生成式人工智能ChatGPT的數(shù)字經(jīng)濟風(fēng)險及應(yīng)對路徑

李穎

摘要：ChatGPT作為生成式人工智能的典型應(yīng)用，通過算法實現(xiàn)對人類的創(chuàng)意、咨詢、分析等部分基礎(chǔ)工作進行替代。生成式人工智能在提高生產(chǎn)效率的同時也因為其不透明性、高滲透性和顛覆性特征對經(jīng)濟社會產(chǎn)生三重影響，促進了數(shù)字生成工具的異化和勞動分化，形成了超級產(chǎn)業(yè)組織并推動管理變革，通過生產(chǎn)方式的革新形成了人與人之間新型的數(shù)字化社會關(guān)系。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展面臨技術(shù)勢差擴大、產(chǎn)業(yè)組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型障礙、數(shù)字競爭力分化等問題，就業(yè)與分配、區(qū)域均衡、數(shù)字貿(mào)易、企業(yè)管理等一系列制度安排都面臨重構(gòu)。因此，應(yīng)以“善治”和“善用”為手段，構(gòu)建積極包容的發(fā)展環(huán)境，以制度優(yōu)勢和場景紅利化解風(fēng)險。

關(guān)鍵詞：ChatGPT；生成式人工智能；數(shù)字經(jīng)濟風(fēng)險；應(yīng)對路徑

中圖分類號：Ｆ４９；ＴＰ１８? ? 文獻標(biāo)志碼：A? ? 文章編號：1001-862X（2023）02-00７４-00７

引 言

黨的二十大報告指出，我國發(fā)展進入戰(zhàn)略機遇和風(fēng)險挑戰(zhàn)并存、不確定難預(yù)料因素增多的時期，各種“黑天鵝”、“灰犀?！笔录S時可能發(fā)生。2023年4月28日，中共中央政治局會議指出，要重視通用人工智能發(fā)展，營造創(chuàng)新生態(tài)，重視防范風(fēng)險。

生成式人工智能是基于自然語言技術(shù)用于生成文本、圖片、視頻等內(nèi)容的通用人工智能，代表性產(chǎn)品ChatGPT由美國OpenAI公司開發(fā)，于2022年11月推出，主要提供生成及時對話相應(yīng)的文字服務(wù)，被看作是“行業(yè)下一個巨大的顛覆者”［1］。人工智能將對經(jīng)濟社會產(chǎn)生相當(dāng)大的影響，有助于提升全要素生產(chǎn)率［2］，推動經(jīng)濟增長，有助于增長質(zhì)量的提升［3］。同時，對ChatGPT為代表的生成式人工智能的擔(dān)憂也越來越多，認為可能在公共治理、法律、倫理［4-5］等領(lǐng)域產(chǎn)生一定風(fēng)險，產(chǎn)生對話風(fēng)險、信用風(fēng)險、政治風(fēng)險［6］，在數(shù)據(jù)挖掘、內(nèi)容生成與生成內(nèi)容使用等方面會產(chǎn)生版權(quán)風(fēng)險［7］，甚至?xí)?dǎo)致財富分配結(jié)構(gòu)的惡化、社會供需結(jié)構(gòu)的失衡［8］。

從現(xiàn)有的研究成果來看，學(xué)界對ChatGPT等生成式人工智能的風(fēng)險探討已經(jīng)積累了一些成果，但目前的研究重點關(guān)注其對社會、倫理等方面影響，鮮有從數(shù)字經(jīng)濟角度研究生成式人工智能可能產(chǎn)生的風(fēng)險。生成式人工智能已經(jīng)進入商用，不僅是實驗室里的一種算法或是人類骨骼的外延，而是以數(shù)字產(chǎn)品為勞動對象的人類智力的物化形態(tài)，相比之前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)革命，以泛在的連接性和快速迭代性，通過網(wǎng)絡(luò)深入數(shù)字經(jīng)濟的方方面面，呈現(xiàn)出勞動者的主體性越來越被遮蔽的趨勢，微觀經(jīng)濟主體生產(chǎn)方式的改變必將帶來對勞動、分配、國際分工等全方位的沖擊。正如馬克思所強調(diào)的，“蒸汽、電力和自動紡機甚至是比巴爾貝斯、拉斯拜爾和布朗基諸位公民更危險萬分的革命家”［9］。生成式人工智能與經(jīng)濟的融合越來越深，人工智能奇點日益臨近，將導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、創(chuàng)新、貿(mào)易以及企業(yè)管理等一系列制度安排都面臨重構(gòu)，對人口眾多、區(qū)域發(fā)展不平衡的發(fā)展中國家尤是如此，這就需要從經(jīng)濟視角分析生成式人工智能對數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)生的影響及潛在風(fēng)險，為應(yīng)對風(fēng)險挑戰(zhàn)、贏得主動提供借鑒。

一、生成式人工智能對數(shù)字經(jīng)濟的三重影響

人類在改造客觀世界時具有兩種能力，身體能力和認知能力。［10］上一代人工智能革命主要表現(xiàn)為機器對身體能力的替代，解放了人類的身體、提高了勞動效率，使人類享有了更多的閑暇。生成式人工智能的先進算法、超大量數(shù)據(jù)與高算力在不同領(lǐng)域結(jié)合，提高了認知效率，標(biāo)志著人工智能由外在性的模仿向內(nèi)在性模仿轉(zhuǎn)變，一定程度上實現(xiàn)從對人的體力勞動替代轉(zhuǎn)向?qū)δX力勞動的替代，但是生成式人工智能算法的內(nèi)在特征使得其具有算法不透明性、高滲透性和顛覆性特征，對數(shù)字經(jīng)濟中人與生產(chǎn)工具、人與生產(chǎn)組織、人與人之間社會關(guān)系帶來更為深遠的影響。

（一）數(shù)字生產(chǎn)工具的異化與勞動分化

生成式人工智能是數(shù)字化的生產(chǎn)工具，是通過算法對數(shù)據(jù)加工并生成用于更大規(guī)模數(shù)字經(jīng)濟活動的生產(chǎn)工具，延伸了勞動者的生產(chǎn)空間和時間，改變了傳統(tǒng)的勞動結(jié)構(gòu)，對中等技術(shù)勞動者替代彈性更強，加劇了勞動者的兩極分化。

生成式人工智能是一種特殊的生產(chǎn)工具，一定程度上改變了人與生產(chǎn)工具之間的從屬關(guān)系。這種特殊性體現(xiàn)在其自身的未知性上，生成式人工智能本質(zhì)上是算法、算力與數(shù)據(jù)的結(jié)合體。與傳統(tǒng)的工程思維不同，“算法黑箱”使人對算法的控制力比起對機器的控制力大幅降低，開發(fā)者（人）對生成式人工智能所產(chǎn)出的產(chǎn)品（輸出的結(jié)果）缺乏確定性預(yù)期，對算法如何學(xué)習(xí)的過程缺乏監(jiān)督，人類歷史上第一次在認知能力上受到自己開發(fā)的生產(chǎn)工具的挑戰(zhàn)，模糊了人機界限，對人的本質(zhì)以及人的主體地位形成強烈的沖擊［11］。人機關(guān)系從“人主機輔”歷史性地轉(zhuǎn)向“機主人輔”，技術(shù)異化呈現(xiàn)出更為明顯的表現(xiàn)，算法設(shè)計者的產(chǎn)品（生成式人工智能）異化于設(shè)計者，甚至出現(xiàn)人被生成式人工智能桎梏、限制的情形，“信息繭房”的出現(xiàn)已經(jīng)證明了人正處在被算法控制的發(fā)展初期。一方面，生成式人工智能帶來前所未有的娛樂體驗，可能控制一部分人的情緒、心理，對使用者可能產(chǎn)生“精神成癮”，侵占勞動者大量時間，增加了人的精神消費，但擠壓了人對實物消費的需求；另一方面，人類所獨具的創(chuàng)造、分析、思辨等思維能力被生成式人工智能超強的內(nèi)容生成能力替代，人的思維逐漸被囿于片面的認識和狹窄的空間之中，人對生成式人工智能的依賴度越來越高，人的能力逐漸弱化，人的主體地位可能逐漸邊緣化。

生成式人工智能以高度的連接性改變了傳統(tǒng)的勞動結(jié)構(gòu)，新的工作崗位不斷產(chǎn)生，舊的勞動者不斷被淘汰。生成式人工智能極大地降低了從事智力工作的門檻，大量中等技能和中等收入的工作被替代，例如，與區(qū)塊鏈、元宇宙等數(shù)字手段結(jié)合，依托Midjourney（人工智能生成圖片）、Runway（人工智能生成視頻）等平臺以多種形式參與工作，短期的、不受勞動合同約束的、去中心化的勞動者大量產(chǎn)生。同時，生成式人工智能所依賴的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，使得計算機具備識別和自主分析等功能，高重復(fù)性、低創(chuàng)造性的工作可能被大量替代，短期內(nèi)大批勞動者可能被擠出勞動市場，工作和收入產(chǎn)生了兩極分化，低端工作和高端工作等生成式人工智能無法替代的工作需求大量增加，中等收入階層面臨被分化的窘境。

（二）超級產(chǎn)業(yè)組織與管理變革

數(shù)字經(jīng)濟時代的產(chǎn)業(yè)組織已經(jīng)不再是市場結(jié)構(gòu)，而是通過殺手并購和差別定價行為實施自我優(yōu)待、拒絕交易等行為達到壟斷市場目的的新式產(chǎn)業(yè)組織形態(tài)［12］，在這一過程中，人與產(chǎn)業(yè)組織相互產(chǎn)生作用，推動產(chǎn)業(yè)組織向生成式人工智能為核心的超級產(chǎn)業(yè)組織轉(zhuǎn)變，并推動管理方式轉(zhuǎn)變。

超級產(chǎn)業(yè)組織是跨主體、跨領(lǐng)域、跨產(chǎn)業(yè)、跨國家的超級平臺，以人（開發(fā)者）為中心，以超大規(guī)模資本、復(fù)雜技術(shù)投入為必要條件，非物質(zhì)性形態(tài)和超大規(guī)模使用對象為其特征。生成式人工智能通過向非專業(yè)人士提供專業(yè)化信息，提升了勞動者的工作效率，用戶的使用習(xí)慣、偏好和網(wǎng)絡(luò)上海量的知識、信息等數(shù)據(jù)都被集中在生成式人工智能平臺上，聯(lián)結(jié)億萬個內(nèi)容生產(chǎn)者，形成了超級平臺，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)下生產(chǎn)、分配和消費的鏈狀關(guān)系，被重新組合成以平臺為中心的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。區(qū)別于傳統(tǒng)經(jīng)濟下邊際收益遞減的特性，在算法和算力的作用下，數(shù)據(jù)成為重要的生產(chǎn)資料，隨著數(shù)據(jù)的累積，數(shù)據(jù)要素的邊際收益遞增，生成式人工智能平臺為了追求更高的收益，不斷擴大平臺規(guī)模，平臺已經(jīng)超越了一個單一產(chǎn)業(yè)部門、單一國家或地區(qū)，例如，ChatGPT平臺的注冊用戶在2個月內(nèi)就在全球突破了1億人，證明了平臺的成長速度與廣泛的覆蓋性。平臺通過算法連接著超大規(guī)模的勞動者，原有的基于部門、區(qū)域、人群的垂直化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)特征的產(chǎn)業(yè)組織被打破，正在向超越國家、產(chǎn)業(yè)、領(lǐng)域的橫向經(jīng)濟結(jié)構(gòu)特征的超級產(chǎn)業(yè)組織轉(zhuǎn)變。

產(chǎn)業(yè)組織方式的變革必然推動管理方式變革。產(chǎn)業(yè)組織納入了新的管理對象——生成式人工智能，隨著“人機”關(guān)系的變革，生成式人工智能在生產(chǎn)中的作用越來越重要，無人工廠的出現(xiàn)表明企業(yè)可以實現(xiàn)由數(shù)據(jù)和知識驅(qū)動，生成式人工智能和數(shù)據(jù)將成為產(chǎn)業(yè)組織管理的對象。此外，產(chǎn)業(yè)組織的管理者面對超大規(guī)模的使用者和更加復(fù)雜的管理必須依賴數(shù)字生產(chǎn)工具，一方面，管理者不僅要懂管理也要懂生成式人工智能，要熟練使用提問關(guān)鍵詞與生成式人工智能的互動，提升超級產(chǎn)業(yè)組織的管理效率；另一方面，要求管理者具備對信息真實性的甄別能力，生成式人工智能算法原理特征表明，ChatGPT等生成式人工智能給出的結(jié)論是基于語言的聯(lián)想而生成的，并非是基于事實給出的客觀結(jié)論，生成結(jié)果具有一定的欺騙性，因此，需要管理者有能力做出正確判斷，這對管理者的認知能力提出了更高的要求。

（三）形成數(shù)字化的新型社會關(guān)系

新型的數(shù)字生產(chǎn)力產(chǎn)生新的生產(chǎn)方式。生成式人工智能時代，生產(chǎn)力的內(nèi)涵從物質(zhì)形態(tài)向可用但不可見的虛擬形態(tài)和物質(zhì)形態(tài)的共存轉(zhuǎn)變。勞動對象從過去的礦藏、原材料等自然界可見的形態(tài)向數(shù)據(jù)、算法等數(shù)字形態(tài)演化，通過生成一定的文本、代碼與勞動資料聯(lián)動創(chuàng)造價值；勞動資料從蒸汽機、機床等向計算機、手機等可便攜形式擴充，用戶僅需個人電腦或手機就可以為實體經(jīng)濟的生產(chǎn)、消費提供更高效的決策；勞動者的身體能力要求逐漸被弱化，生成式人工智能僅需提供思想，通過語言即可遠程操作機器，極大地擴大了勞動者范圍。生成式人工智能通過對海量信息的深度學(xué)習(xí)，在人類的引導(dǎo)下，生產(chǎn)出文本、視頻、圖片等形式的內(nèi)容，這些內(nèi)容為短視頻平臺、自媒體、創(chuàng)意企業(yè)、制造企業(yè)等主體提供生產(chǎn)資料，為機器與機器之間的協(xié)作提供了可能，極大地延伸了人類生產(chǎn)的時間和物理空間邊界，生成式人工智能+、+生成式人工智能等新型的數(shù)字化生產(chǎn)方式將廣泛出現(xiàn)。

數(shù)字化生產(chǎn)方式帶來人與人之間的新型社會關(guān)系樣貌。對于個人來說，由于對于生成式人工智能的使用熟練程度不同，熟練工作者具有較低的彈性，數(shù)字經(jīng)濟中的人與人之間的關(guān)系變得更加不平等，熟練工作者會獲得較高的收入溢價。對于社會來說，數(shù)字化生產(chǎn)方式使得數(shù)據(jù)更具歧視性，數(shù)據(jù)一旦與資本、算法結(jié)合起來，就形成了具有巨大權(quán)力的數(shù)據(jù)資本，就如同馬克思說商品拜物教將人變成帽子，今天的數(shù)字拜物教進一步將帽子變成了數(shù)據(jù)［13］，例如在OpenAI、亞馬遜、谷歌等技術(shù)寡頭的算法下，數(shù)據(jù)是最重要的生產(chǎn)要素，同時具備數(shù)據(jù)、算法、算力資源三要素的技術(shù)寡頭，形成了事實上的壟斷，在與資本聯(lián)姻后的價值目標(biāo)導(dǎo)向作用下，通過差別化定價和扼殺式收購等手段，技術(shù)寡頭事實上的數(shù)據(jù)霸權(quán)已經(jīng)成為現(xiàn)實。

新的社會關(guān)系加劇了區(qū)域數(shù)字落差。不同地區(qū)的人力資本稟賦的不同，生產(chǎn)數(shù)字化程度必然不同，導(dǎo)致區(qū)域之間的數(shù)字生產(chǎn)能力和資本積累速度產(chǎn)生差距。發(fā)達地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和場景建設(shè)更加健全，生成式人工智能人才集聚度更高，更容易形成數(shù)字化生產(chǎn)方式優(yōu)勢，而落后地區(qū)只能成為數(shù)字資源套利的犧牲者，形成數(shù)字經(jīng)濟時代新的區(qū)域分工和區(qū)域發(fā)展落差。在生成式人工智能背景下，技術(shù)加速了數(shù)字化生產(chǎn)能力較低的地區(qū)價值向數(shù)字化生產(chǎn)方式滲透率更高地區(qū)的流動，加劇了地區(qū)之間的不平衡。在這種新的生產(chǎn)方式下，生成式人工智能將生產(chǎn)從地理空間拓展到虛擬空間，提升了生產(chǎn)效率，但并沒有減少傳統(tǒng)經(jīng)濟形態(tài)下的不平等的問題，相反，數(shù)據(jù)占有和使用能力的不均衡以及數(shù)字技術(shù)異化為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展帶來了一系列的風(fēng)險。

二、生成式人工智能的數(shù)字經(jīng)濟風(fēng)險

任何技術(shù)都有兩面性。與之前的人工智能浪潮不同，生成式人工智能的技術(shù)原理具有本質(zhì)的區(qū)別，展現(xiàn)出更高的主動創(chuàng)造能力和更高的經(jīng)濟滲透率，很大程度上改變了生產(chǎn)方式和人機關(guān)系。復(fù)雜技術(shù)的涌現(xiàn)將推動經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不斷變化，加大了經(jīng)濟的不確定性［14］，生成式人工智能將給我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來風(fēng)險。

（一）與發(fā)達國家數(shù)字技術(shù)勢差擴大

數(shù)字關(guān)鍵技術(shù)是勢差形成的關(guān)鍵，是數(shù)字經(jīng)濟的競爭核心。算法、算力等關(guān)鍵技術(shù)是生成式人工智能競爭的核心，在基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，我國面臨兩方面的制約，從外部環(huán)境看，數(shù)字經(jīng)濟本身是跨域跨時空的，但美國的長臂管轄與遏制戰(zhàn)略越來越限制我國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，通過設(shè)立詳細目錄阻止我國企業(yè)獲得先進技術(shù)和設(shè)備，組建跨國聯(lián)盟、搶奪數(shù)字經(jīng)濟標(biāo)準(zhǔn)制定，從“實體清單”“芯片法案”到成立顛覆性技術(shù)打擊小組（Disruptive Technology Strike Force，DTSF），為我國數(shù)字經(jīng)濟的國際競爭設(shè)置障礙（至今仍有包括中國在內(nèi)的6個國家被限制ChatGPT的使用）。從內(nèi)部環(huán)境看，生成式人工智能所依賴的AI芯片、核心算法等關(guān)鍵技術(shù)并非我國自主開發(fā)，大量數(shù)字經(jīng)濟應(yīng)用是建立在國外開源的算法基礎(chǔ)之上，以自然語言處理領(lǐng)域?qū)＠暾垟?shù)為例，根據(jù)Himmpat專利數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，總量上我國相當(dāng)于美國的82%，在專利質(zhì)量方面差距較為明顯，在技術(shù)價值上遠落后于美國［15］，自然語言專利引證數(shù)中國僅相當(dāng)于美國的8.4%，中國企業(yè)在自然語言處理專利申請數(shù)上僅有百度公司位列第7（224項），相當(dāng)于IBM的7.49%，在前10位里有8位是美國企業(yè)。人工智能技術(shù)中美之間差距仍然較大，2021年，全球授予該領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量中美國占比39.59%，而中國僅占比5.9%。［16］

數(shù)字貿(mào)易是基于數(shù)字技術(shù)革命的國際數(shù)字經(jīng)濟競爭。根據(jù)聯(lián)合國貿(mào)發(fā)會議（UNCTAD）數(shù)據(jù)［17］，全球2021年通過數(shù)字交付形式的服務(wù)出口規(guī)模達到3.81萬億美元，占全球服務(wù)貿(mào)易總額的62.8%，數(shù)字貿(mào)易在服務(wù)貿(mào)易中的主導(dǎo)作用日益顯現(xiàn)，但2021年我國的數(shù)字貿(mào)易僅占全球的5.1%，我國在數(shù)據(jù)統(tǒng)計、國際數(shù)字貿(mào)易規(guī)則制定等方面話語權(quán)不強。［18］生成式人工智能通過多語言交流、多模態(tài)客戶服務(wù)，主動分析各國貿(mào)易政策，獲得更加全面的市場信息，幫助進行更貼近進口國的營銷活動，提供優(yōu)化供應(yīng)鏈管理、多語言多模態(tài)的客戶服務(wù)等多種任務(wù)，抓取分析各國貿(mào)易政策、匯率等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，將成為國際談判和國際貿(mào)易規(guī)則制定的有利武器。我國在生成式人工智能參與數(shù)字貿(mào)易中還處在起步階段，缺乏數(shù)據(jù)和模型支撐，與發(fā)達國家還存在差距，可能使我國在數(shù)字貿(mào)易博弈中處于不利地位。

（二）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型障礙

加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的重要一環(huán)，但當(dāng)前，我國中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿不強，主要面臨兩個問題，一是面對轉(zhuǎn)型可能帶來的市場、產(chǎn)品、管理風(fēng)險，在不確定性和模糊性的作用下，企業(yè)會在路徑依賴作用下選擇較為穩(wěn)妥的方式繼續(xù)傳統(tǒng)方式經(jīng)營；二是企業(yè)在數(shù)字化改造時需要衡量投入產(chǎn)出，只有產(chǎn)出大于投入時才會進行改造，但企業(yè)往往無法計算各項成本而推遲數(shù)字化改造，特別是中小企業(yè)“不想轉(zhuǎn)”“不敢轉(zhuǎn)”“不會轉(zhuǎn)”等現(xiàn)象普遍存在。中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院的報告指出，我國大約有79%的中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還處在初始階段，主要原因來自于中小企業(yè)對數(shù)據(jù)的處理能力不足，難以滿足企業(yè)需求。生成式人工智能根據(jù)算法與相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)合模擬生產(chǎn)數(shù)據(jù)，為企業(yè)在不同階段的決策提供參考，為企業(yè)在人力資源、財務(wù)管理、市場信息、客戶服務(wù)等方面大幅提高原來的人工處理效率，最關(guān)鍵的是可以給企業(yè)以最小的成本進行風(fēng)險和收益預(yù)測，通過數(shù)字仿真為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供虛擬化場景。而我國中小企業(yè)生成式人工智能應(yīng)用不足，算法和數(shù)據(jù)處理能力不足，對利用算法模擬提升研發(fā)、生產(chǎn)、銷售能力上還存在較大差距，疊加轉(zhuǎn)型意愿不強，企業(yè)轉(zhuǎn)型可能喪失發(fā)展機遇，在產(chǎn)品研發(fā)、市場開拓等方面形成滯后效應(yīng)，在面對競爭時可能處于劣勢。

生成式人工智能帶來企業(yè)管理的復(fù)雜性大幅提升。隨著企業(yè)中生成式人工智能對人工替代的增多，可能出現(xiàn)“生成式人工智能員工”，由此，人類員工、“生成式人工智能員工”、管理者之間管理邊界被突破，管理對象復(fù)雜性提升，ChatGPT等人工智能員工越來越多地進入生產(chǎn)過程，對它們的管理將從“社會人”的管理方式向技術(shù)管理方式轉(zhuǎn)變，如何管理“生成式人工智能員工”，以及協(xié)調(diào)人類員工與智能機器人的關(guān)系將對管理方式發(fā)出挑戰(zhàn)，管理的目標(biāo)將“最適合”轉(zhuǎn)向“最優(yōu)決策”。［19］在利用生成式人工智能進行勞動時，與任何人工智能模型一樣，ChatGPT嚴(yán)重依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量，在一個有偏見或者違反常識的數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上對GPT模型進行訓(xùn)練，依然會得到偏見或違反常識的結(jié)果。為避免這種情況，當(dāng)前采用的策略是人工標(biāo)簽+自動篩選，由人工給關(guān)鍵詞標(biāo)注，但人工標(biāo)注是有能力上限的，無法應(yīng)對呈幾何級增長的數(shù)據(jù)量，模型計算結(jié)果可能存誤。其次，OpenAI對外開源了GPT-1和GPT-2，但對于GPT-3及之后的模型都封閉運行，我國很多AIGC產(chǎn)品基于上述兩個開源模型開發(fā)，由于算法黑盒的存在，對于ChatGPT等生成式人工智能背后的模型運行機理、數(shù)據(jù)選擇機制、算法等處于被動狀態(tài)，給生產(chǎn)和運行帶來不確定性。隨著強人工智能時代的到來，生成式人工智能給企業(yè)的管理將帶來管理方式、目標(biāo)、手段等多方面的挑戰(zhàn)，如何協(xié)同調(diào)適管理者與人工智能技術(shù)之間的關(guān)系需要更多關(guān)注。

（三）數(shù)字經(jīng)濟競爭力分化

就業(yè)分化和分配極化。生成式人工智能是算法推動的人工智能，與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合將有效提升生產(chǎn)效率，促進產(chǎn)業(yè)升級，但技術(shù)進步可能導(dǎo)致收入結(jié)構(gòu)不平衡。［20］生成式人工智能作為弱人工智能向強人工智能過渡階段的重要技術(shù)進步，對高技能勞動的替代將使就業(yè)產(chǎn)生分化，對我國的就業(yè)市場結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。一方面低技能勞動競爭加大，帶來的就業(yè)空間被壓縮，勞動收入和就業(yè)機會都將減少，未受開發(fā)培訓(xùn)的勞動者出現(xiàn)暫時性失業(yè)比例可能性大大增加，一部分受教育程度較低或年齡較大的勞動者甚至出現(xiàn)永久性失業(yè)，退出勞動力市場，ChatGPT等應(yīng)用已經(jīng)在文本創(chuàng)意、數(shù)據(jù)分析、決策咨詢等過去高技能勞動領(lǐng)域部分代替人類工作，財務(wù)管理、設(shè)計師、律師、咨詢師、醫(yī)生、軟件工程師等工作將受到?jīng)_擊，生成式人工智能應(yīng)用廣泛的地區(qū)已經(jīng)產(chǎn)生影響，如美國知名新聞企業(yè)BuzzFeed宣布利用ChatGPT撰寫新聞，并裁員12%；根據(jù)Sortlist Data Hub的一項新調(diào)查顯示，ChatGPT直接導(dǎo)致26%的歐洲軟件和科技公司以及22%的金融公司計劃裁員［21］。另一方面，熟練使用生成式人工智能的高技能勞動需求加大，在供需作用下，高技能勞動者彈性較低，勞動收入將大幅上升，相反，不善于使用生成式人工智能應(yīng)用的勞動者勞動收入會在競爭的作用下趨于下降。就業(yè)的分化帶來了分配的極化，低收入人口和高收入人口在社會分配中會更加極化，較低收入群體邁向共同富裕的難度增加。

區(qū)域發(fā)展不平衡擴大。我國城鄉(xiāng)之間、東西部之間的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在“擁擠效應(yīng)”，欠發(fā)達地區(qū)的“分散效應(yīng)”有限，一定程度上擴大了區(qū)域不平衡。［22］與之類似，生成式人工智能的使用對經(jīng)濟的促進作用還更多地體現(xiàn)在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)上，發(fā)達地區(qū)更具有創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)和氛圍，場景建設(shè)上較為成熟，與生成式人工智能的結(jié)合會使創(chuàng)新資源更加向發(fā)達地區(qū)集聚，并提升發(fā)展質(zhì)量，東中部地區(qū)因為人力資本相對豐富，在使用生成式人工智能時具有一定的優(yōu)勢，要素、資源向東中部集聚速度加快，區(qū)域之間不平衡加劇可能性增加。

數(shù)字人才競爭失衡。人、機器、數(shù)據(jù)萬物互聯(lián)的數(shù)字社會正在形成，取得發(fā)展先機的重要前提就是擁有更多的在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的高層次人才。在新一輪國際競爭中，中國的高層次人才成了全球爭奪的目標(biāo)，2022年Marc Polo智庫對全球頂級AI科學(xué)家開展了一項調(diào)查，中國已經(jīng)成為全球人工智能高層次人才的最大輸出國。調(diào)查顯示，在美國完成人工智能相關(guān)專業(yè)研究生學(xué)習(xí)的人才中，有88%選擇留在美國工作，只有10%回國工作。［23］吳恩達、李飛飛、鄧力等研究者為生成式人工智能算法貢獻了基礎(chǔ)的開創(chuàng)性工作，在ChatGPT的87個人的研究團隊中，華人占比10%以上（AMiner科技情報平臺），充分顯示了華人在算法研究方面具有的優(yōu)勢，但也顯示出我國在生成式人工智能高層次人才的競爭上，還需要創(chuàng)造更優(yōu)條件吸引海外人才回國創(chuàng)業(yè)。

三、走向“善治”與“善用”的風(fēng)險應(yīng)對路徑

生成式人工智能是一種顛覆性技術(shù)，可能對數(shù)字經(jīng)濟帶來一系列挑戰(zhàn)。必須順應(yīng)技術(shù)發(fā)展規(guī)律，以積極包容的態(tài)度，以“善治”釋放制度紅利，以“善用”營造良好的發(fā)展環(huán)境，在發(fā)展中化解風(fēng)險，促使生成式人工智能向善成長，推動數(shù)字經(jīng)濟更高質(zhì)量發(fā)展。

（一）建構(gòu)“善治”的制度環(huán)境解構(gòu)宏觀風(fēng)險

建立發(fā)展自主可控生成式人工智能的創(chuàng)新體系。要發(fā)揮我國制度優(yōu)勢，鼓勵超算中心、算法開發(fā)機構(gòu)、數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新，共同建立更大規(guī)模、更強計算能力的以中文為重要語言的生成式人工智能。鼓勵科學(xué)家在人工智能算法、GPU芯片等基礎(chǔ)領(lǐng)域加強研究，為科學(xué)家創(chuàng)造良好的環(huán)境。積極參與生成式人工智能國際標(biāo)準(zhǔn)制定，搭建國際論壇、賽事、展會等平臺。推動數(shù)字貿(mào)易市場開放、數(shù)字內(nèi)容知識產(chǎn)權(quán)保護、數(shù)據(jù)資源跨境流通等領(lǐng)域合作共贏。圍繞算力、算法、數(shù)據(jù)，加強GPU、深度學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)安全等產(chǎn)業(yè)的研發(fā)和投入。

搭建人工智能友好型的治理體系。制訂發(fā)展規(guī)劃、行動指南等，為企業(yè)在面對生成式人工智能挑戰(zhàn)時提供政策支持。盡快展開人工智能治理制度體系建設(shè)，由技術(shù)倫理轉(zhuǎn)向法律規(guī)范，在人工智能法律主體資格、數(shù)據(jù)確權(quán)、個人數(shù)據(jù)保護與利用等方面開展研究和立法。鼓勵數(shù)據(jù)有序流動，制度上打破“數(shù)據(jù)煙囪”“數(shù)據(jù)孤島”藩籬，打破條塊之間數(shù)字壁壘，盡快實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”共享；技術(shù)上推廣移動應(yīng)用網(wǎng)頁版與APP版同步，以方便預(yù)訓(xùn)練模型在網(wǎng)絡(luò)上抓取、訓(xùn)練，積極推廣區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用，以數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)的可溯源帶動數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)。

完善就業(yè)保障和收入分配制度體系。加快完善失業(yè)保障制度，擴大失業(yè)保障覆蓋范圍，通過稅收等手段科學(xué)判斷失業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，鼓勵靈活就業(yè)人員加入失業(yè)保險，延長因生成式人工智能失業(yè)保障期限。擴大社會保障覆蓋面，納入靈活就業(yè)、自我雇傭的生成式人工智能從業(yè)者。建立全社會生成式人工智能技能培訓(xùn)機制，補貼提高技術(shù)性失業(yè)人員人工智能技能。盡快完善收入分配調(diào)節(jié)制度，優(yōu)化高收入群體收入調(diào)節(jié)制度，通過轉(zhuǎn)移支付彌補因低技能而帶來的收入差距?？紤]設(shè)置人工智能相關(guān)專門稅種，調(diào)節(jié)由人工智能技能掌握不均衡帶來的不同群體或不同區(qū)域收入不公平。

（二）建構(gòu)“善用”的應(yīng)用場景化解微觀風(fēng)險

漸進式推動建設(shè)應(yīng)用場景。漸進式推動生成式人工智能產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，通過場景建設(shè)促進研發(fā)機構(gòu)與企業(yè)共同協(xié)同創(chuàng)新，在企業(yè)管理、中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字貿(mào)易等方面，構(gòu)建一批生成式人工智能賦能示范應(yīng)用；在元宇宙、新材料開發(fā)、藥物研發(fā)等新興領(lǐng)域，充分發(fā)揮生成式人工智能預(yù)訓(xùn)練優(yōu)勢，抓住人工智能創(chuàng)新帶來的產(chǎn)業(yè)機會，采取包容監(jiān)管減少進入壁壘，建立監(jiān)管沙盒，在風(fēng)險可控的范圍內(nèi)為生成式人工智能發(fā)展摸索適合我國國情的發(fā)展道路。發(fā)揮人口優(yōu)勢，在中西部人口密集地區(qū)大力發(fā)展數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)，通過標(biāo)注“喚醒”海量“沉睡”數(shù)據(jù)。

差異化布局人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。生成式人工智能依賴于強大的算力，應(yīng)在中西部地區(qū)有序加大超算中心、智算中心的投入，利用“東數(shù)西算”政策，提升對超算中心的利用度。推動超算中心與5G、IPV6等網(wǎng)絡(luò)設(shè)施在協(xié)同度上同步提升，推動算網(wǎng)協(xié)同技術(shù)研究，解除網(wǎng)絡(luò)與算力發(fā)展瓶頸。建立全國不同層次的計算中心算力統(tǒng)籌機制，以算力冗余互補提升整體算力。

推動企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字體。建立企業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型激勵機制。按照政府引導(dǎo)-市場主導(dǎo)-平臺賦能-場景應(yīng)用的框架對企業(yè)特別是中小企業(yè)的生成式人工智能轉(zhuǎn)型進行激勵。引導(dǎo)平臺企業(yè)積極發(fā)揮數(shù)據(jù)優(yōu)勢，激發(fā)數(shù)據(jù)要素的生產(chǎn)力，建立政府監(jiān)管下的生成式人工智能平臺，鼓勵平臺企業(yè)參與國際競爭，參與制定國際標(biāo)準(zhǔn)。在醫(yī)療、教育、交通等重點民生領(lǐng)域，開放更多生成式人工智能應(yīng)用場景，用于企業(yè)生成式人工智能產(chǎn)品應(yīng)用，為其產(chǎn)品優(yōu)化提供數(shù)據(jù)和應(yīng)用基礎(chǔ)。加快建立容忍度更高的創(chuàng)業(yè)融資環(huán)境，發(fā)揮科創(chuàng)金融制度優(yōu)勢，提高對基礎(chǔ)科學(xué)研究的支持力度和比重，從源頭上為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)創(chuàng)造更優(yōu)質(zhì)標(biāo)的。

建設(shè)先進的人才引培場景。人才是應(yīng)對生成式人工智能風(fēng)險的關(guān)鍵，一方面積極引進國際先進人才，在預(yù)訓(xùn)練模型、AIGC應(yīng)用開發(fā)等方面建立先進科研場景，積極開展國際交流，為華人科學(xué)家創(chuàng)造回國創(chuàng)業(yè)工作的良好氛圍；另一方面，強化國內(nèi)人才培養(yǎng)基礎(chǔ)，建設(shè)應(yīng)用與培訓(xùn)結(jié)合的場景，特別要加強基礎(chǔ)教育，引導(dǎo)各層次教育將STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)）體系融入日常教學(xué)中。繼續(xù)加大對預(yù)訓(xùn)練模型等LLM領(lǐng)域的研發(fā)投入，鼓勵科研機構(gòu)等算力充足單位向企業(yè)、學(xué)校開放。

（致謝：安徽省社會科學(xué)院孔令剛研究員參與全文的討論）

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（責(zé)任編輯 吳曉妹）