据新华社,国务院总理李强7月31日主持召开国务院常务会议,会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。会议指出 ,当前人工智能技术加速迭代演进,要深入实施“人工智能+”行动,大力推进人工智能规模化商业化应用 ,充分发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势,推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及 、深度融合,形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环。政府部门和国有企业要强化示范引领 ,通过开放场景等支持技术落地 。要着力优化人工智能创新生态,强化算力、算法和数据供给,加大政策支持力度 ,加强人才队伍建设,构建开源开放生态体系,为产业发展壮大提供有力支撑。要提升安全能力水平 ,加快形成动态敏捷 、多元协同的人工智能治理格局。
如何理解“人工智能+ ”行动?北京师范大学京师特聘教授、数字经济与管理系主任焦豪对澎湃新闻记者表示,“人工智能+”行动代表了一种新的科技创新范式,通过将人工智能技术与制造、医疗 、教育、交通、农业等经济社会领域的专业知识深度融合,实现跨领域的技术创新与产业边界重构 。
焦豪强调 ,“人工智能+”行动通过智能管理与跨界协同,不仅促进传统产业的转型升级,还能够加速培育具有高技术附加值的未来产业 ,构建多层次 、立体化的现代产业体系。“该行动的实施不仅是推动经济高质量发展的核心驱动力,更是在全球科技竞争格局中确立战略优势的关键路径。 ”
中国信通院政策与经济研究所副所长孙克在接受澎湃新闻记者采访时表示,“人工智能+”作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性引擎 ,已深度融入国家现代化发展全局,对加速形成新质生产力、重塑国际竞争新优势具有核心支撑作用 。
2024年,政府工作报告首次提出开展“人工智能+”行动。今年政府工作报告提出 ,持续推进“人工智能+ ”行动,将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来,支持大模型广泛应用 ,大力发展智能网联新能源汽车 、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。
孙克强调,我国实施“人工智能+”行动,旨在通过技术双向赋能全产业链条,驱动经济体系质量变革、效率变革与动力变革 ,加速人工智能技术向现实生产力转化:既显著提升传统产业能级,又培育壮大智能经济新业态,同时破解社会发展关键瓶颈 ,促进公共服务优质均衡 。
当前,我国在“人工智能+”领域的优势有哪些?孙克认为,我国具备三大核心优势:技术层面实现科技创新与效能突破 ,应用层面形成多领域深度协同的融合生态,政策层面依托新型基础设施建设和制度创新筑牢发展底座。
“中国在‘人工智能+’领域已形成独特的竞争优势。 ”焦豪说,从市场体量来看 ,中国庞大的消费市场以及完整的产业体系提供了丰富的数字化应用场景和数据资源,为人工智能技术创新提供可持续发展动力;从政策支撑来看,2024年政府工作报告强调“人工智能+”行动被视为推动中国从“互联网时代”迭代升级为“人工智能时代 ”的关键政策设计 ,同时我国通过“东数西算”等国家工程优化算力基础设施布局,加速人工智能应用落地,形成“硬基建+软环境”并行的协同发展模式 。
此次国常会强调,大力推进人工智能规模化商业化应用 ,焦豪认为,其核心要义在于要充分释放人工智能技术的社会和经济价值,加快人工智能从技术突破向经济社会场景应用落地的战略跃迁。从规模化应用角度来讲 ,要利用人工智能技术助力智慧城市、数字乡村建设,推动技术的普惠化应用,提升公共服务效能与民生生活福祉;从商业化应用角度来讲 ,加快人工智能技术研发到市场创新的转化应用,基于市场需求与应用场景的独特性培育具有国际竞争力的人工智能产业集群,并由此探索和创造新的就业模式与岗位 ,推动“技术创新-产业升级-就业优化”良性循环,实现从场景优势到全面竞争优势的无缝衔接。
孙克认为,强调推进人工智能规模化商业化应用 ,表明我国人工智能技术产业发展进入“实效落地关键期 ”:以规模化应用锻造新质生产力核心引擎,通过市场机制激活企业创新主体地位,构建“数据驱动-需求牵引-商业闭环-技术迭代”的正向循环,破解创新成果转化瓶颈。
针对会议提出的“要提升安全能力水平 ,加快形成动态敏捷 、多元协同的人工智能治理格局”,焦豪认为,人工智能的决策规则极为复杂 ,这种内在的不透明性加剧了人工智能技术应用过程中的不可控风险 。因此,在实施“人工智能+ ”行动的过程中,需要关注“加速”与“减速”之间的动态平衡 ,实现技术应用与治理的协同演进。一方面,人工智能的自主学习具有知识迁移性强、错误传播速度快的特点,因此在提升生产效率的同时会带来风险扩散问题。需要持续构建基于实时监测、多层级风险预警等动态敏捷的治理格局 ,不断完善突发事件应急处理机制;另一方面,人工智能技术的跨界融合特性加剧传统静态 、事后为主的监管模式的缺点,需要由政府主导建立完善的动态监管框架 ,由企业落实主体责任,由社会公众通过参与式监督促进治理透明度,构建动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局,实现从被动应对向主动治理的监管逻辑转变 。
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