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    人工智能的迭代演進(jìn)及潛在影響

    2025-03-27 00:00:00毛日昇
    人民論壇 2025年5期
    關(guān)鍵詞:發(fā)展趨勢(shì)人工智能

    【關(guān)鍵詞】人工智能 生成式大語言模型 發(fā)展趨勢(shì)

    【中圖分類號(hào)】C916 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

    從DeepSeek橫空出世,到登上春晚舞臺(tái)扭起秧歌的宇樹機(jī)器人,從以動(dòng)畫技術(shù)革新領(lǐng)跑電影票房的《哪吒之魔童鬧?!?,到“神農(nóng)”“天問”等楚才系列人形機(jī)器人集中亮相,現(xiàn)象級(jí)的人工智能科技成為2025年年初的熱門話題。人工智能(以下簡稱AI)的研發(fā)和應(yīng)用正在以前所未有的速度增長,勢(shì)必會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生多方面深遠(yuǎn)影響。

    人工智能正在向超級(jí)人工智能發(fā)展

    第一,生成式人工智能聊天工具(大語言模型,LLM)呈現(xiàn)飛速發(fā)展態(tài)勢(shì)。自從2022年11月人工智能聊天工具ChatGPT正式上線以來,基于大語言模型(LLM)的各種生成式AI工具不斷涌現(xiàn),其中很多工具甚至在短時(shí)間內(nèi)就積累起了龐大的用戶群體。生成式AI的廣泛使用有可能改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)結(jié)構(gòu)和全球競爭格局。結(jié)合世界銀行的最新研究以及AI工具的檢索結(jié)果表明:截至2025年2月,至少已有數(shù)百種生成式AI工具。訪問量排名前10的AI工具每月總訪問量超過71億次。由于具備多樣性和廣泛的適用性,聊天機(jī)器人在生成式AI領(lǐng)域中占據(jù)主導(dǎo)地位,占前40大AI工具總流量的95%(中國有5個(gè)聊天機(jī)器人進(jìn)入全球前10大AI工具)。其中,ChatGPT單獨(dú)占據(jù)了前十大AI 工具總流量的53.52%,每月活躍用戶達(dá)38億。來自中國的DeepSeek月訪問量 1.5 億,其基于開源高性能模型,增速極快,發(fā)布3個(gè)月就躋身全球前十。

    美國的AI開發(fā)和應(yīng)用占據(jù)全球主導(dǎo)地位,一項(xiàng)美國全國性研究表明:2024年8月,美國18歲至64歲人口中有39%的人使用了生成式AI。超過24%的職場人士在接受調(diào)研前的一周內(nèi)至少使用過一次生成式AI,接近九分之一的人在每個(gè)工作日都使用它??v向歷史數(shù)據(jù)的對(duì)比表明:生成式AI的應(yīng)用速度比歷史上個(gè)人電腦和互聯(lián)網(wǎng)剛出現(xiàn)時(shí)候的發(fā)展速度更快。

    第二,從全球范圍看,中等收入國家對(duì)生成式AI的應(yīng)用速度更快,低收入經(jīng)濟(jì)體與中高收入經(jīng)濟(jì)體對(duì)于AI的應(yīng)用差距顯著。自ChatGPT發(fā)布以來,它已覆蓋全球218個(gè)經(jīng)濟(jì)體中的大多數(shù)。截至2025年2月,ChatGPT流量最高的五個(gè)經(jīng)濟(jì)體是美國(14.07%)、印度(9.49%)、巴西(4.74%)、英國(3.87%)和印度尼西亞(3.86%)。ChatGPT上線一個(gè)月后,美國的流量占比從70%降至25%。中等收入經(jīng)濟(jì)體貢獻(xiàn)了超過50%的流量,相對(duì)于其GDP、電力消耗和搜索引擎流量而言,生成式AI的采用率明顯較高。然而,低收入經(jīng)濟(jì)體的ChatGPT全球流量占比不到1%。更高的收入水平、更高的青年人口比例、更完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以及更強(qiáng)的人力資本是生成式AI采用率較高的關(guān)鍵因素。

    第三,人工智能與互聯(lián)網(wǎng)、各種數(shù)字技術(shù)的廣泛普及一樣,正在轉(zhuǎn)變?yōu)橐豁?xiàng)通用技術(shù)進(jìn)步,對(duì)未來的經(jīng)濟(jì)社會(huì)將產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。幾年前最先出現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)都是“窄人工智能”,或者用于特定工作任務(wù)的某種自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)步,比如工業(yè)機(jī)器人。而自2020年以來,現(xiàn)代的大語言模型(LLM)和其他類型的生成式AI正逐漸向通用化發(fā)展,能夠執(zhí)行從創(chuàng)意任務(wù)到簡單推理在內(nèi)的多種認(rèn)知功能。深度學(xué)習(xí)代表性人物之一,圖靈獎(jiǎng)和諾貝爾獎(jiǎng)得主杰弗里·辛頓表示,2023年他“突然改變了對(duì)這些AI技術(shù)是否會(huì)比人類更智能的看法”,并預(yù)估通用人工智能(AGI)將在“5到20年內(nèi)實(shí)現(xiàn),但沒有太大信心,因?yàn)槲覀冋幵谝粋€(gè)非常不確定的時(shí)代”。同樣,OpenAI的CEO山姆·阿爾特曼在2024年初表示,“AGI將在5年內(nèi)成為現(xiàn)實(shí),或許更快”。2024年9月,他更是表示人工智能目前正在向超級(jí)人工智能(ASI)的方向發(fā)展。

    人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場影響作用的最新發(fā)現(xiàn)

    當(dāng)前,AI對(duì)經(jīng)濟(jì)增長和發(fā)展的影響,主要體現(xiàn)在對(duì)未來勞動(dòng)力市場的重塑,尤其是產(chǎn)生的一系列變化及現(xiàn)象受到廣泛關(guān)注。這些影響主要體現(xiàn)在AI對(duì)就業(yè)和工資增長、職業(yè)技能需求以及勞動(dòng)收入差距影響等多個(gè)方面。英國首相里?!ぬK納克和美國企業(yè)家埃隆·馬斯克曾稱人工智能為“歷史上最具顛覆性的力量”,并指出“未來可能不再需要任何工作”。與此同時(shí),民調(diào)機(jī)構(gòu)蓋洛普的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),75%的美國成年人認(rèn)為AI將導(dǎo)致工作崗位減少。然而,麻省理工學(xué)院的奧托教授及一系列最新的學(xué)術(shù)研究顯示,這種擔(dān)憂是完全不必要的,甚至可能具有誤導(dǎo)性。AI的廣泛應(yīng)用將為勞動(dòng)力市場帶來前所未有的機(jī)遇,特別是在促進(jìn)中低收入群體就業(yè)、降低收入差距、創(chuàng)造公平就業(yè)機(jī)會(huì)、提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和工作質(zhì)量方面都具有積極的影響。

    第一,盡管生成式AI在全球范圍內(nèi)正在以前所未有的速度發(fā)展,但是目前來看其對(duì)就業(yè)市場的總體影響依然有限。以美國為例,麥肯錫的調(diào)查顯示,美國2022年與AI相關(guān)的招聘和就業(yè)崗位僅占全部就業(yè)崗位的2%,2023年不僅沒有增長,還進(jìn)一步下降到1.6%。全世界中等收入國家和高收入國家目前與AI相關(guān)就業(yè)、招聘崗位占全部就業(yè)崗位的比重大約僅為1%,低收入國家更是遠(yuǎn)低于1%的水平。2023年人工智能的擴(kuò)張速度相較于前兩年已經(jīng)明顯放緩,市場飽和度和競爭充分的趨勢(shì)加劇,即便以目前的擴(kuò)張速度來看,人工智能的應(yīng)用在中短期甚至長期來看都不可能對(duì)各國就業(yè)市場產(chǎn)生大規(guī)模的沖擊,更不可能對(duì)中國的就業(yè)市場產(chǎn)生顯著影響。更為重要的是,正如麻省理工學(xué)院奧托教授提醒大家應(yīng)當(dāng)注意的是,隨著全球人口出生率的走低和老齡化的加深,人們更應(yīng)該擔(dān)心的是未來全球勞動(dòng)力的短缺變化趨勢(shì),而不是人工智能造成就業(yè)崗位的顯著替代和就業(yè)機(jī)會(huì)的下降。

    第二,目前大量的研究表明人工智能在顯著提升勞動(dòng)生產(chǎn)率、提高工作質(zhì)量的情況下,并沒有對(duì)就業(yè)崗位產(chǎn)生顯著替代作用,反而還會(huì)在一定程度上促進(jìn)就業(yè)增長。國際上不少研究成果均已表明,人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、供應(yīng)鏈管理等數(shù)字技術(shù)以及基于數(shù)字技術(shù)的平臺(tái)經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)增長總體上會(huì)產(chǎn)生促進(jìn)作用,但是工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對(duì)就業(yè)增長的影響作用總體上為負(fù)面作用。主要原因在于,通用類型的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的就業(yè)創(chuàng)造和就業(yè)補(bǔ)償作用總體上要高于技術(shù)進(jìn)步帶來的就業(yè)替代作用,而工業(yè)機(jī)器人主要是用來完成特定專用任務(wù)的一種自動(dòng)化技術(shù)設(shè)備,更容易產(chǎn)生就業(yè)替代作用。一些專門針對(duì)AI的實(shí)驗(yàn)室和實(shí)地隨機(jī)受控實(shí)驗(yàn)研究表明,人工智能的應(yīng)用對(duì)軟件開發(fā)、金融服務(wù)、法律咨詢、銷售等領(lǐng)域的生產(chǎn)率提升效應(yīng)十分顯著,在保證工作任務(wù)質(zhì)量前提下,勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升幅度介于26%至56%之間。更多的研究則發(fā)現(xiàn),人工智能的應(yīng)用會(huì)同時(shí)提高工作效率,節(jié)省工作時(shí)間,同時(shí)也大幅提升了工作質(zhì)量及滿意度,但并未在行業(yè)或者職業(yè)層面發(fā)現(xiàn)AI對(duì)就業(yè)增長產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響,反而由于生產(chǎn)率大幅提升會(huì)促進(jìn)業(yè)務(wù)量增長從而帶動(dòng)就業(yè)增長。

    第三,人工智能的應(yīng)用主要集中在服務(wù)業(yè)部門。在高收入、高學(xué)歷、高技能需求行業(yè),AI的普及和應(yīng)用程度更高。多數(shù)已有的實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),AI顯著降低了高技能群體的技能相對(duì)優(yōu)勢(shì),提升了中低技能群體的生產(chǎn)率和工作質(zhì)量,有助于中低技能群體節(jié)省學(xué)習(xí)成本和學(xué)習(xí)時(shí)間,AI廣泛應(yīng)用會(huì)顯著縮小高技能與中低技能群體收入差距,對(duì)于促進(jìn)中低技能群體就業(yè)、創(chuàng)造更加公平的就業(yè)環(huán)境會(huì)產(chǎn)生重要促進(jìn)作用。以互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)日新月異,引領(lǐng)了社會(huì)生產(chǎn)新變革。雖然信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用大幅度提升了生產(chǎn)率并且沒有對(duì)總體就業(yè)產(chǎn)生嚴(yán)重的替代作用,但是信息數(shù)字技術(shù)進(jìn)步和廣泛應(yīng)用卻顯著擴(kuò)大了高收入群體與低收入群體之間的收入差距,也就是我們通常說的“技能偏向類型的技術(shù)進(jìn)步”。而人工智能的應(yīng)用與信息數(shù)字技術(shù)完全不同,實(shí)驗(yàn)研究表明,AI對(duì)金融、法律、咨詢、教育、科研、銷售、軟件通訊領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用會(huì)大幅度提升這些行業(yè)中初學(xué)者、技能較低從業(yè)人員的生產(chǎn)率和工作質(zhì)量,但對(duì)于這些行業(yè)中很多高技能、經(jīng)驗(yàn)豐富員工的生產(chǎn)率提升非常有限,AI應(yīng)用會(huì)顯著縮小中低技能群體與高技能群體之間的生產(chǎn)率差距和收入差距。更值得注意的是,AI還為緩解機(jī)器人替代掉的中間技能勞動(dòng)力提供了更多重新就業(yè)的機(jī)會(huì),由于機(jī)器人主要是替代中間技能以及常規(guī)任務(wù)非認(rèn)知類型的工作崗位,而AI主要用來彌補(bǔ)中間技能群體技能不足,對(duì)中間技能群體從事高技能、認(rèn)知類型的工作崗位會(huì)產(chǎn)生顯著的互補(bǔ)作用,促進(jìn)中間技能群體重新就業(yè),這對(duì)于穩(wěn)定和重塑中間技能勞動(dòng)力的就業(yè)將產(chǎn)生積極作用。中國是全球最大的、增長最快的工業(yè)機(jī)器人市場,數(shù)據(jù)顯示,目前工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用已覆蓋中國國民經(jīng)濟(jì)60個(gè)行業(yè)大類、168個(gè)行業(yè)中類。人工智能在中國的廣泛應(yīng)用將顯著填補(bǔ)制造業(yè)中因機(jī)器人替代而減少的中間技能勞動(dòng)力,從而為穩(wěn)定國內(nèi)就業(yè)增長發(fā)揮更為積極的作用。

    人工智能在應(yīng)用領(lǐng)域的最新進(jìn)展

    人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用取得重大進(jìn)展。2023年,多個(gè)重要的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)相繼推出,包括提升疫情預(yù)測(cè)能力的EVEscape和輔助人工智能驅(qū)動(dòng)的基因突變分類的AlphaMissense。人工智能正被越來越多地用于疫情預(yù)測(cè)、新藥物研發(fā)、醫(yī)療診斷等醫(yī)學(xué)和生物學(xué)領(lǐng)域,高水平的醫(yī)學(xué)人工智能時(shí)代已然到來。比如,針對(duì)基因突變,目前科學(xué)家們?nèi)匀粺o法完全理解基因突變會(huì)導(dǎo)致疾病的機(jī)理,無法判斷突變是良性還是致病性等,這些都需要耗費(fèi)大量精力進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。2023年,谷歌研究人員推出了AlphaMissense,這是一種新的AI模型,可以預(yù)測(cè)7100萬個(gè)基因突變的致病性。基因突變可能導(dǎo)致包括癌癥在內(nèi)的多種疾病。在7100萬種可能的錯(cuò)義變異中,AlphaMissense對(duì)89%進(jìn)行了分類,其中57%被識(shí)別為可能良性,32%被識(shí)別為可能致病,其余的被歸類為不確定。相比之下,人類注釋者僅能確認(rèn)所有錯(cuò)義突變性質(zhì)中的0.1%。再比如,在AI繪制人類基因組圖譜方面,首個(gè)人類基因組草案于2000年發(fā)布,并在2022年更新,取得重大突破。2023年,由來自60個(gè)機(jī)構(gòu)的119位科學(xué)家組成的人類泛基因組研究聯(lián)盟利用人工智能開發(fā)了一個(gè)更新且更具代表性的人類基因組圖譜。此基于AI繪制的最新版基因組圖譜,標(biāo)注了99.07%的編碼蛋白基因、99.42%的編碼蛋白轉(zhuǎn)錄本,是迄今為止最全面、最具遺傳多樣性的人類基因組圖譜。人工智能正越來越多地被用于實(shí)際醫(yī)療用途。

    人工智能在氣象預(yù)報(bào)與自然災(zāi)害預(yù)測(cè)方面的技術(shù)研發(fā)與實(shí)際應(yīng)用。2023年新推出的人工智能系統(tǒng)GraphCast是一款新的天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng),可以在不到一分鐘內(nèi)提供高度精確的未來十天天氣預(yù)測(cè)。通過使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí),GraphCast處理海量數(shù)據(jù)集,可以預(yù)測(cè)溫度、風(fēng)速、大氣狀況等多種氣象要素,其預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際天氣模式更為接近。GraphCast可以成為解析天氣模式的重要工具,增強(qiáng)對(duì)極端天氣事件的應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備,并為全球氣候研究作出貢獻(xiàn)。2023年發(fā)布的AI新研究在預(yù)測(cè)大規(guī)模洪水事件方面取得了顯著進(jìn)展。洪水是最常見的自然災(zāi)害之一,尤其對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施缺乏的欠發(fā)達(dá)國家會(huì)造成毀滅性影響。一支來自谷歌的研究團(tuán)隊(duì)利用AI開發(fā)了高精度的水文模擬模型,適用于未監(jiān)測(cè)的流域。這些創(chuàng)新方法能夠提前多達(dá)五天預(yù)測(cè)某些極端洪水事件,其準(zhǔn)確性達(dá)到或超越了當(dāng)前最先進(jìn)的模型(比如全球洪水預(yù)警系統(tǒng)GloFAS),該人工智能模型在一系列自然災(zāi)害事件中的預(yù)測(cè)精度均優(yōu)于領(lǐng)先的現(xiàn)代方法,目前已在全球80余個(gè)國家用于洪水事件預(yù)測(cè)。

    人工智能在推動(dòng)新材料發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用方面具有重要作用。尋找新型功能材料是推動(dòng)包括機(jī)器人技術(shù)和半導(dǎo)體制造在內(nèi)的多個(gè)科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)步的關(guān)鍵。然而,這一發(fā)現(xiàn)過程通常成本高昂且進(jìn)展緩慢。谷歌研究人員最新研究表明,利用最新開發(fā)的AI模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練后,能夠加速這一過程。他們的模型GNoME在材料發(fā)現(xiàn)方面的表現(xiàn)超越了傳統(tǒng)方法,能夠識(shí)別出大量穩(wěn)定晶體。在以往GNoME揭示的220萬個(gè)新的晶體結(jié)構(gòu)中,許多是被人類研究人員所忽略的。像GNoME這樣的由人工智能驅(qū)動(dòng)的新材料研發(fā)項(xiàng)目的成功,凸顯數(shù)據(jù)和規(guī)模在加速科學(xué)突破中的力量。

    人工智能應(yīng)用面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)與管制措施進(jìn)展

    第一,人工智能應(yīng)用也會(huì)帶來各類風(fēng)險(xiǎn)和事故。人工智能事件數(shù)據(jù)庫專門追蹤各類人工智能的濫用實(shí)例,例如,面部識(shí)別系統(tǒng)導(dǎo)致錯(cuò)誤逮捕、浪漫聊天機(jī)器人大量收集個(gè)人健康情緒等敏感隱私信息等。而且人工智能濫用事件的數(shù)量每年還在持續(xù)增加?!?024年人工智能指數(shù)報(bào)告》(AI Index Report 2024)指出,2023年報(bào)告了123起人工智能濫用事件,比2022年增加了32.3%。自2013年以來,這類事件增加了20多倍。報(bào)告顯示,濫用事件的持續(xù)增加可能源于人工智能在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的更大整合以及潛在濫用意識(shí)的不斷膨脹。

    第二,對(duì)人工智能帶來的安全和可靠性問題的擔(dān)憂不斷增加。隨著人工智能能力的不斷提升,模型將會(huì)變得越來越普及,如何確保其安全性和可靠性成為政府部門的首要任務(wù)。一是確保人工智能系統(tǒng)的完整性涉及保護(hù)算法、數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施等組件免受網(wǎng)絡(luò)攻擊或?qū)剐怨舻韧獠客{。二是安全性涉及盡量減少因故意或無意濫用人工智能系統(tǒng)而造成的傷害。這包括自動(dòng)化黑客工具的開發(fā)或在網(wǎng)絡(luò)攻擊中使用人工智能等問題。三是安全性還包括人工智能系統(tǒng)自身固有的風(fēng)險(xiǎn),例如可靠性問題以及潛在風(fēng)險(xiǎn)。在2023年,人工智能系統(tǒng)的安全性和可靠性引發(fā)了重大討論,特別是關(guān)于與高級(jí)人工智能相關(guān)的潛在極端或?yàn)?zāi)難性風(fēng)險(xiǎn)。例如算法歧視,一些研究人員主張解決當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)問題,而另一些研究人員則強(qiáng)調(diào)應(yīng)當(dāng)為高級(jí)人工智能可能帶來的極端風(fēng)險(xiǎn)做好準(zhǔn)備。鑒于無法保證這些風(fēng)險(xiǎn)不會(huì)在某個(gè)時(shí)刻出現(xiàn),因此需要通過負(fù)責(zé)任的人工智能開發(fā)來應(yīng)對(duì)當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)監(jiān)測(cè)尚未顯現(xiàn)的潛在未來風(fēng)險(xiǎn)。此外,人工智能系統(tǒng)可能會(huì)放大網(wǎng)絡(luò)攻擊,導(dǎo)致威脅變得愈加復(fù)雜、適應(yīng)性強(qiáng)且難以監(jiān)測(cè)。隨著人工智能模型越來越普遍和復(fù)雜,識(shí)別安全漏洞的關(guān)注度也在持續(xù)上升。

    第三,人工智能應(yīng)用對(duì)全球范圍內(nèi)政治虛假信息的可能影響。討論人工智能對(duì)政治過程影響時(shí),最主要的擔(dān)憂之一是虛假信息的產(chǎn)生。雖然政治虛假信息是一個(gè)存在上千年的老問題,但人工智能使得生成此類虛假信息變得更為容易。自2020年美國總統(tǒng)選舉以來,深度偽造技術(shù)顯著提升。大規(guī)模的虛假信息可能會(huì)削弱公眾對(duì)政府的信任與支持,并使公眾討論兩極化。在2023年,更是出現(xiàn)了關(guān)于人工智能如何自動(dòng)生成和傳播偽造信息的案例研究,這個(gè)看似真實(shí)的虛假信息系統(tǒng)的設(shè)置僅需約400美元。

    針對(duì)人工智能應(yīng)用帶來的風(fēng)險(xiǎn)安全挑戰(zhàn),全球各國對(duì)于人工智能的管制措施數(shù)量開始快速增長。斯坦福大學(xué)發(fā)布的《2024年人工智能指數(shù)報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示:全球立法程序中提到人工智能的次數(shù)幾乎翻了一番,從2022年的1247次上升到2023年的2175次。2023年,49個(gè)國家的立法程序中提到了人工智能。美國發(fā)布人工智能法規(guī)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)數(shù)量從2022年的17個(gè)增加到2023年的21個(gè),顯示出美國更廣泛的監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)人工智能監(jiān)管日益關(guān)注。比如,2023年美國立法機(jī)構(gòu)提議設(shè)立《人工智能國家安全法案》,該提案明確并鞏固了國防部獲取基于人工智能終端安全工具的權(quán)力,從而增強(qiáng)其網(wǎng)絡(luò)防御能力,該法案旨在使國防部能夠利用人工智能自動(dòng)監(jiān)測(cè)和緩解對(duì)其網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的威脅。再比如,2023年美國政策制定者提出《人工智能研究、創(chuàng)新和責(zé)任法案》,呼吁建立國家人工智能委員會(huì),負(fù)責(zé)制定全面的人工智能監(jiān)管框架。鑒于人工智能的快速創(chuàng)新和復(fù)雜性,法案重點(diǎn)在于減輕風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)美國在人工智能研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。

    (作者為中國社會(huì)科學(xué)院世界經(jīng)濟(jì)與政治研究所研究員、博導(dǎo),國際發(fā)展研究室主任)

    【參考文獻(xiàn)】

    ①《斯坦福發(fā)布人工智能十大趨勢(shì) 中國大模型數(shù)位居世界第二》,新華網(wǎng),2024年4月18日。

    責(zé)編/賈娜 美編/楊玲玲

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