作者简介：戚聿东系北京师范大学经济与工商管理学院院长、教授。
引用来源：陈龙、刘刚、戚聿东、陈定定、申卫星、张世华、温百华：“人工智能技术革命：演进、影响和应对”，《国际经济评论》2024年第3期，第9~51页。
在新一轮科技革命和产业变革加速演进的大背景下，人工智能革命蓬勃兴起，并对人类生活、生产以及生态环境产生了广泛、深刻、持续的影响。抢抓人工智能革命带来的机会并进行前瞻布局，已成为各国角逐国际竞争新制高点的战略抉择。
人工智能作为所有模拟人类智能的技术集合，是由人造系统实现的机器智能。这种智能使得机器能够模拟人类的学习和思考方式，像人类一样在与人、环境的动态交互中进行决策优化。人工智能涵盖了多种技术和应用领域，包括窄域AI和宽域AI。窄域AI是在特定领域或任务中使用的智能化系统，如语音识别软件、自动驾驶汽车。宽域AI是一种具有广泛认知能力的系统，能在众多领域或任务中表现出类似于人类的智能，如生活领域的各种机器人。2016年3月，谷歌公司开发的机器人阿尔法围棋，战胜全球顶级九段围棋手李世石，标志着人工智能的重大进展。目前AI领域最新成果主要集中于生成式人工智能，中国国家语言资源监测与研究中心发布的2023年十大新词语中，生成式人工智能位居榜首，足见人工智能的社会影响力。美国公司OpenAI自2023年以来相继发布ChatGPT-4、Sora等大模型“爆品”，引起举世关注。随后国内外众多公司纷纷推出聊天机器人，如谷歌的Gemini，xAI公司的Grok，Anthropic公司的Claude3，人工智能进入多模态大模型的“春秋战国”时期。2023年以来中国掀起了一场“百模大战”，涌现出数百个大模型，如百度的文心一言、阿里的通义千问、腾讯的混元助手、华为的盘古、科大讯飞的星火。
生成式人工智能，如聊天机器人ChatGPT-4，可用于各种自然语言处理任务，将对客服、助手、翻译、文创、科研、教育等领域产生重大影响。文生视频大模型Sora，“一个人”可包揽短视频的摄影、导演、剪辑等任务，将对短视频、直播、影视、游戏、动漫、广告等细分行业带来重大挑战。无论是窄域AI还是宽域AI，目前大都局限于人类生活领域，将来人工智能的演进方向是生产领域，如农业、工业以及服务业中的各种产业机器人和生产工艺流程中的各种智能设备。人工智能涉及多种底层数字技术，与大数据、云计算等技术彼此交织、相互加持，不断促进其智能水平提升和应用场景扩大。无论是感知、认知，还是记忆、计算，抑或智商、情商，人工智能几乎在所有方面都可能囊括和集合人类个体的最高水平。从这个意义来看，将未来人工智能称为“世界模拟器”（World Simulators）或“人造上帝”并不为过。总之，人工智能的发展正在形成“技术奇点”（Technology Singularity），对人类而言具有深远影响和无限可能。
人工智能崛起后，颠覆性创新和替代式竞争成为常态，为企业“大洗牌”和国家“大分流”提供了机会窗口。长期以来，中国高度重视人工智能技术和产业发展。2018年10月，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行集体学习，习近平总书记在主持集体学习时指出，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”“要深入把握新一代人工智能发展的特点，加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能”。
人工智能主导的数字技术群均是通用目的技术，可赋能各行各业。从产业链角度看，人工智能产业链包括上游基础层、中游技术层和下游应用层。基础层主要为全产业提供算力和数据基础，如计算机硬件、5G、芯片、云计算、云存储等计算硬件和软件技术以及数据采集、标注、分析等大数据技术。中游技术层主要涉及计算机视觉、语音识别和语言技术处理等领域。下游应用层以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径，如机器学习的算法理论、基础开源框架等开发平台以及机器视觉等应用技术。此外，云计算、大数据等数字技术也都各自拥有上中下游相当长的产业链，各自以其“迂回生产方式”推动人工智能产业的放大和倍增。例如，仅芯片制造这一环节，一条生产线就涉及50多个细分行业、2000~5000道工序。英伟达的高端AI芯片一直供不应求，最新款AI芯片Blackwell每颗售价为3万~4万美元，为中国特供的AI芯片H20每颗售价1.2万~1.5万美元，可谓赚得盆满钵满。生产芯片产品需要使用设备光刻机，如荷兰公司阿斯麦（ASML）生产一台极紫外（EUV）光刻机所需精密零部件达10万多个，涉及40多个国家5000多家供应商，一台高端光刻机售价3.5亿欧元。在人工智能产业具有巨大市场前景而又受到上游产品及设备约束的情况下，OpenAI计划筹资7万亿美元（相当于美国2023年国内生产总值的四分之一），自建晶圆厂生产AI芯片。人工智能产业链的巨大市场前景可见一斑。
根据中国信息通信研究院的数据，从2013年至2023年第一季度，全球AI专利申请量累计71.5万个，中国AI专利申请量占全球总量的68%。中国的工业机器人使用量位居世界第一，2022年达到29.03万台，2017－2022年年均增长率为13%。在工业机器人生产中，中国2022年的产量达到44.3万台，装机量占全球的比重超过50%。人工智能技术的广泛应用推动人工智能产业不断壮大。中国人工智能产业规模自2019年起开始快速增长，2021－2023年的增长速度分别为33.3%、18%和13.9%，2023年规模达到5784亿元。按照国务院制定的《新一代人工智能发展规划》，到2030年，中国人工智能核心产业规模预计将超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。人工智能技术与云计算、大数据等其他数字技术相互交织，因此，人工智能产业发展不仅体现在人工智能核心产业，而且以其强大外溢性体现在数字经济发展中。根据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2023年）》，人工智能技术推动中国数字经济全要素生产率从2012年的1.66上升到2022年的1.75，增长了5.4%，显著高于国民经济总体水平。2016－2022年，中国数字经济年均增长率为14.2%，2022年数字经济增加值达到50.2万亿元，占国内生产总值的比重为41.5%。随着人工智能等数字技术驱动的数字经济不断增长与繁荣，人工智能将进一步为经济发展注入新动能，成为中国未来经济的新增长点。
当前人工智能的发展大多围绕人类生活领域的各种应用场景展开，而“人工智能的关键创新点和落脚点集中在工业领域”，生产领域特别是制造领域的人工智能研发路线更具战略意义和长远价值。目前，无论是生活机器人还是生产机器人，离规模化、产业化、场景化仍有较长距离，与人们期待的“经济奇点”（Economic Singularity）还相距甚远。历史上看，历次技术革命转化为产业革命的周期都很长，这或许就是“索洛悖论”的真正缘由。索洛（Robert Solow）于1987年提出了生产率悖论，即“除了生产率统计数据，计算机无处不在”，意即新技术对经济社会产生了方方面面的变革，但没有对生产率水平产生相同的促进作用。后来经济学家将其进一步凝练为，对于具有广泛潜在应用价值的通用目的技术而言，技术带来的影响越深远，技术创造与其对经济和社会带来全面影响的时间间隔就越长，这就是技术价值“变现”的滞后性。第一次工业革命时期，1776年瓦特（James Watt）制造出第一台改良蒸汽机，直到1830年以后，以蒸汽为动力的机器才在英国得以普遍使用。总体而言，第一次工业革命没有对1815年之前的经济增长产生大的影响。第二次工业革命经历了大半个世纪，才逐渐显露其影响，而“计算机作为假想的第三次工业革命的代表”直到21世纪初还没有给生产力和产出带来人们所期待的影响。因此，对于人工智能技术而言，短期内不能期待从“技术奇点”转化为“经济奇点”，但长期看则是一个必然趋势。
马克思（Karl H. Marx）和恩格斯（Friedrich Engels）在1848年发表的《共产党宣言》中指出：“资产阶级在它的不到一百年的阶级统治中所创造的生产力，比过去创造的全部生产力还要多，还要大。”当时正是第一次工业革命末期和第二次工业革命酝酿期。之后的第二次工业革命和第三次工业革命上半场验证了马克思和恩格斯关于科技革命引发工业革命进而引致经济增长倍增的规律。根据经济史资料，世界人均国内生产总值在1000－1820年的800多年间仅增加了53%，1820－1950年的100多年间增加了2.2倍，1950－1998年的40多年间增加了1.7倍，1998－2023年的20多年间增长了1.5倍。按照库兹韦尔（Ray Kurzweil）提出的人工智能“加速回报定律”，未来几十年一定会迎来人工智能的“经济奇点”。
中国数字经济长期高速增长，规模稳居世界第二。在风云突变的国际形势下，中国核心技术和关键产业链频遭美国等发达国家“卡脖子”和“断供”，数字经济无论是规模、结构还是企业体量、水平，与美国仍相距甚远。但中国凭借超大规模“数字人口”、海量数据、丰富应用场景等市场优势和新型举国体制、国家创新体系等制度优势，以人工智能为主导的数字技术群所驱动的数字经济具有良好发展态势，一定会在不久的将来迎来“经济奇点”，助力中国在经济总量上“变道超车”。
在人工智能发展的就业前景上，国际上存在反乌托邦派和乌托邦派的激烈争论。反乌托邦派认为，没有什么职业最终不能被人工智能替代，绝大多数现有职业会在一代人之内消失，因此机器将剥夺人类的工作，人类将失去存活的意义和工作收入，并可能最终由此走向灭亡。乌托邦派则认为，有机器完成所有的工作，人工智能将人类从时间和金钱的限制中解脱出来，人类将能够享受生活与自由。两派观点各有论据和拥趸。从反乌托邦派的角度看，根据麦肯锡咨询公司2017年的预测，到2030年全世界大约会有4亿~8亿人被人工智能所替代。就乌托邦派的证据来看，历史上技术变革并没有减少就业。
世界经济论坛曾预测，到2022年人工智能创造的工作岗位是替代的工作岗位的1.77倍。德勤公司的研究报告表明，在英国，2001－2015年人工智能取代了80万个弱技能工作岗位，但同期也创造了350万个新岗位，这些新岗位的平均年薪比旧岗位高1.3万英镑。2017年，芝加哥大学经济专家小组询问41位美国顶尖大学经济学家，是否同意“增加使用机器人和人工智能技术，将为发达国家带来巨大收益，大到足以补偿那些受到严重影响的工人们的工资损失”这一论断，绝大多数经济学家都认为，人工智能代表着具有获取巨大经济收益的机会，生产率提高带来的收益不足以补偿损失方的状况很难出现。
客观来看，人工智能与历次技术革命一样，都存在着“抢饭碗”和“造饭碗”两种效应。从终极意义上看，人工智能在某些领域表现出卓越能力，但人类的智慧、判断力和道德观念仍然不可或缺。人类能够提供对复杂环境的理解、价值判断和伦理道德，以确保人工智能的应用符合人类需求和道德标准。即使人工智能发展到超过人类智慧，人类仍可以坚守“阿西莫夫机器人学定律”而避免机器人失控，在人工智能发展方向、应用领域等方面仍然发挥着“终极实控人”的作用，在这一点上人类不可替代。
总体而言，人工智能对就业具有双重影响，既存在替代效应，也带来创造效应。从替代效应看，人工智能以其典型的颠覆性创新，可以替代人类大部分工作岗位。在智能化发展的初期，电子邮件替代传统信函，电子商务替代商场超市，无人农场和黑灯工厂分别替代传统农业和工业。这些智能化产品在显著提高交易和生产效率的同时，对工作岗位都产生了局部替代效应。历史上看，无论是第一次工业革命还是第二次工业革命，每一次新机器应用都对工人产生了排挤作用，因此，不断发生工人破坏机器的“卢德运动”，但最终都将融合、消化并体现为时代性进步。
人工智能的广泛应用和深度应用，也具有对就业岗位的创造效应。根据世界银行发布的《2019年世界发展报告：工作性质的变革》，在欧洲，1999－2016年技术变革取代重复性工作岗位的同时创造了2300多万个工作岗位，总体呈现出对劳动力需求扩大的趋势。数智化时代催生的诸多新产业、新业态、新模式，必然产生众多新职业和新岗位。国家人力资源和社会保障部等部门发布的《中华人民共和国职业分类大典（2022年版）》中，新增的数字职业就达97个，如人工智能工程技术人员、人工智能训练师、工业机器人系统操作员。总而言之，以人工智能为主导的数字经济领域具有吸纳就业的能力。根据《中国数字经济发展与就业白皮书（2019年）》数据，2018年中国数字经济领域就业岗位达到1.91亿个，占全年总就业人数的24.6%，预计到2025年数字经济领域就业人数将达到3.79亿人，其成为中国稳就业的重要渠道。随着数智化进程加快，相关人才缺口会不断加大。根据中国信息通信研究院政策与经济研究所发布的《中国数字经济就业发展研究报告：新形态、新模式、新趋势（2021年）》，2020年中国数字化人才缺口接近1100万人，随着各行各业数智化进程的推进，人才需求缺口将持续扩大。仅在高档数控机床和机器人领域，根据国家教育部等部门制定的《制造业人才发展规划指南》，2020年中国人才缺口为300万人，到2025年人才缺口将达到450万人。
因此，以人工智能为主导的数字经济领域，总体上对就业岗位的创造效应可能大于替代效应，但对不同人群的影响可能有所不同。人工智能改变就业形态和岗位形式，这意味着就业转型和岗位升级。虽然说“下岗”容易“上岗”难，但人工智能对就业和岗位具有双重影响，短期内意味着“阵痛”，长期看则是“蜕变”。因此，需要通过社会保障和再就业工程做好应对短期挑战和抓住长期机遇的平稳过渡和有序衔接。