生成式人工智能賦能新質生產力理論邏輯與現狀分析

生成式人工智能在當今科技發(fā)展浪潮中異軍突起，其強大的功能和廣泛的應用領域為新質生產力的賦能提供了諸多可能性。新質生產力強調創(chuàng)新驅動、高效能和高質量發(fā)展，與生成式人工智能的技術特性高度契合。黨的二十屆三中全會指出要“完善生成式人工智能發(fā)展和管理機制”，更好地發(fā)揮其對新質生產力的推動作用。

一、生成式人工智能賦能新質生產力的理論邏輯

生成式人工智能通過提升勞動者素質、革新勞動資料、優(yōu)化勞動對象，從內在邏輯上推動數字內容產業(yè)新質生產力發(fā)展，以要素配置優(yōu)化和技術創(chuàng)新等為外在動力機制，促進產業(yè)高質量發(fā)展。

" （一）要素變革推動生產力躍升

生成式人工智能為勞動者提供了強大的工具支持，可協(xié)助創(chuàng)作者減少重復性工作，按照指令進行內容生成、編輯和優(yōu)化，使勞動者有更多精力投入創(chuàng)造性工作。通過激發(fā)勞動者的創(chuàng)新思維，促使其探索新的創(chuàng)作方式和商業(yè)模式。生成式人工智能作為一種新型生產工具，極大提升了要素的使用率，實現內容創(chuàng)作全流程智能化，提高生產速度，保證內容多樣性和高質量。

" （二）技術創(chuàng)新引領生產力變革

快速迭代的生成式人工智能技術推動了數字內容產業(yè)新質生產力的發(fā)展。隨著生成式人工智能技術不斷更新，促使數字內容產業(yè)在創(chuàng)作方式、效率和內容上不斷進步。產業(yè)需緊跟趨勢保持技術領先，從而實現生產力突破。在數字內容產業(yè)中，生成式人工智能實現了技術與內容的深度融合，實現了創(chuàng)新發(fā)展。與傳統(tǒng)人工創(chuàng)作相比，它能快速生成高質量內容，降低創(chuàng)作門檻，激發(fā)勞動者創(chuàng)造力和想象力，形成技術與內容相互促進的良性循環(huán)的同時，推動內容形態(tài)和交互方式創(chuàng)新，以生成虛擬現實、增強現實等新型內容形態(tài)強化用戶互動性和沉浸感。

二、生成式人工智能賦能新質生產力的產業(yè)實踐

在產業(yè)實踐中，生成式人工智能已在多領域廣泛應用，通過創(chuàng)新生產模式、提升生產效率、優(yōu)化資源配置等方式，推動產業(yè)轉型升級，催生新業(yè)態(tài)，成為賦能新質生產力的重要力量。

" （一）多產業(yè)驅動轉型升級

在制造業(yè)中，生成式人工智能結合工業(yè)物聯(lián)網技術和深度學習算法，為傳統(tǒng)制造業(yè)的轉型升級提供智能化路徑。革新傳統(tǒng)生產線功能以提升運行效能和產品質量，推動生產設備和工藝流程向深度互聯(lián)、協(xié)同運作轉變，實現生產過程的自動化、智能化監(jiān)控和管理，提高生產效率和資源利用率。生成式人工智能也正在影響文化產業(yè)的供需結構，推動文化創(chuàng)意產業(yè)的設計范式從傳統(tǒng)向數字化、智能化轉變，二者深度融合提升了產業(yè)競爭力，無論是創(chuàng)意設計還是靈感生成等應用層都可從算法理論、算力等基礎層提供支持，使文旅產品設計、系統(tǒng)創(chuàng)新設計方面實現創(chuàng)新，提供高科技含量、高文化附加值的產品和服務。

" （二）創(chuàng)新模式催生新增長點

生成式人工智能推動數字內容產業(yè)內容創(chuàng)作模式變革，能根據用戶需求生成多樣化、個性化內容，可優(yōu)化內容結構和語言風格，提高內容質量和用戶體驗?；谌斯ぶ悄艿膬热萆善脚_實現了內容精準分發(fā)和變現，形成新盈利模式。數字內容產業(yè)具有跨界融合屬性，生成式人工智能進一步打破產業(yè)界限，推動其與其他產業(yè)深度融合。與教育產業(yè)融合，可智能生成和精準推送個性化學習資源；與旅游產業(yè)融合，能打造智能化旅游體驗產品。這種融合拓展了產業(yè)發(fā)展空間，創(chuàng)造出更多新的應用場景和商業(yè)模式，促進產業(yè)轉型升級和新質生產力發(fā)展。

三、生成式人工智能賦能新質生產力面臨的挑戰(zhàn)與應對

生成式人工智能賦能新質生產力面臨技術創(chuàng)新應用復雜、倫理法律界定模糊、數據安全風險、人才短缺和體制適應性局限等挑戰(zhàn)。

" （一）技術瓶頸與數據安全難題

盡管我國在生成式人工智能領域取得一定成就，但仍面臨前沿技術、顛覆性技術創(chuàng)新研發(fā)的閾值障礙。關鍵算法自主研發(fā)能力薄弱，底層技術創(chuàng)新不足，許多關鍵技術仍受制于人。除了技術融合創(chuàng)新面臨難題外，技術成果向實際應用轉化時，存在成果轉化效率低下、市場接納緩慢等問題，對特定行業(yè)認知不足及應用場景適應差也削弱了技術對新質生產力的提升效能。數據在采集、流通及共享環(huán)節(jié)易遭受泄漏或非法交易侵害，這不僅造成經濟損失，還使企業(yè)為規(guī)避風險采取過度保護策略影響核心業(yè)務運作，同時引發(fā)公眾對人工智能技術應用的信任危機可能阻礙其普及和應用。

" （二）倫理法治與人才短缺困境

生成式人工智能倫理準則尚未完善，算法可能存在偏見，導致資源配置和服務分配不公。當面臨“黑箱”決策困境時，法律責任歸屬難以界定，人工智能系統(tǒng)作出錯誤決策或產生負面后果時責任難以判定。現行法律體系在處理生成式人工智能創(chuàng)造物的所有權、使用權問題時力不從心，在市場運營策略、商品流通機制及盈利收益分配等方面也存在法律條文滯后、體系不健全等問題。其部分原因是我國智能技術高端人才儲備不足，現有從業(yè)者能力結構與工作發(fā)展要求不匹配，高校課程設置關注度低、實習實訓平臺缺乏，繼續(xù)教育與在職培訓體系不健全等問題導致從業(yè)者知識結構和技能水平難以與時俱進，無法滿足行業(yè)發(fā)展需求，制約生成式人工智能對新質生產力的賦能。

【作者單位：中國青年政治學院（中央團校）】