《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》明確提出:“全面實施‘人工智能+’行動……全方位賦能千行百業。”人工智能發展到今天,融合了數據、算法、算力、應用、平臺等諸多數智要素,是一種極具賦能性的技術,極其廣泛、系統地嵌入經濟、政治、文化、社會、生態各大領域,賦能產業、生產、治理、服務和生活。“人工智能+”,既強調人工智能在全方位賦能中的戰略地位,也隱含了全方位賦能發揮頭雁效應所需疊加的提供支撐的制度。這一部署,將加速推動人工智能深入生活世界,將社會發展帶出“商工技術”的增長極限,發展出數智文明“超越內卷”的“數智生活世界”新樣態。“人工智能+”具有極其重要的現實意義和發展意義,貫徹落實好這一行動部署,需要深刻把握人工智能具有的全方位賦能的技術稟賦與制度依賴。
“人工智能+”的全方位賦能,根源在于這一數智要素融合創新技術具有全方位賦能的技術稟賦。
一是增富稟賦。融合了數據、算法、算力、應用、平臺等諸多要素的人工智能,廣泛嵌入經濟領域各環節,推動數智產業化、產業數智化、生產數智化和生活數智化,人工智能與生產、分配、流通、消費相融合,一方面推動社會財富的增長增值,另一方面有助于豐富社會財富的創新形態——數據、大數據、數據庫、算法、算力、數智應用、平臺甚至數智網絡等。構成國民財富的數智化必需品、數智化便利品在國民財富中的占比日漸提高,江小涓研究員認為,2025年,我國數字經濟的比重將超過50%。
二是賦權稟賦。依托大數據、數智算法、數智應用,人工智能廣泛嵌入經濟管理、政府治理、文化治理、社會治理、生態治理等領域,推進治理空間、治理結構、治理過程、治理流程智能化,有助于提升治理的科學性和效能性。人工智能賦權治理、優化治理,實現數智治理、智慧治理。各大城市推進的“城市大腦”“智慧城市”,其實質是以人工智能技術為核心支撐,將人工智能廣泛、深度嵌入城市治理,賦權城市治理。
三是生智稟賦。人工智能有助于提升決策數智化和知識生產數智化。人工智能通過深度學習、自主學習,實現數智化搜索信息、收集信息、加工信息、分類信息、處理信息、輸出信息等活動,具有遠超人腦信息處理決策和知識生產的能力。在當前知識經濟和注意力經濟時代,人工智能已經具有了高度、高效參與決策生產、知識生產的技術稟賦,如生物計算技術領域,通過人工智能的嵌入賦能,快速預測蛋白質結構、加速分子篩選、設計候選藥物分子,顯著縮短研發周期。
四是智服稟賦。人工智能不僅可以嵌入市場服務,也能嵌入社會服務、政府服務。通過賦能式嵌入服務領域,有助于提升服務領域智能化、效能化。尤其在數智服務需求大,基礎設施比較薄弱、脆弱的領域(基礎教育、社會保障、醫療、交通、文旅等)和地區(農村、山區),有助于提升現代國家公共服務,消除長期以來城鄉之間存在的“服務鴻溝”,實現基本公共服務數智化可及和均等化。
總之,作為一種融合諸多數智要素的創新技術,“人工智能+”既具有賦能要素的豐富性,也具有賦能領域的廣延性,還具有賦能形態的多元性。可以說,當代人工智能已具有一種全方位賦能中國式現代化建設的技術稟賦。不過,高質量實現“人工智能+”全方位賦能,除技術外,還需要政策和制度等的支撐。“+”所包含的條件和制度,是一個存在制度依賴的復雜過程。
首先,當代人工智能以各種形態全方位賦能千行百業,必然帶來諸多社會變革和調整,其對原有社會秩序、社會關系和社會結構帶來諸多影響和沖擊,引發社會科學、自然科學諸多跨學科的關注和多學科的理論討論,集中體現為有關人工智能技術發展和技術賦能的合法性思考,其中最根本的是人工智能技術倫理和賦能倫理。這方面的討論,目前仍在多學科、跨學科展開。“人工智能+”的全方位賦能離不開明確的、可實踐的倫理原則。未來,當堅持審慎原則,從公眾實際的社會需求出發,通過平衡的、循序漸進的立法、政策或制度等方式確立人工智能技術賦能的倫理原則。其次,人工智能作為一項賦能型的創新技術,其實際發展與技術的命運主要取決于其賦能效應。而技術的賦能效應,主要與人工智能嵌入邊界有關,具體而言,一是經濟、社會領域的邊界,主要通過嵌入領域利益關聯者通過協商、合作、博弈等方式確定,起決定性的是平等賦能、公平賦能等市場原則和社會原則。二是涉及公共領域的賦能邊界,公共領域相關公共利益關聯者缺位時,需要通過法律劃定賦能邊界,防范發生“公地悲劇”。這兩種邊界,是法律與政策建構機制和社會與文化形塑機制共同作用的產物。最后,人工智能除賦能外,也裹挾著復雜風險,目前已納入自然科學、技術哲學、倫理學、社會學、法學、公共管理學等多學科觀察和討論,如“AI數據隱私與安全”“AI算法黑箱”“AI算法歧視”“AI算法濫用”“AI信息繭房”“AI替代風險”“AI弱價值風險”“AI武器化風險”等。人工智能風險的防治,需要法律和政策提供具體的防控規則和治理制度。人工智能風險的法治化防控,既是“人工智能+”全方位賦能的基礎,也是推進和實現全方位賦能的制度保障。
作者系浙江省社會科學院研究員、浙江大學“浙江數字化發展與治理研究中心”特聘研究員


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