人工智能应加速“拥抱”实体经济
□ 程承坪
人工智能与实体经济融合发展,既能为人工智能发展提供坚实的经济支撑,又能通过人工智能赋能提升实体经济的发展效益,具有相互促进、共同发展的双重意义。
中央深改委第七次会议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》,提出了促进人工智能和实体经济深度融合发展的总体思路和远景规划。山东省“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出:“建设济南国家新一代人工智能创新发展试验区、济南—青岛国家人工智能发展先导区。”抢占人工智能发展的制高点,已成为国家和地方重要的发展战略。
人工智能是第四次工业革命的代表性科技,将对经济社会产生深远的影响,改变人类的生产和生活方式以及世界政治经济的格局,其带来的生产力提高将超过前三次工业革命。麦肯锡全球研究院的研究认为:“人工智能正在促进人类社会发生转变。这种转变将比工业革命发生的速度快10倍,规模大300倍,影响几乎大3000倍。”
人工智能与实体经济融合发展,既能为人工智能发展提供经济支撑,又能提升实体经济的效益,具有相互促进、共同发展的双重意义。
人工智能与农业、工业、服务业三大产业深度融合发展,将促进三大产业转型升级。
我国农业机械化、智能化程度较低,农业生产具有劳动密集型特点,农产品缺乏国际竞争力。根据多功能农业理论,农业除了具有生产食物和纤维产品的功能以外,还具有可再生资源管理、提供生态服务、保护生物多样性等多种功能。农业的现代化具有综合性内涵,实现中国农业的现代化,需要人工智能赋能、助力。
人工智能与农业深度融合发展,可以打造数字农业、智慧农业、精准农业,延长农业产业链,提升农业价值链,完善农业供应链,从而为农业转型升级赋能。借助大数据和人工智能,可以实现农业的工业化生产,智能化管理,网络化销售,综合土壤、气候、水、微生物和生态环境等诸多因素的数据,制定最优生产决策,充分满足消费者对农产品的个性化需求,增加农业附加值,发挥农业的多功能作用,满足人们对农业的多样性需求,提高农业生产效率,促进农业转型升级,实现农业现代化。
人工智能有助于改变中国制造业大而不强的局面。
从生产过程角度而言,新一代人工智能具有强大的自我学习能力,具备自优化和自适应能力,它可从两个方面提高生产效率:一是能够不断地改进生产方式,优化生产决策,降低生产成本;二是能够实施个性化生产,提高生产精准度,消除安全隐患,把生产与销售一体化,最大程度地降低设备闲置率、产品库存率。
从劳动分工角度而言,人工智能可对劳动力形成替代关系、互补关系和独立关系。通过对人工智能和劳动力的科学分工与协调,有助于丰富劳动内涵,拓展劳动范围,深化劳动分工,延长产业链,提升价值链,智能化供应链。经过数字化、智能化改造的企业,人工智能可从事绝大多数可重复性的生产劳动,企业生产将具有绿色、智能、高产品质量、低劳动成本的特征,“无人车间”“黑灯工厂”将成为普遍化现象。
人工智能与服务业深度融合发展,有助于解决服务业的“鲍莫尔成本病”问题。人工智能不但能够替代人的体力,也能替代人的智力,甚至还将逐步拥有像人类一样的情绪智能。除了把服务业信息化、网络化、数字化、智能化以提高服务业效率以外,既拥有智能,又拥有情绪智能的人工智能,可以在学校教育、人力资源培训、病人护理、旅游休闲、安保服务、物流配送等较广泛的服务行业提供优质、高效的服务。此外,智能办公、智能购物、智能社交、智能穿戴、智能移动、智能家居等智能服务将使寻常百姓享受智能生活。
推动人工智能与实体经济深度融合发展,首先要大力发展人工智能产业,夯实人工智能与实体经济深度融合发展的技术基础。没有人工智能产业的发展,就缺乏人工智能与实体经济深度融合发展的技术支撑。人工智能产业本身属于实体经济,因此发展人工智能产业也是发展实体经济的重要组成部分。人工智能产业是由人工智能硬件、软件和网络构成的新兴产业。中国人工智能产业呈现起点高、发展快的特点,具有溢出带动性很强的“头雁”效应,将成为中国新的经济增长点。
加强新兴基础设施建设,构建人工智能与实体经济深度融合发展的生产基础。新兴基础设施主要包括5G、人工智能、大数据中心、工业互联网、卫星互联网和物联网等。对实体经济进行数字化、网络化改造,是人工智能与实体经济深度融合发展的前提条件。通过5G和传感技术将形成“万物感知”,通过互联网和物联网将形成“万物互联”,通过人工智能、大数据将形成“万物智能”,从而实现智慧城市、智慧政务、智慧制造、智慧医疗、智慧教育等。
加强人工智能及其相关领域的人才培养,打牢人工智能与实体经济深度融合发展的人才基础。目前中国人工智能产业的研发人员、工程技术人员和技术工人的数量都严重滞后于中国人工智能产业发展的要求,人工智能人才的培养跟不上人工智能产业发展的步伐。与人工智能相关领域的人才也十分匮乏,不利于人工智能与实体经济融合发展。人工智能及其相关领域人才的短缺成为制约中国人工智能与实体经济深度融合发展的短板。因此,当前迫切需要加快人工智能及其相关领域人才的培养,同时也需要大力引进该方面的国际领军人才。
完善人工智能与实体经济深度融合发展相关的法律法规,建设人工智能与实体经济深度融合发展的制度基础。必须清醒地认识到,人工智能与实体经济深度融合发展既能促进经济社会发展,也会带来风险和问题,亟待通过法律法规化解风险、解决问题。譬如,数据的产权界定、保护与管理问题,网络安全问题,人工智能产权界定与保护问题,人工智能使用环节的责任事故主体认定问题,人工智能使用带来的社会伦理问题,劳动就业形式的改变引致的社会保障问题,结构性失业问题,收入分配扩大问题等。需要前瞻性地建章立制,以规避重大社会风险和问题的发生,为人工智能与实体经济深度融合发展保驾护航,促进中国由经济大国迈向经济强国。
(作者系武汉大学经济与管理学院教授、博士生导师)