蔣余浩：AI都在替人打仗了，為什么仍未能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)大發(fā)展？

IPP評(píng)論是國家高端智庫華南理工大學(xué)公共政策研究院（IPP）官方微信平臺(tái)。

編者按：據(jù)等多家外媒披露，美國中央司令部在對(duì)伊朗的空襲行動(dòng)中，調(diào)用了Anthropic公司的Claude AI執(zhí)行情報(bào)評(píng)估、目標(biāo)識(shí)別與戰(zhàn)場(chǎng)模擬任務(wù)。一時(shí)間，輿論場(chǎng)上圍繞“AI接管戰(zhàn)爭(zhēng)”的討論升溫。

在社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，AI的技術(shù)迭代同樣在持續(xù)推進(jìn)，今年以來，一系列AI智能體、人形機(jī)器人等產(chǎn)品相繼發(fā)布，使“自動(dòng)化”的前景在不同行業(yè)看起來愈發(fā)接近。然而，從企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的調(diào)整，到具體應(yīng)用場(chǎng)景的塑造，再到勞動(dòng)者角色的定位，技術(shù)產(chǎn)生的效益和造成的摩擦，卻似乎并不如AI敘事所描繪的那般樂觀。

本文從重構(gòu)人工智能產(chǎn)業(yè)供給與需求關(guān)系入手，探討如何以應(yīng)用場(chǎng)景為牽引，使企業(yè)、勞動(dòng)者等需求側(cè)主體更深度參與人工智能工具的設(shè)計(jì)與制度安排，在“人機(jī)協(xié)同”而非單向自動(dòng)化的路徑上，推動(dòng)人工智能真正嵌入經(jīng)濟(jì)社會(huì)中。

本文作者

蔣余浩教授

華南理工大學(xué)公共政策研究院（IPP）研究員、教授，廣東新質(zhì)生產(chǎn)力政策研究中心主任

“衛(wèi)報(bào)”近期一篇文章揭示：“據(jù)報(bào)道，Anthropic的人工智能模型Claude被美國軍方用于大規(guī)模打擊行動(dòng)中，該技術(shù)“縮短了殺戮鏈”——即從目標(biāo)識(shí)別到獲得法律批準(zhǔn)再到發(fā)動(dòng)攻擊的整個(gè)過程。”

“此前曾利用人工智能技術(shù)在加沙地區(qū)識(shí)別目標(biāo)的美國和以色列，在僅頭12小時(shí)內(nèi)就對(duì)伊朗目標(biāo)發(fā)動(dòng)了近900次襲擊。在此期間，以色列的導(dǎo)彈擊斃了伊朗最高領(lǐng)袖哈梅內(nèi)伊。研究該領(lǐng)域的學(xué)者表示，人工智能正在縮短復(fù)雜打擊行動(dòng)所需的規(guī)劃時(shí)間——這一現(xiàn)象被稱為‘決策壓縮’。有人擔(dān)心，這可能會(huì)導(dǎo)致人類軍事和法律專家僅僅對(duì)自動(dòng)化的打擊計(jì)劃進(jìn)行蓋章批準(zhǔn)。”

據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道，美國中央司令部在對(duì)伊朗的空襲行動(dòng)中，調(diào)用了Anthropic公司的Claude AI執(zhí)行情報(bào)評(píng)估、目標(biāo)識(shí)別與戰(zhàn)場(chǎng)模擬任務(wù)。圖源：彭博社

“2024年，總部位于舊金山的Anthropic將其模型部署到了美國國防部及其他國家安全機(jī)構(gòu)，以加快戰(zhàn)爭(zhēng)規(guī)劃進(jìn)程。Claude成為了由戰(zhàn)爭(zhēng)技術(shù)公司Palantir與五角大樓合作開發(fā)的一個(gè)系統(tǒng)的一部分，該系統(tǒng)旨在‘顯著改善情報(bào)分析，并使官員們能夠在決策過程中發(fā)揮更大作用’。”

將這個(gè)報(bào)道結(jié)合特朗普近日宣布的“封殺Anthropic”，可以了解到，AI的確日益深度地應(yīng)用于美國軍事領(lǐng)域。但是，AI目前如何起作用，起到怎樣的作用，還將發(fā)展成什么樣？并沒有詳細(xì)信息。

上述看法其實(shí)與我們近年關(guān)于人工智能如何應(yīng)用于具體需求領(lǐng)域的思考相符：在與具體的應(yīng)用需求相結(jié)合，人工智能會(huì)獲得更多樣的創(chuàng)新發(fā)展空間。AI軍事化應(yīng)當(dāng)予以抵制——至少如同美國的ChatGPT用戶近日做的那樣。然而，探索人工智能產(chǎn)業(yè)的供給與需求相銜接、在應(yīng)用中推動(dòng)人工智能發(fā)展成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)多個(gè)領(lǐng)域的適宜技術(shù)，卻是值得大力激勵(lì)的努力。

事實(shí)上，美國、中國等的人工智能、人形機(jī)器人等先進(jìn)技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展在近年取得令人矚目的成績(jī)，但產(chǎn)業(yè)供給側(cè)的急速擴(kuò)張，尚未能引發(fā)需求側(cè)的相應(yīng)發(fā)展。如何聯(lián)動(dòng)供給與需求兩側(cè)，是當(dāng)前提振經(jīng)濟(jì)景氣、實(shí)現(xiàn)內(nèi)需拉動(dòng)戰(zhàn)略的關(guān)鍵。

中國共產(chǎn)黨的二十屆四中全會(huì)提出“注重在發(fā)展中保障和改善民生，在滿足民生需求中拓展發(fā)展空間”，為圍繞經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的多樣化需求而發(fā)展先進(jìn)技術(shù)制定了基本遵循。有研究者解讀中國近年的政策創(chuàng)新，提出超越新自由主義經(jīng)濟(jì)學(xué)與凱恩斯主義的理論認(rèn)識(shí)：“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”和“構(gòu)建完整的內(nèi)需體系”不是相互對(duì)立的，而是需要用不斷的制度創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新來突破供給約束和需求約束（崔之元，2022）。

本文沿著這個(gè)思考推進(jìn)，從重構(gòu)人工智能產(chǎn)業(yè)供給與需求的關(guān)系入手，探討需求側(cè)的企業(yè)、勞動(dòng)者等主體參與人工智能工具設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展方向選擇，推動(dòng)人工智能賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)多樣發(fā)展的可能性。

人工智能（AI）在近年的突飛猛進(jìn)，一方面產(chǎn)生了先進(jìn)技術(shù)如何改變?nèi)蚧l(fā)展模式、地緣政治格局、新的生產(chǎn)和生活方式等討論，另一方面，也導(dǎo)致普遍的社會(huì)焦慮，如人工智能是否會(huì)造成大規(guī)模失業(yè)、用于軍事目的、操控輿論和民主選舉、嚴(yán)重危害國家安全和個(gè)人隱私、加劇對(duì)少數(shù)群體的歧視等等諸種疑慮，反復(fù)出現(xiàn)在各類媒介中。

值得重視的是，隨著新技術(shù)產(chǎn)品日益廣泛地進(jìn)入日常生活，針對(duì)未來變化的簡(jiǎn)單的情緒化反應(yīng)，逐步被審慎的思考所替代，開始有更多的資料反映先進(jìn)的智能技術(shù)是否改變以及如何影響生產(chǎn)和生活領(lǐng)域的方方面面。

春節(jié)過后，關(guān)于中國人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的熱烈討論，體現(xiàn)了這種審慎思考正在日益增強(qiáng)的趨勢(shì)。“經(jīng)濟(jì)學(xué)人”雜志2月中旬的一篇文章，指出了“中國政府需求”目前作為最大的市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力，激發(fā)了產(chǎn)業(yè)供給側(cè)的急速擴(kuò)張，但“當(dāng)前從‘能后空翻的機(jī)器人’到形成可持續(xù)商業(yè)模式的路徑尚不明晰。目前市面上購買的人形機(jī)器人，多數(shù)如同春晚舞臺(tái)上那些，僅作展示用途，鮮少參與實(shí)際生產(chǎn)工作。”

該文分析，最大的瓶頸在于“機(jī)器人若想突破新奇娛樂工具的局限，就必須常態(tài)化部署于替代人力的作業(yè)場(chǎng)景，以持續(xù)收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)。”同時(shí)也指出“中國政府正積極推動(dòng)場(chǎng)景落地。多地政府已建立機(jī)器人應(yīng)用測(cè)試中心，供企業(yè)投放機(jī)器人執(zhí)行多樣化任務(wù)并收集數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)經(jīng)整合后實(shí)現(xiàn)共享。”

這張圖展示了中國前30大機(jī)器人零部件供應(yīng)商的分布情況，按市場(chǎng)資本化（十億美元）進(jìn)行分類。圖源：經(jīng)濟(jì)學(xué)人

上述文章的審慎態(tài)度可以與“經(jīng)濟(jì)學(xué)人”的另一篇文章相對(duì)照。該文對(duì)正以驚人速度迭代的人工智能先進(jìn)技術(shù)是否助推生產(chǎn)率大幅提升提出質(zhì)疑，認(rèn)為根據(jù)實(shí)證研究，綜合技術(shù)普及廣度、應(yīng)用深度以及具體任務(wù)場(chǎng)景中的產(chǎn)出改善程度三個(gè)方面的表現(xiàn)，人工智能對(duì)生產(chǎn)率并沒有明顯影響：

（1）技術(shù)普及度有所提升，如2025年11月美國職場(chǎng)中使用生成式AI的勞動(dòng)者比例已達(dá)41%，較一年前的31%顯著上升；

圖表展示了截止2026年2月，美國各行業(yè)使用AI公司的百分比，并標(biāo)明了預(yù)計(jì)接下來的六個(gè)月內(nèi)將采用AI的公司比例。圖表中的行業(yè)包括信息、專業(yè)科學(xué)、教育、醫(yī)療等。圖源：經(jīng)濟(jì)學(xué)人

（2）技術(shù)應(yīng)用深度不顯著，如僅有約13%的勞動(dòng)適齡人口每天使用AI。多數(shù)應(yīng)用局限于獨(dú)立任務(wù)而非全流程自動(dòng)化：OpenAI數(shù)據(jù)顯示其模型主要用于職場(chǎng)寫作輔助與信息檢索；Anthropic的Claude則主要協(xié)助編寫代碼。

（3）在某些應(yīng)用場(chǎng)景中有改善工作效率的表現(xiàn)，如使用ChatGPT可使寫作任務(wù)耗時(shí)縮減近40%。

該文由此提出一個(gè)認(rèn)識(shí)：生產(chǎn)率躍升通常不僅源于勞動(dòng)者更頻繁使用新工具，更關(guān)鍵在于企業(yè)圍繞技術(shù)重組生產(chǎn)體系。

以上根據(jù)實(shí)證研究展開的審慎思考，為我們進(jìn)一步探討人工智能先進(jìn)技術(shù)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)實(shí)際發(fā)展需求之間的聯(lián)系奠定了基礎(chǔ)。人工智能是人類知識(shí)積累形成的一種“公共品”，其社會(huì)價(jià)值在于被寄托了實(shí)現(xiàn)多樣經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展價(jià)值的希望。現(xiàn)有的人工智能產(chǎn)品顯然還不能滿足這種價(jià)值期望，那么，是否可能改變這種技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀？從這個(gè)關(guān)切出發(fā)，我們可以把上述“經(jīng)濟(jì)學(xué)人”文章提出的審慎思考持續(xù)推進(jìn)。

人工智能產(chǎn)業(yè)目前的急速擴(kuò)張，更多得益于產(chǎn)業(yè)政策的偏重支持以及全球少數(shù)科技巨頭的大力推動(dòng)。按照哈佛大學(xué)杰森·弗曼（Jason Furman）估算，美國2025年上半年約90%的GDP增長來自數(shù)據(jù)中心及相關(guān)資本投資支出。剔除投資驅(qū)動(dòng)因素的調(diào)整指標(biāo)更清晰地印證了這一點(diǎn)：舊金山聯(lián)儲(chǔ)的研究發(fā)現(xiàn)，排除此類投資影響后，實(shí)際生產(chǎn)率增長幾乎為零。

同時(shí)，根據(jù)Gartner發(fā)布《2025年人工智能技術(shù)成熟度曲線》，全球AI領(lǐng)域融資規(guī)模實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長，融資達(dá)8912.8億元，較2024年全年增長49%；全球AI領(lǐng)域融資的頭部聚集效應(yīng)持續(xù)加劇，十億級(jí)融資事件數(shù)量占比8%，對(duì)應(yīng)的融資金額占比卻高達(dá)82%，單筆融資均值攀升至80.2億元，較2023年53.6億元，2024年75.5億元持續(xù)增長。

2025年人工智能技術(shù)成熟度曲線標(biāo)示了不同AI技術(shù)所經(jīng)歷的階段。其中通用人工智能（AGI）等技術(shù)目前處于期望的高峰階段；而生成式AI已經(jīng)逐步走向成熟并進(jìn)入啟蒙坡道，接近實(shí)際應(yīng)用和生產(chǎn)階段。圖源：Gartner

關(guān)于中國的狀況，北京大學(xué)國家發(fā)展研究院伍曉鷹教授近期提供很有價(jià)值的推算：2001年加入WTO后的7年時(shí)間里，我國經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率年均增速高達(dá)2.1%，2008年全球金融危機(jī)之后，中國經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率增速轉(zhuǎn)為負(fù)值，但I(xiàn)CT制造部門的全要素生產(chǎn)率增長率仍在提升；2018至2023年，ICT生產(chǎn)部門對(duì)全要素生產(chǎn)率的年均貢獻(xiàn)為0.4個(gè)百分點(diǎn)，其中ICT密集使用的制造業(yè)組更高，達(dá)到了0.9個(gè)百分點(diǎn)；一些服務(wù)業(yè)、非市場(chǎng)化服務(wù)部門和密集使用ICT行業(yè)中的服務(wù)業(yè)組，對(duì)整體經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率增長造成顯著的拖累，分別為-0.4、-0.7、-0.5個(gè)百分點(diǎn)。

這幾組數(shù)據(jù)揭示了我國當(dāng)前存在的“生產(chǎn)率悖論”問題（Productivity Paradox）：在產(chǎn)業(yè)政策偏重支持ICT行業(yè)的條件下，ICT產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了一定的擴(kuò)張，但是并沒有帶動(dòng)其他諸多生產(chǎn)部門效率的改進(jìn)。換言之，目前的人工智能產(chǎn)業(yè)供給還未能滿足多數(shù)行業(yè)的發(fā)展需求。

AI“生產(chǎn)率悖論”問題的產(chǎn)生在于尚未有意識(shí)反思兩個(gè)關(guān)鍵性難題：（1）供給與需求的關(guān)系；（2）人工智能技術(shù)發(fā)展的方向。

先看第二點(diǎn)。阿西莫格魯（Daron Acemoglu）在近年發(fā)起“重新設(shè)計(jì)人工智能”大討論，所針對(duì)的正是人工智能越來越偏向自動(dòng)化與監(jiān)控，這種創(chuàng)新方向?qū)υ鰪?qiáng)勞動(dòng)者話語和自由產(chǎn)生不了幫助。阿西莫格魯強(qiáng)調(diào)了對(duì)于技術(shù)發(fā)展方向進(jìn)行重新“選擇”的必要性：

“社會(huì)向無工作和監(jiān)控行進(jìn)，并非不可避免。人工智能的未來依然是開放的，可以帶我們走向很多不同的方向。如果我們最終擁有了強(qiáng)大的監(jiān)控工具和無所不在的自動(dòng)化（即沒有足夠多的工作留給人去做），那只是因?yàn)槲覀?b>選擇了這條路徑。”

圖片來源于阿西莫格魯與帕斯卡爾·雷斯特雷珀(Pascual Restrepo)于2018年發(fā)表的論文。圖表顯示，在1980年擁有更多“新興崗位”的職業(yè)類別，在1980—2015年經(jīng)歷更快的就業(yè)增長。換句話說，新技術(shù)（信息技術(shù)）剛剛興起時(shí)就出現(xiàn)的職業(yè)，在此后的幾十年里成為了就業(yè)增長的主力。

由此，是否可能以及如何對(duì)人工智能這樣復(fù)雜的先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展方向進(jìn)行“選擇”？這涉及到重新審視供給與需求的關(guān)系的問題。應(yīng)對(duì)AI“生產(chǎn)率悖論”問題，在于使先進(jìn)技術(shù)真正融入生產(chǎn)和生活的具體應(yīng)用場(chǎng)景。

但是，這里涉及的不僅是“企業(yè)如何應(yīng)用人工智能”“如何擁抱人工智能時(shí)代”這類僅站在產(chǎn)業(yè)供給側(cè)立場(chǎng)上提出的問題，更需要回答“目前的人工智能是否對(duì)企業(yè)有用”“如何使人工智能真正賦能千行百業(yè)”等需求側(cè)的疑問。

一篇同樣討論中國人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的博文，把這個(gè)視角轉(zhuǎn)化的意義講得很清楚：“當(dāng)前產(chǎn)業(yè)中存在一種‘供給創(chuàng)造需求’的幻想，即認(rèn)為只要?jiǎng)?chuàng)造出令人驚艷的產(chǎn)品，需求自然會(huì)出現(xiàn)。這種幻想被iPhone的成功放大——蘋果似乎證明了，消費(fèi)者并不知道自己想要什么，直到你展示給他們看。

然而，這一邏輯的適用性是有限的。iPhone創(chuàng)造的是消費(fèi)端的全新需求，其價(jià)值可以直接被消費(fèi)者感知和體驗(yàn)；而機(jī)器人首先是生產(chǎn)力工具，它的價(jià)值必須通過替代或輔助人類勞動(dòng)、并顯著降低成本來證明。工業(yè)企業(yè)購買機(jī)器人，不是因?yàn)樗犰牛且驗(yàn)樗芩愕眠^賬——投資回報(bào)率是多少？回收周期多長？可靠性如何？”

西方政黨政治長期的左右輪換，其政策形式大體表現(xiàn)為在供給學(xué)派（“供給自動(dòng)創(chuàng)造其需求”）與凱恩斯主義（“有效需求理論”）之間的搖擺。這種左右搖擺的狀況成為常態(tài)，很大程度上限制了人們超越左右立場(chǎng)去思考供給與需求的關(guān)系問題。在中國，如清華大學(xué)崔之元教授的分析，進(jìn)入新時(shí)代以來，中央逐步形成系統(tǒng)的綜合把握“供給側(cè)改革”與“有效需求管理”的政策認(rèn)識(shí)，蘊(yùn)含著超越供給學(xué)派與凱恩斯主義的理論創(chuàng)新。

《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十五個(gè)五年規(guī)劃的建議》系統(tǒng)地表述了這個(gè)政策認(rèn)識(shí)：“堅(jiān)持?jǐn)U大內(nèi)需這個(gè)戰(zhàn)略基點(diǎn)，堅(jiān)持惠民生和促消費(fèi)、投資于物和投資于人緊密結(jié)合，以新需求引領(lǐng)新供給，以新供給創(chuàng)造新需求，促進(jìn)消費(fèi)和投資、供給和需求良性互動(dòng)，增強(qiáng)國內(nèi)大循環(huán)內(nèi)生動(dòng)力和可靠性。”這是進(jìn)一步建設(shè)高質(zhì)量的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的指導(dǎo)，國家發(fā)改委解讀“中國人工智能+”政策時(shí)，則將推動(dòng)人工智能供需銜接作為一個(gè)重要工作加以強(qiáng)調(diào)。

中國政策對(duì)此已有較為系統(tǒng)的部署。

國務(wù)院早在2017年7月印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中，就提出“根據(jù)基礎(chǔ)研究、技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和行業(yè)應(yīng)用的不同特點(diǎn)，制定有針對(duì)性的系統(tǒng)發(fā)展策略”等基本原則。

《國務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》提出“健全人工智能應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)指引、開放度評(píng)價(jià)與激勵(lì)政策，完善應(yīng)用試錯(cuò)容錯(cuò)管理制度。”

2025年11月出臺(tái)的《國務(wù)院辦公廳關(guān)于加快場(chǎng)景培育和開放推動(dòng)新場(chǎng)景大規(guī)模應(yīng)用的實(shí)施意見》制定關(guān)于場(chǎng)景應(yīng)用的系統(tǒng)政策：“場(chǎng)景是用于系統(tǒng)性驗(yàn)證新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用以及配套基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)模式、制度政策的具體情境，是連接技術(shù)和產(chǎn)業(yè)、打通研發(fā)和市場(chǎng)的橋梁，是推動(dòng)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新融合發(fā)展的重要載體，對(duì)促進(jìn)新技術(shù)新產(chǎn)品規(guī)模化商業(yè)化應(yīng)用具有重要牽引作用。”相應(yīng)形成了“技術(shù)突破—場(chǎng)景驗(yàn)證—產(chǎn)業(yè)應(yīng)用—體系升級(jí)”的全鏈條路徑及一系列有關(guān)資源配置和要素改革的配套保障。

“應(yīng)用場(chǎng)景引領(lǐng)”政策以促進(jìn)供給與需求、研發(fā)與應(yīng)用、試驗(yàn)與推廣之間反復(fù)互動(dòng)為特征，因地制宜發(fā)展人工智能等新質(zhì)生產(chǎn)力技術(shù)工具，為應(yīng)用端提供了參與新技術(shù)創(chuàng)造和改進(jìn)過程的機(jī)遇。

但是，踐行應(yīng)用場(chǎng)景引領(lǐng)、從需求出發(fā)選擇技術(shù)發(fā)展方向，還需要考慮“需求側(cè)是否有創(chuàng)新資源解決實(shí)踐問題”這樣的現(xiàn)實(shí)難題。

實(shí)際上，作為長期處于趕超戰(zhàn)略下的發(fā)展中國家，中國的科技與產(chǎn)業(yè)政策受“線性分工”思維的影響比較大，中國工程院李國杰院士在最近的文章中描述了這個(gè)現(xiàn)象：“新中國成立的時(shí)候，幾乎沒有能從事應(yīng)用研究和技術(shù)開發(fā)的企業(yè)，本應(yīng)由企業(yè)完成的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新就都交給了大學(xué)和科研單位。因此，在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)之外形成了一個(gè)獨(dú)立的科技系統(tǒng)，體制內(nèi)的事業(yè)單位幾乎成為科研的唯一載體。由于企業(yè)技術(shù)開發(fā)能力薄弱，我國在‘科研線性模型’的末端又加了一個(gè)‘成果轉(zhuǎn)化’階段，形成‘基礎(chǔ)研究—應(yīng)用基礎(chǔ)研究—技術(shù)開發(fā)—成果轉(zhuǎn)化’的中國科研模式，這種模式一直持續(xù)到現(xiàn)在，這就是人們常說的‘科技與經(jīng)濟(jì)兩張皮’。”[10]

在“線性分工”的思維下，第一，“創(chuàng)新”被狹隘地理解為先進(jìn)科技的輸入，研發(fā)與生產(chǎn)構(gòu)成相互隔離的兩套系統(tǒng)，包括制造業(yè)在內(nèi)的生產(chǎn)體系的內(nèi)生創(chuàng)新需求和實(shí)踐被排除在所謂創(chuàng)新系統(tǒng)之外，在政策上得不到支持；

第二，科學(xué)優(yōu)于技術(shù)、科研優(yōu)于生產(chǎn)的觀念具有壓倒性影響力，“創(chuàng)新能力”在指標(biāo)體系中被等同于“發(fā)明專利”。全球許多城市為模仿硅谷模式而投入巨資，但所謂“創(chuàng)新高地”長期只屬于少數(shù)幾個(gè)地區(qū)。創(chuàng)新系統(tǒng)相對(duì)于生產(chǎn)系統(tǒng)的封閉性，使科研機(jī)構(gòu)往往脫離產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)踐，不能從企業(yè)實(shí)際的創(chuàng)新需求中提煉科研問題，造成許多新興科技產(chǎn)品無法深度融入生產(chǎn)過程，而相當(dāng)多企業(yè)找不到適宜的科研資源來輔助其解決轉(zhuǎn)型升級(jí)問題。由此，無論在科研上還是在產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑上，都經(jīng)常難以擺脫被鎖定在發(fā)達(dá)國家的既定技術(shù)路線內(nèi)的命運(yùn)。我國很多重要行業(yè)中出現(xiàn)“引進(jìn)-落后-再引進(jìn)”的“追趕者陷阱”，正是這個(gè)政策思維導(dǎo)致的企業(yè)獲取科技創(chuàng)新資源嚴(yán)重不足的后果。

在當(dāng)前的人工智能前沿發(fā)展中，少數(shù)科技巨頭所起到的作用已經(jīng)無以復(fù)加，這形成了從需求側(cè)出發(fā)來選擇人工智能發(fā)展方向的重大阻礙。這個(gè)狀況是人工智能的創(chuàng)新特性所決定的。實(shí)際上，自從辛頓（Geoffrey Hinton）探索出“反向傳播”的算法給予了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種“自我糾正”的機(jī)制，即能夠?qū)⑺袛酁殄e(cuò)誤的信號(hào)一層一層的傳導(dǎo)回去，自動(dòng)調(diào)整內(nèi)部參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器的自我學(xué)習(xí)，人工智能就具備了打破規(guī)則主義所遵循的“向后看”的線性時(shí)間路徑。

隨著“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)的進(jìn)一步突破，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出更加不可限量的從海量數(shù)據(jù)中提取特征（“向后看”）、最終識(shí)別出復(fù)雜對(duì)象的思考深度（“有限的向前看”）。這種突破人工智能“線性時(shí)間”科研路徑的方法，在Transformer構(gòu)架的發(fā)明中得到充分體現(xiàn)。因此，在發(fā)表于2023年3月《科學(xué)》（Science）雜志上的研究中，麻省理工學(xué)院三位專家指出：在人工智能研發(fā)中，所謂基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究之間的界限非常模糊，比如谷歌大腦研究團(tuán)隊(duì)（Google Brain）在2017年推出的主要用于自然語言處理（NLP）和計(jì)算機(jī)視角（CV）領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型Transformer架構(gòu)，既是技術(shù)發(fā)明上的創(chuàng)新，又是原理發(fā)現(xiàn)上的突破。

人工智能的這種創(chuàng)新特性決定了，少數(shù)科技巨頭有可能依靠其擁有的龐大算力、超大規(guī)模數(shù)據(jù)集和更多的技術(shù)專家來完成通用性強(qiáng)、與一般性實(shí)踐問題結(jié)合更緊密、跨越多個(gè)學(xué)科的前沿探索，由此產(chǎn)生“產(chǎn)業(yè)界對(duì)應(yīng)用端的主導(dǎo)也給予了它塑造基礎(chǔ)研究方向的權(quán)力”的支配性效果。

少數(shù)科技巨頭以其龐大的資源聚集能力而形成的對(duì)于人工智能發(fā)展方向的主導(dǎo)，的確不易被打破。但是，如李飛飛提出不同于大語言模型的“大世界模型”（LWM），理查·薩頓（Richard S. Sutton）等提出“基于經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)模式”，麻省理工學(xué)院初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)推出挑戰(zhàn)Transformer的LFM（Liquid Foundation Model）新架構(gòu)模型，等等，這些新的人工智能技術(shù)路線探索，都在尋找更直接從物理世界和人類經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)、從而形成“智能”的可能性，更徹底地突破線性時(shí)間對(duì)于人工智能先進(jìn)技術(shù)發(fā)展路徑的桎梏。可以將需求側(cè)的多樣要求融入這些豐富的探索中，使得更多的技術(shù)創(chuàng)新能夠更緊密地從需求側(cè)的多樣要求中產(chǎn)生。

因此，需要以極大的精力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)政策和創(chuàng)新系統(tǒng)的變革，給予在需求側(cè)的廣大非ICT或AI行業(yè)和企業(yè)以政策支持，同時(shí)突破長期“線性分工”思維形成的科研與生產(chǎn)、高校與產(chǎn)業(yè)相分割的障礙，使各行各業(yè)有可能基于自身發(fā)展需求來動(dòng)員各類創(chuàng)新資源，共同進(jìn)行改善具體領(lǐng)域生產(chǎn)率的技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)造。

在近期有幾份研究報(bào)告提出了頗具啟發(fā)性的探討，值得在此處加以介紹。值得引起重視的是，較之前述“經(jīng)濟(jì)學(xué)人”那篇文章提出需要將機(jī)器人“常態(tài)化部署于替代人力的作業(yè)場(chǎng)景”的見解，以下的這三份研究報(bào)告更側(cè)重于對(duì)于勞動(dòng)者發(fā)展能力的保護(hù)和提升，因此不僅關(guān)注在先進(jìn)技術(shù)加速時(shí)期企業(yè)的發(fā)展，同時(shí)還注重普通勞動(dòng)者的成長空間。

2025年4月聯(lián)合國貿(mào)易與發(fā)展委員會(huì)（UNCTAD）公布報(bào)告，倡議“包容性人工智能”（Inclusive Artificial Intelligence）的政策方案，提出“以工人為本位的AI發(fā)展路徑”：要實(shí)現(xiàn)更具包容性和公平性的技術(shù)發(fā)展，就需要更加重視勞動(dòng)者及其職業(yè)成長。這包括將傳統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)最高生產(chǎn)率和效率的目標(biāo)的范圍擴(kuò)大，以促進(jìn)技能發(fā)展，并使勞動(dòng)者能夠適應(yīng)并在不斷變化的技術(shù)環(huán)境中蓬勃發(fā)展。

UNCTAD發(fā)布的報(bào)告指出，從開發(fā)、生產(chǎn)到維護(hù)，人工智能產(chǎn)品的每一個(gè)生命周期階段都依賴于人類勞動(dòng)。圖源：UNCTAD

為了建立信任和認(rèn)可，工人應(yīng)當(dāng)有機(jī)會(huì)積極參與人工智能工具的設(shè)計(jì)和實(shí)施過程。工作流程和任務(wù)應(yīng)當(dāng)進(jìn)行重新安排，以有效整合人工智能技術(shù)，同時(shí)滿足工人的需求并保持有意義的人類角色。這種“協(xié)作型人工智能系統(tǒng)”應(yīng)當(dāng)增強(qiáng)而非取代工人，促進(jìn)工作滿意度，并為個(gè)人和職業(yè)發(fā)展創(chuàng)造機(jī)會(huì)。報(bào)告用更多的篇幅指出，在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)和技能上如何進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，使工人參與設(shè)計(jì)的人工智能工具有可能得到研發(fā)和應(yīng)用測(cè)試。

伯克萊加州大學(xué)勞動(dòng)研究中心2025年連續(xù)發(fā)布兩份研究報(bào)告，提出實(shí)際應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)的勞動(dòng)者參與技術(shù)設(shè)計(jì)的思路，如通過以“工人為中心”的治理、加強(qiáng)企業(yè)責(zé)任、提升透明度以及強(qiáng)化勞動(dòng)力保護(hù)等手段，構(gòu)建安全、公平的未來工作形態(tài)。報(bào)告指出，應(yīng)引入一線工人的聲音來防止工作崗位被過激策略所取代，并通過“人機(jī)協(xié)作模式”確保技術(shù)創(chuàng)新惠及所有勞動(dòng)者，而不僅僅依賴技能培訓(xùn)來提高工人輔助先進(jìn)機(jī)器運(yùn)作的能力。

有意思的是，這三份報(bào)告都提到了人與機(jī)器協(xié)作系統(tǒng)的重要性。在參加阿西莫格魯發(fā)起的大討論時(shí)，一位技術(shù)專家指出了以“人機(jī)協(xié)同”（Human-AI Interaction，HAII）替代自動(dòng)化取向的人工智能技術(shù)路線的可能性：

“人工智能系統(tǒng)，反過來，可以在用戶的幫助下與時(shí)俱進(jìn)。當(dāng)任務(wù)變更或流程調(diào)整時(shí)，系統(tǒng)可依托用戶輸入來修正認(rèn)知、捕捉相關(guān)案例、并通過自我訓(xùn)練適應(yīng)新場(chǎng)景。要實(shí)現(xiàn)這種運(yùn)作，系統(tǒng)需要特定的能力：首先，能夠觀察用戶，穩(wěn)健地推斷其狀態(tài)、預(yù)測(cè)其意圖和行動(dòng)——甚至他們的參與程度和情緒狀況；其次，基于對(duì)物理世界的常識(shí)，與用戶進(jìn)行有效溝通。這類似于人類的互動(dòng)：通過借助物體、手勢(shì)和指向來消除歧義，預(yù)判后續(xù)行動(dòng)，必要時(shí)主動(dòng)干預(yù)。我們需要突破現(xiàn)有聊天機(jī)器人的局限，打造多模態(tài)、有情境感知力的交互系統(tǒng)；最后，協(xié)同系統(tǒng)需要不斷從用戶那里學(xué)習(xí)，根據(jù)用戶的輸入持續(xù)優(yōu)化感知和決策。它需要對(duì)自身的不確定性有原則性的理解，并尋求更多數(shù)據(jù)來改進(jìn)自身的學(xué)習(xí)并解釋自身的行為。”

實(shí)踐中，“人機(jī)協(xié)同”研究近期取得快速拓展，最新的進(jìn)展是探討如何讓人類深度參與人工智能系統(tǒng)的開發(fā)、運(yùn)營與采用過程，突破“可爭(zhēng)議性”的局限賦予用戶自主權(quán)，使其能夠調(diào)整乃至共同設(shè)計(jì)AI的內(nèi)部機(jī)制。

形成用戶自主調(diào)試人工智能的“人機(jī)協(xié)同”技術(shù)突破，或許能為各行各業(yè)、尤其是從事靈活就業(yè)的群體提供輔助其獨(dú)立處理復(fù)雜信息、獨(dú)立決策的幫助——人工智能成為David Autor所希望的“私人專家”（personal expert）？

無論如何，這些不同于少數(shù)科技巨頭引領(lǐng)的自動(dòng)化和監(jiān)控為主要功能的技術(shù)發(fā)展探索，值得專門予以總結(jié)和推進(jìn)。在政策上夯實(shí)“從需求側(cè)來選擇先進(jìn)技術(shù)發(fā)展方向”的理念，是將“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”和“構(gòu)建完整的內(nèi)需體系”有機(jī)銜接的制度創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新，這樣才能使先進(jìn)科技落地為對(duì)多樣發(fā)展需求有益的技術(shù)進(jìn)步。

蔣余浩

華南理工大學(xué)公共政策研究院研究員、廣東新質(zhì)生產(chǎn)力政策研究中心主任

參考文獻(xiàn)：

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伍曉鷹：“AI：一個(gè)新的‘索洛悖論’？”，https://finance.sina.com.cn/cj/2025-07-24/doc-infhqpau9151563.shtml.

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同上，第24頁。強(qiáng)調(diào)為原文所有。

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崔之元：《新三位一體：供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、雙循環(huán)和共同富裕》，載《清華金融評(píng)論》2022年第3期；《文化縱橫》編輯部對(duì)崔之元教授的訪談：《一個(gè)被誤讀的關(guān)鍵詞：清華教授揭示“內(nèi)卷”的真正代價(jià)與出路》，載《文化縱橫新媒體·政策觀察》2025年第41期總第241期。

“擴(kuò)內(nèi)需有何新舉措？如何實(shí)施好‘人工智能+’行動(dòng)？——國家發(fā)展改革委解讀當(dāng)前經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)”，https://www.gov.cn/zhengce/202508/content_7038283.htm.

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