在人工智能全球迅猛發展的浪潮中，我國不僅居于技術發展最前沿的位置，更具有對這一顛覆性技術的迫切需求、廣闊的應用場景和超大規模的市場空間。與以往技術變革不同，人工智能系統和模型不斷推陳出新，通用人工智能也被預期很快實現，智能體可以自主執行幾乎所有的人類任務。在這種背景下，我國既要始終堅守創新前沿，更要突出應用導向。國務院日前印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，以促進人工智能與科學技術、產業發展、消費提質、民生福祉、治理能力、全球合作等六大重點領域的廣泛深度融合為重點，旨在發揮我國獨特優勢，賦能高質量發展，是一項及時且重大的部署。
從高速增長轉向高質量發展的中國經濟，既越來越接近現代化的宏偉目標，也時時遇到“行百里者半九十”的難點，是一個充滿發展中問題和成長中煩惱的過程。人工智能的強大賦能功能，可以大幅度增強破解現代化發展難題的能力。如何抓住人工智能與產業發展深度融合的發展機遇，應對前所未有的風險挑戰，需要在實施“人工智能+”行動中把握正確技術發展和應用方向，形成一個確保智能向善的良好制度環境。
為實現合理經濟增長提供新動能
隨著我國人口進入負增長和中度老齡化階段，傳統人口紅利加快消失，潛在增長率趨于下降，以出口和投資拉動為特征的傳統需求結構難以支撐合意的經濟增長速度。這些挑戰增強了我國經濟實現從高速增長到高質量發展轉變的緊迫性，必須打破高質量發展的關鍵制約，保持經濟在合理合意區間增長，分別從供給側和需求側開啟新動能。人工智能與科技、經濟、社會和治理等重點領域的深度融合，都將有助于新動能的產生。
從供給側來看，在要素投入驅動傳統動能趨于減弱的條件下，以技術創新和資源重新配置為源泉，全要素生產率的提高日益成為增長新動能。人工智能與產業發展的深度融合，可以在不增加要素投入的情況下，加快科技新成果的產生和應用，提高要素的質量，改善要素配置的效率，持續提高全要素生產率。人工智能在提高生產率方面，具有強大的能力和無盡的潛力，支撐和提高潛在增長率。以當前居于主流的大語言模型為例，基于數據訓練、深度學習和推理能力，人工智能模型的應用能夠以極大的幅度，加快各科技領域的試錯、篩選和擇優過程，更有效配置和使用資源要素，培養更多、更高質量的人力資源。
從需求側來看，在加快轉變發展方式、構建新發展格局的條件下，居民消費對于形成強大內需，支撐經濟增長需求拉力的意義日益顯著。人工智能與產業發展的深度融合，可引導大規模的智能設施投資需求。通過把生產率的提高轉化為居民可支配收入的增長，同時促進收入更均等分配，城鄉居民消費能力和消費意愿將得到顯著提高。人工智能既可以通過效率優勢創新產品功能和服務方式，消除現存的消費缺口，也可以通過拓展產品和服務的消費范圍促進消費升級。例如，人工智能利用技術、效率和共享性優勢，降低生育、養育、教育成本，以及努力做到老有所養、老有所為、老有所樂，都可以成為與產業融合的重要領域。
人工智能催化和賦能新質生產力，需要以必要的改革為前提，形成與這種嶄新生產力形態相適應的生產關系。人工智能的健康發展，也有賴于在新發展理念引領下進行的體制機制創新。經營主體之間在技術創新和應用上的均衡性，既決定生產率提高的程度，也關乎生產率能否得到合理分享。人工智能健康發展的關鍵，一是把技術創新轉化為生產率的提高，二是更高生產率得到充分均等的分享。與之相對應，一方面，著眼于創造要素充分流動和企業自由進退的市場環境，形成創新的優勝劣汰機制；另一方面，在城鄉間、區域間、產業間構造均衡發展、均等分享的格局，實現人工智能向善目標。
技術創新和應用的民生目標
智能向善這個理念通常體現在目標和手段兩個維度，衍生出亟待探討的理論和實踐問題。一方面，智能向善的目標包容多個層次，在最終極的層次上，人工智能的發展和應用，應該服務于更好造福人類這個目標；在一個更緊迫、作為起點意義的層次上，人工智能應該優先應用于改善民生、提高福祉。另一方面，智能向善的手段涉及當事人之間激勵相容的問題，即如何讓人工智能模型、系統、平臺和代理的應用，能夠像解決市場成本收益問題一樣，破解公共政策制定和公共品供給中的外部性難題。
首先，應對結構性就業矛盾。我國勞動力市場的主要矛盾性質已經從總量性轉變為結構性，人力資源的數量和素質都面臨匹配困難，表現為區域間、產業間和崗位間存在錯配的現象。這種就業矛盾涉及各種勞動力市場參與群體，分別表現為青年就業群體遭遇高失業率，大齡勞動者過早退出就業市場，新就業形態和靈活就業群體權益保障不足，農村轉移勞動力流動性降低、流動范圍縮小。上述種種表現，既阻礙勞動生產率的提高，也抑制就業質量的改善。人工智能的廣泛應用可能產生雙重效應，孰強孰弱取決于規制、激勵和引導。一方面，新技術的應用既創造新崗位也破壞舊崗位，崗位創造往往少于和滯后于崗位破壞，根源也恰恰在于技能的供需不匹配。這就是說，人工智能應用會加劇結構性就業矛盾；另一方面，人工智能蘊含著破解就業難題的強大能力。例如，人工智能賦能人機協作，就會引導技術增強勞動者能力，避免勞動者崗位被替代。此外，只要讓技術使用者具有像解決市場交易中支付問題那樣的動機，新就業形態勞動者的社會保障和權益保護問題也不難攻克。
其次，顯著縮小各類收入差距。在過去十幾年中，我國收入分配狀況有所改善，但不同類型的收入差距變化趨勢產生差異。例如，在城鄉收入差距仍在明顯縮小的同時，居民可支配收入的基尼系數于2015年下降到谷底后，未再有顯著的縮小。由于城鄉收入差距是基尼系數的一個貢獻因素，兩個指標的分道揚鑣，意味著有其他因素在阻礙基尼系數進一步降低。這個因素就是城鎮居民收入基尼系數，一是城鎮居民收入的不平等程度有所擴大，二是這個因素對整體基尼系數的貢獻顯著加大。城鎮基尼系數擴大與結構性就業矛盾密切相關，也為人工智能潛在沖擊敲響了警鐘。智能向善在這個領域大有可為。通過人工智能賦能，改進勞動者技能、增強人力資本與人工智能互補性，在初次分配中仍有很大空間，既縮小資本收益與勞動報酬之間差距，也縮小人力資本稟賦不同勞動者之間的工資差距。
最后，促進人工智能紅利的廣泛分享。在初次分配領域縮小收入差距的效應，不足以把收入差距有效降低到期望目標。再分配機制不可或缺。人工智能與產業發展的深度融合，可望極大提高全要素生產率和勞動生產率，而這個生產率紅利的廣泛分享，即是智能向善的本質要求。從分享手段看，稅收和轉移支付這兩種常規再分配方式，均可借助人工智能技術，在更高層次上實現效率和公平統一。鑒于人工智能的強大功能，還可以通過更有效率的方式，把公共品供給在水平、范圍、質量和均等程度上都提升到更高層次，以貫穿全生命周期的基本公共服務，實現幼有所育、學有所教、勞有所得、病有所醫、老有所養、住有所居、弱有所扶。
抓住發展機遇和應對風險挑戰
像任何新技術的研究開發及應用一樣，人工智能具有雙刃劍性質。如何達到智能向善的結果，歸根結底取決于規制引導應用方向，恰當應對潛在風險。具體來說，抓住人工智能帶來的前所未有的發展機遇，積極應對其前所未有的風險挑戰，需要以新發展理念為統領，在理論和實踐的諸多方面做足準備。
首先，確保人工智能發展與社會目標嚴格對標。學術界一直存在的人工智能如何與人類倫理“對齊”的問題，迄今尚未能夠清晰和具體地指出，應該要求誰做看齊的主體，以及應該向誰的價值觀看齊。在中國的語境中，使用“對標”這個詞語，更能突出目標導向和問題導向的性質。所謂對標，就是明確指出人工智能發展以培育新質生產力和改善民生福祉為目標；運用法律、規制和政策手段，規范和激勵人工智能開發和應用的參與方，包括投資人、企業家、研發人員、實驗室負責人，以及購買方或用戶，以確保技術發展遵循有益于社會的方向，防止對社會、勞動者造成損害。例如，要做到崗位創造大于崗位破壞，應選擇有助于人力資本與人工智能相互補充、協作而非競爭的領域，優先應用人工智能技術。
其次，塑造適應人工智能時代的人力資本培養模式。在人工智能及其自動化技術日益替代崗位的壓力下，一方面，正如以往發生的顛覆性科技革命那樣，勞動者技能仍是在個人層面上抵御就業沖擊的重要屏障；另一方面，勞動力市場對技能的需求呈現出新的特征，對人力資本培養模式提出挑戰。技能需求新特征中最突出的一點，就是技術迭代、知識更新、技能升級，崗位更替越來越快，無論學歷高低都不再保證提供勞動力市場所需技能。人力資本培養必須貫穿整個工作生命周期。整體而言，大齡勞動者遭遇技能折舊的沖擊，既非個人之咎，也非一己之力所能應對，舉辦在職培訓項目、構建和維護終身學習體系，應該作為政府的責任。
最后，以更普惠的社會保障兜底和改善民生。在創造性破壞過程中，創造性和破壞性是互為條件的。因此，無論是事前要求人工智能發展和應用對標社會目標，還是加強勞動者技能和適應力抵御就業沖擊，都無法避免也不應放棄這種優勝劣汰的獎懲機制。鑒于在技術創新和應用過程中充滿生死攸關的抉擇，每個競爭參與者的理性行為，也難免造成“合成謬誤”。以社會保障體系為中心，構建起牢固的社會保護網，既以兜底保障的方式對沖人工智能的就業沖擊，也利用人工智能達到的生產率提高，確保科技創新和經濟發展的成果得到廣泛分享。
（作者系中國社會科學院學部委員）
責任編輯：王振華
