督和治理的步伐，这意味着人工智能的大规模应用将给经济社会发展带来多方面挑战。
吴朝晖表示，以生成式大模型为代表的新兴技术，可以廉价地生成对人物、事件的错误描述，降低了大众对真实信息的整体性信任，从而引发认知混乱，冲击着原有的社会和生活秩序。人工智能的误用、滥用、隐私泄漏等问题及对人工智能产品不当使用，也会带来价值扭曲和情感依赖，从而违背伦理道德，破坏公平正义，导致伦理失范，引发深层次的伦理道德问题。
除了信息类风险和伦理道德类风险，张亚勤认为，随着信息智能大规模应用延伸至物理智能、生物智能，风险也会规模化，此外，人工大模型与社会经济体系、金融体系、电力网络等系统相连接时同样存在风险。
对于人工智能会取代部分就业的论调，芝加哥大学教授、诺贝尔经济学奖获得者詹姆斯 • 赫克曼表示，“人工智能会取代一些非常繁杂、重复、无聊的工作，这是毫无疑问的。”但同时他指出，应该教会人们适应这个时代， 抓住人工智能提供的机会， 做好人工智能无法取代的工作，尤其是像律师等专业化的工作，同时利用人工智能减少重复工作内容，提高工作效率。
伦敦政治经济学院教授、诺贝尔经济学奖获得者克里斯多夫 • 皮萨里德斯同样强调， 新技术的发展并不会减少就业，更多的是带来一种转型， 如工人转向新领域、招聘者有新要求等。现代服务业的转型势必将应用人工智能技术，这就需要劳动力进行技能升级， 尤其是低技能产业和农业的劳动力。
对于人工智能的治理挑战，清华大学苏世民书院院长薛澜提出了人工智能技术发展和治理体系步调不一致的问题，政府作为治理主体、企业作为被规制主体，双方存在信息不对称的问题，风险规制过程存在成本不对称问题，以及全球治理合作、地缘政治相关问题。
美国战略与国际研究中心高级顾问、中国商务经济项目主任甘思德认为，人工智能科技发展及其应用，在国家间依然存在流通限制问题。未来一段时间，需要思考如何争取人工智能发展的三个核心要素——数据、算力和算法的主动权，以抢占发展先机。
支持人工智能持续发展 深化多领域全球合作
人工智能的发展带来的深远影响是全球性的，与会嘉宾均表示，要想让人工智能更好地造福全人类、惠及所有国家和地区，加强人工智能发展与治理方面的合作，尤其是国际合作至关重要。
国际货币基金组织（IMF） 总裁克里斯塔利娜 • 格奥尔基耶娃表示，IMF分析发现，各国发展人工智能的四个关键领域包括：数字基础设施、人力资本和劳动力市场、创新以及监管和道德。中国在人工智能发展准备程度方面走在新兴经济体的前列，发达的数字基础设施为中国提供了良好的开端。下一步，建立健全人工智能监管框架，加强与其他创新型国家的经济联系，都将有助于中国争取领先地位。
香港中文大学（深圳）前海国际事务研究院院长、广州粤港澳大湾区研究院理事长郑永年表示，人工智能是一种工具，发展与治理必须要同步。在发展方面，中美两国在人工智能领域的发展各有比较优势，是非常互补的，可以互相学习；在治理方面，中美两国还需要在人工智能治理领域开展合作，可做的事情很多。
在人工智能的监管和治理方面，北京智源研究院创始人、创始理事长张宏江表示， 人工智能可能导致全球性的灾难后果，为了避免这样的危险发生，需要划出一些红线，改进治理机制；同时还要研发更多的安全性技术，控制人工智能不去跨越这些红线。
据张亚勤介绍，目前，北京人工智能国际安全对话已经达成了《北京AI安全国际共识》，提出人工智能发展的红线。此外，还可以建立分级监管体制机制，对应用在物理世界、生物系统等不同领域的大模型分级监管。
甘思德表示，人工智能的治理挑战可以分为多边、双边和单边。多边层面，要加强政府、智库和行业之间的沟通， 增强多边治理，来实现安全可信任的人工智能，实现可持续发展；双边层面，与其他大国之间达成共识并实现合作，形成框架性协议；单边层面， 中国要以更多更好的方式方法向世界展现自己，更多地参与国际人工智能标准的制定，增强与世界其他国家之间的相互信任，共同解决很多问题。
除了政府和社会层面的监管和治理，对于企业来说，麦肯锡公司全球总裁鲍勃 • 斯滕菲尔斯表示，人工智能的规模化应用是一个巨大的挑战。企业必须要重新改变组织结构和发展模式，包括改变评估人才的标准、缩短战略实施时间和人才储备时间，以及培养自己的技术人才等。同时，平衡人工智能带来的机遇与风险，要提前全面评估风险，创建风险管理框架。
蚂蚁集团董事长兼首席执行官井贤栋则从专业技术的角度提出，人工智能的发展给隐私计算提出了更高要求， 在数据要素的不同场景，需要有不同复杂度的智能算法。企业要开放共享，与全行业一起拥抱数据要素爆炸的时代。
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