人工智能时代的变革

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人工智能时代的变革范文第1篇

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，不仅对人工智能的发展做出了战略性部署，还确立了“三步走”的政策目标，力争到2030年将我国建设成为世界主要的人工智能创新中心。[1]值得注意的是，此次规划不仅仅只是技术或产业发展规划，还同时包括了社会建设、制度重构、全球治理等方方面面的内容。之所以如此，是由于人工智能技术本身具有通用性和基础性。换句话说，为助推人工智能时代的崛起，我们面对的任务不是实现某一个专业领域或产业领域内的颠覆性技术突破，而是大力推动源于技术发展而引发的综合性变革。

也正因为如此，人工智能发展进程中所面临的挑战才不仅仅局限于技术或产业领域，而更多体现在经济、社会、政治领域的公共政策选择上。首先，普遍建立在科层制基础上的公共事务治理结构，是否能够适应技术发展和应用过程中所大规模激发的不确定性和不可预知性?再者，长久以来围绕人类行为的规制制度，是否同样能够适应以数据、算法为主体的应用环境?最后，如何构建新的治理体系和治理工具来应对伴随人工智能发展而兴起的新的经济、社会、政治问题?

应对上述挑战并不完全取决于技术发展或商业创新本身，而更多依赖于我们的公共政策选择。本文试图在分析人工智能发展逻辑及其所引发的风险挑战的基础上，对人工智能时代的公共政策选择做出分析，并讨论未来改革的可能路径，这也就构成了人工智能治理的三个基本问题。具体而言，人工智能本身成为治理对象，其发展与应用构成了治理挑战，而在此基础上如何做出公共政策选择便是未来治理变革的方向。

全文共分为四个部分：第一部分将探讨人工智能的概念及特征，并进而对其发展逻辑进行阐述。作为一项颠覆性技术创新，其本身的技术门槛对决策者而言构成了挑战，梳理并捋清人工智能的本质内涵因而成为制定相关公共政策的前提;第二部分将着重分析人工智能时代崛起所带来的治理挑战，主要包括三个方面，即传统科层治理结构应对人工智能新的生产模式的滞后性、建基于行为因果关系之上的传统治理逻辑应对人工智能新主体的不适用性，以及人工智能发展所引发的新议题的治理空白;面对上述挑战，各国都出台了相关政策，本文第三部分对此进行了综述性对比分析，并指出了其进步意义所在。需要指出的是，尽管各国的政策目标都试图追求人工智能发展与监管的二维平衡，但由于缺乏对人工智能内涵及其发展逻辑的完整认识，当前的公共政策选择有失综合性;本文第四部分将提出新的治理思路以及公共政策选择的其他可能路径，以推动围绕人工智能治理的相关公共政策议题的深入讨论。

一、人工智能的概念及技术发展逻辑：算法与数据

伴随着人工智能技术的快速发展，尤其是其近年来在棋类对弈、自动驾驶、人脸识别等领域的广泛应用，围绕人工智能所可能引发的社会变革产生了激烈争论。在一方面，以霍金[2]、马斯克[3]、比尔-盖茨[4]、赫拉利[5]为代表的诸多人士呼吁加强监管，警惕“人工智能成为人类文明史的终结”;在另一方面，包括奥巴马[6]在内的政治家、学者又认为应该放松监管，充分释放人工智能的技术潜力以造福社会。未来发展的不确定性固然是引发当前争论的重要原因之一，但围绕“人工智能”概念内涵理解的不同，以及对其发展逻辑认识的不清晰，可能也同样严重地加剧了人们的分歧。正因为此，廓清人工智能的概念内涵和发展逻辑不仅是回应争论的需要，也是进一步提出公共政策建议的前提。

就相关研究领域而言，人们对于“人工智能”这一概念的定义并未形成普遍共识。计算机领域的先驱阿兰-图灵曾在《计算机器与智能》一文中提出，重要的不是机器模仿人类思维过程的能力，而是机器重复人类思维外在表现行为的能力。[7]正是由此理解出发，著名的“图灵测试”方案被提出。但如同斯坦福大学计算机系教授约翰·麦卡锡所指出的，“图灵测试”仅仅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人类但同时也能完成相关行为的机器同样应被视为“智能”的。[8]事实上，约翰·麦卡锡正是现代人工智能概念的提出者。在他看来，“智能”关乎完成某种目标的行为“机制”，而机器既可以通过模仿人来实现行为机制，也可以自由地使用任何办法来创造行为机制。[9]由此，我们便得到了人工智能领域另一个非常重要的概念——“机器学习”。

人工智能研究的目标是使机器达到人类级别的智能能力，而其中最重要的便是学习能力。[10]因此，尽管“机器学习”是“人工智能”的子域，但很多时候我们都将这两个概念等同起来。[11]就实现过程而言，机器学习是指利用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当模型，并利用此模型对新的情境给出判断，从而完成行为机制的过程。此处需要强调一下机器学习算法与传统算法的差异。算法本质上就是一系列指令，告诉计算机该做什么。对于传统算法而言，其往往事无巨细地规定好了机器在既定条件下的既定动作;机器学习算法却是通过对已有数据的“学习”，使机器能够在与历史数据不同的新情境下做出判断。以机器人行走的实现为例，传统算法下，程序员要仔细规定好机器人在既定环境下每一个动作的实现流程;而机器学习算法下，程序员要做的则是使计算机分析并模拟人类的行走动作，以使其即使在完全陌生的环境中也能实现行走。

由此，我们可以对“人工智能”设定一个“工作定义”以方便进一步的讨论：人工智能是建立在现代算法基础上，以历史数据为支撑，而形成的具有感知、推理、学习、决策等思维活动并能够按照一定目标完成相应行为的计算系统。这一概念尽管可能仍不完善，但它突出了人工智能技术发展和应用的两大基石——算法与数据，有助于讨论人工智能的治理问题。

首先，算法即是规则，它不仅确立了机器所试图实现的目标，同时也指出了实现目标的路径与方法。就人工智能当前的技术发展史而言，算法主要可被划分为五个类别：符号学派、联接学派、进化学派、类推学派和贝叶斯学派。[12]每个学派都遵循不同的逻辑、以不同的理念实现了人工智能(也即“机器学习”)的过程。举例而言，“符号学派”将所有的信息处理简化为对符号的操纵，由此学习过程被简化(抽象)为基于数据和假设的规则归纳过程。在数据(即历史事实)和已有知识(即预先设定的条件)的基础上，符号学派通过“提出假设-数据验证-进一步提出新假设-归纳新规则”的过程来训练机器的学习能力，并由此实现在新环境下的决策判断。

从对“符号学派”的描述中可以发现，机器学习模型成功的关键不仅是算法，还有数据。数据的缺失和预设条件的不合理将直接影响机器学习的输出(就符号学派而言，即决策规则的归纳)。最明显体现这一问题的例子便是罗素的“归纳主义者火鸡”问题：火鸡在观察10天(数据集不完整)之后得出结论(代表预设条件不合理，超过10个确认数据即接受规则)，主人会在每天早上9点给它喂食;但接下来是平安夜的早餐，主人没有喂它而是宰了它。

所有算法类型尽管理念不同，但模型成功的关键都聚焦于“算法”和“数据”。事实上，如果跳出具体学派的思维束缚，每种机器学习算法都可被概括为“表示方法、评估、优化”这三个部分。[13]尽管机器可以不断的自我优化以提升学习能力，且原则上可以学习任何东西，但评估的方法和原则(算法)以及用以评估的数据(数据)都是人为决定的——而这也正是人工智能治理的关键所在。算法与数据不仅是人工智能发展逻辑的基石，其同样是治理的对象和关键。

总而言之，围绕“人工智能是否会取代人类”的争论事实上并无太大意义，更重要的反而是在廓清人工智能的内涵并理解其发展逻辑之后，回答“治理什么”和“如何治理”的问题。就此而言，明确治理对象为算法和数据无疑是重要的一步。但接下来的重要问题仍然在于，人工智能时代的崛起所带来的治理挑战究竟是什么?当前的制度设计是否能够对其做出有效应对?如果答案是否定的，我们又该如何重构治理体系以迎接人工智能时代的崛起?本文余下部分将对此做进一步的阐述。

二、人工智能时代崛起的治理挑战

不同于其他颠覆性技术，人工智能的发展并不局限于某一特定产业，而是能够支撑所有产业变革的通用型技术。也正因为此，其具有广泛的社会溢出效应，在政治、经济、社会等各个领域都会带来深刻变革，并将同时引发治理方面的挑战。具体而言，挑战主要体现在以下三个方面。

首先，治理结构的僵化性，即传统的科层制治理结构可能难以应对人工智能快速发展而形成的开放性和不确定性。之所以需要对人工智能加以监管，原因在于其可能成为公共危险的源头，例如当自动驾驶技术普及之后，一旦出现问题，便可能导致大规模的连续性伤害。但不同机、大型水坝、原子核科技等二十世纪的公共危险源，人工智能的发展具有极强的开放性，任何一个程序员或公司都可以毫无门槛的进行人工智能程序的开发与应用。这一方面是由于互联网时代的到来，使得基于代码的生产门槛被大大降低[14];另一方面，这也是人工智能本身发展规律的需要。正如前文所提到，唯有大规模的数据输入才可能得到较好的机器学习结果，因此将人工智能的平台(也即算法)以开源形式公开出来，以使更多的人在不同场景之下加以利用并由此吸收更多、更完备的数据以完善算法本身，就成为了大多数人工智能公司的必然选择。与此同时，人工智能生产模式的开放性也必然带来发展的不确定性，在缺乏有效约束或引导的情况下，人工智能的发展很可能走向歧途。面对这一新形势，传统的、基于科层制的治理结构显然难以做出有效应对。一方面，政府试图全范围覆盖的事前监管已经成为不可能，开放的人工智能生产网络使得监管机构几乎找不到监管对象;另一方面，由上至下的权威结构既不能传递给生产者，信息不对称问题的加剧还可能导致监管行为走向反面。调整治理结构与治理逻辑，并形成适应具有开放性、不确定性特征的人工智能生产模式，是当前面临的治理挑战之一。

再者，治理方法的滞后性，即长久以来建立在人类行为因果关系基础上的法律规制体系，可能难以适用于以算法、数据为主体的应用环境。人工智能的价值并不在于模仿人类行为，而是其具备自主的学习和决策能力;正因为如此，人工智能技术才不能简单地理解为其创造者(即人)意志的表达。程序员给出的只是学习规则，但真正做出决策的是基于大规模数据训练后的算法本身，而这一结果与程序员的意志并无直接因果关联。事实上也正由于这个特点，AlphaGo才可能连续击败围棋冠军，而其设计者却并非围棋顶尖大师。也正是在这个意义上，我们才回到了福柯所言的“技术的主体性”概念。在他看来，“技术并不仅仅是工具，或者不仅仅是达到目的的手段;相反，其是政治行动者，手段与目的密不可分”。[15]就此而言，长久以来通过探究行为与后果之因果关系来规范人的行为的法律规制体系，便可能遭遇窘境：如果将人工智能所造成的侵权行为归咎于其设计者，无疑不具有说服力;但如果要归咎于人工智能本身，我们又该如何问责一个机器呢?由此，如何应对以算法、数据为核心的技术主体所带来的公共责任分配问题，是当前面临的第二个治理挑战。

最后，治理范围的狭隘性，即对于受人工智能发展冲击而引发的新的社会议题，需要构建新的治理体系和发展新的治理工具。人工智能发展所引发的治理挑战不仅仅体现在现有体系的不适应上，同时还有新议题所面临的治理空白问题。具体而言，这又主要包括以下议题：算法是否能够享有言论自由的宪法保护，数据的权属关系究竟如何界定，如何缓解人工智能所可能加剧的不平等现象，以及如何平衡人工智能的发展与失业问题。在人工智能时代之前，上述问题并不存在，或者说并不突出;但伴随着人工智能的快速发展和应用普及，它们的重要性便日渐显著。以最为人所关注的失业问题为例，就技术可能性来说，人工智能和机器人的广泛应用代替人工劳动，已是一个不可否定的事实了。无论是新闻记者，还是股市分析员，甚至是法律工作者，其都有可能为机器所取代。在一个“充分自动化(Full Automation)”的世界中，如何重新认识劳动与福利保障的关系、重构劳动和福利保障制度，便成为最迫切需要解决的治理挑战之一。[16]

上述三方面共同构成了人工智能时代崛起所带来的治理挑战。面对这些挑战，各国也做出了相应的公共政策选择。本文第三部分将对各国人工智能的治理政策进行对比性分析。在此基础上，第四部分将提出本文的政策建议。

三、各国人工智能治理政策及监管路径综述

人工智能时代的崛起作为一种普遍现象，其所引发的治理挑战是各国面临的共同问题，各国也陆续出台了相关公共政策以试图推动并规范人工智能的快速发展。

美国于2016年同时颁布了《国家人工智能研究与发展战略规划》和《为人工智能的未来做好准备》两个国家级政策框架，前者侧重从技术角度指出美国人工智能战略的目的、愿景和重点方向，而后者则更多从治理角度探讨政府在促进创新、保障公共安全方面所应扮演的角色和作用。就具体的监管政策而言，《为人工智能的未来做好准备》提出了一般性的应对方法，强调基于风险评估和成本-收益考量的原则以决定是否对人工智能技术的研发与应用施以监管负担。[17]日本同样于2016年出台了《第五期(2016～2020年度)科学技术基本计划》，提出了“超智能社会5.0”的概念，强调通过推动数据标准化、建设社会服务平台、协调发展多领域智能系统等各方面工作促进人工智能的发展和应用。[18]

尽管美国和日本的政策着力点不同，但其共有的特点是对人工智能的发展及其所引发的挑战持普遍的包容与开放态度。就当前的政策框架而言，美日两国的政策目标更倾斜于推动技术创新、保持其国家竞争力的优势地位;当涉及对人工智能所可能引发的公共问题施以监管时，其政策选择也更倾向于遵循“无需批准式(permissionless)”的监管逻辑，即强调除非有充分案例证明其危害性，新技术和新商业模式默认为都是被允许的。[19]至于人工智能的发展对个人数据隐私、社会公共安全的潜在威胁，尽管两国的政策框架都有所涉及，却并非其政策重心——相比之下，英国、法国则采取了不同的政策路径。

英国政府2016年了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》，对人工智能的变革性影响以及如何利用人工智能做出了阐述与规划，尤其关注到了人工智能发展所带来的法律和伦理风险。在该报告中，英国政府强调了机器学习与个人数据相结合而对个人自由及隐私等基本权利所带来的影响，明确了对使用人工智能所制定出的决策采用问责的概念和机制，并同时在算法透明度、算法一致性、风险分配等具体政策方面做出了规定。[20]与英国类似，法国在2017年的《人工智能战略》中延续了其在2006年通过的《信息社会法案》的立法精神，同样强调加强对新技术的“共同调控”，以在享有技术发展所带来的福利改进的同时，充分保护个人权利和公共利益。[21]与美日相比，英法的公共政策更偏向于“审慎监管(precautionary)”的政策逻辑，即强调新技术或新的商业模式只有在开发者证明其无害的前提下才被允许使用。[22]

在本文看来，无论是“无需批准式监管”还是“审慎监管”，在应对人工智能时代崛起所带来的治理挑战方面都有其可取之处：前者侧重于推动创新，而后者则因重视安全而更显稳健。但需要指出的是，这两种监管路径的不足却也十分明显。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技术发展与商业模式创新必将引发新的社会议题，无论是算法是否受到言论自由的权利保护还是普遍失业对社会形成的挑战，它们都在客观上要求公共政策做出应对，而非片面的“无需批准式监管”能够处理。更重要的是，“无需批准式监管”的潜在假设是事后监管的有效性;然而，在事实上，正如2010年5月6日美国道琼斯工业指数“瞬间崩盘”事件所揭示的，即使单个电子交易程序合规运行，当各个系统行为聚合在一起时反而却造成了更大的危机。[23]在此种情形下，依赖于合规性判断的“事后监管”基本上难以有效实施。另一方面，人工智能本身的自主性和主体性使得建立在人类行为因果关系基础上的“审慎监管”逻辑存在天然缺陷：既然人类无法预知人工智能系统可能的行为或决策，开发者又如何证明人工智能系统的无害性?

正如本文所反复强调的，人工智能与其他革命性技术的不同之处，正是在于其所带来的社会冲击的综合性和基础性。人工智能并非单个领域、单个产业的技术突破，而是对于社会运行状态的根本性变革;人工智能时代的崛起也并非一夜之功，而是建立在计算机革命、互联网革命直至数字革命基础上的“奇点”变革。因此，面对人工智能时代崛起所带来的治理挑战，我们同样应该制定综合性的公共政策框架，而非仅仅沿袭传统治理逻辑，例如只是针对具体议题在“创新”与“安全”这个二元维度下进行艰难选择。本文在第四部分从承认技术的主体性、重构社会治理制度、推进人工智能全球治理这三方面提出了政策建议，并希望以此推动更深入地围绕人工智能时代公共政策选择的研究与讨论。

四、人工智能时代的公共政策选择

《新一代人工智能发展规划》明确提出了到2030年我国人工智能发展的“三步走”目标，而在每一个阶段，人工智能法律法规、伦理规范和政策体系的逐步建立与完善都是必不可少的重要内容。面对人工智能时代崛起的治理挑战，究竟应该如何重构治理体系、创新治理机制、发展治理工具，是摆在决策者面前的重要难题。本文基于对人工智能基本概念和发展逻辑的梳理分析，结合各国已有政策的对比分析，提出以下三方面的改革思路，以为人工智能时代的公共选择提供参考。

第一，人工智能发展的基石是算法与数据，建立并完善围绕算法和数据的治理体系与治理机制，是人工智能时代公共政策选择的首要命题，也是应对治理挑战、赋予算法和数据以主体性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心议题是算法的制定权及相应的监督程序问题。算法作为人工智能时代的主要规则，究竟谁有权并通过何种程序来加以制定，谁来对其进行监督且又如何监督?长久以来公众针对社交媒体脸书(Facebook)的质疑正体现了这一问题的重要性：公众如何相信脸书向用户自动推荐的新闻内容不会掺杂特殊利益的取向?[24]当越来越多的人依赖定制化的新闻推送时，人工智能甚至会影响到总统选举。也正因为此，包括透明要求、开源要求在内的诸多治理原则，应当被纳入到算法治理相关议题的考虑之中。(2)就数据治理而言，伴随着人工智能越来越多地依赖于大规模数据的收集与利用，个人隐私的保护、数据价值的分配、数据安全等相关议题也必将成为公共政策的焦点。如何平衡不同价值需求、规范数据的分享与应用，也同样成为人工智能时代公共政策选择的另一重要抓手。

第二，创新社会治理制度，进一步完善社会保障体系，在最大程度上缓解人工智能发展所可能带来的不确定性冲击。与历史上的技术革命类似，人工智能的发展同样会导致利益的分化与重构，而如何保证技术革命成本的承受者得到最大限度的弥补并使所有人都享有技术发展的“获得感”，不仅是社会发展公平、正义的必然要求，也是促进技术革命更快完成的催化剂。就此而言，在人工智能相关公共政策的考量中，我们不仅应该关注产业和经济政策，同时也应该关注社会政策，因为只有后者的完善才能够控制工人或企业家所承担的风险，并帮助他们判断是否支持或抵制变革的发生。就具体的政策设计来说，为缓解人工智能所可能带来的失业潮，基本收入制度的普遍建立可能应该被提上讨论议程了。“基本收入”是指政治共同体(如国家)向所有成员不加任何限制条件地支付一定数额的收入，以满足其基本生活的需求。尽管存在“养懒汉”的质疑，但有研究者已指出，自18世纪就开始构想的基本收入制度很有可能反过来促进就业。[25]芬兰政府已经于2017年初开始了相关实验，美国的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能时代尚未完全展现其“狰容”之前，创新社会治理机制、完善社会保障体系，可能是平衡技术创新与社会风险的最佳路径。

第三，构建人工智能全球治理机制，以多种形式促进人工智能重大国际共性问题的解决，共同应对开放性人工智能生产模式的全球性挑战。人工智能的发展具有开放性和不确定性的特征，生产门槛的降低使得人工智能技术研发的跨国流动性很强，相关标准的制定、开放平台的搭建、共享合作框架的形成，无不要求构建相应的全球治理机制。另一方面，跨境数据流动在广度和深度上的快速发展成为了人工智能技术进步的直接推动力，但各国数据规制制度的巨大差异在制约跨境数据流动进一步发展的同时，也将影响人工智能时代的全面到来。[26]故此，创新全球治理机制，在承认各国制度差异的前提下寻找合作共享的可能性，便成为人工智能时代公共政策选择的重要考量之一。就具体的机制设计而言，可以在人工智能全球治理机制的构建中引入多利益相关模式;另一方面，为防止巨头垄断的形成，充分发挥主权国家作用的多边主义模式同样不可忽视。作为影响深远的基础性技术变革，互联网全球治理机制的经验和教训值得人工智能发展所借鉴。

上述三方面从整体上对人工智能时代的公共政策框架做出了阐述。与传统政策局限于“创新”与“安全”之间做出二维选择不同，本文以更综合的视角提出了未来公共政策选择的可能路径。就其内在联系来讲，建立并完善围绕算法和数据的治理体系是起点，其将重构人工智能时代的规则与制度;创新社会治理机制并完善社会保障体系是底线，其将缓解人工智能所带来的影响与波动;构建全球治理机制则成为了制度性的基础设施，推动各国在此之上共同走向人工智能时代的“人类命运共同体”。

五、结语

在经历了60余年的发展之后，人工智能终于在互联网、大数据、机器学习等诸多技术取得突破的基础上实现了腾飞。在未来的人类生活中，人工智能也必将扮演越来越重要的角色。对于这样的图景，我们自不必惊慌，但却也不可掉以轻心。对于人工智能的治理，找到正确的方向并采取合理的措施，正是当下所应该重视的政策议题。而本文的主旨也正在于此：打破长久以来人们对于人工智能的“笼统”式担忧，指出人工智能技术发展的技术逻辑及其所引发的治理挑战，并在此基础上提出相应的政策选择。人工智能治理的这三个基本问题，是重构治理体系、创新治理机制、发展治理工具所必须思考的前提。伴随着我国国家层面战略规划的出台，我国人工智能的发展也必将跃上新台阶。在此背景下，深入探讨人工智能治理的相关公共政策议题，对于助推一个人工智能时代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（来源：中国行政管理 文/贾开 蒋余浩 编选：中国电子商务研究中心）

[参考文献]

[1]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL]. http：//gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[2]霍金. AI可能成就或者终结人类文明[EB/OL].http：//raincent.com/content-10-7672-1.html.

[3] Elon Musk. Artificial Intelligence is Our Biggest Existential Threat. https：//theguardian.com/technology/2014/oct/27/elon-musk-artificial-intelligence-ai-biggest-existential-threat.

[4] Microsoft's Bill Gates Insists AI is A Threat. http：//bbc.com/news/31047780. 2017-8-14.

[5] [以]赫拉利.人类简史[M].北京：中信出版社，2014.

[6] The President in Conversation With MIT’s Joi Ito and WIRED’s Scott Dadich. https：//wired.com/2016/10/president-obama-mit-joi-ito-interview/. 2017-8-14.

[7] Turing，A. M. Computing Machinery and Intelligence. Mind，1950，59(236).

[8] [9][10] McCarthy，J.What is Artificial Intelligence. URL：http：//www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html.

[11] [12][13] [美]佩德罗-多明戈斯.终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界[M].黄芳萍译.北京：中信出版社，2016.

[14] Benkler，Y. The Wealth of Networks：How Social Production Transforms Markets and Freedom. Yale University Press，2006.

[15] Foucoult，M. Discipline and Punish. A. Sheridan，Tr.，Paris，FR，Gallimard，1975.

[16] Srnicek，N.，& Williams，A. The Future isn't Working. Juncture，2015，22(3)：243-247.

[17] Preparing for the Future of Artificial Intelligence. https：//obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf. 2017-8-14.

[18]薛亮.“日本推动实现超智能社会‘社会5.0’”[EB/OL]. http：//istis.sh.cn/list/list.aspx?id=10535.

[19] Thierer，A. Permissionless Innovation：The Continuing Case for Comprehensive Technological Freedom. Mercatus Center at George Mason University，2016.

[20] Artificial Intelligence：Opportunities and Implications for the Future of Decision Making.https：//gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/566075/gs-16-19-artificial-intelligence-ai-report.pdf.

[21]周衍冰.大数据产业在法国的发展及应用[N].学习时报，2014-11-03.

[22] Thierer，A. D.，& Watney，C. J. Comment on the Federal Automated Vehicles Policy，2016.

[23] [美]杰瑞·卡普兰.人工智能时代：人机共生下财富、工作与思维的大未来[M].杭州浙江人民出版社，2016.

[24] Marcel Rosenbach. How Google and Facebook Can Reshape Elections.http：//spiegel.de/international/germany/google-and-facebook-could-help-decide-2017-german-election-a-1120156.html.

[25] Van Parijs，P. Basic Income：A Simple and Powerful Idea for the Twenty-first Century. Politics & Society，2004，32(1).

人工智能时代的变革范文第2篇

这是以张国荣在影视、电台等留存下来的原声建模，通过情感语音合成技术实现与粉丝“隔空对话”。据了解，任何一个人只要用30分钟按照要求录制50句话，就可以用百度大脑的语音合成技术模拟出这个人的声音，这意味着，今后每个人都可以拥有自己的声音模型。这是百度大脑所具备的基础能力之一，从语音、图像到自然语言理解再到用户画像……百度在这些领域的应用已经深入到人们的日常生活中。当这些能力赋予全社会的每个人，就能变换出无穷无尽的可能性，让我们重塑对未来的想象。

人工智能的这种神奇魅力吸引了各大科技公司，谷歌、Facebook、IBM等国外科技巨头纷纷通过成立人工智能实验室、并购初创公司等方式，在人工智能领域进行多点布局。百度亦不例外，在人工智能方面的研发可谓不遗余力，更是第一个把人工智能提到核心技术创新地位的国内互联网公司。

2015年底，百度挖来NEC美国智能图像研究院的负责人林元庆担任百度深度实验室主任，由他带领深度学习实验室研发具有统治级别的人工智能技术。在本刊的专访中，林元庆表示，“我觉得中国的互联网节奏非常快，尤其是人工智能的发展。现在人工智能的刚需已经很明显了，可以说非常旺盛，关键是如何把刚需挖掘出来，做出来，这才是重要的。”

百度大脑是百度人工智能的核心

《网络传播》：百度大脑目前有哪些阶段性成果，其价值体现在哪里？

林元庆：百度大脑已建成超大规模的神经网络，拥有万亿级的参数、千亿样本、亿级特征训练，能模拟人脑的工作机制。通过深度学习、大规模计算和大数据三大部分，百度大脑目前已经具备了语音、图像、自然语言理解和用户画像四大前沿能力。以语音识别为例，目前百度语音识别的准确率能够达到97%。在人工智能时代，百度大脑将是百度向社会输出人工智能技术能力的核心，经过长期的投入与布局，未来百度大脑不仅将像百年以前的电力一样成为商业新能源，更将深入到生活中，将电影中的场景变为现实。

《网络传播》：百度大脑宣布对广大开发者、创业者及传统企业开放其核心能力和底层技术开放，是出于何N考虑？

林元庆：百度大脑开放共享的思路，实际上是希望在时代变革大幕开启之际，助力广大合作伙伴全面共享人工智能时代，完成下一幕的转型升级。百度大脑未来将与各行各业结合，衍生出不同领域的行业大脑，比如医疗大脑、交通大脑、金融大脑等。目前，百度大脑已经应用到教育、金融和娱乐等多个行业。

人工智能渗透百度所有产品线

《网络传播》：今年基本上全球各大互联网公司都把人工智能作为最核心突破的领域，在这一领域，百度和其他公司的战略方向有何不同？

林元庆：百度在人工智能领域起步早，布局领域广，并且已经有很深的积累，既实现了对内业务的支持，也进行了大量对外技术的输出。目前，百度的人工智能几乎已经渗透到百度所有的产品线当中，以此改进百度全线产品的用户体验并提升用户黏性。比如说手机百度的语音搜索、凤巢的推广系统以及百度外卖的调度系统、百度金融结合人工智能给用户的画像等等。接下来百度一方面将进一步提升各项人工智能技术，打造平台化的对外输出能力；另外一方面还将着力把这些人工智能技术和能力应用到具体行业和垂类中，提升行业的效率，促进行业变革。

《网络传播》：虽然业界普遍认可人工智能的巨大前景，但在目前来看，人工智能在短期内还很难看到盈利，那么，怎么看人工智能的普及和商业化？

林元庆：人工智能已经为百度的搜索业务提供了巨大帮助。人工智能的发展和普及有四大关键性的支柱――机器学习算法（特别是深度学习）、大数据、大规模计算，以及可供以上要素不断训练迭代的大应用。目前，人工智能在前三个领域都已经有了一定程度的突破，同样关键的是人工智能技术的大规模应用，只有在制造业、医疗、汽车驾驶、娱乐等各个领域各个场景的不断应用，才能形成“数据-技术-产品-用户-更多数据-更强技术”这样的一个正向循环。在这些不断扩展的应用中，商业化也就是自然伴随而来的事情了。

互联网的下一幕是人工智能

《网络传播》：如何看人工智能在2016年的“爆发”？

林元庆：1956年夏天，“人工智能”首次被提出，但在之后的半个世纪都没有能够解决人工智能的问题。上世纪70年代到90年代，美国一直有人工智能的课程，但却没有实际的应用，在当时，任何一个领域都看不到有价值的人工智能应用。上世纪90年代以后，数据量越来越大，计算的能力也越来越强，机器学习逐渐兴起；到2006年，深度学习的概念被提出，特别是在2010到2012年间，深度学习在语音识别和图像识别领域取得了突破性进展。深度学习的成功极大地推动了人工智能的商业化。实际上，在2013年，《MIT科技评论》就已经把深度学习列为当年的十大技术突破之首，但今年确实是人工智能大规模商业化落地的一年。

《网络传播》：人工智能将会如何影响各行各业？

林元庆：影响最大的是制造业。当人工智能时代到来，制造业会彻底被物联网改变。未来所有商品都能联网，将数据传回云端，通过人工智能技术进行分析，为消费者带来实实在在的价值。汽车工业也将被人工智能彻底改变，尽管安全问题的解决路径在传统汽车厂商与创新厂家间有所不同，然而我们基本上还比较自信，有一天会进入来自动驾驶时代。此外，娱乐业及健康产业同样也会被人工智能所改变。对于前者，虚拟现实与增强现实很可能会成为主流的内容形式，颠覆消费者对娱乐内容的消费方式；对于后者，通过基因分析、精准的医疗图像诊断，患者的疾病将得到更加精准和个性化的治疗。

人工智能时代的变革范文第3篇

阿尔文・托夫勒在《第三次浪潮》中讲到，人类从农业文明到工业文明是物质高速发展的时代，未来是一个信息文明时代。

随着计算机的诞生，人类从互联网时代迈进了现在的移动互联网时代；随着计算机技术和互联网的发展，人工智能从理论研究慢慢走入了现实应用，人类又将迅速迎来新的时代。我们正处于时代变革的风口浪尖。

在移动互联网时代，数字世界产生的信息越来越多，其数量之大远远超过了现实世界的信息总和，其增长速度之快也大大超过了现实世界的信息增速。所以说，这也是一个信息过载的时代。

面对这些海量信息，人类怎样有效存储、使用、获取？怎样在用的时候就有自动提供的信息？这就是人工智能的意义。

我们需要人工智能提供一个全新的信息解决方案，未来的智慧型手机正是人工智能的一个实现方式。

人工智能+智能手机=智慧手机

我们希望，人工智能能够帮助我们主动获取信息、推送所需信息，同时过滤信息，提供及时服务。我们希望，人工智能的信息交互方式能够更自然，像与人交谈一样更方便、更快捷。

人工智能怎样实现？智慧型手机是人工智能的一个实现方式。

我在华为负责消费者终端，我的理解是，人工智能加上现在的智能手机，就是未来的智慧型手机。我们把它叫Superphone或Smartphone，把AI+Smartphone融入到智能手机中来。

智慧手机是人的化身

今天，人类获取信息是人直接和现实世界和数字世界连接。人工智能时代，我们希望智慧手机成为人的分身或化身，人能通过手机与现实世界和数字世界连接。

智慧手机每天伴随着你，你使用得越久，它越知道你的喜好和需求，最终不仅成为你的仆人、助理，更是你的分身或化身。智慧手机可以直接与现实世界打交道，它主动和你一起进行镜像的同时工作和双向交互。

我们希望智慧手机能够代替人的功能。人有了眼睛、嘴巴、耳朵，能够看、说、听，大脑可以直接判断，身体可以行动。除了胳膊、腿的功能需要机器人实施，未来的智慧手机借助传感器、语音识别、机器视觉与自然视觉的交互等技术设备，人其他器官的功能都可以在智慧终端上实现。届时，智慧手机将成为一个人工智能机器人，它只是没有物理上的胳膊和腿，而语音、视觉、智慧、判断等其他功能一应俱全。

具备决策、连接和云端功能

智慧手机要具备人本地决策的能力。本地决策是机器在本地学习，是机器使用资料，即使当网络连接断掉了，在大数据、云计算和人工智能的运算下，在云端的支撑下，机器能够继续通过本地学习做出决策。

我们希望未来的机器人、智慧手机具有连接的功能，能够代替人连接周边、产生操作。比如，与车的连接、办公室的连接、人的连接、家庭的连接，以及和人本身的连接。华为正在研究这种连接的语言，未来我们打算把更智能的东西放进来。我们希望机器和周边的通信和交互的语言能够标准化，形成更多能够互通的语言。

我们希望未来的机器人、智慧手机同时具有云端的功能。人没有大脑实时对外联网的能力，但智慧手机具备。人很难记住所有资料，但智慧手机可以通过深度学习、计算、大数据处理在云端获取所有的资料和经验。与云端连接后，智慧手机的功能会更强大，甚至在某些方面超过人类。

华为将投向人工智能

这是一个融合的时代。华为是基础通信设施供应商，我们也提供计算服务、存储服务、机器学习和芯片解决方案。机器学习、深度计算、大数据和云服务等云端方面的研究，华为一直在做。

人工智能时代对于计算机的架构提出了新的要求，未来的计算机架构会发生很大改变。因为大脑的架构和计算机的架构是不一样的。大脑的结构中，人的计算、神经元的计算和存储是在一起交互的，而计算机不是。现在的计算机架构在深度学习和软件运算时，效率很低，计算机架构的改变可以把效率提升几千倍、几万倍。华为正在做这方面的研究。

去年，华为的研究投入全球排名第九位，今年会继续增加，可能会上升到前几位，在可预见的两三年内，华为的研发投入有望成为世界第一。

人工智能时代的变革范文第4篇

贾跃亭

乐视控股集团董事长兼CEO

乐视现在已经形成几大子生态。

第一是互联网内容生态。也就是我们最最原始的内容生态、视频生态和云的部分；

第二是体育生态。我们刚做的时候，大家都说我在画饼。当时门户时代，四大门户已经把整个体育媒体瓜分完了，一个小小的视频网站做体育，这不有病吗？但三年时间下来，体育媒体就剩下了乐视和腾讯。未来真正的互联网体育媒体，绝对不是简单地发新闻，而是要用互联网的模式来变革体育产业；

第三是电视生态、手机生态、汽车生态。当然汽车生态现在还是个饼，一个很薄的大饼。

还有一个互联网金融生态，这是乐视必须要做的产品。互联网金融能让乐视提供更好的服务，乐视生态的大数据，要比其他互联网公司的大数据意义大得多。

“生态”的边界其实也在根据公司成长逐渐拓展。2013年推出超级电视时，我们“重新定义电视”，这属于技术的升级，而非模式的颠覆；后来，我们希望打造“内容+应用+终端+平台”的生态体系；而今天，全球化的共享生态系统正在呈现，一切都可以破界流动。

正像我们颠覆了电视产业，正在变革手机产业一樱我们并不是造一台电视，也不是造一台手机，而是要通过破界化反，打造一个完整的生态系统。

互联网生态的模式，就是要真正以互联网作为基石和纽带去变革传统产业，并且能够打破传统产业的边界，实现破解创新，实现生态化反；能够源源不断地创造新的价值、新的产品和体验；能够真正形成一个生态系统，给用户创造全新的价值。

自我封闭是伪生态

王志国

酷开网络科技有限公司董事长

自我封闭的是伪生态，智能电视有生态，但它是强强联合建成的开放生态。

乐视要素配置离散，看不出能量和价值传递的脉络。乐视超级电视为“三无”产品，即无政策批文、无自有工厂、无售后保障。这种伪生态将导致产品的质量和售后都难以保障，伪生态产品是外包生产，外包合作一旦结束，售后配件难以购买。

我们的酷开模式，是合作共赢的模式，与合作伙伴一起探索智能电视生态。找的都是行业内顶级内容合作伙伴，在更可靠硬件的条件下，永远为用户提供更优质的内容。而乐视自我封闭，将腾讯、爱奇艺、创维、海信、TCL这些大佬都放到了竞争对手上面。为此，乐视要付出巨大的竞争成本，一方面要和内容合作伙伴花巨资抢内容，一方面为了竞争硬件持续亏本。无论哪一方面都没机会胜出，如果没有投资人的钱，乐视还能支撑吗？乐视想通过新故事不断获得新的投资从而突破天花板。我可以很明确的说，绝对不可能。因为电视达到500万台、1 000万台以上所遇到的问题，乐视根本不知道。

乐视“交年费、送硬件”的模式虽赚了不少眼球，但那只是用户以为买内容送硬件占了便宜。酷开希望用户逐步认可，硬件的品质从长久看是有益的。这好比，免费送的手机大家不会用，这是对品质的追求。酷开的探索会不会失败？如果真的失败了，那是整个中国硬件和制造业模式的失败。

在互联网之前，IT产业几十年的发展一直都伴随着快速的技术甚至是市场的变化，这些变化给人们带来了各种各样的惊喜，也带来了一些不适应。如今，互联网已经处于新的阶段―移动互联网时代已经结束。互联网的发展方向在哪儿？在李彦宏信心满满畅想着人工智能的时候，周鸿t却给他泼了一盆冷水。

人工智能正成为基础设施

李彦宏

百度董事长兼CEO

未来的机会在于人工智能。如今，移动互联网时代已经过去，这个风口也不可能再出现独角兽，因为市场已经进入相对平稳的发展阶段，互联网人口渗透率已经超过了50%。而人工智能正在成为基础设施，尤其是最近两年，许多人工智能领域都取得里程碑式进展，从下棋到翻译到输入法到汽车，人工智能技术就像当初的移动互联网一样，不断渗透到世界的各个角落。

比如百度无人车，如今已经可以让乘客试乘，但一年前，我们还只是把它摆在展厅里面。曾经静止的无人车，现在已经可以在公开的道路上，让人体验无人驾驶的乐趣。这是人工智能发展的一个典型案例。

每个行业、每个国家都会因为人工智能的到来发生重大的改变，我们需要重新想象每一件事情、每一个行业、每一个市场。比如，我们现在可以用人工智能的方法，帮助医生诊断各种各样的病人。有些病是非常罕见的，甚至在同样的症状下可能有十万分之一的概率会是某种其他疾病。这种情况下，人类的医生并不一定比电脑要想得全面。

所有互联网公司都在人工智能方面做一些探索，它是一个新的技术，目前仍然处于初级阶段。但，这无不体现着人类的进步。前行的历史车轮从来没有停止，而互联网的发展也向着更加广阔的前景迈进。

人工智能还只是空中阁楼

周鸿t

奇虎360董事长

未来五年的机会在物联网，而不是人工智能。

人工智能尽管很热，但是它在根本算法上没有实现根本突破，它所谓的突破实际上只是有了大数据。没有大数据，人工智能就是空中楼阁，大数据是人工智能的基础。

人工智能时代的变革范文第5篇

伴随着大数据时代的到来，人工智能在过去的几年内取得了突破性的进展，其中人工智能+云计算更是成为未来的大势。

数据显示，2017年全球公有云市场规模已达2602亿美元，同比增长18.5%，到2020年更是将达到4114亿美元，而在这场“云巅大战”中，AWS、Azure、Alibaba Cloud(阿里云)成为目前全球云计算三大巨头(3A)，并借助在云计算基础设施上的优势，扩展至人工智能领域。

如此激烈的追逐战中，2018年还将有哪些产业登上“云端之巅”？未来变幻莫测，但至少我们可以尝试重新审视，这场由人工智能+云计算相互融合而带来的新产业机遇。

餐饮：解码饿了么跑的比对手更快的秘诀

从稻香集团自助炒菜机到肯德基人脸识别点餐，人工智能技术的每一次进步都为餐饮业带来翻天覆地的变化，数据显示，目前30%的外卖平台已经实现人工智能化，在用机器智能调度整个餐饮行业的备料、运输到互联网客流引入等全产业环节，餐饮行业在悄无声息之下已经进入人工智能时代。

以饿了么为例，阿里云ET大脑帮助饿了么搭建起覆盖全国100万家餐厅和180万名饿了么小哥的线上调度系统，餐厅的出餐速度和饿了么小哥的骑行速度精准匹配，当系统接到一个新订单后，ET大脑会根据历史数据和实时交通信息合理分配给相应外卖员，达到配送最优化。

农业：几千年养猪行业引入高科技，解码每只母猪多生3个仔的奥秘

由于自然环境的多变性和复杂性，人工智能技术在农业领域表现出多样化和定制化的特性。谷歌投资企业Abundant Robotics开发出自主采摘取水果技术，阿里云则与隆平高科借助人工智能技术，就筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产进行探索。

近期在国内，人工智能技术则率先实现养殖业的新突破。

阿里云与特驱集团正式达成AI养猪合作，人工智能技术将帮助养殖产业实现疾病识别、生育能力预测、进食分析等方面的智能管理，在前期理论验证阶段，ET大脑可以让母猪每年多产3头小猪仔，且猪仔死淘率降低3%左右。以点推面，2018年人工智能在农业领域的应用和大规模推广将会成为现实。

互联网：茫茫人海不仅靠缘分，人工智能还能帮你找到更适合自己的“真爱”

互联网行业成为应用人工智能技术最广泛的行业，各种人工智能为互联网行业带来源源不断的创新力。

数据显示，中国内地单身人数在2017年已经达到2亿，其中73%的人有婚恋倾向。而在具体应用场景下，婚恋平台使用阿里云ET大脑的技术对用户行为进行分析，帮助约会对象建立数据画像，为约会双方进行精准的智能匹配，通过人工智能技术找到更适合自己的真爱。

城市管理：大脑让城市学会思考，为城市配备一位智能管家

2016年，在杭州市政府的牵头下，阿里云ET城市大脑以杭州萧山区为试点，通过智能调节城市全局红绿灯状况，实现区域内通行速度提升15%，对于特种车辆更是实现120救护车到达现场时间缩短一半。而近期，马来西亚正式引进阿里云ET城市大脑，中国人工智能技术正式向世界提供解决方案，首期将应用在吉隆坡281个道路路口上……

这些一直困扰着人们的城市问题，将在人工智能协助下，逐渐解决。

航空：世界第二大机场的智能之道

在航空业，由于机位资源、地勤保障资源有限，资源分派压力巨大，人工操作耗费时间长且灵活性低，往往会导致或加剧航班延误。这个困扰诸多航空公司的问题也即将在人工智能的帮助下得到解决。

作为全球最繁忙的机场之一，首都机场率先引入阿里云ET大脑，实现每天调度1700架次航班、每天节省旅客时间5000个小时。在这个巨型客流枢纽中，庞大的旅客流、飞机流、行李流互相交织，ET大脑实现每个航班都能高效中转，减少延误。

医疗：人工智能让普惠医疗成为现实

作为国计民生的医疗领域，医疗也是AI最先落地的行业。我国人口老龄化高速增长、医疗资源供需失衡等问题，造就了医疗人工智能的巨大需求。阿里云ET大脑可以实现医院线上挂号、缴费、取报告在线完成，节省人力物力，还能协助医生进行临床分析，并让医院对病人的全生命周期管理成为可能。

交通：刷脸进站语音购票

成熟的人工智能技术“语音识别”和“人脸识别技术”，正在应用到这一领域。

阿里云ET大脑与上海地铁牵手，实现首个强嘈杂环境下的语音购票、人脸识别过闸体验，还有替代肉眼的智能客流分析技术。今后，地铁买票只需喊一声，全程不过几秒钟。过闸机直接刷脸，地铁拥挤也有望缓解。

体育：百年奥运首次实现“全数字化”

在2017年中国国际体育用品博览会开幕式上，国家体育总局副局长赵勇指出，体育行业要运用大数据与新技术，迈进智能化的时代。

随着阿里巴巴成为奥运会“云服务”及“电子商务平台服务”的官方合作伙伴，奥林匹克将进入新的一轮时代变革，以平昌冬奥会为开端，阿里巴巴将通过云计算、人工智能让“云上奥运”成为现实。