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把握新一代人工智能發展重大契機
  • 點擊數:1404     發布時間:2020-01-19 16:41:00
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未來10年,將是世界經濟新舊動能轉換的關鍵10年。人工智能、大數據、量子信息、生物技術等新一輪科技革命和產業變革正在積聚力量,催生許多新技術、新模式、新業態、新產業、新產品,給全球發展和人類生產生活帶來翻天覆地的變化。自從工業革命以來,新技術和新產業的每一次爆發式突破與指數級增長都伴隨著經濟社會的變革和國際經濟政治秩序的重塑。成功抓住并激發和引領新一輪科技革命浪潮,尤其是成功把握新一代人工智能發展重大契機,搶占全球科技與產業競爭的制高點和全球話語權,對推動實現我國經濟社會高質量發展,具有重大意義。 

發展優勢獨特潛力巨大 

當前,我國發展新一代人工智能為核心的第四次工業革命具有獨特的制度優勢和實踐優勢。 

首先,應全面深刻認識到以人工智能為核心的第四次工業革命的重大意義,以開放和引領的心態積極主動推進,提供一系列制度保障和政策支持。 

其次,新一輪信息技術革命與互聯網經濟歷經改革開放高速發展的改革紅利,已經形成市場化為核心基礎、社會資本為主導的結構格局,這是進一步推進人工智能創新發展的社會經濟支撐和優勢所在。充分發揮中國特色社會主義市場經濟體制的優越性,以“市場主導、政府引導”為原則,通過政府投資基金以及政府—社會資本合作模式,協同發展“集中力量辦大事”,尤其體現新時代中國特色社會主義制度的優勢與無限潛力。 

最后,我國不僅是全球制造業第一大國,還是全球第一貨物貿易大國,具有世界上規模龐大、門類齊全、產業配套較為完善的現代工業體系。作為互聯網應用創新大國,我國市場潛力巨大、人口眾多、海量精準數據獲取和生成成本較低、人工智能應用場景豐富、應用空間尤為廣闊。 

困難與挑戰不容忽視 

一是人工智能領域的關鍵核心技術相對滯后。盡管我國在人工智能應用領域位居世界前列,然而該領域的基礎研發、核心算法、關鍵設備和高端芯片等核心技術、關鍵技術領域的研發創新能力亟待提升,特別是重大原始創新能力和創新成果與美國等發達國家相比存在一定差距。 

二是我國人工智能領域高端人才不占優勢。有數據顯示,我國僅有25%的人工智能關鍵人才擁有超過10年的資歷,而美國約為50%。人工智能高端人才一般集中于互聯網行業,而實體經濟、制造業部門能夠推動深度融合和傳統企業轉型升級的領軍人才、復合型人才嚴重缺乏,人工智能專業高端人才優勢并不穩固。高等教育和科研機構對未來發展的學科引領和市場需求的敏感度還有待提高,對相關領域的前沿學科的學科建制、課程教學及人才儲備落后于西方發達國家。 

三是我國數據標準體系和安全防護體系發展較為滯后。當前,我國在數據挖掘、核心算法、數據質量、標準制定等方面相對滯后,特別是缺乏數據自主標準體系將制約人工智能及相關領域的安全性和穩定性。隨著人工智能產品逐步運用到各種場景,在人類使用和互動過程中形成的數字化資料、個人隱私和信息的安全隱患,以及帶來的信息倫理等問題亟待解決。 

四是人工智能高速發展帶來的就業替代壓力。具體而言,人工智能可能會造成大規模的失業、貧富差距擴大等問題,甚至直接帶來新的社會倫理挑戰和社會精神焦慮等,亟待積極做好防范和應對工作。 

找準發展新一代的切入點和著力點 

第一,要完善健康的科技創新生態系統。創新生態系統的運行是基于創新群落與外部環境在不同機制作用下不斷發展與進化的結果,其運行機制是系統內部各個組成要素在外部環境的影響下,進行不斷的相互作用與聯系。包括市場主導優化決定資源配置機制,企業公平競爭,以競爭精神和現代市場契約精神促進各創新主體的技術創新及高質量發展。發揮政府、企業、社會組織、研究機構高等學校等創新主體的自主性和協同創新功能,培育完善健康的科技創新生態系統。

第二,要重點突破核心技術、關鍵共性技術的瓶頸。進一步加強人工智能基礎研究、技術應用研發,以及公共數據中心、云計算、云平臺等新型基礎設施建設。正視我國與發達國家在人工智能核心技術上存在的差距,必須依靠我國自主創新、大力提升原始創新能力。 

第三,積極推動傳統產業智能化升級轉型。形成一批基于先進制造業基礎上的智能產業新模式新業態。我國傳統工業產業信息化程度較低,自動化智能化基礎薄弱,人工智能對傳統產業的升級換代和高質量發展轉型具有無限空間。后發優勢可以更好克服路徑依賴的保守模式,強力助推傳統產業規劃、設計、生產、流通、消費、維護等全流程生命周期的標準化、規范化、數字化、智能化、一體化建設,實現傳統產業的高質量發展。 

第四,加強人工智能相關領域的人才培育,進一步建立健全激勵機制。積極培育和引進人才,包括基礎理論研究尖端人才、應用型專業技術人才尤其是跨專業、學科、領域的復合型專業人才。充分尊重高科技人才成長發展的規律,不斷完善人才政策激勵機制的建設。同時在全社會提倡包容失敗、允許嘗試、終身學習、進行負責任的創新、不斷創造的“現代科學的精神氣質”。 

第五,深入研究倫理道德法律政策等相關問題。科學家、技術專家和馬克思主義學者研究者應加強跨學科跨領域研究,共建共創共享未來發展。進一步反思和探討人工智能及新科技革命帶來的倫理道德和哲學社會科學問題,促進智能社會的倫理道德和法律體系建設。  

摘自《經濟日報》

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