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“人工智能技术正飞速发展，迭代周期从‘年’缩短到‘周’。人工智能创新技术的‘涌现’基本是一波未平，下一波接踵而至。”
知名经济学家、横琴粤澳深度合作区数链数字金融研究院学术与技术委员会主席朱嘉明在9月6日由澎湃研究所举办的“数智中国2029：拥抱新一代信息技术”研讨会上表达上述观点。
2022年12月，生成式人工智能ChatGPT横空出世，将世界带入人工智能时代。2024年《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动，推动人工智能与各行各业深度融合。
数字经济正以前所未有的速度和规模重塑世界经济格局。新一代信息技术的崛起，正成为中国实现经济高质量发展的关键动力。在此背景下，梳理人工智能发展脉络，解读的应用与堵点，展望未来的文明秩序，不仅对当下具有现实意义，也将对未来产生启示。
9月6日下午，澎湃研究所举办 《数智中国2029：拥抱下一代信息技术》研讨会，朱嘉明、史丹、彭文生、郑磊四位嘉宾主讲，图为圆桌对话环节。
在全球范围内，人类正迈入第四次工业革命，即数字革命的时代。中国社会科学院工业经济研究所原所长、研究员史丹在研讨会上指出，数字革命与前三次工业革命有所不同，它的影响不仅局限于某一特定行业或技术突破，而是以一种通用技术的形式，深刻改变了各行各业的运作方式。
这种变革的核心在于，数据已经成为与资本和劳动力同等重要的生产要素。前三次工业革命以某个行业为主导，带动经济发展。而数字革命，则推动了整个经济体系的数字化转型，对每个行业都产生巨大的影响。
数字革命的独特性在于其作为一种通用技术的全方位应用。数字技术不仅推动了数字产业的蓬勃发展，更成为生产过程中不可或缺的要素。与自然资源如石油、煤炭或天然气等传统生产要素不同，数字要素具有非排他性、非损耗性和规模报酬递增性等特点。因此，数字要素可在多个生产过程中同时使用，不会被耗尽，且其价值随着应用场景的增多而增加。
史丹指出，随着数字经济的发展，数字要素在生产过程中的作用日益凸显，不仅有助于扩大生产、节约资源和降低成本，还能够催生新产业、新模式和新业态，进而从基底上变革传统的经济活动方式、经济运行规则和治理方式。
因此，数字时代的产业发展呈现出新特征。史丹总结为四方面趋势：首先是数字产业的崛起和产业数字化的加速。数字产业使经济增长不再依赖于自然资源要素的投入，而是以新的技术创新拉动经济增长。史丹说：“现在，全球数字产业的年均增长率已达到20%左右，成为驱动世界经济增长的重要力量。”与此同时，数字化转型成为产业升级的关键动力。企业通过数字化进程，不仅提升了内部资源配置的效率，还促进了整个产业链的高效循环。
其次，融合式发展逐渐成为新的增长动力。传统的分工模式被打破，产业融合、产品融合和市场融合成为经济发展的新动能。史丹指出，数字产业与传统产业融合的深入发展，催生了众多新业态和新模式，改变了产业之间的关联性。
第三，产业链协同发展与平台企业的重要性日益凸显。产业组织方式正在演变为更加网络化、平台化的分工体系，平台企业因此扮演着至关重要的角色，能够高效对接市场供需，也能决定市场价格，且这类企业增长速度非常快。世界500强企业的前十名，平台型企业占据八席。
第四，数字化与绿色化的协同转型成为重要议题。推动数字经济，绿色低碳发展要求已成为前置条件。数字技术的高耗能特性导致能源需求大幅增长，因此未来的产业转型必须向可再生能源方向发展，构建新型能源体系，实现数字化与绿色化的协同发展。
数字要素在数实经济深度融合制度建设与国际人工智能大模型竞争中扮演重要角色。补齐数据短板迫在眉睫。
中国社会科学院大学教授江小涓曾在今年5月数字原野研讨会上表示，中国的优势是公共部门强大，数据量和数据结构良好。政府角度要尽快强力推动我们中国的制度强项。
不过，她也指出，研究表明中国政府部分掌握的数据资源占全社会数据资源总量五成以上，但开放共享不够，数据利用效率不够高。
复旦大学国际关系与公共事务学院教授、数字与移动治理实验室主任郑磊在会上表示，公共数据开放面临两个堵点。一是高质量数据“倒不出来”。一方面，政府担心安全问题，数据开放可能涉及安全、隐私、商业情报等问题；另一方面，政府意愿不足，无偿提供数据增加了工作量和负担。
第二个堵点在于“流不动”。在供需对接的中间环节，作为供方的政府不知道市场需要何种数据，而作为需方的企业也不了解政府有什么样的数据，加之政府技术开发运营服务能力有限，供需对接困难。政府人力和财力的不足也令需加工的高价值数据无法持续、稳定供给。
解决堵点，“授权运营”是正在探索的模式。数据开放和授权运营的主要差异在于操作模式和适用场景。数据开放强调无偿、广泛地提供数据，以促进创新和增进公共利益；而授权运营则侧重在保护数据安全和隐私的前提下，通过授权第三方主体将原始数据加工成服务或产品，供特定市场用户使用。这种模式通常以场景导向来供给，即“一场景一审批”，并需要运营主体来发挥中介作用。
但授权运营也面临诸多挑战，尤其在于“权责利”分配上。例如，担责部门仍然意愿不足；利益分配时应涉及到哪些主体。此外，不止公共数据，平台数据也有“权属”问题，例如购物平台上消费者的记录，既属于平台，也属于消费者。
郑磊表示：“应该着力于让数据在保护各方权益的情况下能够流动起来，也能把利益分配到各个人手上，而不是一定要确定它的所有权。”
2022年12月，美国人工智能公司OpenAI推出生成式人工智能ChatGPT，成为人工智能发展史上的一次颠覆式创新。
此后至今的20个月，人工智能大模型空前发展，将人工智能带入生成式人工智能的阶段。“以我的看法，这20个月里，人工智能的实际发展是以两个星期、最迟一个月为时间尺度。”朱嘉明认为，出现Agentic AI（自主AI），标志着当前已进入具身智能的“婴儿潮”时代。“它现在以几万几十万的增长速度在发展，我相信在三年五载之后将成为影响经济的主体。”
而中金公司首席经济学家彭文生则指出，未来中国在具身智能领域有显著优势。具身智能需要高度灵活和精确的机械运动能力，而中国的制造业基础设施和技术积累使其在这一前沿领域具备了独特的竞争力。
朱嘉明认为，人工智能改变实体经济将主要通过两种模式。第一类模式，AI发展本身就具有产业基因，它的每一步推进自然导致新型产业的出现和发育。这类模式的案例很多，OpenAI是和大模型相关的新公司，本身就是新型产业，它具备产业的技术、方向以及商业模式和典型的产品。
第二种模式是AI改造传统的行业、产业和部门。朱嘉明说：“没有一个产业可以拒绝人工智能，因为人工智能最大贡献就是可以保证传统产业劳动生产率得以提高，可以保证任何产业、企业和经济组织的算力和算法得到改善。”
同样的，彭文生也在会上提到“产业AI化”。他认为，中国在全球制造业供应链中占据重要位置，特别是在机器人、光伏、空调、新能源汽车等产业领域的领先地位，使其有条件通过AI技术实现生产流程的智能化升级。这种升级不仅能够提升生产效率，还能降低成本，进一步增强中国制造业的全球竞争力。
具体到AI如何影响未来经济，朱嘉明有九点观察。第一，经济活动主体从原来的自然人，变为智能体的加入。第二，经济主体变化导致人本身变化，人类越来越被智能化。人类被各种各样人工智能工具所包围，各种穿戴设备再加上各种各样脑接口。第三，改变人活动的空间和时间。第四，经济周期改变。第五，产品形态改变。从高技术含量，变为高智慧含量。第六，经济分配制度改变。人类大幅度减少工作时间、工作强度，政府和国家保障民众基本收入成为人工智能时代的基本特征。第七，经济发展的基础结构被改变和调整。基础设施将由人工智能参与。第八，生产和消费关系改变。人工智能时代的供应链，很多生产本身就是消费，而很多消费本身就是生产。第九，世界格局将会被改变。人工智能产业的发达程度将会决定国家与国家之间的关系。
朱嘉明进一步指出，“现在实体经济本身已经开始数字化，所有的数字经济已经和实体经济融合，核心还是要解决算力和算法问题。”
而对于人工智能的发展阶段，及对未来的想象，专家们则在会上产生了观点的碰撞。彭文生认为，人工智能已然跨越S形曲线的第一个拐点，进入了快速增长阶段。下一步发展的关键在于如何顺利实现AI的产业化应用与产业的AI化转型。
朱嘉明则对AI是否已经进入到全面应用的拐点持保留意见。“人工智能是一个创新带动另外一个创新，一个持续创新的过程。过程中并不存在一个稳定的拐点，拐点之后人工智能从研究转向应用。”“今天，人工智能的每一个推进都成为应用的前提，而每一个推进必须以研究作为导向，不然应用的时候就是滞后和落后的开始。”
同时，有关人工智能未来将发展出何种新形态，朱嘉明的想象显得更为大胆。“人工智能生成式大模型派生出来的智能体，它不再是为人服务的、被动被人驱使的人工智能工具。智能体最大特点是具有主动性、自动性、适应性，本身是可以成为不受人影响和控制的一种智能形态。”
史丹则表示：“关于未来人工智能是否能独立于人类运行，有人提出了‘新的硅基生物’这样的观点。但我认为这个讨论仍然是开放的，我个人并不认同这一说法。按照马克思主义观点，社会仍然是以人为中心的。”
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彭文生也是相对保守的。“因为大模型是基于现有的知识和载体，无论视频也好，文字也好，图片也好。人类还没有的知识、人类未来要创新的知识不存在我们的语言里面，不存在我们的图片当中，怎么靠现有语言寻找规律、发现新的东西？我个人是不太相信未来AI能够有这种思考创新的能力，当然也有可能我是错的，这个问题很有争议。”
未来人工智能是否会带来超越人类控制的风险和挑战，或许未知。不过，有些影响已经能够被预见。
中金公司研究团队从技术活跃度和市场活跃度两方面对AI的发展潜力进行了量化分析，并估算了AI发展指数。在这一分析框架下，美国以其技术活跃度领先，而中国则以其市场友好度显示出巨大的潜力。
“AI有望使得中国2035年的GDP相较于基准情形提升9.8%，相当于未来10年的年化增长率额外再提升0.8个百分点。”彭文生表示，中国庞大的人口规模和多样化的应用场景，为AI的大规模应用提供了理想条件，有可能带来类似于互联网时期的巨大红利。
不过，人工智能带来的规模经济效应也面临着诸多挑战。彭文生表示，包括能源消耗、数据治理、伦理与安全等在内的诸多因素可能会限制AI规模经济效应的全面发挥。
史丹则表示，推动产业数字化转型过程中必须要实现绿色低碳发展。在理论上，库兹涅茨曲线（EKC）表明，环境改善随着经济发展是可以实现的。但史丹指出，考虑到气候变化的情况，库兹涅茨曲线（EKC）实际上是不成立的。有科学家研究认为，如果气温上升超过2摄氏度以上，大气变化是不可逆的，环境是不可修复的。“这和我们以前讲的简单污染废水废气排放是不一样的。”因此，必须把绿色发展作为数字化转型的前提条件，或者是推动协同发展。
对此，中金研究团队的研究结果显示，AI的影响力更显著地体现在体力劳动领域，尤其是采矿业、资源加工业等力量型任务的替代空间最大。未来十年，AI预计将显著提升这些行业的生产率，但对批发零售、住宿餐饮等行业的生产率提升相对较低。“因此，我们认为，AI的普及更可能推动劳动力转向更具创造性和价值的工作领域，从而优化整体就业结构，而非造成大规模失业。”
郑磊认为，如果智能时代或对实体经济和就业人员造成冲击，那么，政府在劳动保障、社会分配上需进行政策的调整。对此，彭文生认为，人工智能的发展有望增强社会整体改善社会保障的能力。随着AI推动的经济增长以及生产效率的提升，预计在未来5至10年内，中国的社会保障体系将迎来重大改进。
