对话陈强教授：人工智能如何赋能启智探索和创新生态

第六届世界人工智能大会在魔都成功举行，从七月六日到八日即连续三天的精彩时空里演绎了多场现实和未来世界的交互式对话。这些思维的碰撞和新技术、新赛道的路演，给与教育界、科技界、产业界以及未成年家庭，带来了一系列的质感认知。本届大会期间，笔者还受到了上海著名经济学家、同济大学经济与管理学院陈强教授的最新著作——《创新生态与科学治理》（同济大学出版社），系统地反映了其科创团队关于人工智能新赛道和制造业国际竞争力的最新见解、也涉及到邻国关于人工智能教育的新政策元素。在此有必要抛砖引玉：

陈强教授向笔者剖析了人工智能的两面性，他认为：对于人类而言，人工智能的发展既会带来生产效率和管理效率的极大提升，也会引致各种不确定性和风险，青少年是主导人工智能未来发展的决定性力量，人工智能教育必须从娃娃抓起。笔者近期正好和日本智库人员就人工智能的不确定因素及社会性防范进行了交流，因此对于日本社会的顾虑有所了解、并感觉到值得上海教育主管部门加以参考。笔者告知陈强教授：日本智库的一项调查显示，约百分之七十以上的家长认为对儿童使用AI聊天机器人的规定是必要的；2023年以来诞生的新AI工具系列已经可以大幅提高产出和效率；现在学习基础知识并利用这些工具，不仅可以提高教师和学生的效率，而且对于为即将到来的未来做准备至关重要。与此同时，学生被建议不要将AI生成的作品作为自己成果展示、而新工具对于外语学习的影响需作全面评估。

在上海因笔者以徐汇区为国情调研基地，故向陈强教授简洁明了地介绍了一财读者、柯蓉校长在其零陵中学展开人工智能教育概况。上海市零陵中学是一所公办完中，创建于1964年，地处徐汇区枫林街道的东安路，占地16.28亩。学校交通便利，周边医疗、科研资源丰富；从第一届世界人工智能大会在上海举办之际，柯蓉校长和班子成员就已经强烈地意识到了这个崭新事物的未来影响力，因此在徐汇区教育局、徐汇区科委和枫林街道办事处等政府部门的支持下，已展开相关人工智能教育方面的布局。柯蓉校长不仅提倡学子家庭积极关注人工智能话题，甚至鼓励其学子代表直接去现场旁听人工智能大会的专题论坛、即触摸新知。

本届大会期间，笔者在和柯蓉校长的交流中、对人工智能学习内容进行了梳理。即主要包括数学基础、算法积累以及编程语言。如在高中和大学衔接阶段，数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等，还需要学习一门编程语言，即通过编程语言实现算法。初中阶段，人工智能学习的课程主要有：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《无人驾驶技术与系统实现》、《游戏设计与开发》等。同时，有必要和学子们谈论番人工智能就业前景。即随着智能化的发展，人工智能技术会在互联网行业逐步应用和普及，把技术应用于物联网、大数据等行业，就业需求会不断扩大，现在的校园学子自然将会频繁与智能体互动和交流，这也是未来社会生产环境的发展趋势，需要我们去迎合时代发展的需要。陈强教授对此也非常感兴趣，希望我能继续跟踪观察零陵中学的这一探索。

在国际竞争力方面，日本官方近期表现出了固有的紧迫感。如七月四日即上海举办第六届世界人工智能大会的前夕，日本首相岸田文雄在东京大学举行的以生成式人工智能为主题的研讨会上就强烈表示：如果不提高人工智能开发能力，日本经济就会有失去产业竞争力的风险，并表示打算通过制定政策，提供高质量的数据来支持日本研究人员和初创企业的技术发展。他不无担心地认为：日本的人工智能开发能力与世界其他地区相比并不高。同时，他强调“计算资源和高质量数据是生成人工智能的关键”。岸田文雄还指出了应对与生成式人工智能相关的各种风险的重要性，例如信息泄露和版权侵权；故需要保持与国际规则的一致性。

和日本官方的紧迫感甚至危机感有明显差别的是，中国在人工智能领域的创新生态和管理风险方面显得相当从容不迫。如陈强教授科研团队的重要成员赵程程（上海市产业创新生态系统研究中心研究员，上海工程技术大学管理学院工业工程与物流系副主任）就提出：要按生态系统逻辑导向，构建覆盖“主体网”、“要素流”、“环境场”可持续的人工智能芯片创新生态系统。即进一步促进中国智能芯片产业的创新发展，就必须要遵循创新生态系统的科学逻辑，合理利用各主体要素和相互作用，构建一个覆盖“主体网”、“要素流”、“环境场”可持续的AI芯片创新生态系统。中国智能芯片技术创新呈现多路径的特征。互联网和ICT巨头，如百度、阿里巴巴、腾讯、华为等既积极部署基于传统计算架构的，加速硬件运算能力的GPU、FPGA、ASIC赛道，同时也联合高校科研机构深耕量子芯片、类脑芯片前沿领域。因此，围绕互联网和ICT巨头在智能芯片的研发合作，中国智能芯片“主体网”日渐形成，关系逐渐清晰。因此，政府要充分发挥在AI芯片创新生态系统中的制度主体作用，提高基础研发的有效性，加强共性技术研发与产业化，鼓励高校、企业组成AI芯片创新联合体开展协同创新。

无独有偶，另一位科创团队骨干宋燕飞（上海工程技术大学讲师）则分析了我国人工智能领域的光明前景。具体而言：随着新一轮技术革命和产业革命席卷而来，大数据、人工智能、云计算等数字技术的深入发展，全球正逐步进入数字经济时代。在中国，令人振奋的是2022年1月国务院就印发了《“十四五”数字经济发展规划》，明确指出“瞄准量子信息、人工智能、区块链等战略性前瞻性领域，加快推动产业数字化”；预期2025年我国数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。需要强调指出的是：制造业数字化转型是将传统制造业向数字化、智能化转型的过程，特别是通过互联网、物联网、大数据、人工智能等新技术手段，来打造智能工厂和数字化供应链，提高生产效率、质量和灵活性，促进产业升级和转型。

与此同时，陈强科创团队还注意到：数字技术完全可以赋能传统产业绿色低碳转型。即至2030年相关“低碳”目标的实现，其本质在于提升资源配置效率，通过调整能源结构、产业结构，形成绿色低碳的生产方式，促进经济社会向可持续的绿色低碳发展。陈强教授也乐观地认同：数字技术与能源技术的融合，能够推动传统能源更清洁化、清洁能源进一步规模化以及能源服务等方面的智能化，促进能源技术向低碳化和智能化方向转变；即利用人工智能、物联网、大数据和云计算技术，构建数据监控体系，实时采集运行数据，精细管理和优化工艺流程各个环节，提升资源配置效率，进而有效地降低能耗，实现节能减排和绿色生产。

和陈强教授科创团队关注人工智能对于先进制造业及改造传统行业的课题有所不同，笔者及课题研究组更聚焦人工智能技术对民生领域的应用场景和公众的接受度、这尤其体现在医疗领域和社会化养老领域。因为随着深度老龄化社会的到来，人工智能技术的新场景和新赛道必须重视这一时代挑战；一旦出现有效的开发和产业运用，就会让资本投入进入回报期。

（作者为上海社会科学院上海国际经济交流中心研究员）