荐读｜今天我们该怎么看人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。是指通过人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，形成能以人类智能相似的方式作出反应的机器智能。

人工智能作为一种新兴的技术，其本质是对社会生产力的一次大升级。一般认为，人工智能分计算智能、感知智能和认知智能三个层次。计算智能即快速计算、记忆和储存的能力；感知智能即对自然界具象事物的识别与判断能力；认知智能则为理解、分析等能力。在机器学习和深度学习技术的推动下，以视听觉等识别技术为目标的感知智能也突破了工业化红线，实现了机器对自然界具象事物的判断与识别。

人工智能技术主要由五大核心技术组成，包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术等，除此之外，随着人工智能技术不断发展成熟，大数据、算法、区块链等技术也与人工智能技术相容，成为人工智能技术的重要组成部分。

PART 02

自深度学习、强化学习以及生成式人工智能如ChatGPT的问世以来，人工智能再次引起广泛关注。人工智能自1956年达特茅斯会议上被首次提出，至今已有六十多年的发展历程，共经历了三次发展浪潮。

PART 03

生成式人工智能是一种功能强大的人工智能，可以通过学习数据模式、使用受人脑启发的复杂算法和学习方法来创建新的原创内容。虽然生成式人工智能目前仍集中于文本、计算机编程、图像和声音的生成，但这项技术可以应用于药物设计、建筑和工程等一系列领域。例如，生成针对特定病症的候选药物分子、创建假想建筑图片或生成室内设计。

生成式人工智能技术甚至可能影响食品工业和日常用品（从家具到电器）的设计。在科学研究中，生成模型可以通过改进实验设计、识别数据元素之间的关系和创建新理论来促进突破。在日常工作中，使用基于人工智能的语言模型，例如ChatGPT可以提高生产率和产出质量，将人类的任务调整为创意生成和编辑，而不是粗略起草。

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当前，生成式人工智能在发展过程中面临着多个挑战。首先，模型可能反映和放大训练数据中的偏见和歧视，导致不公平或有偏见的结果。其次，生成式模型通常被认为是黑盒模型，缺乏透明度和解释性，难以理解其决策过程。知识产权和数据隐私问题涉及对版权保护信息的使用。此外，生成式人工智能技术有可能被滥用，用于制造虚假信息、深度伪造和其他恶意用途。因此，应用程序的决策过程应易于理解，应用程序的目标应向运营商和最终用户明确披露，并且尊重个人隐私。必须制定道德准则和治理结构，以减轻潜在危害并确保技术进步与负责任的使用相平衡。必须解决版权归属问题，以便人工智能设计师、训练数据的创建者和应用程序使用说明的作者得到适当认可。

国家网信办联合国家发展改革委等七部门于2023年7月10日颁布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，从法律基础、技术发展与治理、服务规范、监督检查和法律责任等多个方面提出了一系列治理方法。在技术发展方面，鼓励生成式人工智能技术创新发展，构建应用生态体系，并支持国际交流与合作。在服务规范方面，强调遵守法律、尊重社会公德，不得生成违法内容，并要求在技术开发过程中采取措施防止歧视。监督检查和法律责任方面，各部门加强管理，生成式人工智能服务提供者应配合监督检查，对违法行为进行处理。

PART 05

通过引入智能化的生产方式和自动化设备，各个行业能够降低生产成本，提高生产效率和产品质量。此外，人工智能技术的发展为传统产业提供了升级和转型的契机，使得许多行业能够实现数字化、智能化和网络化的发展。

人工智能技术的广泛应用也催生了新兴产业的诞生，比如自动驾驶汽车、智能家居、无人零售等。这些新兴产业为经济增长注入了新的活力，同时也为劳动力市场带来了新的就业机会。然而，这种技术进步也可能导致部分传统行业和职位被淘汰，因此，政府和企业需要密切关注这些变化，并采取相应措施加强劳动力的再培训和再就业。

人工智能技术在数据分析和决策支持方面的应用也对产业结构产生了影响。借助大数据和机器学习等技术，企业能够更好地洞察市场趋势，优化产品设计和营销策略，提高核心竞争力。同时，这些技术也帮助企业实现更加精细化的市场定位和客户服务，从而推动产业结构向更高端和高附加值方向发展。

本篇图文综合整理自《数字经济知识百问》《人工智能发展的竞争法治保障》、新华网、包图网