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簡單輸入一句描述，就能生成精致的三維立體模型圖；把看到的短視頻轉(zhuǎn)給微信AI聯(lián)系人，就能總結(jié)視頻的主要內(nèi)容……全球人工智能賽道競速之下，認(rèn)知革新也提上日程：產(chǎn)業(yè)格局會發(fā)生何種結(jié)構(gòu)性變革？AI將如何重塑勞動力市場？政策制定者和市場主體又應(yīng)把握哪些關(guān)鍵突破口？

6月15日舉辦的第二屆“數(shù)字經(jīng)濟(jì)思享匯”（中央財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院、中國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)研究院共同主辦）上，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)副校長李濤認(rèn)為，人工智能已成為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心引擎，不僅因其技術(shù)革命性突破，還因其重塑生產(chǎn)要素和生產(chǎn)關(guān)系的能力。 

他表示：“新質(zhì)生產(chǎn)力由技術(shù)革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置、產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級而催生，而人工智能恰恰在這些維度上都扮演著關(guān)鍵角色。它本身就是技術(shù)革命性突破的產(chǎn)物，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)等新要素的最高效配置，更能通過賦能千行百業(yè)，推動產(chǎn)業(yè)的深度轉(zhuǎn)型升級?！?nbsp;

新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長、南開大學(xué)原校長龔克認(rèn)為，當(dāng)前最主要的技術(shù)形勢是“快速”：2014年，AI突破了圖像分類的人類平均水平；2018年，突破了中等程度的閱讀理解；2019年，突破英語理解；2021年，突破視覺推理；2023年、2024年則相繼突破了競賽級的數(shù)學(xué)、多任務(wù)語言理解、博士級的科學(xué)問題。整個(gè)技術(shù)迭代過程越來越快。

以大語言模型為代表的生成式人工智能發(fā)展飛速，經(jīng)濟(jì)成本不斷下降，AI真正從書齋、大學(xué)走向了廣闊的生產(chǎn)環(huán)境。這意味著人工智能是通用目的技術(shù)，并正在深刻改變經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和社會形態(tài)。 

“這不是傳統(tǒng)生產(chǎn)變量的簡單增量，而是引入了新的生產(chǎn)變量、新的生產(chǎn)要素。所以我們必須重新組合生產(chǎn)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合?！饼徔酥赋?，沒有產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新沒法跟實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合。他認(rèn)為，AI賦能的目標(biāo)應(yīng)是解決產(chǎn)業(yè)質(zhì)效、降本增效等真實(shí)問題，而不是為了展示人工智能而“掛AI的牌”。

在中國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)研究院副院長史宇鵬看來，人工智能要真正提高生產(chǎn)率，還需要一段時(shí)間。“業(yè)界總是在講通過實(shí)現(xiàn)了所謂的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升了庫存周轉(zhuǎn)率、實(shí)現(xiàn)了降本增效，但很難從總體數(shù)據(jù)上看到這一點(diǎn)，人工智能技術(shù)也是這樣，好像沒有看到宏觀方面生產(chǎn)率出現(xiàn)了飛速增長?！笔酚铢i解釋，這是經(jīng)典的索洛悖論。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主索洛早已指出，盡管計(jì)算機(jī)技術(shù)深刻改變生產(chǎn)方式，但統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)未必能同步反映出生產(chǎn)率的大幅提升。 

“作為通用目的技術(shù)的AI，同樣存在這種時(shí)間滯后的效力發(fā)揮問題?！笔酚铢i解釋，“但只要真正用好AI技術(shù)，其在企業(yè)降本增效上的效果依然顯著?！?/p>

北京航空航天大學(xué)自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院副教授秦曾昌將當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)劃分為兩條主線：大語言模型和具身智能——盡管具身智能領(lǐng)域在科研層面技術(shù)爆發(fā)較多，但距離產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用仍有距離；反觀大語言模型及智能體在腦力工作自動化方面，已具備較強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)落地潛力。 

在秦曾昌看來，很多不可控的AI工作流程正在慢慢由智能體解決，20%～30%的辦公室工作可以通過智能體替代，并讓一部分人從事技術(shù)催生的新的服務(wù)業(yè)。而具身智能在跟環(huán)境互動的強(qiáng)化學(xué)習(xí)上，還面臨一些技術(shù)瓶頸，到產(chǎn)業(yè)落地階段為時(shí)尚早。

人工智能的廣泛應(yīng)用不僅重塑經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)力，也勢必引發(fā)勞動力市場的變革。龔克預(yù)計(jì)，這種替代與新增崗位的“交匯期”將在未來五到六年內(nèi)到來。 

史宇鵬指出，短期來看，AI技術(shù)會帶來部分崗位被替代、就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的壓力；但從長遠(yuǎn)看，新崗位的創(chuàng)造潛力更為顯著，比如現(xiàn)在已經(jīng)人工智能催生了“數(shù)據(jù)標(biāo)注師”職業(yè)的興起。

雖然人工智能對于勞動就業(yè)的影響還需要更長時(shí)間觀察，但教育和人才培養(yǎng)是關(guān)鍵應(yīng)對策略，已經(jīng)成為共識。如何構(gòu)建教育、產(chǎn)業(yè)、就業(yè)三位一體的體系非常緊迫。

史宇鵬強(qiáng)調(diào)，“復(fù)合型人才”的培養(yǎng)至關(guān)重要。他認(rèn)為，教育體系應(yīng)強(qiáng)化跨學(xué)科融合，緊密結(jié)合人工智能技術(shù)發(fā)展，重點(diǎn)培養(yǎng)既能運(yùn)用AI又深諳行業(yè)知識的復(fù)合型專業(yè)人才，以應(yīng)對未來復(fù)雜多變的勞動市場需求。

清華大學(xué)社科學(xué)院長聘副教授謝丹夏指出，大廠和大學(xué)的關(guān)系非常值得探討，要通過鼓勵(lì)創(chuàng)業(yè)，政策引導(dǎo)，VC、政府引導(dǎo)基金跟大學(xué)結(jié)合，讓成果走向市場，把學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)合起來。

史宇鵬以ChatGPT、DeepSeek等基礎(chǔ)大模型為例，指出這些技術(shù)平臺實(shí)際上是“平臺的平臺”，類似“母基金”角色，為下游行業(yè)和應(yīng)用平臺提供基金和技術(shù)支持。他認(rèn)為，隨著基礎(chǔ)模型平臺逐步開源，可能從單純的寡頭競爭轉(zhuǎn)變?yōu)樯鷳B(tài)系統(tǒng)的競爭，產(chǎn)業(yè)競爭形態(tài)將更加復(fù)雜。這也對政府如何界定壟斷行為提出了新的挑戰(zhàn)。

在新形勢下推動人工智能的科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合，被視為破局關(guān)鍵。龔克認(rèn)為，接下來需要關(guān)注多個(gè)方面。

第一，要因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，“地”的內(nèi)涵不僅限于地域，還包括行業(yè)和企業(yè)實(shí)際情況，也即實(shí)事求是之“實(shí)”。人工智能的應(yīng)用應(yīng)以提高質(zhì)量效益、用戶體驗(yàn)和降低排放等實(shí)際問題出發(fā)。同時(shí)，積極擴(kuò)大國際合作，在復(fù)雜國際環(huán)境中保持開放態(tài)度。要在不“自我脫鉤”的前提下，努力擴(kuò)大國際合作，避免“誤傷”相關(guān)產(chǎn)業(yè)。

第二，人才培養(yǎng)刻不容緩。當(dāng)前企業(yè)普遍缺乏既懂?dāng)?shù)字化又懂行業(yè)業(yè)務(wù)知識的復(fù)合型人才團(tuán)隊(duì)。

第三，要深化改革，加快形成與新質(zhì)生產(chǎn)力相適應(yīng)的生產(chǎn)關(guān)系。當(dāng)前條塊管理模式難以滿足人工智能這一通用目的技術(shù)的發(fā)展需求，特別是在數(shù)據(jù)使用和安全方面。要深化數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用和開放共享，必須建立相應(yīng)的制度環(huán)境，在開放使用數(shù)據(jù)過程中控風(fēng)險(xiǎn)保安全。因?yàn)?，只有在?shù)據(jù)有效使用中，數(shù)據(jù)安全才具備真正意義。