关于AI的警告，是不是危言耸听？这个时候，中国如何发展“AI新经济”

又一年外滩大会在上海启幕。这场最初以金融科技而起的年度交流盛会，如今“AI”已经占据了主角位置。人工智能时代，这是许多行业包括金融行业的核心关切，甚至全部关切。

就在这几天，一位名叫雅各布・考克森（Jacob Coxon）的安全研究员从AI巨头Anthropic离职。Coxon曾先后在OpenAI和Anthropic两大公司做过三年AI预训练研究，见证了顶级AI企业的“军备竞赛”。他警告人们，千万不要低估这项技术的力量，“它们很快就是能在任何领域超越人类的系统”，甚至“可能在这个十年末就杀死我们所有人”，而“没有其他人类活动能达到这种级别的危险”。

关于这番话，互联网上众说纷纭。这些年，类似的声音多少也已经不足为怪。见证过技术的狂飙突进之后，人们对AI的感情正在变得爱恨交加。大家习惯了AI对效率的颠覆和倍增，也日渐担忧人之为人自身的命运——如果人工智能真的“在任何领域超越人类的系统”，人类怎么办？

今年外滩大会主题是“共创AI新经济”，并展示了大量前沿技术赋能经济社会的新案例。这样的场合谈论来自大洋彼岸的焦虑，算不算不合时宜？

倒也未必。

诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特在大会首日的见解论坛上就说，AI真正的前沿，是能否从“开普勒阶段”走向“牛顿阶段”——不仅能够发现相关性，还能够进一步理解和推断事物背后的结构，在训练数据之外实现更好的泛化，并能够识别自身知识的边界。从目前看，这个过程至多只能说是刚刚开始。

经济生活的实践里，AI正在改变生产率，也正在改变企业研发、金融投资、教育科研和消费服务。但生产率究竟会提高到什么程度，新的价值会在哪里产生，哪些行业会被重构，以及这些新增价值最终如何分配，目前都没有确定答案。

照萨金特之见，我们的社会“正身处‘未知’的核心”，而愈加强大的、看上去有可能无往而不胜的参数化模型，同样是可能失灵的。模型错了怎么办？我们有没有为未知的错误预留空间？能不能承受错误的代价？抑或有没有应对不同可能性的决策机制？这都是广义的“AI新经济”要回答的问题。

同样得过诺贝尔经济学奖的菲利普·阿吉翁似乎乐观一些。他在开幕会上说，AI有望在未来十年使生产率增速每年额外提高约1.08个百分点，潜在影响或超过IT革命。

不过，这种技术潜力能否转化为持续增长，取决于竞争政策、教育体系和劳动力市场制度能否同步跟上。

阿吉翁借用了经济学家熊彼特最著名的“创造性破坏”理论，在其看来，AI再好不过地注释着何为“创造性破坏”——创新需要让成功者获得足够回报，才能形成持续的创新动力；但既有创新者在成功之后，也可能利用已经形成的优势，压缩后来者进入和创新的空间。

那么，对“AI新经济”的理解，就跳出了AI，甚至跳出了经济。一个社会对技术的各种可能性——既包括正向的放大，也包括挑战风险——有没有充分探索与准备，产业政策、公共政策又能否在必要时划出边界，以及，能否让AI带来的经济增长，更大程度上体现于全要素生产率的显著提高，并创造出公正覆盖社会群体而非高度垄断、显著失衡的增长红利，都是极为现实的课题。

在这样的语境下讨论“AI新经济”，自然就不只是单纯的新技术、新模式、新产品甚至新场景，更不是炫技。

不是说这些不重要。从眼下拓展经济增长点的需要来看，这些“新”的东西，都有极大的想象空间，也需要更多的探索和包容。但这些都不是最重要的。一个在AI领域已经取得长足进展，并具备相当的竞争力的国家，已经需要开始考虑一些更深层、更具前瞻性也更关乎人类普遍命运的问题。

就如两个月前同样在上海召开的世界人工智能大会上，中国率先把全球人工智能治理作为主场外交议题郑重提出，并通过成立世界人工智能合作组织等方式，持续提供公共产品、中国方案。中国也率先发出人工智能治理的“时代之问”，强调“向上向善、造福人类的方向越要正确锚定，监管治理的尺度越要精准把握，防范失控的措施越要及时完善”。

全球热潮里，这是一种大国尤其需要的清醒和智慧。而外滩大会上的种种讨论，显然可以视作这些的延续。

看似“AI”和“经济”之外的思考和努力，最终都会助力“AI新经济”，并帮助“AI新经济”成为高质量发展的强大动力。这是大家乐见的。说上面这些，绝不是要为AI的热潮踩刹车。很多时候，AI恰恰能帮助我们看清经济内外的一些本质性问题，推动甚至倒逼一些过去早该推行却迟迟未能落地的改革、创新。

比如，繁琐而并不创造价值、只会降低效率的重复劳动，特别是在行政层面内耗式的重复劳动，显然已经到了彻底革新的时候。AI对千行百业、日常生活的“赋能”，也需要愈加精准地聚焦真正的“需求”和“痛点”，而不是华而不实的“伪需求”。

外滩大会上展示的形形色色的新场景，其中有一只“村医的智能随行诊疗包”。有人看后大为感慨：过去村医下乡，要背一个沉重的木头药箱，现在这个箱子正在变成一套小型的智能医疗系统，一套设备就能完成血压、血糖、尿常规等十几项基层常用检查，结果可以直接同步到医生工作站，并由AI辅助生成报告和建议，乃至链接更多医疗资源。

对那些医疗资源最为薄弱的偏远之地来说，AI用这样的方式带来了实实在在的普惠医疗，当然也有“降本增效”，显然也是“AI新经济”的方向。推及其他，能做的还有很多，方向大抵是一致的：理想的AI新经济，应该诠释着“高质量发展”，推动着“包容性增长”。

原标题：《观见 今天，需要什么样的“AI新经济”？》