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考德上教育（www.kds100.cm）為您提供【申論】深度視點(diǎn)：推進(jìn)人工智能深入發(fā)展的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，詳細(xì)內(nèi)容整理如下，供廣大考生瀏覽。
2020年突如其來的新冠肺炎疫情，在給宏觀經(jīng)濟(jì)造成巨大影響的同時(shí)，也推動(dòng)了人工智能在各行各業(yè)的深入應(yīng)用。在疫情防控與復(fù)工復(fù)產(chǎn)過程中，人工智能在醫(yī)學(xué)影像識(shí)別、病毒基因檢測(cè)、輔助治療、智能制造、金融風(fēng)險(xiǎn)防控、公共安全防護(hù)、智慧物流與智慧零售、在線教育、智慧城市等領(lǐng)域發(fā)揮了越來越突出且不可替代的作用。 與此同時(shí)，我國人工智能的發(fā)展也存在諸多風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。以人工智能為代表的新一輪科技革命帶來的大國競(jìng)爭前所未有，中國面臨巨大的科技突圍壓力；由于數(shù)據(jù)本身的價(jià)值很高、人工智能技術(shù)自身不完善和使用不當(dāng)?shù)仍�，人工智能系統(tǒng)已成為不法黑客攻擊的重要目標(biāo)；人工智能的興起沖擊傳統(tǒng)的倫理關(guān)系，挑戰(zhàn)人類的道德權(quán)威；機(jī)器替人會(huì)帶來失業(yè)沖擊與收入再分配；巨大的科技收益預(yù)期加大投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)引發(fā)人工智能泡沫；虹吸效應(yīng)會(huì)促進(jìn)人工智能企業(yè)過度聚集，進(jìn)一步拉大區(qū)域差距。這些挑戰(zhàn)既有人工智能自身的不足，也有人工智能發(fā)展而引發(fā)的倫理、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等問題。提前謀劃并妥善解決這些問題，是推進(jìn)我國人工智能深入發(fā)展的關(guān)鍵所在。 一、加大聯(lián)合攻關(guān)，實(shí)現(xiàn)科技突圍 當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局。隨著中國成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體并逐步邁入創(chuàng)新型國家行列，世界經(jīng)濟(jì)中心加快向亞太轉(zhuǎn)移，百年來西方國家主導(dǎo)的國際政治經(jīng)濟(jì)秩序正在發(fā)生大調(diào)整。以人工智能為代表的第四次工業(yè)革命方興未艾，將深刻地改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)和生活方式，一定程度上決定了一個(gè)國家未來的國際競(jìng)爭力。為此，世界主要大國之間圍繞人工智能等進(jìn)行的科技競(jìng)爭日趨激烈，特別是中美關(guān)系歷經(jīng)多年未遇的重大挑戰(zhàn)，國際間的人才交流、科技合作、投資并購、產(chǎn)業(yè)鏈分工等都受到不同程度的限制，單邊主義、保護(hù)主義不斷抬頭，經(jīng)濟(jì)全球化遭遇逆流。 目前中國人工智能產(chǎn)業(yè)的核心技術(shù)比較薄弱，集成電路超過原油成為第一大進(jìn)口商品，基礎(chǔ)軟件90%以上依賴國外企業(yè)；頂尖人才數(shù)量與美國等發(fā)達(dá)國家還有較大差距。當(dāng)今世界國際技術(shù)環(huán)境的劇烈變化決定了中國必須跳出傳統(tǒng)的模仿創(chuàng)新模式， 加快走自主創(chuàng)新之路，實(shí)現(xiàn)科技突圍。中國既要大力拓寬國際科技合作新渠道，大力加強(qiáng)頂尖人才的培養(yǎng)與引進(jìn)。更為重要的是，積極發(fā)揮市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下的新型舉國體制優(yōu)勢(shì)，圍繞人工智能核心基礎(chǔ)零部件和元器件、先進(jìn)基礎(chǔ)工藝、關(guān)鍵基礎(chǔ)材料、產(chǎn)業(yè)技術(shù)等“卡脖子”的共性問題實(shí)施專項(xiàng)行動(dòng)，集中優(yōu)勢(shì)資源，加大研究投入，設(shè)定目標(biāo)，分解任務(wù)，協(xié)同攻關(guān)，實(shí)現(xiàn)突破。同時(shí)，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)也是全球化時(shí)代各國爭奪市場(chǎng)話語權(quán)的重要手段，是市場(chǎng)競(jìng)爭的制高點(diǎn)。要以《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》（2020）為指引，對(duì)標(biāo)世界一流，加強(qiáng)多部門協(xié)作，制定和完善人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系，搶占國際標(biāo)準(zhǔn)主導(dǎo)權(quán)乃至控制權(quán)。此外，還要借鑒德國弗勞恩霍夫研究所等機(jī)構(gòu)的經(jīng)驗(yàn)，調(diào)動(dòng)各類智商高、情商高、有知識(shí)、肯下功夫鉆研以及接地氣、了解市場(chǎng)的人建立技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)或擔(dān)任技術(shù)經(jīng)理人，搭建科技與產(chǎn)業(yè)的橋梁，實(shí)現(xiàn)技術(shù)到創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化（黃奇帆，2020）。最終通過加大聯(lián)合攻關(guān)，突破瓶頸制約，形成標(biāo)準(zhǔn)體系，暢通轉(zhuǎn)化渠道，實(shí)現(xiàn)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的科技突圍。 二、整合數(shù)據(jù)資源，防范安全風(fēng)險(xiǎn) 數(shù)據(jù)是人工智能的三大支柱之一，人工智能因大數(shù)據(jù)而重生， 制約人工智能廣泛應(yīng)用的不是算法不夠先進(jìn)，而是缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。目前我國運(yùn)行著多種信息化系統(tǒng)，這些多源異構(gòu)的系統(tǒng)之間彼此割裂，而且由于歷史原因很多數(shù)據(jù)沒有被數(shù)字化，致使系統(tǒng)之間處于孤島狀態(tài)。分散各處難以融合的數(shù)據(jù)孤島，無法很好地訓(xùn)練模型，成為制約中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最大障礙。就像土地是農(nóng)業(yè)時(shí)代的原材料、鋼鐵是工業(yè)時(shí)代的原材料一樣，數(shù)據(jù)是信息時(shí)代的原材料。限制數(shù)據(jù)讀取無異于在農(nóng)業(yè)時(shí)代管控土地使用、工業(yè)化時(shí)代限制工廠的產(chǎn)品生產(chǎn)（羅斯，2016）。為了加快人工智能的發(fā)展與應(yīng)用，需要加快數(shù)據(jù)的開放和大力整合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確與有效聯(lián)通。在規(guī)范數(shù)據(jù)使用、保護(hù)隱私等前提下，借助區(qū)塊鏈等技術(shù)，建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，匯聚多種來源數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和體系。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶的各種需求， 快速響應(yīng)，及時(shí)提供可視化、智能化、便捷化的數(shù)據(jù)服務(wù)方案（付登坡等，2020）。 由于數(shù)據(jù)本身的價(jià)值很高、人工智能技術(shù)自身不完善和使用不當(dāng)?shù)仍颍斯ぶ悄芟到y(tǒng)已成為不法黑客攻擊的重要目標(biāo)，面臨著巨大的安全風(fēng)險(xiǎn)。保障數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)安全需要政策法規(guī)與技術(shù)手段等的結(jié)合。 1.完善細(xì)化法律法規(guī)，保護(hù)數(shù)據(jù)安全。首先要立法確定數(shù)據(jù)的所有權(quán)，并且數(shù)據(jù)所有者有刪除個(gè)人數(shù)據(jù)的“被遺忘權(quán)”（王堅(jiān)，2018）。其次，完善細(xì)化法律法規(guī)，明確數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理、使用等各個(gè)環(huán)節(jié)的邊界。在數(shù)據(jù)匯聚和使用之前，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)完成數(shù)據(jù)的清洗、脫敏、結(jié)構(gòu)化和標(biāo)準(zhǔn)化（馮登國，張敏和李昊，2014）。保障數(shù)據(jù)使用的可追溯性，完善追責(zé)問責(zé)機(jī)制，規(guī)范數(shù)據(jù)使用范圍。 2.使用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”策略，保護(hù)數(shù)據(jù)安全。在數(shù)據(jù)不出本地的前提下，各個(gè)數(shù)據(jù)擁有方依托各自數(shù)據(jù)建立模型，將各地的模型參數(shù)上傳到云端，再在云端訓(xùn)練人工智能模型。然后將優(yōu)化的人工智能模型參數(shù)返回到各地共享。這種策略既實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享，又保證了數(shù)據(jù)安全（世界人工智能大會(huì)組委會(huì)，2019）。 3.借助大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)，保障網(wǎng)絡(luò)安全�；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)在軟件二進(jìn)制分析、網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)、安全行為輔助分析、網(wǎng)絡(luò)信息過濾等領(lǐng)域的應(yīng)用，建立一套基于“大數(shù)據(jù)+威脅情報(bào)+安全知識(shí)+安全專家”的全新戰(zhàn)法，構(gòu)建覆蓋整個(gè)國土空間的智能網(wǎng)絡(luò)防御系統(tǒng)，即國家網(wǎng)絡(luò)安全大腦，從而應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)爭，保障網(wǎng)絡(luò)安全。此外，加強(qiáng)政府、科研院所、企業(yè)和行業(yè)等各方緊密合作，共建有利于網(wǎng)絡(luò)安全的大生態(tài)（周鴻祎，2019）。 三、立足人的立場(chǎng)，應(yīng)對(duì)倫理挑戰(zhàn) 隨著中國跨過劉易斯拐點(diǎn)、老齡化進(jìn)程加快與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的壓力加大，人工智能在中國具有巨大的應(yīng)用前景。人工智能的使用，一方面提高了生產(chǎn)效率，賦予勞動(dòng)力和資本更多能量，拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長（Aghion，Benjiamin and Charles，2017）；人工智能也促使生產(chǎn)方式趨向人性化，使得人們逐步從重復(fù)、單調(diào)、危險(xiǎn)的工作中解放出來，促進(jìn)人的自由全面發(fā)展。另一方面，人工智能的興起與發(fā)展也對(duì)人類的傳統(tǒng)倫理關(guān)系、人的本質(zhì)等發(fā)起了深層次的挑戰(zhàn)。 首先，人工智能的興起，沖擊傳統(tǒng)的倫理關(guān)系，挑戰(zhàn)人類的道德權(quán)威。（1）隱私問題。人工智能系統(tǒng)的建立需要大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，這將會(huì)產(chǎn)生隱私泄露等問題。（2）安全與責(zé)任問題。目前人工智能技術(shù)大多基于云端或互聯(lián)網(wǎng)開放平臺(tái)，互聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)本身的漏洞可能造成巨大的安全隱患。（3）算法歧視。數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱含的信息決定了深度學(xué)習(xí)模型得到的結(jié)果可能存在算法歧視（莫宏偉，2018）。（4）智能鴻溝。人們使用人工智能產(chǎn)品的能力有很大差異，尤其是對(duì)于老年人使用人工智能產(chǎn)品的能力有限，從而導(dǎo)致這些人被人工智能技術(shù)排斥在外，形成智能鴻溝。 其次，人工智能的發(fā)展與應(yīng)用，引發(fā)人類對(duì)于人的本質(zhì)的深層次挑戰(zhàn)。隨著生物技術(shù)和智能技術(shù)的發(fā)展，強(qiáng)人工智能時(shí)代將會(huì)到來。人的自然身體與智能機(jī)器日益“共生”，“共生體”究竟是“人”還是“機(jī)器”？當(dāng)智能機(jī)器具備了人的思維，會(huì)制造工具，并且具有人的外形、聲音與行為，智能機(jī)器是否是“人”？如果智能機(jī)器在一定意義上是“人”，那么它是否享有人權(quán)等基本權(quán)利？是否應(yīng)該承擔(dān)相應(yīng)的行為后果？超級(jí)智能是否會(huì)“失控”，反過來取代、控制或統(tǒng)治人類？這些都是極具挑戰(zhàn)性的問題（孫偉平，2017）。 目前國際上有兩套被普遍認(rèn)可的人工智能倫理共識(shí)。一套是“阿西洛馬人工智能原則”，另一套是國際電氣電子工程師學(xué)會(huì)提出的“人工智能設(shè)計(jì)的倫理準(zhǔn)則” （楊放、劉開、常運(yùn)立，2020）。2019年中國也發(fā)布了《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》，提出了八項(xiàng)原則。應(yīng)對(duì)人工智能帶來的倫理挑戰(zhàn)，須要以倫理共識(shí)與治理原則為準(zhǔn)繩，立足人的立場(chǎng)，按照人本、公正和責(zé)任原則，早做謀劃，讓人工智能服務(wù)人類。一是，在人工智能的系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，要將人類社會(huì)的倫理規(guī)范和價(jià)值觀念嵌入人工智能系統(tǒng)。二是，制定人工智能算法規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)軟件和算法設(shè)計(jì)進(jìn)行規(guī)范和監(jiān)管，同時(shí)加強(qiáng)代碼和決策透明性。建立第三方檢測(cè)、評(píng)估、認(rèn)證和審批制度，對(duì)不符合監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品不允許推向市場(chǎng)（莫宏偉，2018）。三是，不斷細(xì)化完善現(xiàn)行法律法規(guī)，明確人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)者、生產(chǎn)者和使用者的責(zé)任范圍。同時(shí)需要確保用戶對(duì)算法等有知情權(quán)與被解釋權(quán)。此外，還需要加強(qiáng)人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)方面的宣傳與教育。 四、降低失業(yè)沖擊，調(diào)整贏家通吃模式 人工智能革命通過變革技術(shù)體系、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與生產(chǎn)方式影響就業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)形態(tài)。人工智能的就業(yè)效應(yīng)主要包括創(chuàng)造效應(yīng)和替代效應(yīng)。人工智能對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)主要表現(xiàn)為間接效應(yīng)，即人工智能通過提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效率與降低生產(chǎn)成本，帶來人工智能研發(fā)企業(yè)、產(chǎn)品供應(yīng)商、應(yīng)用企業(yè)和其他企業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而促進(jìn)就業(yè)增長（邱玥和何勤，2020） 。人工智能的就業(yè)替代效應(yīng)主要通過技能偏向型技術(shù)進(jìn)步和程序偏向型技術(shù)進(jìn)步而實(shí)現(xiàn)。技能偏向型技術(shù)進(jìn)步會(huì)增加對(duì)高技能勞動(dòng)者的需求，減少對(duì)低技能勞動(dòng)力的需求，從而對(duì)低技能勞動(dòng)者造成沖擊。程序偏向型技術(shù)進(jìn)步將機(jī)械性、重復(fù)性、邏輯性強(qiáng)、易編程的工作任務(wù)自動(dòng)化，從而對(duì)中等技能崗位造成沖擊（Autor，Levy and Murnane，2003；Autor and Dorn，2013）。目前人工智能尚處于弱人工智能階段，就業(yè)總體效應(yīng)還存在爭議，但從短期看就業(yè)破壞效應(yīng)大于就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，會(huì)給社會(huì)帶來一定程度的失業(yè)沖擊。 在數(shù)字化技術(shù)變革、信息通信技術(shù)進(jìn)步、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和壟斷尋租等因素的綜合推動(dòng)下，人工智能還將創(chuàng)造贏家通吃市場(chǎng)，形成高技能勞動(dòng)者與低技能勞動(dòng)者之間、資本和勞動(dòng)之間、超級(jí)明星與其他人之間的巨大財(cái)富分化。贏家通吃市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)模式與工業(yè)化經(jīng)濟(jì)模式截然不同。工業(yè)化經(jīng)濟(jì)中營業(yè)收入和個(gè)人所得跟天分和努力高度相關(guān)，收入分配差異遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于贏家通吃市場(chǎng)。而在贏家通吃市場(chǎng)存在極其不穩(wěn)定、不均勻的競(jìng)爭，收入分配呈現(xiàn)冪律分布。這種分配模式下，小規(guī)模群體獲得不成比例的收入份額，即80/20法則。同時(shí)，這種分布具備尺度（標(biāo)度）不變的特征（第1名在前10名中所占的份額，與前10名在前100名中所占的份額大體上相同）。收入分配向冪律分布轉(zhuǎn)變意味著支撐社會(huì)穩(wěn)定的中產(chǎn)階級(jí)鐘形曲線結(jié)束了（布萊恩約弗森和麥卡菲，2014）。 人工智能帶來的失業(yè)沖擊和贏家通吃市場(chǎng)，會(huì)使很多失業(yè)者和失敗者被取代、被排斥和被拋棄，可能成為解構(gòu)社會(huì)、破壞秩序穩(wěn)定的重要因素。因此，一方面需要政府落實(shí)反壟斷法，強(qiáng)化監(jiān)管，減少尋租，創(chuàng)造公平的競(jìng)爭環(huán)境，這是縮小收入分配分化的關(guān)鍵（斯蒂格利茨，2013）。另一方面，改革稅收體制，降低個(gè)人所得稅，使得個(gè)人所得稅率小于或等于企業(yè)所得稅率，增加農(nóng)民財(cái)產(chǎn)性收入（黃奇帆，2020）。抑制新自由主義的霸權(quán)資本邏輯，逐步推行遺產(chǎn)稅收制度，避免寡頭統(tǒng)治的形成。同時(shí)，擴(kuò)大社會(huì)事業(yè)支出。加強(qiáng)教育培訓(xùn)，提高勞動(dòng)技能與技術(shù)發(fā)展之間的匹配度。建立健全社會(huì)福利和保障體系，增加住房和醫(yī)療等方面的支出，對(duì)弱勢(shì)群體進(jìn)行救助， 維護(hù)他們的尊嚴(yán)和合法權(quán)益。 五、拓展應(yīng)用場(chǎng)景，防范科技泡沫 隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，經(jīng)濟(jì)體累積了龐大的、過剩的資本，這些財(cái)富亟需投資渠道�？萍几锩纬闪己玫那熬�，為資本提供了眾多投資機(jī)會(huì)，巨大的收益預(yù)期也讓投資人變?yōu)橥稒C(jī)家。盡管投機(jī)活動(dòng)大大增加了市場(chǎng)的流動(dòng)性，提高了交易量，增加了市場(chǎng)參與者，但是投機(jī)的結(jié)果往往是經(jīng)濟(jì)泡沫。歷次工業(yè)革命時(shí)期曾先后出現(xiàn)過19世紀(jì)20年代和30年代初的運(yùn)河泡沫、19世紀(jì)30年代和40年代的鐵路泡沫、20世紀(jì)20年代的航空泡沫、20世紀(jì)90年代的互聯(lián)網(wǎng)泡沫等（戈登，2011；霍布斯鮑姆，2017）。隨著人類步入人工智能時(shí)代，人工智能被看作是重現(xiàn)20世紀(jì)90年代計(jì)算機(jī)技術(shù)奇跡、拉動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)起飛的又一契機(jī)，人工智能企業(yè)受到資本市場(chǎng)的強(qiáng)烈追逐，全球人工智能公司數(shù)量快速增長。2013–2018年第一季度中國人工智能領(lǐng)域的投融資占到全球的60%，成為全球最“吸金”的國家，人工智能產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)“盲目跟風(fēng)、重復(fù)投資”的泡沫化傾向（周鴻祎，2019）。在當(dāng)前人工智能應(yīng)用場(chǎng)景變現(xiàn)困難的情況下，科技革命的預(yù)期效應(yīng)可能引發(fā)新一輪經(jīng)濟(jì)泡沫。 除了完善相關(guān)法律法規(guī)和加強(qiáng)資金監(jiān)管之外，攻關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景和探索商業(yè)模式是引導(dǎo)科技發(fā)展、避免泡沫破滅引起經(jīng)濟(jì)恐慌的關(guān)鍵。（1）凝聚多方力量，攻關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景。人工智能的使用將對(duì)企業(yè)的組織模式發(fā)生變革，其應(yīng)用場(chǎng)景的攻關(guān)需要若干垂直領(lǐng)域的人員共同參與才能有所突破。在國家超算中心等機(jī)構(gòu)和企業(yè)提供便捷的算力和算法支撐的基礎(chǔ)上，探索人工智能在推動(dòng)數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)化、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智慧城市與智慧管理等方面的應(yīng)用場(chǎng)景。（2）增加資金渠道，探索商業(yè)模式。人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景多是資本密集型的環(huán)節(jié)，風(fēng)險(xiǎn)很大。一方面，需要完善多層次的資本市場(chǎng)，特別是要發(fā)揮科創(chuàng)板的示范作用，為人工智能初創(chuàng)企業(yè)注入資本動(dòng)能；另一方面，根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的性質(zhì)，探索財(cái)政專項(xiàng)基金、自然科學(xué)基金、重大基礎(chǔ)科學(xué)研究項(xiàng)目群、風(fēng)險(xiǎn)資金等的不同結(jié)合方式，增加資金供給渠道。在此基礎(chǔ)上，積極探索合適的商業(yè)模式。一是在國內(nèi)外尋求合作者，通過實(shí)行開放和反饋的思路，提升人工智能產(chǎn)品性能，提高服務(wù)和盈利能力；二是與上下游企業(yè)合作， 將人工智能系統(tǒng)搭載在上下游企業(yè)的產(chǎn)品上進(jìn)行銷售，既能增加上下游企業(yè)的競(jìng)爭力，又能驗(yàn)證產(chǎn)品的實(shí)際效果，還能加快產(chǎn)品通過認(rèn)證。（3）政府部門也要加快人工智能產(chǎn)品的審批流程，對(duì)符合條件的人工智能產(chǎn)品可先在人工智能示范區(qū)內(nèi)進(jìn)行應(yīng)用試點(diǎn)示范，形成可復(fù)制的經(jīng)驗(yàn)，加快人工智能產(chǎn)品的推廣與使用。 六、應(yīng)對(duì)虹吸效應(yīng)，優(yōu)化空間結(jié)構(gòu) 中國區(qū)域差距很大，為了便于分析人工智能在區(qū)域空間上的虹吸效應(yīng)，可將全國分成經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)和經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)兩類區(qū)域。相比經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)區(qū)域，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域具有更高的資本密集度、更好的人力資本和更完善的基礎(chǔ)設(shè)施，具有更深更廣的使用人工智能的能力和動(dòng)力。在此背景下，人工智能通過生產(chǎn)效率、資本深化、勞動(dòng)稟賦、技能溢價(jià)、產(chǎn)業(yè)組織等渠道，促進(jìn)空間極化。（1）人工智能的使用會(huì)提高生產(chǎn)效率，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域使用較多的人工智能，帶來更高的經(jīng)濟(jì)效率，從而拉大生產(chǎn)效率對(duì)區(qū)域差距的貢獻(xiàn)。（2 ）人工智能的使用在很大程度上表現(xiàn)為資本替代勞動(dòng)。相比經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)區(qū)域，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域人工智能資本深化程度更高，因此資本收入份額更大，從而拉大資本對(duì)區(qū)域差距的貢獻(xiàn)。（3）機(jī)器替代勞動(dòng)會(huì)降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，這將大幅降低經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)區(qū)域的勞動(dòng)稟賦優(yōu)勢(shì)，壓縮依托勞動(dòng)稟賦的發(fā)展空間，進(jìn)而拉大區(qū)域之間的差距。（4 ）人工智能的使用使得很多低技能或程序化的工作被機(jī)器替代，從而帶來失業(yè)。在當(dāng)前中國的戶籍制度下，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域的很多失業(yè)者會(huì)選擇回到不發(fā)達(dá)區(qū)域進(jìn)行回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)。同時(shí)人工智能的使用意味著適應(yīng)人工智能需求的勞動(dòng)力工資會(huì)上漲， 這會(huì)引起不發(fā)達(dá)區(qū)域適應(yīng)人工智能需求的勞動(dòng)力更多選擇流向發(fā)達(dá)區(qū)域，從而獲得更多的發(fā)展機(jī)會(huì)與經(jīng)濟(jì)收益。勞動(dòng)力在空間上的雙向流動(dòng)，會(huì)降低不發(fā)達(dá)區(qū)域勞動(dòng)力技能的整體水平與工資水平，提高發(fā)達(dá)區(qū)域勞動(dòng)者技能的整體水平和工資水平，從而拉大區(qū)域差距。（5）人工智能的使用會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)組織產(chǎn)生影響。使用人工智能的企業(yè)具有更高的生產(chǎn)效率和更低的生產(chǎn)成本，產(chǎn)生更大的競(jìng)爭力，從而更容易在市場(chǎng)競(jìng)爭中勝出。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)和不發(fā)達(dá)區(qū)域使用不同程度的人工智能技術(shù)，這意味著經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域較多的企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭中勝出，而經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)區(qū)域較多的企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭中退出。企業(yè)的進(jìn)入和退出差異會(huì)加劇區(qū)域經(jīng)濟(jì)不平衡。當(dāng)然，人工智能的使用也存在趨同機(jī)制， 趨同的力量主要在于人工智能的使用會(huì)加快知識(shí)的擴(kuò)散。同時(shí)，人工智能技術(shù)也不僅僅是勞動(dòng)力替代技術(shù)，也存在勞動(dòng)力互補(bǔ)技術(shù)。但是趨同的力量相比于以上五個(gè)分化的力量要小得多，人工智能的使用會(huì)加大虹吸效應(yīng)，促進(jìn)空間極化。 從經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)看，中國的人工智能企業(yè)和人工智能應(yīng)用企業(yè)表現(xiàn)為較高程度的空間極化。從中國人工智能企業(yè)的分布看，2019年科技部公布的15家中國最強(qiáng)人工智能企業(yè)只分布于北京、上海、深圳、合肥和杭州等5個(gè)城市。從2019年人工智能初創(chuàng)企業(yè)100強(qiáng)的分布看，東部地區(qū)占據(jù)99家，西部只有1家。從人工智能的應(yīng)用企業(yè)看，中國企業(yè)500強(qiáng)是人工智能使用的主要示范企業(yè)，位于京津冀城市群、長三角城市群和粵港澳大灣區(qū)的2019中國500強(qiáng)企業(yè)分別有125家、130家和68家，占到全國的64.6%。 人工智能的發(fā)展需要科技力量、集群網(wǎng)絡(luò)、基礎(chǔ)設(shè)施、知識(shí)交流等的支撐，這是人工智能企業(yè)出現(xiàn)虹吸效應(yīng)和空間極化的基本邏輯。近年來，中國的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)。人工智能帶來的空間極化效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步拉大中國的區(qū)域差距，這不利于推動(dòng)形成國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局，從而反過來限制人工智能的發(fā)展?jié)摿εc廣泛應(yīng)用。考慮到中國國土空間很大，為實(shí)現(xiàn)區(qū)域公平發(fā)展，并推動(dòng)形成雙循環(huán)發(fā)展格局，需要在空間上形成以都市圈為核心的多極空間結(jié)構(gòu)，宜選擇長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)、京津冀城市群、長江中游城市群、成渝城市群、山東半島城市群、關(guān)中城市群等作為中國人工智能發(fā)展的研發(fā)和使用示范區(qū)。以都市圈為核心的多極空間結(jié)構(gòu)，既與國家的資源、環(huán)境和人口的分布特征相吻合，與人工智能產(chǎn)業(yè)聚集發(fā)展的經(jīng)濟(jì)訴求相吻合，與形成國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局相吻合，也與國土空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化與區(qū)域公平發(fā)展的需求相吻合。
作者單位為中國社會(huì)科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所
文章來源：《中國發(fā)展觀察》雜志2020年第17期
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