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张军教授应邀出席智能经济30人论坛并发表主旨演讲

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1月23日,智能经济30人论坛在深圳举行,论坛由综合开发研究院(中国·深圳)常务副院长郭万达主持,来自清华大学、北京大学、复旦大学、综合开发研究院(中国·深圳)、中国信息通信研究院等高校和单位的专家学者以及产业界代表齐聚一堂,围绕AI对经济、就业、治理带来的深远影响展开深度对话,为推动“十五五”时期智能经济高质量发展、打造中国式现代化新引擎贡献智慧与力量。

复旦大学文科资深教授、经济学院院长、发展研究院副院长张军教授出席会议并发表主旨演讲。张军教授指出,中国发展人工智能真的是天时地利。从经济发展、全球竞争角度来看,原始创新并不决定竞争的最终力量,真正重要的是应用转化和应用规模。这正是中国这个大一统国家所具备的巨大优势,它拥有超强技术应用的能力和激励体系。与西方不同,中国的技术发展是应用导向的,所以发展得更快。我们特此转发相关报道全文,以飨读者。

当前,以大模型为代表的人工智能正从实验室走向实际应用,成为引领新一轮科技革命与产业革命的战略性力量。


专家学者们普遍认为,AI将对产业、社会带来多层次的影响,但历史规律表明技术替代终将催生新需求与新职业,同时需通过完善治理平衡创新与风险,依托制度优势化解技术冲击带来的不确定性。

们正在创造一些新的产业,正在产生新的需求

综合开发研究院原院长、经济学家樊纲


在主旨演讲环节,综合开发研究院原院长、经济学家樊纲提出,“科技进步首先会对经济产生一系列冲击,创新的本质就是颠覆性破坏,即在催生新事物的同时,会对旧有经济形态形成冲击。”

这种冲击正通过三个层面逐步渗透,重塑经济运行的底层逻辑。第一个层面是产业内部的冲击。部分传统企业将被淘汰,掌握新技术、具备更高效率的新企业会对老牌企业形成挤压,导致老牌企业的市场份额持续萎缩,新企业份额则不断攀升。第二个层面是产业结构的重构,表现为新兴产业对传统产业的替代,推动产业体系发生根本性变革。第三个层面是社会层面的冲击,反映在经济领域则是收入差距的变化。任何新技术的出现,都会对既有收入分配格局产生影响,这不仅关乎就业岗位,也涉及不同产业部门之间的联动关系。

回顾工业革命以来经济发展与产业结构变迁的历史,或许能获得启示。回溯1815年拿破仑战争后的欧洲,“卢德运动”中工人捣毁纺织机,抗议机器抢走饭碗。若按当时逻辑推演,两百年后人类应陷入大规模失业。但现实恰恰相反:全球人口从8亿增至80亿,就业总量同步增长,人均收入与生活水平显著提升,所以要用发展的眼光看待技术进步和科技创新。

随着工作时长缩短,人类闲暇时间大幅增加,由此催生旅游、健身、宠物经济等精神文化与体验类消费需求。这些领域高度依赖人际互动、情感共鸣与主观判断,恰恰是AI难以复制的“人性维度”。恩格尔系数的持续下降也印证了这一趋势:当物质消费趋于饱和,服务业消费具有无限增长的潜力,这也是发达国家经济发展中服务业占比持续提升的核心原因。

技术冲击的同时必然催生新产业与新需求,这正是人类经济发展的历史规律。尽管当前无法预判传统产业被颠覆的规模,但按照历史路径,旧产业消亡与新产业诞生始终相伴相生,部分产业对人力需求下降的同时,新的就业需求会在其他领域增长。

从“预测下一个词”到“预测世界下一状态”

清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜


本次论坛第二位主旨演讲嘉宾清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜则深入技术底层,描绘了智能经济的演进路径。

薛澜认为,当前主流大语言模型(LLM)的核心能力仍停留在“预测下一个词”的文本层面,属于“君子动口不动手”的阶段。但未来突破的关键,在于实现“预测世界下一状态”,即模型不仅能理解语言,更能延伸至实际操作层面,展现出更全面的功能价值。

其次,技术架构的统一与原生多模态融合,正大幅降低AI应用的落地成本,推动其从专家专属工具,转变为普惠性基础设施。AI智能体正逐步形成,其运作模式类似于人类团队,通过核心智能体统筹,搭配多个专项智能体协同作业,高效完成各类任务,实现智能能力的规模化输出。

薛澜也提到,各地城市的算力调度平台、智能应用机构已逐步发挥效能,为AI产业发展提供支撑。尽管当前算力资源仍存在较大制约,但未来算力将有望大幅降低应用门槛,普惠化供给,为产业创新提供便利。

值得一提的是,从智能经济的视角来看,核心命题之一是延伸AI的“价值长链”。AI的产业价值不仅体现在其自身形成的产业链条,更关键在于其对各行业的赋能带动作用。

此外,薛澜将AI风险划分为三类:第一类是恶意滥用风险,即人为利用AI技术实施违法违规行为,其潜在危害范围广泛;第二类是技术内在缺陷风险,典型表现为AI幻觉等问题,可能导致决策偏差;第三类是系统性社会风险,AI的大规模应用将对就业结构、收入分配等社会议题产生深远影响,需警惕其引发的社会矛盾。

中国“1-N的应用转化能力”更具竞争力

复旦大学经济学院院长张军


复旦大学经济学院院长张军提出更具思想性的观点,认为中国走出一条从技术应用到技术创新的反向模式,有望在全球智能经济竞争中实现领跑。他指出智能经济发展的关键是能否做到普惠性,这需要数据、算力和大模型在更大规模上实现联通。华为、腾讯、百度等企业已在AI领域积累深厚技术,但若各自为战,将导致生态割裂、重复建设。国家应扮演“智能经济神经系统”的搭建者角色,打通企业间技术壁垒,实现联通共享。

张军认为,中国发展人工智能真的是天时地利。从经济发展、全球竞争角度来看,原始创新并不决定竞争的最终力量,真正重要的是应用转化和应用规模。这正是中国这个大一统国家所具备的巨大优势,它拥有超强技术应用的能力和激励体系。与西方不同,中国的技术发展是应用导向的,所以发展得更快。

张军进一步阐述到,若要在理论上总结经济发展和技术追赶的经验,需要注意到从0到1的技术创新并非决定性,从1到N的扩张更为关键,在此基础上有可能实现从N到N+1的创新。张军强调,只有拥有统一大市场的国家才具有这种反向创新能力。从这个意义上讲,数智化技术的发展给了中国史无前例的弯道超车的机会。

继主旨演讲之后,综合开发研究院(中国·深圳)院长助理、深圳市马洪经济研究发展基金会理事长曹钟雄对智能经济30人论坛做了简单介绍。曹钟雄指出,中美是全球AI创新的两支主力军,智能经济是中国战略崛起的关键赛道。谁能取得竞争优势,不仅关乎谁的技术领先,也取决于各自应用扩散能力。推动中国人工智能技术“走出去”、推动科技出海是我国智能经济发展的第二增长曲线。中国AI产品必须走向全球,要在起步阶段就坚持高标准、高信任水平,做到让用户可知可控可用可靠,建立“数字信任”是中国智能经济拥抱全球市场的重要保障。为在我国智能经济领域贡献智库智慧,由综合开发研究院(中国·深圳)联合发起智能经济30人论坛,汇聚全国人工智能、数字经济领域的专家学者与企业家共同推动智库交流与合作。


主旨演讲之后,在高端对话环节,各位中青年学者再次对我国智能经济进行了深入的讨论和交流。

智能技术驱动生产力发展

高端对话1

第一个高端对话主题是“智能技术驱动生产力发展”,由综合开发研究院(中国·深圳)特聘研究员廖芳莉女士主持,来自清华大学社科学院的谢丹夏教授、湖南大学数字经济系的刘征驰教授、北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院的秦曾昌教授、北京大学国家发展研究院的侯宏教授参与讨论。


清华大学谢丹夏教授认为,如果把创造过程分成两个阶段,一个阶段是对现有知识的综合,人工智能能够极大地提高我们的效率,但到最后可能真正的创新还是需要人去做。

湖南大学刘征驰教授认为,AI智能经济的发展,最重要还是燃料(数据),数据的供给是特别重要的问题。很多私人信息的存在和私人数据的归集,必须要经过一个中介。我们的关键问题不是去平台化,而是怎么让平台向善。

北京航空航天大学秦曾昌教授认为,我国的人口基数以及高等教育和工科毕业生的数量在发展人工智能的过程中起到非常大的作用,这才是我们这个行业能够持续发展更加重要的因素。

北京大学侯宏教授认为,智能技术驱动经济发展的底层逻辑是知识的通量革命,未来如果我们的连接都是由智能体来做,连接的成本会极大的降低。

综合开发研究院(中国·深圳)特聘研究员廖芳莉补充提出,私人数据如果要成为可流通的数据产品,必须先去除个性化的标签和敏感信息,转化为通用数据,才可以打包进入流通环节。

智能经济发展的机遇与挑战

高端对话2

第二个高端对话的主题是“智能经济发展的机遇与挑战”,由走出去智库合伙人张颖女士主持,来自清华大学中国经济思想与实践研究院的厉克奥博常务副院长、中国信息通信研究院产业与规划研究所的单寅高级工程师、广东外语外贸大学粤港澳大湾区研究院的杨永聪院长参与讨论。


中国信息通信研究院高级工程师单寅认为,从马车到汽车,从电报到电话再到互联网,每一次技术跃升都会带来治理上的挑战。人工智能技术的快速发展意味着要在治理方面布局谋篇,为新技术新业态保驾护航。因此,各方要遵守合规底线、加强安全能力建设,同时也要秉持“科技向善”的理念,通过产学研各方的协作来实现人工智能的高质量发展,推动科技进步和产业繁荣。

清华大学中国经济思想与实践研究院常务副院长厉克奥博认为,我们不能陷入“外国开飞机、我们守着自行车”的落后困境,必须紧跟技术发展浪潮。与此同时,如何通过科学的技术治理平衡利益格局,弥补受技术冲击群体的损失,是亟待解决的问题。

广东外语外贸大学粤港澳大湾区研究院副院长杨永聪认为,现在随着AI发展提速,全球AI领域出现所谓的“投资潮涌”现象。资金进入后确实会带来泡沫化的风险,但从另一方面看,美国硅谷的一些顶尖企业也是经受了当年互联网泡沫时代走过来的。

走出去智库合伙人张颖女士补充提出,在使用AI、生产AI的过程中,我们感受到科技公司对每个人或者对整个社会的影响力越来越大,科技向善的主题就变得越来越重要。

来源|张军说

排版 | 蒲云涛

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