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中国人工智能发展现状与未来(下)
  • 中国人工智能发展现状与未来(下)

    Innov100
    2018-11-06
  • 发展战略和政策环境

    1.国际比较:各国人工智能战略与政策各有着重点。 2013年以来,美、德、英、法、日、中等国都纷纷出台了人工智能战略和政策。各国人工智能战略各有侧重,美国重视人工智能对经济发展、科技领先和国家安全的影响;欧盟国家关注人工智能带来的安全、隐私、尊严等方面的伦理风险;日本希望人工智能推进其超智能社会的建设;而中国人工智能政策聚焦于实现人工智能领域的产业化,助力中国的制造强国战略。各国政策在研发重点和重点应用领域也存在着较大差异。

    2.国家政策:从物联网,到大数据,再到人工智能。从2009至今,中国人工智能政策的演变可以分为五个阶段,其核心主题词也不断变化,体现了各阶段发展重点的不同。国家层面政策早期关注物联网、信息安全、数据库等基础科研,中期关注大数据和基础设施,而2017年后人工智能成为最核心的主题,知识产权保护也成为重要主题。综合来看,中国人工智能政策主要关注以下六个方面:中国制造、创新驱动、物联网、互联网+、大数据、科技研发。

    3.地方政策:响应国家战略,地方政策主题因地而异。地方政府积极响应国家人工智能发展战略,其中,《中国制造2025》处于人工智能政策应用网络的核心,在地方人工智能政策制定过程中发挥着纲领性的作用。通过政策发布数量来看,目前中国人工智能发展活跃的区域主要集中在京津冀、长三角和粤港澳地区。各省的政策主题也大有不同,比如江苏省关注基础设施、物联网和云计算等基础研发领域,广东省关注制造和机器人等人工智能应用,而福建省关注物联网、大数据、创新平台和知识产权,各地政策与地方发展条件密切相关。

    对社会的综合影响

    随着人工智能的充分发展,劳动生产率和生产力水平的提升,人们的生活体验将更加丰富多彩,将更多地将人们从体力劳动乃至常规性的脑力劳动中解放出来,更多地投入到创造性活动当中,使人类自身与社会得到更充分的发展。当前,人工智能技术的突飞猛进正不断改变着零售、农业、物流、教育、医疗、金融、商务等领域的发展模式,重构生产、分配、交换、消费等各环节。根据IDC数据显示,在未来5年内,人工智能技术应用到多个行业,将极大提高这些行业的运转效率,具体提升的效率为教育行业82%、零售业71%、制造业64%、金融业58%。

    1.人工智能对教育和就业的影响。发展人工智能的最终目的不是用来替代人类,而是帮助人类变得更加智慧,而教育将在这个过程中起到关键性作用。人工智能技术提升经济活动中的产能,使得人们逐渐从机械的重复性的或危险的劳动中抽离出来,从而增加了思考、欣赏等闲暇时间,更专注于创新能力、思考能力、审美与想象力的潜能开发与提升。

    目前,人工智能在教育领域的应用主要集中在以下几方面:自适应(个性化)学习、虚拟导师、教育机器人、基于编程和机器人的科技教育、基于虚拟现实/增强现实的场景式教育。用适合自己的方式去学习,不仅效率会提高,而且会保持更长时间的学习兴趣。

    在教育领域深度发展人工智能的意义并不是取代教师,而是协助教师使教学变得更加高效和有趣。另外,在人工智能技术所影响的教育体系中,对人才的信息输入与输出能力、自主学习能力等的要求骤然提高,创新能力的培养也成为重要方向。

     随着技术的发展逐步替代人类从事大部分繁琐重复的工作或体力劳动,在给人们带来福利的同时也带来前所未有的挑战。今天已经有越来越多的人担忧是否自己的工作会被人工智能技术所取代,或者只能在人工智能所留下的“夹缝”中生存。有专家对中国的就业岗位被人工智能取代的概率进行了估算,结果显示,未来20年中,约占总就业人口76%的劳动力会受到来自人工智能技术的冲击,若只考虑非农业人口,这一比例为65%。但同时,人工智能技术对就业的创造效应也已有所显现。调查显示,中国科技公司目前人工智能团队规模平均扩张20%,而且这种需求还会增长。另外国家工业和信息化部教育考试中心专家称,在未来几年中国对AI领域的人才需求可能增至500万。

    可以判断,在人工智能重塑产业格局和消费需求的情境下,一部分工作岗位终将被历史淘汰,但是也会伴随着人工智能技术孵化出一系列新的岗位。另一方面,新型的人机关系正在构建,非程序化的认知类工作会变得愈发难以替代,其对人的创新、思考与想象力提出更高的要求。

    机械化和智能化塑造着新的就业格局,但也要警惕新格局下有可能发生的衍生问题,比如由于失业率上升而引起的贫富差距和社会稳定问题。人工智能所带来的“冲击”是持续性的,对教育和就业的多重影响也是持续性的,因此也需要不断积极探索与技术革命相匹配、相适应的教育与就业机制。

     2.人工智能对隐私与安全的影响。今天,在许多生活消费场景中,人们对个性化体验的需求不断增加,个性化、场景化服务也逐渐成为人工智能驱动创新的主要方向。服务供应方在信息获取社交化、时间碎片化的情境下,着力建立更灵活便捷的消费场景,给人们带来更加友好的用户体验。与此同时,随着语音识别、人脸识别、机器学习算法的发展和日趋成熟,企业可以通过分析客户画像真正理解客户,精准、差异化的服务使得客户的被重视被满足感进一步增强。但是在蕴藏着巨大商业价值的同时,也对现有法律秩序与公共安全构成了一定的挑战。

    网络空间的虚拟性,使得个人数据更易于被收集与分享,极大地便利了身份信息编号、健康状态、信用记录、位置活动踪迹等信息的存储、分析和交易过程,与此同时,人们却很难追踪个人数据隐私的泄露途径与程度。例如,以人工智能技术为支撑的智慧医疗,病人的电子病例、私人数据归属权如何界定,医院获得及使用私人数据的权限界限如何规范。再比如人工智能技术生成作品的著作权问题等。开放的产业生态使得监管机构难以确定监管对象,也令法律的边界变得越来越模糊。

    人工智能的普遍使用使得“人机关系”发生了趋势性的改变,人机频繁互动,可以说已形成互为嵌入式的新型关系。时间与空间的界限被打破、虚拟与真实也被随意切换,这种趋势下的不可预测性与不可逆性很有可能会触发一系列潜在风险。与人们容易忽略的“信息泄露”不同,人工智能技术也可能被少数别有用心的人有目的地用于欺诈等犯罪行为。如基于不当手段获取的个人信息形成“数据画像”,并通过社交软件等冒充熟人进行诈骗。再比如,使用人工智能技术进行学习与模拟,生成包括图像、视频、音频、生物特征在内的信息,突破安防屏障。去年曾有报道,新款苹果手机“刷脸”开机功能被破解即是这类例子。而从潜在风险来看,无人机、无人车、智能机器人等都存在遭到非法侵入与控制,造成财产损失或被用于犯罪目的的可能。

    3.人工智能对社会公平的影响。随着人工智能研发与应用的突飞猛进,一系列价值难题也正逐渐显现在人们面前。目前还有大量不会上网、由于客观条件无法使用互联网及不愿触碰互联网的人群,已经被定义为人工智能时代的“边缘人”,而人工智能对人们的文化水平、信息流的掌握程度又有了更高的要求。人工智能技术越发达,信息鸿沟就越深,进而演变为服务鸿沟、福利鸿沟,而在人工智能时代,“边缘人”将越来越难享受到便捷的智能信息服务,也更不易获得紧缺的服务资源。

    在人类社会,按照公正原则,人工智能技术应该使尽可能多的人群获益,技术所带来的福利和便捷应让尽可能多的人群共享。2017年初在美国阿西洛马召开的BeneficialAI会议上提出的“阿西洛马人工智能原则”强调,应以安全、透明、负责、可解释、为人类做贡献和多数人受益等方式开发人工智能。实实在在的公共服务将极大限度地促进和谐良好的人机关系,使均等的智能服务惠及各地区、不同行业和不同群体。因此人工智能技术突飞猛进的同时,要积极思考与研究如何利用其提高基本公共服务平台的建设水平,不断缩小信息鸿沟,建设高效、发达、宜居的智能社会,推动社会包容与可持续发展,让全体公民能共享科技创造的美好未来。

    初步判断和反思

    结合既有研究,我们可以得到以下几点对中国人工智能发展的初步判断和反思。

    1.从国际比较来看,中国人工智能发展已经进入国际领先集团。中国在历次工业革命里一直处于落后追赶的状态,而在第四次工业革命兴起之际,中国已经和其他国家一起坐在头班车上。在人工智能领域,中国在技术发展与市场应用方面已经进入了国际领先集团,呈现中美“双雄并立”的竞争格局。

    2.从发展质量来看,中国的人工智能发展还远未达到十分乐观的地步。中国的优势领域主要体现应用方面,而在人工智能核心技术领域,如硬件和算法上,力量依然十分薄弱,这使得中国人工智能发展的基础不够牢固。中国的人工智能技术发展缺乏顶尖人才,与发达国家特别是美国的差距还十分明显。

    3.从参与主体来看,中国人工智能企业的知识生产能力亟待提升。科研机构和大学是目前中国人工智能知识生产的主要力量。相比国外领先企业,中国企业作为一个群体的技术表现还比较逊色,在人工智能专利申请上落后于国内高校和科研院所。即使是被公认为人工智能巨头的百度、阿里巴巴、腾讯(BAT)等企业,在人才、论文和专利方面也还没有突出的表现,而它们的美国对手IBM、微软、谷歌等企业在每项指标的全球企业排名中均名列前茅。

    4.从应用领域来看,人工智能与能源系统的结合是一个被忽视的重要领域。电力工程已成为中国人工智能专利布局的重要领域,而国家电网公司在人工智能科研论文和专利申请上都是中国表现最抢眼的企业。这个事实在以往的人工智能研究中都未被提及或重视,说明人工智能与能源系统的结合很可能是一个之前被忽视的领域,而这可能为中国人工智能技术应用开拓新的方向,并为能源低碳转型做出有益的贡献。

    5.从发展方式来看,中国需要加强产学研合作,促进知识应用和转化。 国际合作和产学研合作是人工智能技术发展的重要途径。目前中国人工智能知识生产大量停留在大学和科研机构中,在产学研合作促进知识应用和转化方面仍然存在显著“短板”。展望未来,中国不但需要大力推进产学研融合创新,还需要更加鲜明地支持企业利用数据、算力等优势从事人工智能基础研究。

    6.从政策环境来看,各地方政府积极支持,但也存在盲目跟风倾向。中国社会对人工智能的发展总体上是积极乐观的,为人工智能产业的发展提供了非常有利的政策、舆论、金融、市场和人才供给等发展环境,但各地在人工智能发展政策方面仍然存在“跟风中央”、“追逐热点”的倾向。目前中国在人工智能发展政策上主要强调促进技术进步和产业应用,而对道德伦理、安全规制等问题还没有予以足够重视。

    来源:中国经济报告


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